数量经济学 郑义.docx

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数量经济学郑义

中国海洋大学

《计量经济学》实验报告

实验项目名称：

__粮食产量影响因素实证分析

指导教师：

殷克东

姓名：

郑义

学号：

21131311093

年级专业：

13级金融研数量经济学

中国海洋大学经济学院

【实验目的】

1.熟悉了解计量经济学建模理论与方法，掌握计量经济分析的步骤；

2.熟悉Eviews8的操作过程，掌握Eviews8操作方法，学会分析数据；

3.在实验中培养认识问题、分析问题和解决问题的能力。

通过计量经济学的方法定量的研究经济问题，加深对经济理论和计量建模思想的认识；

4.本实验就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素，提出相关施政措施。

【实验要求】

1．要求我们了解和熟悉计量经济学的基本知识，为具体操作做好知识准备。

2．要求我们熟悉什么是计量经济，如何利用计量分析，他们各自的分类又有什么，为具体操作做好知识准备。

3．要求我们利用计量经济学软件，按实际操作规范和流程进行操作处理，培养自己的动手操作能力，培养自己Eviews8熟悉程度。

4．要求我们正确运用软件，明白软件中给出的数据所代表的意义。

能够了解理论、数据与实际之间的相关性。

5.对于外界条件的变化，具有一定的分析解决问题的能力。

【实验原理】

1．Eviews8软件使用方法；

2．普通最小二乘法、拟合优度的判定、t检验、异方差检验、序列相关性检验等

【实验内容】

1．创建工作文件，输入数据；

2．建立“粮食产量”模型，利用Eviews进行回归分析；

3．对模型进行经济意义检验，统计检验，计量检验。

主要进行

计量检验的异方差检验、序列相关检验、多重共线性检验；

4.利用2012年的数据，进行预测检验。

【实验步骤】

一、实验数据：

通过对影响粮食产量的主要因素进行分析，可认为其影响因素有以下几个方面：

农业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械总动力，农业劳动力（注：

此处用第一产业劳动力代替，便于数据查找）。

通过查找中国统计年鉴，得到如下的统计资料：

表1我国粮食生产及投入要素

年份

粮食产量

Y（万吨）

农业化肥施用量X1

（万公斤）

粮食播种面积X2

（千公顷）

成灾面积X3

（千公顷）

农业机械总动力X4

（万千瓦）

第一产业劳动力X5

（万人）

1990

44624.3

2590.3

113466

17819

28707.7

34049

1991

43529.3

2805.1

112314

27814

29388.6

34876

1992

44265.8

2930.2

110560

25893

30308.4

34769

1993

45648.8

3151.9

110509

23134

31816.6

33966

1994

44510.1

3317.9

109544

31382

33802.5

36489

1995

46661.8

3593.7

110060

22268

36118.1

35468

1996

50453.5

3827.9

112548

21234

38546.9

34769

1997

49417.1

3980.7

112912

30307

42015.6

34730

1998

51229.5

4083.7

113787

25181

45207.7

35177

1999

50838.6

4124.3

113161

26734

48996.1

35768

2000

46217.5

4146.4

108463

34374

52573.6

36043

2001

45263.7

4253.8

106080

31793

55172.1

36513

2002

45705.8

4339.4

103891

27160

57929.9

36870

2003

43069.5

4411.6

99410

32516

60386.5

36546

2004

46946.9

4636.6

101606

16297

64027.9

35269

2005

48402.2

4766.2

104278

19966

68397.8

33970

2006

49804.2

4927.7

104958

24632

72522.1

32561

2007

50160.3

5107.8

105638

25064

76589.6

30731

2008

52870.9

5239.0

106793

22283

82190.4

29923

2009

53082.1

5404.4

108986

21234

87496.1

28890

2010

54647.7

5561.7

109876

18538

92780.5

27931

2011

57120.8

5704.2

110573

12441

97734.7

26594

资料来源：

1.第一产业劳动力数据引自《1994——2012年中国统计年鉴》；

2.其他数据来自《2012年中国统计年鉴》。

二、实验步骤：

1.创建工作文件，并输入数据

双击Eviews8.0图标，进入其主页。

在主菜单中依次点击“File\New\Workfile”，出现对话框“WorkfileCreate”。

在workfilestructuretype中选择“Unstructured/Undated”,在Daterange中填入22,点击ok键，完成工作文件的创建。

在命令框中输入dataYX1X2X3X4X5,回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的YX1X2X3X4X5下输入相应数据：

2.建立模型

Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ

采用Eviews软件对以上数据进行回归分析：

得到的估计方程为：

Y=-18025.7957158+6.17536108606*X1+0.516586302821*X2-0.130583851518*X3-0.110667404562*X4-0.189156703303*X5

从上面的估计的结果可以看出：

可决系数R-Squared=0.985791，表明模型在整体的拟和非常好；F=222.0123﹥F0.05（5，16）=2.85，故认为粮食生产与上述解释变量总体线性关系显著；X4、X5的系数为负值，不符合经济意义；D.W检验结果表明，在5%显著水平下，n=22,k=5,查表得dL=0.96,dU=1.80，由于4-dL＜D.W=2.788010＜4-dU，D.W检验不能确定模型是否存在序列相关性；截距项和X1，X2，X3，X4的系数t检验值的绝对值均大于5%显著水平下自由度为n-6=16的临界值t0.025（16）=1.746,但是X5的系数没有通过检验。

解释变量间存在多重共线性。

2.消除多重共线性

表2逐步回归

C

X1

X2

X3

X4

X5

R2

D.W

Y=f（X1）

34528.37

3.28

0.587

0.59

t值

13.03

5.34

Y=f（X1，X2）

-40348.91

4.51

0.64

0.953

1.86

t值

-6.44

19.05

12.09

Y=f（X1，X2，X3）

-30294.05

4.16

0.59

-0.12

0.978

1.80

t值

-6.21

22.94

15.28

-4.60

Y=f（X1，X2，X3，X4）

-30573.44

5．55

0.58

-0.15

-0.06

0.984

2.33

t值

-7.04

9.19

16.56

-5.69

-2.39

Y=f（X1，X2，X3，X4，X5）

-18025.80

6.18

0.52

-0.13

-0.11

-0.19

0.985

2.79

t值

-1.96

8.71

10.01

-4.75

-2.76

-1.53

从上表中可以看出，第三步中引入X4,它的参数经济意义不合理；第四步中，引入X5它的系数经济意义不合理，并且没通过t检验。

因此，最终的粮食生产函数以Y=f（X1,X2,X3）为最优。

拟合结果如下;

Y=-30294.046821+4.16067613476*X1+0.590019474888*X2-0.12155860539*X3

3.序列相关检验

从前面的分析可知，D.W检验失效，因此可以通过LM检验序列相关性。

（1）View/ResidalDiagnostics/SerialCorrelationLM…

（2）在对话框中输入滞后期“1”

（3）

从TestEquation可以看出，RESID（-1）的系数不能拒绝为零，这表明原模型不存在1阶序列相关性。

从nR2也可以看出，nR2＜χ2

（1）,因此,不能拒绝不存在序列相关的原假设。

4.异方差检验

本实验采用怀特检验来检验模型是否存在异方差。

（1）View/ResidalDiagnostics/HeteroskedasticityTests

（2）选择怀特检验

（3）

从nR2对应值伴随的概率可以看出，原模型不存在异方差性。

5.模型的确定

经过一系列的模型检验与设定，可以认为修正后的模型已无多重共线性，用LM检验确定原模型不存在序列相关性，通过怀特检验知道模型不存在异方差性。

最终可将模型设定为：

Y=-30294.046821+4.16067613476*X1+0.590019474888*X2—0.12155860539*X3

（-1.96）（8.71）（10.01）（-4.75）

R2=0.985DW=2.79

6.预测检验

根据《中国统计年鉴2013》可以查到2012年Y=58958.0，X1=5835.8,X2=11205，由于统计年鉴取消了受灾面积这一表格，暂且用2011年受灾面积来预测，即X3=12441。

Y^=－30294.046821+4.16067613476×5835.8+0.590019474888×11205－0.12155860539×12441=58100.11，与真实值十分接近。

【实验总结】

1.熟悉了EViews8.0软件的运行环境；

2.利用所给的数据建立所需的文件、参数等；

3.运用数据进行经济意义分析，了解计量实验在现实中的运用；

4.学会了如何建立文件、如何使用软件；

5.

（1）在模型的假设时，我们假定了5个经济变量对粮食产量的影响，它们是农业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械总动力，第一产业劳动力。

而从最终确定的模型来看，只保留了农业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积的影响。

（2）由模型可知，粮食产量与农业化肥施用量，粮食播种面积，农业机械总动力成正比，因此，应该在化肥的研制上多进行科研水平的投入，已更大程度地实现粮食增收。

粮食播种面积则可以通过各种有助于保持水土的措施来实现其保护，以保持土壤的有效种植能力。

农业机械总动力无疑表明科学技术已经成为现代社会的第一生产力，如何更好地实现农业化机械化大规模生产，也是我们应该考虑的重点。

（3）农业劳动力因素被排除在模型之外，这有悖于我们先前所设想的，这变更加使得我们有必要对现阶段农村劳动力转移的意义进行考虑。

提高农民收入的主要途径，有可能正在朝着农村外转移，即是说农村劳动的转移才是现在或者将来的增加农民收入的主要办法。

最后，从计量经济学的实验中，我学会了如何将课本中的公式运用在软件中，知道了软件中每一部分数据所代表的意义，总之就是从认识到实践，再从实践到认识，深刻了书中要点，学习收获颇多。