[经济学]计量学实验报告 实验2-多元回归-多重共线性-预测问题.doc

实例1——中国粮食生产函数 根据理论和经验分析，影响粮食生产（Y）的主要因素有农业化肥施用量（X1）、粮食播种面积（X2）、成灾面积（X3）、农业机械总动力（X4）和农业劳动力（X5），其中成灾面积的符号为负，其余均应为正。下表给出了1983——2000中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数。 年份 粮食产量Y（万吨） 化肥施用量X1（万千克） 播种面积X2（千公顷） 成灾面积X3（公顷） 农业机械总动力X4（万千瓦） 农业劳动力X5（万人） 1983 38728.0 1659.8 114047.0 16209.3 18022.0 31645.1 1984 40731.0 1739.8 112884.0 15264.0 19497.0 31685.0 1985 37911.0 1775.8 108845.0 22705.3 20913.0 30351.5 1986 39151.0 1930.6 110933.0 23656.0 22950.0 30467.0 1987 40208.0 1999.3 111268.0 20392.7 24836.0 30870.0 1988 39408.0 2141.5 110123.0 23944.7 26575.0 31455.7 1989 40755.0 2357.1 112205.0 24448.7 28067.0 32440.5 1990 44624.0 2590.3 113466.0 17819.3 28708.0 33330.4 1991 43529.0 2806.1 112314.0 27814.0 29389.0 34186.3 1992 44264.0 2930.2 110560.0 25894.7 30308.0 34037.0 1993 45649.0 3151.9 110509.0 23133.0 31817.0 33258.2 1994 44510.0 3317.9 109544.0 31383.0 33802.0 32690.3 1995 46662.0 3593.7 110060.0 22267.0 36118.0 32334.5 1996 50454.0 3827.9 112548.0 21233.0 38547.0 32260.4 1997 49417.0 3980.7 112912.0 30309.0 42016.0 32434.9 1998 51230.0 4083.7 113787.0 25181.0 45208.0 32626.4 1999 50839.0 4124.3 113161.0 26731.0 48996.0 32911.8 2000 46218.0 4146.4 108463.0 34374.0 52574.0 32797.5 （1）建立Y对所有解释变量的回归模型，结果如下： Y = -12815.75 + 6.213*X1 + 0.421*X2 - 0.166*X3 - 0.098*X4 - 0.028*X5 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -12815.75 14078.90 -0.910280 0.3806 X1 6.212562 0.740881 8.385373 0.0000 X2 0.421380 0.126925 3.319919 0.0061 X3 -0.166260 0.059229 -2.807065 0.0158 X4 -0.097770 0.067647 -1.445299 0.1740 X5 -0.028425 0.202357 -0.140471 0.8906 R-squared 0.982798 ????Mean dependent var 44127.11 Adjusted R-squared 0.975630 ????S.D. dependent var 4409.100 S.E. of regression 688.2984 ????Akaike info criterion 16.16752 Sum squared resid 5685056. ????Schwarz criterion 16.46431 Log likelihood -139.5077 ????F-statistic 137.1164 Durbin-Watson stat 1.810512 ????Prob(F-statistic) 0.000000 从计算结果看，R2较大并接近于1，而且