eviews的应用案例.docx

影响农作物产量的相关因素分析一 研究问题探究农业生活中农作物产量与种植面积，播种面积，受灾面积，农用物资投 入量之间的关系，以便采取措施更好的提高农作物产量年份农作物产量播种面积受灾面积农用物资投入量2000 年46217.52156299.8554688.001336979.282001 年45263.67155707.8652215.001450898.732002 年45705.75154635.5146946.001532394.802003 年43069.53152414.9654506.001593377.492004 年46946.95153552.5537106.001681943.302005 年48402.19155487.7338818.001764374.072006 年49804.23152149.5041091.001847558.322007 年50160.28153463.9348992.001939651.032008 年52870.92156265.7039990.002008979.352009 年53082.08158613.5547214.002081827.442010 年54647.71160674.8137426.002175190.332011 年57120.85162283.2232471.002296772.04资料来源 中国统计局官网 2014说明： 解释变量： 播种面积 x1 受灾面积 x2 农用物资投入量 x3 被解释变量： 农作物产量 y确立所求一元线性回归方程为：Y=c+a1*x1+a2*x2+a3*x3二、模型分析(1)在 Eviews 中新建工作簿，输入相关数据，得出相应散点图如下：2)通过 Eviews 软件计算，得出估计模型的参数结果如下：Dependent Variable: Y Method: LeastSquares Date: 06/10/U Time: 20:55 Sample: 2000 2011 Included observations: 12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-30483392381I3l63-1.2800320.2364X10.4116500.1582552.601174-0.0316X2-0.0450300.074506-0.6043390.5623X30.0097930.0020904.6858070.0016R-squared0.932341Mean dependent var49440 97Adjusted R-squared0.906969S.D. dependent var4279.434S.E. of regression1305.271Akaike info criterion17.44-741Y=-30483：39+0-411650*x1_0-045O30*x2+0-009793*x3: : ■17.60905Log likelihood-100.6345Hannan-Quinn criter.1733757(3)经济意义检验：36.74659Durbin-Watson stat1.29704-7Prot)[F-statistic)0.000050XI的系数是正数，表明播种面积与农作物产量成正相关，x2的系 数为负，说明受灾面积与农作物产量成负相关 x3 的系数为正，说明 农用物资投入量与农作物产量成正相关。

所以该回归方程的系数的符 号与经济理论和人们的经验期望值相一致4)统计检验1. 拟合优度检验R八2=0.9323421^2=0.9069691计算结果表明，估计的样本回归方程较好的拟合了样本观测值2. F-检验提出检验的原假设为H0:a1=a2=a3=0对立假设为H1:a1 a2 a2 至少有一个不等于零F-statistic=36.74695对于给定的显著性水平a =0.05，查出分子自由度为3,分母自由度 为 8 的 F 分布侧分位数 F0.05 (3,8) =4.07因为F=36.74695〉4.07, 所以否定H0，总体回归方程是显著，即播种面积，受灾面积,农用物 资投入量与农作物产量之间存在显著的线性关系3. t_检验提出检验的原假设为H0:a1=0 a2=0 a3=0由表的 t 的统计量为a 1 的 t_statistic=2.601174a2 的 t-statistic=-0.604389a3 的 t-statistic=4.685807对于给定的显著性水平a =0.05,查出自由度为8的t分布双侧分位 数 t0.05/2(8)=2.306.因为tl=2.601174〉2.306,所以否定H0, al显著不等于零，即可认为播种 面积对农作物产量有显著影响;t2| =0.604389〈2.306,所以不否定H0，a1=0，即受灾面积对农作 物产量没有显著的影响,于是,在建立回归模型时, x2 可以不作为 解释变量进入模型。

t 3=4.685807〉2.306，所以否定H0，a3显著不等 于零,即可认为农用物资投入量对农作物产量有显著影响;DD1D91D1 112D2 D3-4B,000-1,000 -e-D,0DD2.0DD-2,000 --E

6)自相关检验LM 检验A A JR. A J. J k J. A ABreusch-Godfrey Serial Correlation LM TestJF-statistic0.046006 Prob. F(1,S)0.8355Obs*R-squared0.068614 Prob. Chi-Square(1}0.7934Test Equation:De pen dent Variable: RESCMethod: Least SquaresDate: 06/11/U Time: 15:20Sample: 2001 2012Included observations: 12Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C371.589523433.53 0.0153540.9877X31.17E-050.001699 0.0063750.9947工=3.84 - LM=TR?2=0^^68614<3；84 -所以LM检验的结果说明该RESID(-1)0.0753510.353636 0.2144-900.S355模型不存在自相关。

0.005718Mean dlependentvar1.94E-11-0367138S.D. dependent var1138.259S.E. of regres。