安徽省农业增长和生产总值之间的关系

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【摘 要】Eviews：Econometrics Views，原意为计量经济学观察，通常被人们指为计量经济学软件包。EViews原先是采用计量经济学方法与技术来对社会经济关系与经济活动的数据进行处理，建立模型，从而分析模型得出结论。运用Eviews可以从样本数据中找出数据之间的相关关系以及统计关系，并运用得到的关系去预测数据的未来值。本文通过运用Eviews软件建立了关于安徽省农业总产值和生产总值之间关系的模型，并对模型进行了分析和预测。

【关键词】EViews软件；回归分析；线性；预测

一、引言

计量经济学（Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证研究）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。也有“经济计量学”的译法。计量经济学所研究的主体是经济现象及其发展变化的规律。计量经济学的目的是要把实验经验的内容纳入经济理论，确定表现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济政策提供依据。运用计量经济学研究经济问题，一般可分为四个步骤：确定变量和数学关系式―模型设定；分析变量间具体的数量关系―估计参数；检验所得结论的可靠性―模型检验；作经济分析和经济预测―模型应用。

二、EViews软件简介

Eviews：Econometrics Views，原意为计量经济学观察，通常被人们指为计量经济学软件包。EViews原先是采用计量经济学方法与技术来对社会经济关系与经济活动的数据进行处理，建立模型，从而分析模型得出结论。运用Eviews可以从样本数据中找出数据之间的相关关系以及统计关系，并运用得到的关系去预测数据的未来值。

三、收集数据

改革开放二十多年来，安徽省农业获得较快的增长，安徽省生产总值也获得了迅速的增长（详见下表）。

四、分析数据并建立模型

我们先做出这份数据的散点图，以决定建立模型的类型。（横坐标x是年度安徽生产总值，纵坐标y是安徽省农业生产总值）

从散点图可以看出安徽农业生产总值（Y）和安徽生产总值（X）大体呈现为线性关系，为分析安徽生产总值和安徽农业总产值之间的关系，可以建立简单线性回归模型，于是该模型的一般形式为：

Y = β0 + β1X + μ

对于线性回归来说，一般我们用最小二乘法来进行回归的。于是我们用EViews软件做回归，得到下图（单位：亿元）：

计算结果的标准格式如下：

Yi = 385.8228 +0.088433Xi

s = （ 26.91730） （ 0. 002992）

t = （14.33364） （ 29.55840）

R2 = 0.987566 F =873.6988

DW = 2.165449 S. E = 48.99699

五、模型检验和预测

（一）估计标准差误差评价

估计标准差误差是依据样本数据计算得到的，用来表示被解释变量的实际值Yi与估计值Y之间相对偏离程度的指标。我们可以用估计标准差误差来反映回归方程的理论值表示的相应实际值的代表性大小。可以说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度；可以反映两变量之间相关的密切程度；可以用来表明回归方程实用价值的大小。当σ= S.E越大，则回归直线精度越低；当σ= S.E越大，则回归直线精度越低；当σ^= S.E越小，则得到的回归直线精度就越高，当σ^= S.E=0时，表示所有数据的样本点都落在了回归线上，解释变量与被解释变量之间具有函数关系。在本模型中σ = S.E=48.99699，他表示安徽省农业生产总值估计值与实际值之间的平均误差为48.99699亿元。

（二）拟合优度检验

样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，称为样本回归线的拟合优度。拟合优度用可决系数的大小来表示。在本模型中，R2= 0.987566，说明样本回归直线的解释能力为98.7566%，表示安徽省农业生产总值Yi的总变差中，有解释变量安徽省生产总值解释部分占98.7566%，模型拟合程度较高。

（三）参数显著性检验

显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。简单线性回归模型的系数β1，、β2和方差都不能直接观测或准确计算，只能通过样本观测值去估计，所得到的样本回归系数的估计量是随抽样而变动的随机变量。对回归系数假设检验的基本思想，是基于“小概率事件不易发生”的原理，可以认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一次试验中事件事实上发生了。那只能认为事件不是来自我们假设的总体，也就是认为我们对总体所做的假设不正确。

对于参数β1，t统计量为29.55840，给定α=0.05，根据t分布表，在n-2 = 11的自由度下，临界值t0.025（11） = 2.201，因为t=29.55840> t0. 025（11） = 2.201，所以拒绝接受H0β1，表示安徽省生产总值对安徽农业生产总值有显著的影响。

（四）预测

样本在估计期内的被解释变量的拟合值可以运用EViews计算得到，拟合变量记为YF其拟合值与实际值的对比图如下：

之后我们可以得到模型的拟合图以及残差图，具体如下

在预计2013年安徽省年度生产总值为1.9万亿的情况下，安徽省农业总值预测值为2066.055亿元。

六、总结

本文通过运用Eviews软件建立了关于安徽省农业增长和生产总值之间关系的模型，得到了线性方程式Yi = 385.8228 +0.088433Xi，知道了安徽省生产总值和安徽农业总产值之间存在线性关系，并对2013年安徽农业总产值进行了预测。对于其他模型我们同样可以运用Eviews来进行分析和预测。