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文檔簡介
1、影響能源消費需求總量的因素的計量經(jīng)濟學論文一、研究的目的要求能源是國民經(jīng)濟發(fā)展和社會進步的重要物質基礎,做好能源消費影響因素的分析,為能源規(guī)劃及政策的制訂提供科學的依據(jù),對于保持我國國民經(jīng)濟健康、持續(xù)、穩(wěn)定的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。本案例通過對影響我國能源消費的國內生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)結構、能源產(chǎn)出等因素進行分析,對所建模型中存在異方差、序列相關等問題進行了檢驗與修正。在各因素中工業(yè)是我國能源消費的主體,所占比重呈上升趨勢,因而產(chǎn)業(yè)結構的變動率很大程度上影響能源消費,并對我國的經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響。本文在能源消費模型分析的基礎上,進一步提出了相應的政策建議。二、模型設定理論上認為影響能源消費需求總量的因
2、素主要有經(jīng)濟發(fā)展水平、收入水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人民生活水平提高、能源轉換技術等因素。為此,收集了中國能源消費標準煤總量、國民總收入、國內生產(chǎn)總值GDP、工業(yè)增加值、建筑業(yè)增加值、交通運輸郵電業(yè)增加值、人均生活電力消費、能源加工轉換效率等19852007年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。本題旨在通過建立這些經(jīng)濟變量的線性模型來說明影響能源消費需求總量的原因。 注:本文收集的數(shù)據(jù)均為定量變量,中國能源消費標準煤總量Y(萬噸(代表能源消費需求總量、國民總收入X1(億元(代表收入水平、國內生產(chǎn)總值X2(億元(代表經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)增加值X3(億元、建筑業(yè)增加值X4(億元、交通運輸郵電業(yè)增加值X5(億元(代表產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平及產(chǎn)業(yè)
3、結構、人均生活電力消費X6(kw.h(代表人民生活水平提高、能源加工轉換效率(%(代表能源轉換技術。為此設定了如下形式的計量經(jīng)濟模型:Y=+1x1+2x2+3x3+4x4+5x5+6x6+7x7+t為分析Y與X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之間的關系,做如下折線圖: 由圖可以看出,能源消費標準煤總量Y在1985年-1996年期間一直是緩慢增長的,在1997年-1999年期間出現(xiàn)了緩慢下降的現(xiàn)象,在1999年-2002年開始了緩慢的增長,而在2002年以后Y開始快速增長。國民總收入X1和國內生產(chǎn)總值X2都在逐年增長,且增長趨勢相同。工業(yè)增加值X3在1985年-1999年期間一直是緩慢增長
4、,但在2000年出現(xiàn)了急劇下降的現(xiàn)象,2001年又急劇增長,達到下降前的水平,2001年以后開始緩慢增長。三、估計參數(shù)利用Eviews軟件,做Y對X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的回歸,Eviews的最小二乘估計的回歸結果如下:表2 OLS回歸結果Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -28023.73 94945.12 -0.295157 0.7719X1 10.68885 3.034175 3.522820 0.0031X2 -12.43067 3.675319 -3.382201 0.0041X3 0.265643
5、0.190824 1.392080 0.1842X4 22.60071 10.19131 2.217646 0.0424X5 0.874955 2.953978 0.296195 0.7711X6 909.0161 345.5062 2.630969 0.0189X7 1444.437 1382.319 1.044938 0.3126R-squared 0.989801 Mean dependent var 139364.6Adjusted R-squared 0.985041 S.D. dependent var 51705.05S.E. of regression 6323.831 Aka
6、ike info criterion 20.61025Sum squared resid 6.00E+08 Schwarz criterion 21.00520Log likelihood -229.0178 Hannan-Quinn criter. 20.70958F-statistic 207.9591 Durbin-Watson stat 1.316360Prob(F-statistic 0.000000由表2可以看出,該模型R2=0.9898,R-2=0.9850可決系數(shù)異常高,F檢驗值207.9591,明顯顯著。但是當=0.05時,t0.025(23-8=2.131,不僅x2,x3,
7、x5,x7的系數(shù)t檢驗不顯著,而且X2系數(shù)的符號與預期相反,不符合經(jīng)濟意義,這表明很可能存在嚴重的多重共線性。四、多重共線性的診斷與修正(1、診斷計算各變量的相關系數(shù),得相關系數(shù)矩陣:表3相關系數(shù)矩陣Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7Y 1.000000 0.985343 0.984066 0.969171 0.984779 0.947038 0.979749 0.716175 X1 0.985343 1.000000 0.999924 0.966837 0.998471 0.979294 0.996754 0.740635 X2 0.984066 0.999924 1.000000
8、 0.965768 0.998662 0.980804 0.997243 0.743553 X3 0.969171 0.966837 0.965768 1.000000 0.965592 0.928671 0.956595 0.719495 X4 0.984779 0.998471 0.998662 0.965592 1.000000 0.974752 0.994885 0.755789 X5 0.947038 0.979294 0.980804 0.928671 0.974752 1.000000 0.986569 0.716553 X6 0.979749 0.996754 0.997243
9、 0.956595 0.994885 0.986569 1.000000 0.726342 X7 0.716175 0.740635 0.743553 0.719495 0.755789 0.716553 0.726342 1.000000 由表3的相關系數(shù)矩陣可以看出,各解釋變量相互之間的相關系數(shù)較高,證明確實存在嚴重多重共線性。(2、修正采用逐步回歸法,去檢驗和解決多重共線性問題。分別作出Y對X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的一元回歸,結果如表: 其中,加入X1的方程R 2 最大,以X1為基礎,順次加入其他變量逐步回歸。結果如下表:表5 加入新變量的回歸結果(一 經(jīng)比較,可以發(fā)現(xiàn)加
10、入X2、X5、X6、X7后參數(shù)的符號與預期相反,不符合經(jīng)濟意義,且t 檢驗部顯著。而加入X4后變化并不顯著,只有加入X3后修正的可決系數(shù)有所提高,而且參數(shù)符號的經(jīng)濟意義合理, 而且參數(shù)的t 檢驗,在=0.1,t(0.05,15=1.753時顯著,所以保留X3。再加入其他新變量逐步回歸,結果如表6所示。 當加入X2時,雖然R-2有所增加,但其系數(shù)的符號與預期相反且參數(shù)的t檢驗不顯著;加入X4后,各參數(shù)的t檢驗不顯著;加入X5后,雖然R-2有所增加,但是但其系數(shù)的符號與預期相反且參數(shù)的t檢驗不顯著;加入X6、X7后,其系數(shù)的符號與預期相反且參數(shù)的t檢驗不顯著,這說明主要是X2、X4、X5、X6、X
11、7引起了多重共線性,應予以剔除。最后修正嚴重多重共線性影響后的回歸結果為:Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 80927.77 2820.739 28.69027 0.0000X1 0.551207 0.102862 5.358687 0.0000X3 0.434862 0.237526 1.830795 0.0821R-squared 0.975077 Mean dependent var 139364.6Adjusted R-squared 0.972585 S.D. dependent var 51705.05S.E. of regression 8561.105 Akaike info criterion 21.06895Sum squared resid 1.47E+09 Schwarz criterion 21.21706Log likelihood -239.2930 Hannan-Quinn criter. 21.10620F-statistic 391.2352 Durbin-Watson stat 0.693836Prob(F-statistic 0.000000Y=80927.77+0.5512X1+0.4349X3t=(28.6903
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