计量经济学建模我国粮食word

1、计量经济学期中论文考核选题：我国粮食产量的相关计量经济学模型分析小组成员0948011 刘慧启 0948012 陆云霞0948007 陈阳 0948008 覃小玲小组分工：任务安排刘慧启陆云霞陈阳覃小玲小组讨论，确定选题搜集和整理数据选题背景变量的选择和预期说明建模，第一次参数估计及检验第二次参数估计及检验结论WORD文稿整理PPT制作一选题背景我国国家统计局的数据表明， 2011年的全国粮食产量再上了新的台阶。2011年，党中央和国务院进一步加大粮食生产扶持力度，各级政府积极开展粮食稳定增产行动，科技支撑力度明显加大，农业气候条件总体偏好，我国粮食生产再获丰收，粮食总产量登上5亿5千万吨新台

2、阶。初步统计，2011年全国粮食总产量达到57121万吨，比2010年增产2473万吨，增长4.5%。我国是世界农业大国，粮食产量与人们的日常生活和国家的正常运作息息相关。为进行粮食产量的相关计量经济学模型分析，我们小组以19902010年这11年间的全国粮食产量及相关数据为基础进行了研究。二变量选择被解释变量：19902010年间各年的粮食产量解释变量： 预期说明：1.粮食作物的播种面积 与粮食产量正相关2.受灾面积 与粮食产量负相关3.农业劳动力 与粮食产量正相关4.化肥施用量 与粮食产量正相关5.农用机械总动力 与粮食产量正相关详细数据：年 份粮食产量(万吨)粮食作物播种面积(千公顷)受

3、灾面积(千公顷)农业劳动力（万人）化肥施用量(万吨)农用机械总动 力(万千瓦)199044624.311346638474389142590.328707.7199143529.311231455472390982805.129388.6199244265.811056051332386992930.230308.4199345648.811050948827376803151.931816.6199444510.110954455046366283317.933802.5199546661.811006045824355303593.736118.1199650453.51125484699

4、1348203827.938546.9199749417.111291253427348403980.742015.6199851229.511378750145351774083.745207.7199950838.611316149980357684124.348996.1200046217.510846354688360434146.452573.6200145263.710608052215363994253.855172.1200245705.810389146946366404339.457929.9200343069.59941054506362044411.660386.520

5、0446946.910160637106348304636.664027.9200548402.210427838818334424766.268397.8200649804.210495841091319414927.772522.1200750160.310563848992307315107.876589.6200852870.91067933999029923523982190.4200953082.110898647214288905404.487496.1201054647.710987637426279315561.792780.5数据来源：中国统计年鉴（2011）粮食产量13-

6、15 主要农产品产量粮食作物的播种面积13-13 农作物总播种面积受灾面积13-25 受灾面积和成灾面积农业劳动力4-3 按三次产业分就业人员数化肥施用量13-6 有效灌溉面积、农用化肥施用量、农村水电站及用电量农用机械总动力13-5 主要农业机械拥有量三建模和调整模型设定为：Y=B1+B2X1+B3X2+B4X3+B5X4+B6X5+et其中 Y： 粮食产量（万吨） X1：粮食作物播种面积（千公顷） X2：受灾面积（千公顷） X3：农业劳动力（万人） X4：化肥施用量（万吨）X5：农用机械总动力（万千瓦）显著性水平0.05（一）运用Eviews软件进行参数估计假定模型中随机项满足基本假定，用

7、OLS法估计参数，估计结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/24/12 Time: 15:24Sample: 1990 2010Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-13228.6512443.51-1.0630960.3046X10.5432060.0557279.7476640.0000X2-0.1084500.025791-4.2049390.0008X3-0.2493660.153755-1.6218420.

8、1257X44.9931970.7380006.7658530.0000X5-0.0865330.031912-2.7116410.0161R-squared0.977502Mean dependent var47969.03Adjusted R-squared0.970003S.D. dependent var3424.151S.E. of regression593.0531Akaike info criterion15.84340Sum squared resid5275679.Schwarz criterion16.14184Log likelihood-160.3557Hannan-

9、Quinn criter.15.90817F-statistic130.3456Durbin-Watson stat1.909961Prob(F-statistic)0.000000估计方程为：Y=-13228.6459363839+0.543206410043403*X1-2 -0.249366396924268*X34 - 0.086533161823040 *X5（二）模型检验1.经济意义检验：由常理推断可知，假设模型的五个解释变量中，只有受灾面积与粮食产量是负相关的。由上表的参数估计结果可知，解释变量X1，X2，X4的参数符号与其经济意义是相符合的；而X3 和X5的参数均为负数，与其经

10、济意义不符。因此进行经济检验可知，解释变量X3 和X5不符合条件，应从模型中删除。2.统计意义检验：=0.977502，模型的拟合度很高。进行t检验0.05，n=11，df=5，t临界值= 2.571由上表可知，t(X1)= 9.747664，t(X2)= -4.204939，t(X3)= -1.621842， t(X4)= 6.765853，t(X5)= -2.711641。因此，X3未通过t检验，应从模型中删除。 删去不符合条件的解释变量X3 和X5，分析Y关于X1，X2，X4的模型。(一)运用Eviews软件进行参数估计仍运用OLS法估计参数，估计结果如下：Dependent Varia

11、ble: YMethod: Least SquaresDate: 04/24/12 Time: 15:46Sample: 1990 2010Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-32050.215443.318-5.8879910.0000X10.6226710.04336814.357850.0000X2-0.0964290.026942-3.5791440.0023X44.0978810.22128218.518820.0000R-squared0.965822Mean depende

12、nt var47969.03Adjusted R-squared0.959791S.D. dependent var3424.151S.E. of regression686.6204Akaike info criterion16.07108Sum squared resid8014608.Schwarz criterion16.27004Log likelihood-164.7464Hannan-Quinn criter.16.11426F-statistic160.1320Durbin-Watson stat1.369411Prob(F-statistic)0.000000估计方程为：Y

13、= -32050.205591516 + 0.62267107733864*X1 - 0.0964291632990907*X2 + 4.09788082155439*X4（二）模型检验1.经济意义检验：由常理推断可知，假设模型的三个解释变量均与粮食产量是正相关的。由上表的参数估计结果可知，解释变量X1、X4的参数为正数，X2的参数为负数，均与其经济意义相符。2.统计意义检验：=0.965822，模型的拟合度很高。进行t检验0.05，n=11，df=7，t临界值= 2.365由上表可知，t(X1)= 14.35785，t(X2)= -3.579144，t(X4)= 18.51882， 因此，解

14、释变量X1，X2，X4均通过t检验。四结论经过以上分析，得出模型的回归方程为：Y = -32050.206 + 0.623*X1 - 0.096*X2 + 4.098*X4 =0.965822因此，我们可以得出这样的结论：粮食产量与粮食播种面积、受灾面积和化肥施用量有关。0.965822表明，粮食总产量的变化可以完全由化肥施用量，粮食播种面积和成灾面积的数值来解释；的回归参数0.623表示：在其他条件不变的情况下，粮食播种面积每增加1千公顷，粮食产量增加0.623万吨；的回归参数-0.096表示：在其他条件不变的情况下，受灾面积每增加1千公顷，粮食产量减少0.096万吨；的回归参数4.098表示：在其他条件不变的情况下，化肥施用量每增加万吨，粮食产量增加4.098万吨；在与粮食产量有关的这三个解释变量中，化肥施用量对粮食产量的影响最大，受灾面积的影响最小