计量经济学期末论文关于影响我国电力消费量因素的实证分析.doc

关于影响我国电力消费量因素的实证分析 摘要：本文用计量经济学的研究方法，拟通过GDP,人口总量，工业总产值，电力出厂价格指数等数据，建立全国电力消费总量的计量经济模型，并对模型中是否存在违反古典假设的情况（包括多重共线性，异方差性和自相关性）进行检验分析。然后对症下药，针对模型中所存在的问题选用适当的方法进行修正。最后应用经济学的相关知识对修正后的模型进行分析，解释其实际的经济含义，并对反映出来的问题提出几点看法和建议。 关键词： 我国电力消费因素 计量经济学模型 回归分析法 多重共线性 异方差性 自相关性 进入21世纪以来，中国经济继续保持了良好的发展势头，电力作为一国发展的命脉，对经济发展的影响程度日益突出。电力工业作为国民经济发展的先导产业，其供给状况需要谨慎严密的监控，估计错误或供给不足，不仅会造成电力企业的损失，还会扰乱城乡居民的用电秩序，进而造成严重的社会影响和损失。 一、影响因素的选取 根据本文所研究的课题，在模型中以我国年电力消费总量Yi作为因变量,选择解释变量如下所示： 1. 全国GDP总额：一国经济增长水平 Yi（i =1,2……15）――分别对应自1990年起至2004年全国的电力消费总量（单位：亿千瓦时） X1i（i =1,2……15）――分别对应自1990年起至2004年全国的GDP（单位：亿元） X2i（i =1,2……15）――分别对应自1990年起至2004年全国人口总量（单位：万人） X3i（i =1,2……15）――分别对应自1990年起至2004年全国工业总产值（单位：亿元） X4i（i =1,2……15）――分别对应自1990年起至2004年全国电力出厂价格指数（单位：亿元） Ui（i =1,2……15）――随机扰动项序列 三、样本数据的收集 年份 电力消费总量（亿千瓦时） GDP（亿元） 人口总量（万人） 工业总产值（亿元） 电力出厂价格指数 1990 6230.4 18531.0 114333 23924.00 107.4 1991 6804.0 19855.0 115823 28248.01 125.6 1992 7589.2 24379.0 117171 37066.00 136.7 1993 8426.5 34515.0 118517 52692.00 185.8 1994 9260.4 45006.0 119850 76909.00 259.2 1995 10023.4 58261.0 121121 91893.80 283.8 1996 10764.3 68594.0 122389 99595.30 321.0 1997 11284.4 73453.0 123626 113732.70 365.9 1998 11598.4 79396.0 124810 119048.00 386.0 1999 12305.2 81911.0 125909 126111.00 389.5 2000 13471.4 89404.0 126583 148601.87 398.3 2001 14633.5 95933.0 127627 165557.22 407.5 2002 16331.5 104790.6 128453 192142.05 410.8 2003 19031.6 117390.2 129227 246770.78 414.5 2004 21735.0 136875.9 12998 324736.13 424.4 数据来源：中华人民共和国统计年鉴 / （中华人民共和国国家统计局） /（中国经济信息网） 四、模型的估计 运用最小二乘法（OLS）对模型进行回归分析，在Eviews软件中键入命令 LS Y C X1 X2 X3 X4 得到结果如下： 从上表可以看出，解释变量系数的t检验除X1,X4外都显著。改变模型的设定形式，采用对数形式,输入命令 GENR INY = LOG(Y) GENR INX1 = LOG(X1) GENR INX2 = LOG(X2) GENR INX3 = LOG(X3) GENR INX4 = LOG(X4) LS INY C INX1 INX2 INX3 INX4 得到回归结果如图 我们发现,采用对数形式后模型的R2反而降低,且F统计量的值也有所下降，所以对数模型的效果不明显。所以我们仍采用第一种方法设定的线性回归模型。 五、 回归结果的检验 (一) 统计检验 1．从回归结果看，方程的样本可决系数R2和调整后的样本决可系数R2均非常高,表明方程拟合情况非常好。 2．系数显著性检验：除X1和X4外的其余解释变量t检验均通过(p值小于0.05)。由于X1和X4没有通过t检验,我们初步判