2022年2022年粮食需求模型 .pdf

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1、一、粮食需求预测模型表1 1990-2007 粮食产量与相关影响因素年份粮食产量（万吨）播种面积（千公顷）农用机械总动力（万千瓦）有效灌溉面积 （千公顷）化肥施用量( 万吨) 1990 44624.30 113465.87 28707.70 47403.10 2590.30 1991 43529.30 112313.60 29388.60 47822.10 2805.10 1992 44265.80 110559.70 30308.40 48590.10 2930.20 1993 45648.80 110508.70 31816.60 48727.90 3151.90 1994 44510.1

2、0 109543.70 33802.50 48759.10 3317.90 1995 46661.80 110060.40 36118.10 49281.20 3593.70 1996 50453.50 112547.92 38546.90 50381.40 3827.90 1997 49417.10 112912.10 42015.60 51238.50 3980.70 1998 51229.53 113787.40 45207.70 52295.60 4083.70 1999 50838.58 113160.98 48996.12 53158.41 4124.32 2000 46217.5

3、2 108462.54 52573.61 53820.33 4146.41 2001 45263.67 106080.03 55172.10 54249.39 4253.76 2002 45705.75 103890.83 57929.85 54354.90 4339.39 2003 43069.53 99410.37 60386.54 54014.23 4411.56 2004 46946.95 101606.03 64027.91 54478.42 4636.58 2005 48402.19 104278.38 68397.85 55029.34 4766.22 2006 49804.23

4、 104958.00 72522.12 55750.50 4927.69 2007 50160.28 105638.00 76589.60 56518.34 5107.83 1. 模型的基本假设（1）粮食产量在模型中用Y 表示，指全社会的产量。 包括国有经济经营的、集体统一经营的和农民家庭经营的粮食产量，还包括工矿企业办的农场和其他生产单位的产量；（2）播种面积指粮食实际播种或移植面积，在模型中用1X表示，它直接影响粮食产量；（3）农用机械总动力指主要用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和，这里用农业机械总动力来替代粮食生产机械总动力，在模型中用2X表示；（4）有效灌溉面积指具有一定的水

5、源，地块比较平整，灌溉工程或设备已经配套，在一般年景下， 当年能够进行正常灌溉的耕地面积。它是反映我国耕地抗旱能力的一个重要指标并影响粮食产量，在模型中用3X表示；（5）化肥施用量指本年内实际用于农业生产的化肥数量，包括氮肥、 磷肥、钾肥和复合肥，在模型中用4X表示；名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 4 页 - - - - - - - - - （6）其他因素。我们将由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项，如国家的政策、自然灾害等，在模型中用tu表

6、示。2. 模型的建立跟据变量之间的相关关系，我们假定粮食回归模型为tY=0+1tX1+2tX2+3tX3+4tX4+tu利用表 1中的数据，用 EViews进行最小二乘法估计，得到的结果如表2Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/24/09 Time: 15:45 Sample: 1990 2007 Included observations: 18 Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Prob. C -8202.476 14993.14 -0.547082 0.5936 X1

7、0.645433 0.071312 9.050873 0.0000 X2 0.073724 0.065896 1.118792 0.2835 X3 -0.821593 0.343437 -2.392266 0.0326 X4 6.174008 1.164971 5.299710 0.0001 R-squared 0.933427 Mean dependent var 47041.61 Adjusted R-squared 0.912943 S.D. dependent var 2703.349 S.E. of regression 797.6325 Akaike info criterion

8、16.43131 Sum squared resid 8270829. Schwarz criterion 16.67863 Log likelihood -142.8818 F-statistic 45.56883 Durbin-Watson stat 2.599517 Prob(F-statistic) 0.000000 通过表 2，我们得到的粮食回归模型为Y= - 8202.5 - 0.6451X+ 0.0742X- 0.8223X+ 6.31744X(-0.55) (9.05) （1.12）（-2.39）（5.30）2R=0.999 2R=0.998 DW=1.43 F=2185.01

9、 其中括号内的数字是 t值。容易知道，2X的系数不显著，而且3X的符号不符号实际意义，所以2X和3X在模型中应该略去。略去2X、3X后对数据再次进行回归，得到的结果如下表3 Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/24/09 Time: 15:55 Sample: 1990 2007 Included observations: 18 Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Prob. 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - -

10、 - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 4 页 - - - - - - - - - C -39616.31 8129.677 -4.873048 0.0002 X1 0.637484 0.064918 9.819910 0.0000 X4 4.432953 0.386910 11.45734 0.0000 R-squared 0.903604 Mean dependent var 47041.61 Adjusted R-squared 0.890752 S.D. dependent var 2703.349 S.E. of regression 893.5311

11、 Akaike info criterion 16.57925 Sum squared resid 11975967 Schwarz criterion 16.72765 Log likelihood -146.2133 F-statistic 70.30432 Durbin-Watson stat 1.684832 Prob(F-statistic) 0.000000 通过表 3，我们可以得出粮食回归模型为Y= - 39616.31 + 0.6371X+ 4.4334X(-4.87) （9.82 ）（11.5）2R=0.90 2R=0.89 DW=1.68 F=73.3 3. 模型的检验（1

12、）经济意义检验0=-39616.31 ，表示不受播种面积和化肥施用量影响下的产量，与实际经济意义相符；1=0.637 ， 表示当播种面积每增加1 千公顷时，粮食产量增加 0.637万吨；4=4.433，表示当化肥每增加一万吨时，粮食常量将增加4.433 万吨。各回归系数的大小、符号都符合实际意义。（2）统计检验拟合优度检验：根据表格得出2R=0.90，修正的2R=0.89，说明粮食的播种面积和化肥施用量对粮食产量解释程度为90% ，解释程度很高。 t 检验：给定=0.05，查自由度 v=n-k-1=15 的 t 分布表，得临界值)15(025.0t=2.13。对0进行显著性检验， 因为t4.8

13、7)15(025.0t=2.13， 拒绝0H, 接受1H:00，表明常数项对Y 值的有显著性影响，在模型中存在常数项；对1进行显著性检验，因为t9.82)15(025.0t=2.13，接受1H：10，表明1对 Y值的有显著性影响；对4进行显著性检验， 因为 t 11.5)15(025.0t=2.13， 接受1H：40，表明4对 Y值的有显著性影响。F检验：提出检验的原假设0H：0=1=40 根据表 4 得出 F=73.3，给出显著性水平=0.05，查分子自由度为2，分母自由度为 15 的 F 分布上侧分位数)15,2(05.0F=3.68，因为 F73.33.68，所以拒绝原假设，因此可知总体回归方程存在显著的线性关系。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 4 页 - - - - - - - - - 通过经济意义检验和统计检验可知该回归方程拟合得很好。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 4 页 - - - - - - - - -