關(guān)于能源消費總量的多因素分析報告(編輯修改稿)
2024-08-30 00:28 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 量X3/X4與被解釋變量Y呈非線性關(guān)系用最小二乘法，利用eviews軟件可得結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/28/15 Time: 14:27Sample: 1990 2013Included observations: 24VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1X2X3X4X5RsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid+09Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)模型擬合情況如下：報告形式：Y = + *X1 *X2 *X3 *X4 + *X5 R2= F= = =統(tǒng)計檢驗：判定系數(shù)：R2=，表明模型對樣本數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度較好。F檢驗：F=, ,說明解釋變量對被解釋變量Y有顯著影響，模型線性關(guān)系顯著。T檢驗：工業(yè)產(chǎn)值（X2）的t值大于2 ，表明工業(yè)產(chǎn)值對能源消費總量（Y）有顯著影響，其他各參數(shù)的t值的絕對值均小于2，表明其他各參數(shù)能源消費總量（Y）有沒顯著影響。 回歸結(jié)果的檢驗：(1)經(jīng)濟意義檢驗：從回歸得出的結(jié)果來看，，,，并且其大小在經(jīng)濟理論上解釋得通，因此該模型通過經(jīng)濟意義檢驗。(2)擬合優(yōu)度及模型估計效果檢驗：，說明模型的擬合優(yōu)度極佳。(3)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(t檢驗)：從回歸結(jié)果看，此模型中的變量和參數(shù)的t值在5％的置信水乎下只有x2統(tǒng)計值顯著，而F檢驗值也是較高的，這說明方程整體對被解釋變量的解釋效果也不佳，需要進一步的檢驗和調(diào)整。(4)多重共線性檢驗：由于選擇的影響因素過多，所以估計模型之前，應(yīng)先分析各個因素與被解釋變量之間的關(guān)系，以及因素之間的相關(guān)程度，利用COR命令進行相關(guān)系數(shù)檢驗，得相關(guān)系數(shù)矩陣為：通過計算表明，除了國內(nèi)生產(chǎn)總值和工業(yè)對GDP的拉動百分比，各解釋變量都與被解釋變量能源消費總量高度相關(guān)，且解釋變量之間也有兩兩高度相關(guān)的。先按照逐步回歸原理建立回歸模型。建立一元回歸模型根據(jù)理論分析，工業(yè)產(chǎn)值應(yīng)是能源消費的主要影響因素，相關(guān)系數(shù)檢驗也表明，工業(yè)產(chǎn)值與能源消費總量的相關(guān)性最強。所以，以作為最基本的模型。采用逐步回歸法將其余的變量逐個引入模型。Ls y c x2 x1Ls y c x2 x3Ls y c x2 x4Ls y c x2 x5估計結(jié)果如下圖經(jīng)比較可知，新加入XXX均未通過T檢驗，；新加入X2的回歸模型Y=f(x2,x5) 不僅經(jīng)濟意義合理、回歸系數(shù)T檢驗通過，而且比一元回歸模型Y=f(x2) 的提高，因此，Y=f(x2,x5)估計的結(jié)果為最優(yōu)的二元回歸模型，以此為基礎(chǔ)，建立三元回歸模型：Ls y c x2 x5 x1Ls y c x2 x5 x3Ls y c x2 x5 x4結(jié)果如下：在X X5基礎(chǔ)上，加入XX4后的回歸模型y=f( x2, x5, x1)或y=f(
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