中国能源消费影响因素分析Word文件下载.docx
- 文档编号:3559328
- 上传时间:2023-05-01
- 格式:DOCX
- 页数:31
- 大小:59.09KB
中国能源消费影响因素分析Word文件下载.docx
《中国能源消费影响因素分析Word文件下载.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《中国能源消费影响因素分析Word文件下载.docx(31页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
2、能源消费的影响因素:
(1)能源生产总量,在模型中用
来表示。
是指一次性能源生产总量,该指标是观察全国能源生产水平、规模、构成和发展速度的总量指标(单位:
(2)全国生活能源消费总量,在模型中用
来表示,是指一次性能源在在生活方面的消费量。
(单位:
(3)城镇居民人均可支配收入,在模型中用
指城镇居民家庭人均可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和。
它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。
元)。
(4)工业能源消费总量,在模型中用
来表示,是指工业方面的能源消费量。
(5)其他因素,在模型中用μt表示。
由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机扰动项,如能源价格变动、消费者偏好、国家的经济结构政策等。
搜集到的数据见下附表1
三、模型设定
回归模型设定如下:
Yt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μt
其中,Yt——表示能源消费总量X1——表示能源生产总量
X2——表示全国生活能源消费总量
X3——表示城镇居民人均可支配收入
X4——表示工业能源消费总量μt——表示随机误差项
β0、β1、β2、β3、β4——表示待定系数
四、参数估计
表1回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/08/13Time:
22:
31
Sample:
19802010
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
862.1201
2573.216
0.335036
0.7403
X1
0.516626
0.101984
5.065763
0.0000
X2
-0.129348
0.314592
-0.411162
0.6843
X3
1.301926
0.414958
3.137493
0.0042
X4
0.664180
0.092332
7.193373
R-squared
0.999553
Meandependentvar
143392.9
AdjustedR-squared
0.999484
S.D.dependentvar
75900.69
S.E.ofregression
1723.330
Akaikeinfocriterion
17.88859
Sumsquaredresid
77216520
Schwarzcriterion
18.11988
Loglikelihood
-272.2732
F-statistic
14541.92
Durbin-Watsonstat
1.164545
Prob(F-statistic)
0.000000
根据表1中数据,模型的估计结果为:
Yt=862.1201+0.5166X1-0.1293X2+1.3019X3+0.6642X4
t=(0.3350)(5.0658)(-0.4112)(3.1375)(7.1934)
R2=0.999553R2=0.999484F=14541.92n=31
五、模型检验
5.1经济意义检验
由回归估计结果可以看出,能源生产总量、城镇居民人均可支配收入、工业能源消费总量与能源消费总量呈线性正相关,与现实经济意义理论相符。
但是全国生活能源消费总量与能源消费总量呈线性负相关,与现实经济意义理论不相符。
5.2统计检验
1)拟合优度检验:
由表1中数据可以得到R2=0.999553,修正的可决系数为R2=0.999484,这说明模型对样本的拟合很好。
2)F检验:
在95%的置信度下,F检验值P值小于0.05,回归方程是显著的。
3)T检验:
在95%的置信度下,X1,X3,X4的t检验均值均小于0.05,表明线性作用显著,但X2的t检验均值不小于0,05,模型还需进一步完善。
5.3计量经济学检验
5.3.1多重共线性检验及其修正
(一)相关系数检验:
表2相关系数矩阵
变量
1.000000
0.981932
0.985303
0.998015
0.948429
0.977685
0.984869
由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数很高,证实确实存在严重多重共线性。
(二)修正多重共线性
采用逐步回归的办法,去检验和解决多重共线性问题,分别作Y对X1,X2,X3,X4的一元回归,结果如表3,表4,表5,表6所示。
表3Y对X1的一元回归估计结果
40
-19219.85
1426.375
-13.47461
1.185788
0.009454
125.4278
0.998160
0.998097
3311.409
19.11048
3.18E+08
19.20299
-294.2124
15732.12
0.903140
表4Y对X2的一元回归估计结果
41
-55231.90
8437.578
-6.545943
11.23050
0.447785
25.08014
0.955928
0.954408
16206.49
22.28655
7.62E+09
22.37907
-343.4416
629.0133
0.384819
表5Y对X3的一元回归估计结果
67031.06
3069.446
21.83816
13.63344
0.394113
34.59272
0.976339
0.975523
11874.68
21.66455
4.09E+09
21.75706
-333.8005
1196.656
0.688973
表6Y对X4的一元回归估计结果
42
5409.626
1179.685
4.585654
0.0001
1.374434
0.010337
132.9685
0.998362
0.998306
3123.934
18.99391
2.83E+08
19.08643
-292.4057
17680.61
0.606171
整理表3,表4,表5,表6,结果如表7
表7一元回归估计结果
参数估计值
t统计量
R2
加入X4方程的R2=0.998306最大,所以以X4为基础,顺次加入其它变量逐步回归。
表8引入变量X4,X1
23:
12
-6425.612
2196.539
-2.925334
0.0068
0.722967
0.112622
6.419409
0.563226
0.097174
5.796046
0.999256
0.999202
2143.538
18.27007
1.29E+08
18.40884
-280.1861
18793.04
0.685979
表9引入X4,X2
4125.534
2742.448
1.504325
0.1437
1.349089
0.049834
27.07154
0.216470
0.416135
0.520193
0.6070
0.998378
0.998262
3163.977
19.04881
2.80E+08
19.18759
-292.2566
8618.092
0.606389
表10引入X4,X3
13
13302.41
2335.492
5.695763
1.192354
0.049638
24.02116
1.854428
0.497893
3.724549
0.0009
0.998905
0.998827
2599.786
18.65601
1.89E+08
18.79478
-286.1682
12771.20
0.862972
表11引入变量回归结果
X4、X1
(5.796046)
(6.419409)
X4、X2
(0.520193)
(27.07154)
X4、X3
(3.724549)
(24.02116)
经比较,加入X1的方程R2=0.999202,改进最大,而且各参数的t检验显著,选择保留X4,再加入其它新变量逐步回归。
表12引入X4、X1、X2
21
-4641.609
2169.153
-2.139826
0.0416
0.674324
0.106319
6.342437
0.676251
0.101839
6.640378
-0.701124
0.295459
-2.373003
0.0250
0.999384
0.999316
1985.610
18.14515
1.06E+08
18.33018
-277.2499
F-stat
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 中国能源 消费 影响 因素 分析