计量经济学模型论文

计量经济学模型论文铜陵学院计量经济学论文论文题目：关于影响粮食产量因素的回归分析院系名称：铜陵学院会计系专业班级：11级财务管理学生姓名：王亚秦学号：1102121072关于影响粮食产量因素的回归分析摘要：我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。粮食生产的不稳定性对国民经济的影响是不可忽略的，主要体现在:粮食生产不稳定会引发粮食供求关系的变动,尤其当国家粮食储备不足的时候,很容易导致粮价上涨,从而影响整个宏观经济。所以本文按照计量经济分析方法,以1985—2005年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。选用了粮食产量、受灾面积，化肥施用量，粮食作物播种面积，以粮食产量作为因变量,其它3个指标作为解释变量进行回归分析。通过回归分析粮食产量波动的原因，并据此提出相应的对策，对保障粮食生产持续稳定发展，具有重要意义。关键词：线性回归回归分析粮食产量宏观经济稳定发展一、建立模型通过对中国粮食生产及影响因素的初步定性分析后假设,粮食产量与其它3个指标之间存在多元线性关系,即粮食受灾面积，化肥施用量，粮食作物播种面积，存在着线性关系,也即可以把粮食产量的线性回归模型初步设定为：y=β0+β11+β22+β33,其中,y:粮食产量（CHANLIANG）,1受灾面积（SZMJ），2化肥施用量(HFSYL)，3粮食作物播种面积(BZMJ)，然后利用已有的数据进行模型拟合,以便发现这些因素之间存在的数量关系。可能有人会提出质疑,是否遗漏了其它重要的解释变量,的确像农业科技费用等这些因素对粮食产量有重要的影响,但考虑农业科技费用会导致严重的多重共线性(因为它们与粮食单产有极高的正相关性),又考虑到它代表对农业的投入和科技进步,在选用指标中已有灌溉面积、农机总动力等性质相似的指标,再加上分析工具的局限性,因此就舍弃了这几个指标。这也是线性相关分析的局限性之一。二、数据的搜集和整理根据相应年度的《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农业发展报告》,选用了粮食产量、受灾面积，化肥施用量，粮食作物播种面积，这4个指标,把这4个指标的1985—2005年20年间的时间序列数据进行回归分析,来分析这些因素与粮食产量的关系。以粮食产量作为因变量,其它3个指标作为解释变量进行回归分析。按照计量经济分析方法对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。数据如下：粮食产量受灾面积化肥施用量粮食作物播种面积年份(万吨)y(万公顷)x1(万吨)x2(千公顷)x3198537910.84436.51775.8108845198639151.24713.51930.6110933198740473.34208.61999.31112681988394085087.42141.5110123198940754.94699.12357.1112205199044624.33847.42590.3113466199143529.35547.22805.1112314199244265.85133.32930.2110560199345648.84882.93151.9110509199444510.15504.33317.9109544199546661.84582.13593.7110060199650453.54698.93827.9112548199749417.15342.93980.7112912199851229.55014.54083.7113787199950838.64998.14124.3113161200046217.55468.84146.4108463200145263.75221.54253.8106080200245705.84711.94339.4103891200343069.55450.64411.699410200446946.93710.64636.6101606200548402.23881.84766.2104278三、参数估计将收集到的数据运用计量分析软件进行运算,可得到以上设立模型的参数值,则模型结果为:首先通过对每个变量进行线性回归和分析，整理，再整体对其进行回归整理，加以比较，对数据进行整合，得出最终结论。具体回归过程如下：通过以上对每个因素进行回归分析，可得出结论：当不考虑其他解释变量的情况下，解释变量1，2，3，分别对被解释变量有显著影响。即受灾面积(SZMJ)，化肥使用量(HFSYL)，播种面积(BZMJ)都在不同程度上对粮食产量有影响，其中播种面积(BZMJ)对其影响相比较而言比较大。下面将这三因素结合起来，回归分析对粮食产量的影响，具体数据如下：由此得出相关参数：Y=-0.9425671+4.6264172+0.6682793-39226.70（0.199032）（0.048123）（0.302349）（5536.231）t=(23.24454)（13.88696）（-3.117504）（-7.085452）R^2=0.969764修正的R^2=0.964428F=181.7480df=23dw=1.344325四、分析结果本文首先用最小二乘估计，建立多元线性回归模型ppxxxy......22110，对参数进行估计，然后进行参数检验，方程显著性检验，经济意义的检验。通过建立数学模型来研究我国粮食投入与产出的生产函数，找出影响粮食产量的关键指标加以改善，确保粮食产量稳步增长，建立粮食生产模型，且对此模型进行评估。1.经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当播种面积（BZMJ）增加一千公顷，粮食产量（CHANGLIANG）增加0.668279万吨；在假定其他变量不变的情况下，当受灾面积（SZMJ）减少一万公顷，粮食产量（CHANGLIANG）增加0.942576万吨；在假定其他变量不变的情况下，当化肥使用量（HFSYL）增加1万吨，粮食产量（CHANGLIANG）增加4.626417万吨。2.统计检验(1)拟合优度检验由模型估计结果来看：R^2=0.969764修正的可决系数R^2=0.964428，说明模型对样本拟合的很好。(2)F检验针对Ｈ0:β1=β2=β3=0，给定显著性水平=0.05,在F分布表中查出自由度k-1=2和n-k=23临界值Fa（2,23）=9.443，由eviews回归分析可得F=181.7480，其中181.74809.443,所以应拒绝原假设Ｈ0，说明回归方程显著，即播种面积（BZMJ），受灾面积（SZMJ），化肥使用量（HFSYL）联合起来确实对粮食产量有显著性影响。（3）T检验分别针对H：βj（j=0,1,2,3），给定显著性水平=0.05，查T分布表得自由度n-k=23，临界值得7319.1)k-n(2t,由eviews软件回归分析数据可得，与β0，β1，β2，β3对应的T统计量分别为-7.085452,13.88696，23.24454，-3.117504,其绝对值均大于1.7139。这说明应拒绝Ｈ0，也就是说当其他解释变量不变的情况下，解释变量1，2，3，分别对被解释变量有显著影响。五、总结中国的粮食生产问题,不仅是中国经济界的重要研究课题,而且也越来越受到世界经济学家的重视。要提高粮食产量，必须积极稳妥地推进农业机械化的发展：①要把主要农产品生产过程机械化和产业化经营有机结合起来；②对农业机械化进行结构性调整；③因地制宜，有重点的推荐地区农业机械化；④大力促进农业技术进步，重视农村的基础教育；⑤建立与农业机械化相适应的农村经济体制。纵观中国农村现状，与其他产业相比，农业的发展一直比较缓慢。扩大耕作面积，提高单产，实现机械化、规模化生产是我国农业健康发展的必由之路。参考文献：吴玉鸣.中国粮食生产主要影响因素的多因素动态关联分析[J],农业经济问题,1998(1)戚世均等.中国粮食生产潜力及未来粮食生产研究[J].郑州粮食学院学报,2000(3)庞皓，《计量经济学》[M]，西南财经大学出版社，2001年8月第一版周四军，《对我国粮食生产影响因素的计量分析》，《统计与决策》[M]，2003.赵慧江，《基于回归分析的粮食产量影响因素分析》，《怀化学院学报》[M]，2009.