计量经济学小组实验报告
目 录
计量经济学小组实验报告............................................................................................................... 1 面板数据........................................................................................................................................... 2 模型设定........................................................................................................................... 2 参数估计和模型检验 ....................................................................................................... 3 时序数据........................................................................................................................................... 6 数据说明........................................................................................................................... 6 滞后模型........................................................................................................................... 7 检验序列相关性............................................................................................................. 10
面板数据 模型设定
根据经济学尝试,农业产量受自然环境和人为因素的影响.在不同气候条件下,不同作 物和不同的灌溉,化肥等都会对该地区的农业总产量产生影响.在本文中,考察农业总产量 的的主要因素包括,播种面积,灌溉面积和化肥使用量.因为天气因素太不稳定,有很大的 随机性,同时也不容易量化,所以这里没有考虑.综合上述因素和变量的可观测性,我们首 先建立一个多元线性回归模型: 其中:ZCL:农业总产量 BZMJ:播种面积 GGMJ:灌溉面积 HUAF:化肥使用面积 是回归系数,μ是随机扰动项 收集数据如下表表示:
ZCL 109.2000 147.2000 2645.600 850.2000 1319.700 1440.700 1987.700 2688.000 164.2000 3174.600 1130.900 2799.100 843.4000 1690.500 4097.300 4482.500 2417.900 2937.700 1681.000 1568.600 206.1000 1053.500 3107.500 1171.600 1514.000 BZMJ 386.4000 544.5000 8990.800 3672.300 5707.300 3964.800 4890.100 9989.200 490.9000 7777.400 3245.900 8733.100 2713.100 5534.700 11266.10 13127.70 7489.000 7931.700 5193.100 6288.100 871.7000 3555.900 9571.500 4650.700 5929.600 GGMJ 322.7000 354.3000 4485.400 1104.300 2472.300 1482.800 1382.600 2090.400 280.6000 3900.000 1400.300 3228.700 942.4000 1897.500 4836.100 4766.000 2027.900 2676.300 1447.100 1519.600 180.8000 631.9000 2533.000 659.8000 1424.300 HUAF 15.70000 17.30000 273.4000 84.90000 79.30000 109.8000 114.1000 123.2000 20.30000 338.0000 90.30000 280.7000 117.4000 109.7000 428.6000 441.7000 245.3000 184.3000 195.1000 168.1000 27.00000 72.60000 212.0000 70.00000 120.0000

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