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1、 金融计量经济学课题：影响我国粮食总产量的因素分析 学院： 财 经 学 院 专业： 金 融 学 组长： 李媛媛 201001801078 组员： 覃萍 201001801066 黄佳丽 201001801074 郭彦任 201001801060 作业分配情况：作业分配情况：李媛媛：做的是案例摘要、数据来源、同方差检验、残差项自相关检验、正态分布检验、RESET 检验；覃萍：做的是 ARMA 模型、VAR 模型和总结以及建议；黄佳丽：做的是模型提出、格兰杰因果检验和协整郭彦任：做的是平稳性检验、相关性检验、建立古典线性回归方程以及总结和建议 目录一、案例摘要 二、模型的提出 三、数据的来源 四、
2、建模与分析 （一）古典线性回归方程 （二）ARMA 模型 （三）VAR 模型 五、检验分析 （一）格兰杰因果检验 （二）协整六、总结与建议 一、案例摘要一、案例摘要2011 年 2 月国务院召开常务会议，出台 10 项进一步扶持粮食生产的措施。随后，国务院召开全国粮食生产电视电话会议，温家宝总理强调，稳定发展粮食和农业生产，是管理好通胀预期、稳定消费价格总水平的基础，也是实现经济平稳较快发展和社会和谐稳定的基础。中央政府三令五申地强调稳定粮食生产，足见当前粮食生产所面临的威胁之大。农业是国民经济的基础，粮食是基础的基础。发展工业、交通、商业、科学和文化等事业离不开粮食，发展经济作物、林业、牧业
3、、副业和渔业也离不开粮食。粮食生产是关系国计民生的战略物资，尤其在我国具有特别重要的意义。本文采用计量经济学的方法，根据我国 1990 年2011 年粮食产量极其重要影响因素的时间序列为样本，分析了农村就业人数、粮食作物播种面积、受灾面积、农村水电站个数、粮食零售价格指数对我国粮食产量的影响。以此，在我国农业发展现状的基础上，对稳定发展粮食生产提出几点建议。关键词：粮食产量 农村就业人数 粮食作物播种面积 受灾面积 农村水电站个数 粮食零售价格指数（上年=100）研究主题：主要研究的是影响我国粮食总产量的因素，我们选取影响因素为农村就业人数(rs)，粮食作物播种面积(bzmj)，受灾面积（sz
4、mj） ，农村水电站个数（gs） ，粮食零售价格指数(zs)数据类型：年度数据数据频度：年起止时间：1990-2011 年主要研究方法：古典线性回归、ARMA 模型、VAR 模型、格兰杰因果检验、协整小组成员：李媛媛、覃萍、黄佳丽、郭彦任二、模型提出二、模型提出我国土地资源稀缺，人口众多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民的生活和社会的稳定与发展。结合我国农业的发展现状，本组认为，影响粮食产量主要有以下因素：（一）农村就业人数(rs)农业就业人数一般是指能参加农业劳动的劳动力的数量。农业劳动力的数量，是指社会中符合劳动年龄并有劳动能力的人的数量，和不到劳动年龄或已超过劳动年龄
5、但实际参加劳动的人的数量。农业劳动力的质量是指农业劳动力的体力强弱、技术熟练程度和科学、文化水平的高低。农业劳动力的数量和质量对粮食的产出都有重要的影响。（二）粮食作物播种面积(bzmj)是指按照粮食作物播种的正常要求，所种植的面积。也就是说某一块土地上播种粮食的面积。一般的情况下，粮食作物播种的面积越大，粮食的产量越多。（三）灾害对粮食产量（szmj）我国自然灾害频发，对粮食生产产生明显的制约作用。19912004 年，受灾面积与粮食产量的关联度处于剧烈的变动之中。这是因为，近年来虽然国家在治理和生态环境建设方面加大了投资力度，但直接用于农田基本建设的投入明显偏少，农业基础设施落后，田间排灌
6、设施陈旧老化，农业抗灾能力脆弱，粮食生产在一定程度上依然是靠天吃饭。2004 年，我国粮食实现恢复性增产，受灾面积与粮食总产的关联度分别仅为 0.2632，进一步说明了 2004 年粮食产量的提高部分得益于“天帮忙” 。也说明必须重视退耕还林草，进行水土治理，改善生态环境，改善农田小气候，同时应加强农田水利建设，进行生产能力建设，保证粮食生产的稳定发展。(四) 农村水电站个数（gs） 水利是国民经济的命脉，农村水利更是农业的命脉。农村水电站为提高粮食产量提供有力支撑和保障。由于我国人多地少，降雨量时空分布不均衡，各地农田经常受到水旱灾害的威胁，兴修水利、战胜灾害、建设高产稳定田，一直被看作农业
7、发展的命脉。为此，传统意义上的农村水电站，更多地与农业生产密切联系，相应的水电站建设主要是以蓄水、引水、提水、灌溉、抗旱排涝设施为主要内容的水库和水电站引水系统、发电厂房、机电设备等。（五）粮食零售价格指数(zs)近年来，粮食价格问题一直是中国经济的热点问题和难点问题，粮食生产不稳定会引发粮食供求关系的变动，是粮食价格变动，而粮食价格是一种基础性产品价格，粮食价格上涨很容易引发一系列相关产品价格上涨，引起全社会物价上涨，影响整个宏观经济。因此必须对影响粮食的因素加以足够的重视。（六）其他因素同时，影响粮食产量的因素还有很多，本文不可能把它们同时列举出来，但是它们都会对粮食产量产生一定的影响。如
8、日照时数、降雨量与产业产业结构因素等。但相对来说，其影响比较稳定，不容易变化，为了研究方便，所以在模型中，它们被视为参数和误差部分。三、数据来源三、数据来源其中，粮食总产量、粮食作物播种面积这两个数据从国家统计局的国家统计数据库查询中得到的，农村就业人数、受灾面积、农村水电站个数、粮食零售价格指数（上年=100）的数据是从国家统计局的 2012 年国家统计年鉴中得到的。具体数据如下表：我们组主要研究的是影响我国粮食总产量的因素，其中：因变量为：粮食总产量（cl）自变量为：农村就业人数(rs)，粮食作物播种面积(bzmj)，受灾面积（szmj） ，农村水电站个数（gs） ，粮食零售价格指数(zs
9、)四、建模与分析四、建模与分析（一）古典线性回归模型（一）古典线性回归模型1、相关性检验输入方程式为：得出结果：因为，除受灾面积（szmj）与农村水电站个数（gs）之间的相关系数在 0.6 以上之外，其他变量之间的相关系数都在 0.6 之下，所以可忽略，故不存在多重共线性。2、建立古典线性回归方程：回归方程为：CL = 35175.593984 - 0.942013641102*RS + 0.492343732128*BZMJ - 0.0781531467558*SZMJ - 0.105380576204*GS - 2.53180009073*ZS +u 因为零假设是各系数为 0，所以 C(常
10、数)、rs(农村就业人数)、bzmj（粮食作物播种面积） 、szmj(受灾面积)、gs（农村水电站个数）这五个变量的系数的 P 值小于0.1，所以显著性拒绝零假设，即系数与 0 存在显著性差异，且对因变量有显著影响。zs(粮食零售价格指数)的 P0.1，所以不显著性不拒绝零假设，即与 0 存在不显著差异,即系数为 0，且对因变量没有影响。综上所述，农村就业人数、粮食作物播种面积、受灾面积、农村水电站个数对粮食总产量有显著的影响。3、残差项检验（1）同方差检验因为零假设为符合同方差，p0.1，所以不拒绝零假设，即为同方差。（2）残差项自相关检验（BG 检验）对残差项取一阶滞后，如下表：因为零假设
11、为残差项之间不相关，且 P0.1，所以不拒绝零假设，即为残差项之间不相关。（3）残差项正态分布检验：因为零假设为：残差项是正态分布。又因为 p0.1 故不拒绝零假设，即残差项是正态分布。（4） RESET 检验因为零假设为函数形式是正确的，因为 p0.1，故不拒绝零假设，即函数形式是正确的。（二）（二）ARMAARMA 模型模型1、因为 ARMA(1,1)信息准则 AIC 和 SBIC 分别约为 18.33793 和 18.48715；ARMA(2,2)信息准则 AIC 和 SBIC 分别约为 18.02476 和 18.27370；ARMA(3,3)信息准则 AIC 和SBIC 分别约为 1
12、7.55893 和 17.90689。根据信息准则 AIC、和 SBIC 最小原则，所以最终选择三阶。DCL=49393.5133434+0.691189966198*CL(-1)+0.130506692541*CL(-2)-0.407407084724*CL(-3)+1.46344708474*ut(-1)-0.42399164631*ut(-2)+1.37621250694*ut(-3)+ut从图中可见 AR 和 MA 部分逆根的绝对值小于 1，所以 AR 部分是平稳的，MA 部分也是可逆的。可知粮食总产量的一、二、三阶滞后值即粮食总产量前三年值都对粮食总产量的当前值有影响，而且在一阶滞后
13、影响最大即去年值对粮食总产量的影响最大，大前年的粮食总产量的值对当前粮食总产量的值是反方向的影响。残差项过去值对粮食总产量当前值也有影响，并且残差项的二阶滞后是负的影响，在一阶滞后影响较大。2、用 ARMA 模型进行预测：图中实线代表预测值，两条虚线表示置信区间，显然，随着时间的推移，动态预测值快速收敛于 4900。说明粮食总产量由于各因素影响未来将保持在 4900 万吨。（三）（三）VARVAR 模型模型1、平稳性检验（1）对粮食总产量(万吨）cl 的检验因为零假设为 cl 含有一个单位根，且 P0.1，故不显著性不拒绝零假设，即粮食综合产量原序列不平稳。因此对 cl 进行一阶差分：因为零假
14、设为：cl 一阶差分含有一个单位根，且 P0.1，故不显著性不拒绝零假设，即农村就业人数原序列不平稳。对 rs 进行一阶差分：因为零假设为：rs 一阶差分含有一个单位根，且 P0.1，故显著性不拒绝零假设，即rs 一阶差分不平稳，因此对 rs 取二阶差分:因为零假设为：rs 二阶差分含有一个单位根，且 P0.1，故不显著性不拒绝零假设，即；粮食作物播种面积原序列不平稳。因此对其进行一阶差分检验：因为零假设为：bzmj 一阶差分含有一个单位根，且 P0.1，故不显著性不拒绝零假设，即农村水电 站个数原序列不平稳。因此对 gs 进行一阶差分：因为零假设为：gs 一阶差分含有一个单位根，且 P0.1
15、，故不显著性不拒绝零假设，即粮食零售 价格指数原序列不平稳。因此对 zs 进行一阶差分：因为零假设为：zs 一阶差分含有一个单位根，且 P0.1，说明不拒绝零假设，即粮食作物播种面积的增量（DBZMJ）不是粮食总 产量增量（DCL）的原因，即去年的粮食作物播种面积的增量值对粮食总产量增量当期 值没有显著的影响。同理可得，去年的受灾面积、农村水电站个数的增量、粮食零售 价格指数的增量、对粮食总产量的增量没有显著的影响。2、滞后二阶时因为零假设为 DBZMJ（粮食作物播种面积的增量）不是 DCL(粮食总产量的增量)的原 因，且 P0.1，说明不拒绝零假设，即粮食作物播种面积的增量（DBZMJ）不是粮食总 产量增量（DCL）的原因，即前年的粮食作物播种面积的增量值对粮食总产量增量当期 值没有显著的影响。同理可得，去年的受灾面积、农村水电站个数的增量、粮食零售 价格指数的增量、对粮食总产量的增量没有显著的影响。3、滞后三阶时因为零假设为
