【導(dǎo)讀】根據(jù)所處理食品物料尺寸的不同，通常將粉碎。選擇性破碎，以分別進(jìn)行不同成分的利用、破壞細(xì)胞壁結(jié)構(gòu)，便于胞內(nèi)產(chǎn)物排出，如。淀粉和蛋白的提取。物料在兩個(gè)工作構(gòu)件之間受到緩慢增長的壓力作用。若被處理的物料是具有韌性和塑性的，經(jīng)過擠壓則。物料在瞬間受到外來的沖擊力而被擊碎。撞擊粉碎可以應(yīng)用于多種食品物料，從較大塊形原。平均粉碎比一般小于公稱粉碎比。粉碎比是確定粉碎工藝以及選用粉碎機(jī)的重要依據(jù)。當(dāng)工藝要求的粉碎比較大時(shí)，常采用多級粉碎，實(shí)驗(yàn)證明，粉碎比在4左右時(shí)操作效率最高，而。粉磨時(shí)的粉碎比則需根據(jù)粉磨機(jī)械的性能來確定。篩板是錘式粉碎機(jī)的排料裝置，一般用厚的優(yōu)質(zhì)。錘式粉碎機(jī)的生產(chǎn)能力與轉(zhuǎn)子的長度、篩板的孔隙大小、進(jìn)入錘式粉碎機(jī)的物料，應(yīng)通過電磁離析器去除。金屬雜質(zhì)，以免損壞機(jī)件。錘式粉碎機(jī)對濕度大的物料粉碎效果較差，故進(jìn)

　　

【正文】 分析中，變量常以對數(shù)的形式出現(xiàn)。 于是 : (1)長期均衡模型 Yt=?0+?1Xt+?t 中的 ?1可視為 Y關(guān)于 X的 長期彈性（ longrun elasticity） (2)短期非均衡模型 Yt=?0+?1Xt+?2Xt1+?Yt1+?t 中的 ?1可視為 Y關(guān)于 X的 短期彈性（ shortrun elasticity） 。 如 具有季度數(shù)據(jù)的變量，可在短期非均衡模型： Yt=?0+?1Xt+?2Xt1+?Yt1+?t 中引入更多的滯后項(xiàng)。 ? 更復(fù)雜的誤差修正模型 可依照一階誤差修正模型類似地建立。 引入二階滯后的模型 為 ： ttttttt YYXXXY ??????? ??????? ???? 2211231210 經(jīng)過適當(dāng)?shù)暮獾茸冃?，可得如?二階誤差修正模型： ttttttt XYXXYY ??????? ???????????? ???? )( 110113112式中， 211 ??? ??? ， ??? 00 ? ， ????? )( 3211 ??? (*) 引入 三階滯后項(xiàng)的誤差修正模型 與（ *）式相仿，只不過模型中多出差分滯后項(xiàng) ?Yt2，?Xt2。 ? 多變量的誤差修正模型 也可類似地建立。 如 三個(gè)變量 如果存在如下長期均衡關(guān)系： ttt ZXY 210 ??? ???則 其一階非均衡關(guān)系 可寫成： ttttttt YZZXXY ??????? ??????? ??? 12211210于是它的 一個(gè)誤差修正模型 為： ttttttt ZXYZXY ??????? ?????????? ??? )( 12110111式中 ， ?? ?? 1 ， ??? 00 ? ， ???? /)( 211 ?? ， ???? /)( 212 ?? （ 1） Granger 表述定理 誤差修正模型有許多明顯的 優(yōu)點(diǎn) ：如： a） 一階差分項(xiàng)的使用消除了變量可能存在的趨勢因素 ， 從而避免了虛假回歸問題； b） 一階差分項(xiàng)的使用也消除模型可能存在的多重共線性問題； 誤差修正模型的建立 c）誤差修正項(xiàng)的引入保證了變量水平值的信息沒有被忽視； d）由于誤差修正項(xiàng)本身的平穩(wěn)性，使得該模型可以用經(jīng)典的回歸方法進(jìn)行估計(jì)，尤其是模型中差分項(xiàng)可以使用通常的 t檢驗(yàn)與 F檢驗(yàn)來進(jìn)行選??；等等。 因此， 一個(gè)重要的問題就是 ： 是否變量間的關(guān)系都可以通過誤差修正模型來表述？ 如果變量 X與 Y是協(xié)整的，則它們間的短期非均衡關(guān)系總能由一個(gè)誤差修正模型表述： ttt XYl a g g e dY ??? ?????? ? 1),( 0?1 （ *） 式中， ?t1是非均衡誤差項(xiàng) 或者說成是 長期均衡偏差項(xiàng) ， ?是 短期調(diào)整參數(shù) 。 Engle 與 Granger 1987年提出了著名的 Grange表述定理（ Granger representaion theorem）： 對于 (1,1)階自回歸分布滯后模型： Yt=?0+?1Xt+?2Xt1+?Yt1+?t 如果 Yt~I(1), Xt~I(1) 。 那么， ttttt XYXY ????? ??????? ?? )( 11011的左邊 ?Yt ~I(0) ， 右邊的 ?Xt ~I(0) ，因此，只有 Y與 X協(xié)整，才能保證右邊也是 I(0)。 首先 對變量進(jìn)行協(xié)整分析 ， 以發(fā)現(xiàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系 ， 即長期均衡關(guān)系 ， 并以這種關(guān)系構(gòu)成誤差修正項(xiàng) 。 然后 建立短期模型 ， 將誤差修正項(xiàng)看作一個(gè)解釋變量 ， 連同其他反映短期波動(dòng)的解釋變量一起 ， 建立短期模型 ， 即誤差修正模型 。 因此， 建立誤差修正模型 ，需要： 注意 ， 由于 ， ? Y=lagged(?Y, ?X)+ ??t1 +?t 0?1 中沒有明確指出 Y與 X的滯后項(xiàng)數(shù) ， 因此 ， 可以是多個(gè)；同時(shí) ， 由于一階差分項(xiàng)是 I(0)變量 ， 因此模型中也允許使用 X的非滯后差分項(xiàng) ?Xt 。 Granger表述定理可類似地推廣到多個(gè)變量的情形中去 。 由協(xié)整與誤差修正模型的的關(guān)系 ， 可以得到誤差修正模型建立的 EG兩步法： 第一步 ， 進(jìn)行協(xié)整回歸 （ OLS法 ） ， 檢驗(yàn)變量間的協(xié)整關(guān)系 ， 估計(jì)協(xié)整向量 （ 長期均衡關(guān)系參數(shù) ） ； 第二步 ， 若協(xié)整性存在 ， 則以第一步求到的殘差作為非均衡誤差項(xiàng)加入到誤差修正模型中 ，并用 OLS法估計(jì)相應(yīng)參數(shù) 。 （ 2） EngleGranger兩步法 需要注意的是 ： 在進(jìn)行變量間的協(xié)整檢驗(yàn)時(shí)，如有必要可在協(xié)整回歸式中加入趨勢項(xiàng)，這時(shí)，對殘差項(xiàng)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)就無須再設(shè)趨勢項(xiàng)。 另外，第二步中變量差分滯后項(xiàng)的多少，可以殘差項(xiàng)序列是否存在自相關(guān)性來判斷，如果存在自相關(guān)，則應(yīng)加入變量差分的滯后項(xiàng)。 （ 3）直接估計(jì)法 也可以 采用打開誤差修整模型中非均衡誤差項(xiàng)括號的方法直接用 OLS法估計(jì)模型 。 但仍需事先對變量間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn) 。如對雙變量誤差修正模型 : ttttt XYXY ????? ??????? ?? )( 11011可打開非均衡誤差項(xiàng)的括號直接估計(jì)下式： ttttt XYXY ??????? ??????? ?? 11110這時(shí)短期彈性與長期彈性可一并獲得。 需注意的是， 用不同方法建立的誤差修正模型結(jié)果也往往不一樣。 經(jīng)濟(jì)理論指出 ， 居民消費(fèi)支出是其實(shí)際收入的函數(shù) 。 以中國國民核算中的居民消費(fèi)支出經(jīng)過居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)縮減得到中國居民實(shí)際消費(fèi)支出時(shí)間序列 （ C） ； 以支出法 GDP對居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)縮減近似地代表國民收入時(shí)間序列 (GDP)。 時(shí)間段為 1978— 2020（ 表 ） 例 中國居民消費(fèi)的誤差修正模型 表 9 . 3 . 3 1 9 7 8 ~ 1 9 9 8 年間中國實(shí)際居民消費(fèi)與實(shí)際 G D P 數(shù)據(jù)（單位：億元， 1 9 9 0 年價(jià)） 年份 C GDP 年份 C GDP 年份 C GDP 1978 3810 7809 1985 7579 14521 1992 11325 23509 1979 4262 8658 1986 8025 15714 1993 12428 27340 1980 4581 8998 1987 8616 17031 1994 13288 29815 1981 5023 9454 1988 9286 17889 1995 14693 31907 1982 5423 10380 1989 8788 16976 1996 16189 34406 1983 5900 11265 1990 9113 18320 1997 17072 36684 1984 6633 12933 1991 9977 20581 1998 18230 39008 （ 1）對數(shù)據(jù) lnC與 lnGDP進(jìn)行單整檢驗(yàn) 容易驗(yàn)證 lnC與 lnGDP是一階單整的，它們適合的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢? 12 ????? tt CC ( 2 . 7 6 ) ( 3 . 2 3 ) L M ( 1 ) = 0 . 9 2 9 L M ( 2 ) = 1 . 1 2 1 32221212 ???? ?????????? ttttt G D PG D PG D PG D PG D P ()（ ） （ ） （ ） （ ） LM(1)= LM(2)= LM(3)= LM(4)= 首先，建立 lnC與 lnGDP的回歸模型 : （ 2）檢驗(yàn) lnC與 lnGDP的協(xié)整性，并建立長期均衡關(guān)系 tt G D PC ?? （ ） () R2= DW= 發(fā)現(xiàn)有殘關(guān)項(xiàng)有較強(qiáng)的一階自相關(guān)性?？紤]加入適當(dāng)?shù)臏箜?xiàng)，得 lnC與 lnGDP的分布滯后模型 : 11 ?? ???? tttt G D PCG D PC () (） （ ） （ ） R2= DW= LM(1)= LM(2)= 自相關(guān)性消除，因此可初步認(rèn)為是 lnC與lnGDP的長期穩(wěn)定關(guān)系。 (*) 殘差項(xiàng)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)： （ ） R2= DW= LM(1)= LM(2)= 1?9 9 7 ???? tt ee t== 說明 lnC與 lnGDP是（ 1， 1）階協(xié)整的，（ *）式即為它們長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系 : 11 ln3 6 2 9 5 ?? ???? tttt GDPCGDPC (*) ? 以穩(wěn)定的時(shí)間序列 如下 : （ 3）建立誤差修正模型 te?做為誤差修正項(xiàng)，可建立 誤差修正模型 : 111 ?1 6 8 8 8 ??? ???????? ttttt eGDPCGDPC （ ） () () () R2= DW= LM(1)= LM(2)= (**) 可得 lnC關(guān)于 lnGDP的長期彈性： ()/()=； 由（ **）式可得 lnC關(guān)于 lnGDP的短期彈性： 11 ln3 6 2 9 5 ?? ???? tttt GDPCGDPC由 (*)式 : 用打開誤差修正項(xiàng)括號的方法直接估計(jì)誤差修正模型，適當(dāng)估計(jì)式為 : （ ） (） () () R2= = DW= LM(2)= LM(3)= 11 ?? ?????? tttt G D PCG D PC 寫成誤差修正模型的形式如下 : )( l 11 ?? ?????? tttt G D PCG D PC (***) 由（ ***）式知， lnC關(guān)于 lnGDP的短期彈性為 ，長期彈性為 。 可見 兩種方法的結(jié)果非常接近 。 （ 4）預(yù)測 由 (*)式 : 11 ln3 6 2 9 5 ?? ???? tttt GDPCGDPC給出 1998年關(guān)于長期均衡點(diǎn)的偏差： 98?e=ln(18230)(39008)(17072) +(36684)= 由（ **）式 : 111 ?1 6 8 8 8 ??? ???????? ttttt eGDPCGDPC預(yù)測 1999年的短期波動(dòng)： ? lnC99=(ln(41400)ln(39008))+(ln(18230)ln(17072))(ln(39008)ln(36684)) = 于是 : 8 5 )1 8 2 3 0l n (0 4 4 9899 ????? CC1 9 1 2 ?? eC按照（ *** ）式 : )( l 11 ?? ?????? tttt G D PCG D PC預(yù)測的結(jié)果為 : ?lnC99=（ ln(41400)ln(39008))(ln(18230)(39008))= 8 6 )1 8 2 3 0l n (0 5 5 9899 ????? CC1 9 1 7 ?? eC 以當(dāng)年價(jià)計(jì)的 1999年實(shí)際居民消費(fèi)支出為39334億元，用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（ 1990=100）緊縮后約為 19697億元， 兩個(gè)預(yù)測結(jié)果的相對誤差分別為 %與 %。 于是 :