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计量经济学》建模案例 案例 1：用回归模型预测木材剩余物 3 伊春林区位于黑龙江省东北部。全区有森林面积2189732 公顷，木材蓄积量为23246.02 万m 。森林 3 覆盖率为 62.5%，是我国主要的木材工业基地之一。1999 年 春林区木材采伐量为532 万m 。按此速度 44 年之后，1999 年的蓄积量将被采伐一空。所以目前亟待调整木材采伐规划与方式，保护森林生态环境。 为缓解森林资源危机，并解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要充分利 木材剩余物生 产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板等。因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生产的一个关 键环节。下面，利 简单线性回归模型预测林区每年的木材剩余物。显然引起木材剩余物变化的关键因素 是年木材采伐量。 伊春林区16 个林业局1999 年木材剩余物和年木材采伐量数据见附表。散点图见图2.14 。观测点近似 服从线性关系。建立一元线性回归模型如下： y = b + b x + u t 0 1 t t 30 Y 25 20 15 10 X 5 10 20 30 40 50 60 70 图 年剩余物y 和年木材采伐量x 散点图 t t 图1 Eviews 输出结果 Eviews 估计结果见图1。 下面分析Eviews 输出结果。先看图1 的最上部分。LS 表示本次回归是最小二乘回归。被解释变量是 y 。本次估计 了16 对样本观测值。输出格式的中间部分给出5 列。第 1 列给出截距项（C ）和解释变量 t x 。第2 列给出相应项的回归参数估计值（b 和b ）。第 t 0 1 根据Eviews 输出结果（图2.15 ），写出OLS 估计式如下： y t = -0.7629 + 0.4043 xt