安徽省农业增长和生产总值之间的关系

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 安徽省农业增长和生产总值之间的 关系 【摘 要】Eviews ：Econometrics Views，原意为计量经济学观察，通常 被人们指为计量经济学软件包。EViews 原先是采用计量经济学方法与技术来对 社会经济关系与经济活动的数据进行处 理，建立模型，从而分析模型得出结论。 运用 Eviews 可以从样本数据中找出数 据之间的相关关系以及统计关系，并运 用得到的关系去预测数据的未来值。本 文通过运用 Eviews 软件建立了关于安 徽省农业总产值和生产总值之间关系的 模型，并对模型进行了分析和预测。 中国论文网 /5/view-5334125.htm 【关键词】EViews 软件；回归 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 分析；线性；预测 一、引言 计量经济学（Econometrics） ，是 以数理经济学和数理统计学为方法论基 础，对于经济问题试图对理论上的数量 接近和经验（实证研究）上的数量接近 这两者进行综合而产生的经济学分支。 也有“经济计量学 ”的译法。计量经济学 所研究的主体是经济现象及其发展变化 的规律。计量经济学的目的是要把实验 经验的内容纳入经济理论，确定表现各 种经济关系的经济参数，从而验证经济 理论，预测经济发展的趋势，为制定经 济政策提供依据。运用计量经济学研究 经济问题，一般可分为四个步骤：确定 变量和数学关系式模型设定；分析变 量间具体的数量关系估计参数；检验 所得结论的可靠性模型检验；作经济 分析和经济预测模型应用。 二、EViews 软件简介 Eviews ：Econometrics Views，原 意为计量经济学观察，通常被人们指为 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 计量经济学软件包。EViews 原先是采 用计量经济学方法与技术来对社会经济 关系与经济活动的数据进行处理，建立 模型，从而分析模型得出结论。运用 Eviews 可以从样本数据中找出数据之间 的相关关系以及统计关系，并运用得到 的关系去预测数据的未来值。 三、收集数据 改革开放二十多年来，安徽省农 业获得较快的增长，安徽省生产总值也 获得了迅速的增长（详见下表） 。 四、分析数据并建立模型 我们先做出这份数据的散点图， 以决定建立模型的类型。 （横坐标 x 是 年度安徽生产总值，纵坐标 y 是安徽省 农业生产总值） 从散点图可以看出安徽农业生产 总值（Y）和安徽生产总值（X）大体 呈现为线性关系，为分析安徽生产总值 和安徽农业总产值之间的关系，可以建 立简单线性回归模型，于是该模型的一 般形式为： -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 Y = 0 + 1X + 对于线性回归来说，一般我们用 最小二乘法来进行回归的。于是我们用 EViews 软件做回归，得到下图（单位： 亿元）： 计算结果的标准格式如下： Yi = 385.8228 +0.088433Xi s = （ 26.91730） （ 0. 002992） t = （14.33364） （ 29.55840） R2 = 0.987566 F =873.6988 DW = 2.165449 S. E = 48.99699 五、模型检验和预测 （一）估计标准差误差评价 估计标准差误差是依据样本数据 计算得到的，用来表示被解释变量的实 际值 Yi 与估计值 Y 之间相对偏离程度 的指标。我们可以用估计标准差误差来 反映回归方程的理论值表示的相应实际 值的代表性大小。可以说明以回归直线 为中心的所有相关点的离散程度；可以 反映两变量之间相关的密切程度；可以 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 用来表明回归方程实用价值的大小。当 = S.E 越大，则回归直线精度越低；当 = S.E 越大，则回归直线精度越低；当 S.E 越小，则得到的回归直线精度就 越高，当 S.E=0 时，表示所有数据的 样本点都落在了回归线上，解释变量与 被解释变量之间具有函数关系。在本模 型中 = S.E=48.99699，他表示安徽省 农业生产总值估计值与实际值之间的平 均误差为 48.99699 亿元。 （二）拟合优度检验 样本回归线对样本观测数据拟合 的优劣程度，称为样本回归线的拟合优 度。拟合优度用可决系数的大小来表示。 在本模型中，R2= 0.987566，说明样本 回归直线的解释能力为 98.7566%，表 示安徽省农业生产总值 Yi 的总变差中， 有解释变量安徽省生产总值解释部分占 98.7566%，模型拟合程度较高。 （三）参数显著性检验 显著性检验即用于实验处理组与 对照组或两种不同处理的效应之间是否 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 有差异，以及这种差异是否显著的方法。 简单线性回归模型的系数 1， 、2 和方 差都不能直接观测或准确计算，只能通 过样本观测值去估计，所得到的样本回 归系数的估计量是随抽样而变动的随机 变量。对回归系数假设检验的基本思想， 是基于“小概率事件不易发生” 的原理， 可以认为小概率事件在一次试验中是几 乎不可能发生的，假若在一次试验中事 件事实上发生了。那只能认为事件不是 来自我们假设的总体，也就是认为我们 对总体所做的假设不正确。 对于参数 1，t 统计量为 29.55840，给定 =0.05，根据 t 分布表， 在 n-2 = 11 的自由度下，临界值 t0.025（11） = 2.201，因为 t=29.55840 t0. 025（11） = 2.201，所以拒绝接受 H01，表示安徽省生产总值对安徽农 业生产总值有显著的影响。 （四）预测 样本在估计期内的被解释变量的 拟合值可以运用 EViews 计算得到，拟 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 合变量记为 YF 其拟合值与实际值的对 比图如下： 之后我们可以得到模型的拟合图 以及残差图，具体如下 在预计 2013 年安徽省年度生产 总值为 1.9 万亿的情况下，安徽省农业 总值预测值为 2066.055 亿元。 六、总结 本文通过运用 Eviews 软件建立 了关于安徽省农