计量经济学模型论文.doc

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 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+β11+β22+β33,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。 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)x3 1985 37910.8 4436.5 1775.8 108845 1986 39151.2 4713.5 1930.6 110933 1987 40473.3 4208.6 1999.3 111268 1988 39408 5087.4 2141.5 110123 1989 40754.9 4699.1 2357.1 112205 1990 44624.3 3847.4 2590.3 113466 1991 43529.3 5547.2 2805.1 112314 1992 44265.8 5133.3 2930.2 110560 1993 45648.8 4882.9 3151.9 110509 1994 44510.1 5504.3 3317.9 109544 1995 46661.8 4582.1 3593.7 110060 1996 50453.5 4698.9 3827.9 112548 1997 49417.1 5342.9 3980.7 112912 1998 51229.5 5014.5 4083.7 113787 1999 50838.6 4998.1 4124.3 113161 2000 46217.5 5468.8 4146.4 108463 2001 45263.7 5221.5 4253.8 106080 2002 45705.8 4711.9 4339.4 103891 2003 43069.5 5450.6 4411.6 99410 2004 46946.9 3710.6 4636.6 101606 2005 48402.2 3881.8 4766.2 104278 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