計量經(jīng)濟學(xué)論文-我國糧食產(chǎn)量影響因素分析與預(yù)測(參考版)
2025-06-08 14:39本頁面
【正文】 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2021（ 5）： 531— 533. [3].李子奈 . 計量經(jīng)濟學(xué) [M]. 北京：高等教育出版社， 2021. [4]. 梁子謙，李小軍 . 影響中國糧食生產(chǎn)的因子分析 。 參考文獻： [1]. 趙俊燁，李秀峰等 . 近年我國糧食產(chǎn)量變化的主要影響因素分析。所以國家應(yīng)該在減少糧食受災(zāi)，提高糧食生產(chǎn)的安全性上加大投入。 2. 從模型結(jié)果看到，對糧食產(chǎn)出的另一個重要影響因素是農(nóng)作物成災(zāi)面積。但物極必反，過度使用化 12 肥，必然會在很大程度上降低土地肥力，抑制糧食的生產(chǎn)。實際中，包括天氣、替代品價格等影響糧食產(chǎn)量的因素尚多，并未完全包含在模型中，在此，可以進行進一步的研究與提升。即農(nóng)用化肥施用量每增長 100%，糧食產(chǎn)量增長 %；糧食作物播種面積每增長100%，糧食產(chǎn)量增長 %；農(nóng)業(yè)災(zāi)害成災(zāi)面積每增長 100%，糧食產(chǎn)量減少%。 通過對模型的設(shè)定、估計、檢驗和預(yù)測，最終得到的模型不存在數(shù)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計量學(xué)的問題，可以驗證，該模型對糧食產(chǎn)量的解釋是高度有效的，具有實際意義和一定的應(yīng)用價值。得到 09年的預(yù)測值。 V 模型的最終形式確定 InY= + + （ ）（ ） （ ） （ ） R2 = F= . = VI 模型預(yù)測與分析 最近兩年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)根據(jù) 年份 Y X1 X6 X7 2021 年 2021 年 根據(jù)估計出 來的產(chǎn)量 模型 InY= + + ，進行 2021年與 2021年產(chǎn)量的預(yù)測。從 2021 年 1 月 1 日全面取消了農(nóng)業(yè)稅，如下研究取消農(nóng)業(yè)稅的政策對糧食總產(chǎn)量的影響。 AIC、 SC 得到進一步的優(yōu)化，模型的擬合程度越來越好。最后最理想的自相關(guān)形式是 AR（ 1） 得到結(jié)果如下： Dependent Variable: INY Method: Least Squares Date: 01/13/13 Time: 13:04 Sample(adjusted): 1981 2021 Included observations: 28 after adjusting endpoints Convergence achieved after 14 iterations Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. INX1 INX6 INX7 C 10 AR(1) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) Inverted AR Roots .69 結(jié)果顯示：自相關(guān)已經(jīng)被處理， DW 值落在無自相關(guān)范圍內(nèi)。 9 可以看出，兩者存在正相關(guān)關(guān)系 AR 一階截尾， PAC 二階截尾 。 目前優(yōu)化后的模型為： InY= + + () () () () R2 = F= . = 8 AIC= SC= II 異方差的檢驗與處理 優(yōu)化后模型進行異方差檢驗，使用懷特檢驗得到詳情如下： White Heteroskedasticity Test: Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1980 2021 Included observations: 29 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C INX1 INX1^2 INX1*INX6 INX1*INX7 INX6 INX6^2 INX6*INX7 INX7 INX7^2 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz
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