江蘇農林牧漁業(yè)總產值指數分析

1、江蘇省農林牧漁業(yè)總產值指數分析南京人口治理干部學院 王靜、楊凱茜、顧夢雪 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark13 o Current Document 【摘要】2【關鍵詞】2一、問題的提出2 HYPERLINK l bookmark19 o Current Document 二、研究現狀及問題3 HYPERLINK l bookmark22 o Current Document 三、模型構造前的預備3 HYPERLINK l bookmark26 o Current Document （一）假設干假設3（二）數據來源4 HYPERLINK l bookmark

2、34 o Current Document （三）特點變量的選擇與數據量化處置5 HYPERLINK l bookmark38 o Current Document 四、模型的構建6 HYPERLINK l bookmark42 o Current Document （一）因變量時刻序列分析6先做時序圖和自，偏自相關查驗。6識別AR、MA、ARMA模型及階數：7模型的比較與分析8 HYPERLINK l bookmark48 o Current Document （二）回歸模型的估量與調整9最小二乘法回歸10多重共線性11 HYPERLINK l bookmark58 o Current Do

3、cument （三）回歸模型查驗12圖示法14查驗14查驗14（四）回歸模型的確信及說明15 HYPERLINK l bookmark65 o Current Document 五、結論和建議15結論：15建議16【參考文獻】17 HYPERLINK l bookmark81 o Current Document 【附錄1】18【摘要】農林牧漁業(yè)總產值 指以貨幣表現的農、林、牧、漁業(yè)全數產品的總量，它 反映一按時期內農業(yè)生產總規(guī)模和總功效。農業(yè)總產值的計算方式一般是按農林 牧漁業(yè)產品及其副產品的產量別離乘以各自單位產品價錢求得；少數生產周期較 長，昔時沒有產品或產品產量不易統(tǒng)計的，那么采納間接

4、方式匡算其產值；然后 將四業(yè)產品產值相加即為農業(yè)總產值。農林牧漁業(yè)總產值在國內總產值中占有重 腹地位，其進展對我國國民經濟穩(wěn)固快速進展有著深遠的意義。本文運用計量經 濟學方式成立方程模型，通過Eviews軟件進行數據處置，研究農林牧漁業(yè)與總 產值之間是不是存在相關關系，并分析其相關程度，擬定合理模型。農林牧漁業(yè)總產值指數arima模型問題的提出一、新中國成立60年來，中國農業(yè)在不斷探討和制度創(chuàng)新中快速進展，并帶動 中國農村發(fā)生了歷史性劇變。1957年以前的農業(yè)總產值中包括了廄肥和農人自 給性手工業(yè)（如農人自制衣服、鞋、襪，自己從事糧食初步加工等）。1958年及 以后的農業(yè)總產值，林業(yè)中增加了村

5、及村以下竹木采伐產值；牧業(yè)中取消了廄肥 產值；副業(yè)中取消了農人自給性手工業(yè)產值，增加了村及村以下辦的工業(yè)產值； 漁業(yè)中增加了海洋捕撈水產品產值。1980年及以后的農業(yè)總產值，在副業(yè)中增 加了農人家庭兼營工業(yè)商品部份的產值。從1984年起村及村以下工業(yè)產值劃歸 工業(yè)。從1993年起取消副業(yè)，將野生動物的捕獵劃入牧業(yè)、野生植物搜集和農 人家庭兼營商品性工業(yè)劃歸農業(yè)。從土地改革到農業(yè)合作化，從人民公社抵家庭 承包經營，再到推動現代農業(yè)，每一步探討和改革，都走過不一般的道路，取得了 輝煌的業(yè)績。我國農業(yè)綜合生產能力大幅度提高，農業(yè)經濟實力不斷增強,突出特 點是國家糧食平安取得了有力的保障，副食物生產和

6、供給豐碩多樣，農業(yè)經濟呈 現出勃勃生機。農業(yè)經濟快速進展的同時，農業(yè)生產結構慢慢優(yōu)化，實現了由單一 以種植業(yè)為主的傳統(tǒng)農業(yè)向農林牧漁業(yè)全面進展的現代農業(yè)轉變。國民經濟從農 業(yè)支持工業(yè)過渡到工業(yè)反哺農業(yè)、城市帶動農村進展的新時期，工農關系實現歷 史性的轉變，標志著中國傳統(tǒng)農業(yè)經濟時期的終止，嶄新的現代農業(yè)時期到來。由 此也就提出了如何更好的分析農林牧漁業(yè)的進展問題。一研究現狀及問題、黨的十一屆三中全會以后，以家庭聯產承包責任制為要緊內容的改革揭開了 中國農業(yè)和農村改革的序幕，農人生產踴躍性空前提高。同時制度創(chuàng)新帶動技術 創(chuàng)新，增進了要緊農產品產量大幅增加，農產品市場供給日趨豐碩，為人民生活水 平

7、的提高提供了堅實的物質基礎。農業(yè)經濟快速進展的同時，農業(yè)生產結構慢慢 優(yōu)化，實現了由單一以種植業(yè)為主的傳統(tǒng)農業(yè)向農林牧漁業(yè)全面進展的現代農業(yè) 轉變。大力進展農林牧漁業(yè)，有利于調整農村經濟結構，增進地址經濟進展，增加 農人收入，對我國的進展有著深遠的意義。種植業(yè)是農業(yè)生產的基礎，十一屆三種全會以來，農村實行聯產承包責任制 后，種植業(yè)產品產量大幅度增加。我國在造林綠化方面，也取得較大進展。造林 面積不斷增加，生態(tài)環(huán)境有所改善，要緊林產品產量大幅度增加。在森工產品方 面，比建國初期有大幅度增加。在森工產品方面，比建國初期有大幅度增加。畜 牧業(yè)在我國農業(yè)生產中所占的地位日漸明顯，尤其是在改革開放的今天

8、，它已成 為增加農人收入、知足城鄉(xiāng)人民需求的一個重要產業(yè)。同時水產品生產能力大幅 度提高，養(yǎng)殖漁業(yè)進展迅速，捕撈漁業(yè)健康進展。從中咱們也能夠發(fā)覺一些問題：投入什么？如何投入？如何擴展？等等一系 列有關進展農林牧漁業(yè)總產值指數的關鍵性問題。三、模型構造前的預備（一）假設干假設依照國名經濟學理論和日常生活體會，農林牧漁業(yè)總產值指數受歷年來農 業(yè)，林業(yè)，畜牧業(yè)和漁業(yè)指數及其效勞業(yè)等因素的阻礙，咱們選取其中幾個阻礙 較大、具有代表性的因素作為模型的說明變量。其中，X1表示農業(yè)指數,X2表示 林業(yè)指數,X3表示漁牧業(yè)指數,X4表示漁業(yè)指數，Y表示農林牧漁業(yè)總產值指數。咱們預期達到的查驗結果是：X1與Y成

9、正相關，說明農業(yè)指數越高，該地域的農林牧漁業(yè)總產值指數越 高，給咱們的啟發(fā)是農林牧漁業(yè)進展，在必然地程度上受到農業(yè)產值指數和進展 水平的阻礙。X2與Y成正相關，說明林業(yè)指數越高，該地域的農林牧漁業(yè)總產值指數越 高，給咱們的啟發(fā)是農林牧漁業(yè)進展，在必然地程度上受到林業(yè)產值指數和進展 水平的阻礙。X3與Y成正相關，說明畜牧業(yè)指數越高，該地域的農林牧漁業(yè)總產值指數 越高，給咱們的啟發(fā)是農林牧漁業(yè)進展，在必然地程度上受到畜牧業(yè)產值指數和 進展水平的阻礙。X4與Y成正相關，說明漁業(yè)產值指數越高，該地域的農林牧漁業(yè)總產值指 數越高，給咱們的啟發(fā)是農林牧漁業(yè)進展，在必然地程度上受到漁業(yè)指數產值指 數和進展水

10、平的阻礙。因此咱們假定模型為Y關于X的回歸方程，Y=f(X15X2,X3,X4)數據來源本項目選擇江蘇省農林牧漁業(yè)總產值指數、農業(yè)指數、漁業(yè)指數、畜牧業(yè)及 林業(yè)指數年度數據進行系統(tǒng)分析。表一：要緊年份農林牧漁業(yè)總產值指數年 份農林牧漁業(yè)農業(yè)x1林業(yè)x2畜牧業(yè)x3 漁 業(yè)x4總產值y農業(yè)林業(yè)田牧業(yè)漁業(yè)197819791980198119821983198419851986198719881989105113106991990199190199211319931141994108119199511712419961997199810410319991002000105200110520021082

11、003101120200420052006200720082009數據來源：江蘇省統(tǒng)計年鑒（三）特點變量的選擇與數據量化處置農林牧漁業(yè)總產值指數在實際生活中受農業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)及漁業(yè)，其他效 勞業(yè)等因素的阻礙。其中，依照我國實際現狀，咱們發(fā)覺，在這些因素中農業(yè)、 林業(yè)、畜牧業(yè)及漁業(yè)得農林牧漁業(yè)總產值指數尤其突出。因此，咱們選定特點變 量即為這四個阻礙因素。在實際經濟理論中，這幾個變量間關系確信為是不變彈性的，而彈性是相對 變更的比值。其中咱們也就能夠夠成立對數模型，通過其彈性轉變說明相對變更 阻礙狀況。四、模型的構建因變量時刻序列分析咱們獲取的農林牧漁業(yè)總產值指數是一個動態(tài)時刻數據，而時刻序列

12、分析 (Time series analysis)是一種動態(tài)數據處置的統(tǒng)計方式。該方式基于隨機進程 理論和數理統(tǒng)計學方式，研究隨機數據序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律，以用于解決實際 問題。對農林牧漁業(yè)總產值指數的分析中，隨著阻礙因素投入的轉變，那個指數 數據也是隨年度發(fā)生轉變的。時刻序列分析那么偏重研究數據序列的相互依托關 系，事實上是對離散指標的隨機進程的統(tǒng)計分析，因此又可看做是隨機進程統(tǒng)計 的一個組成部份。它的大體原理：一是承認事物進展的延續(xù)性。應用過去數據， 就能夠推測事物的進展趨勢。二是考慮到事物進展的隨機性。因此，咱們能夠 對總產值指數y進行時刻序列分析。在判定序列平穩(wěn)性進程中，咱們能夠觀看其

13、自相關系數與偏自相關系數，平 穩(wěn)進程中的自相關系數和偏自相關系數都會以某種方式衰減趨于0，前者測度當 前序列與先前序列之間簡單而常規(guī)的相關程度，后者是在測定其它前后序列的阻 礙后，測度當前序列與某一先前序列之間的相關程度，若是某一時刻序列的自相 關函數隨著滯后k的增加而專門快的下降為0，那么咱們就以為該序列為平穩(wěn)序 列，若是自相關函數不隨著k的增加而迅速下降為0，就說明該序列不平穩(wěn)，若 是一個時刻序列的自相關和偏自相關圖沒有任何模式，而且數值很小，那么該序 列可能確實是一些相互獨立的無關的隨機變量。先做時序圖和自，偏自相關查驗。通過Eviews軟件作出時序圖和自，偏自相關圖。隨機進程 x ,

14、teT ),若是 E(x ) = 0, Var (x ) = 6 p時，0k有二0或0服從漸進正態(tài)散布N (0, 1/且(02n 12 )的 個數q時，有自相關系數n=0或自相關系數n服從(0，1/n(1+2Z r2) % )i且(|rj 2/n 12 )的個數F(4,32)，說明模型的線性關系顯著成立，即自變量與因變量之間存在著 阻礙聯系。自由度n-k-1=27的t統(tǒng)計量的臨界值為t因此lnX 一、lnX3的t統(tǒng)計量大于臨界值，即其參數均通過了顯著性水平 查驗，但lnX二、lnX4的參數未通過t查驗，故以為說明變量間存在多重共線性。多重共線性（Multicollinearity）是指線性回歸

15、模型中的說明之間由 于存在精準或高度相關關系而使模型估量失真或無法計算準確。在本模型中也就發(fā)覺了幾個因素之間存在了相關關系，如此就阻礙了 模型正確性。從而咱們需要排除共線性，找出正確的阻礙因素進行歲總產 值指數的分析。多重共線性的解決方式有三種：（1）排除引發(fā)共線性的變量找出引發(fā)多重共線性的說明變量，將它排除出去，以慢慢回歸法取得 最普遍的應用。慢慢回歸法又分為前向和后向慢慢，前者是一個一個地添加自 變量，后者是先將所有的自變量分析后再觀看那個自變量對應sig值最大，就把 那個自變量去除，再分析其他自變量的回歸分析，然后再觀看結果表格，又將 sig值最大的自變量去除（2）差分法、線性模型：將原

16、模型變換為差分模型。（3）減小參數估量量的方差：嶺回歸法（Ridge Regression ）那個地址咱們運用慢慢回歸法來排除變量間的多重共線性。最終取得 數據如表：納入模型特征的特征變變量系量數t值 P值（t值）(Constant)log(x1)log(x2)log(x3)從中發(fā)覺模型擬合優(yōu)度達到0.92,屬于較高水平，同時三個變量均通過了變量 顯著性查驗。而包括變量X4即漁業(yè)產值指數時，其變量顯著性無法通過，也就 說明了變量X4即漁業(yè)產值指數與其他阻礙因素之間存在著相關關系。因此綜合 分析，咱們需要剔除lnX4即剔除漁業(yè)因素的阻礙。剔除漁業(yè)因素阻礙與咱們最初的假設看似彼此矛盾，其實它從全然

17、上糾正了咱 們最初始的不全面考慮，修改最初錯誤的假想。就現實意義中農林牧漁業(yè)總產值指數的分析時，咱們發(fā)覺所有的文獻資料大 體都是涵蓋了農業(yè)，林業(yè)，畜牧業(yè)及漁業(yè)這四個要緊因素的阻礙分析。就咱們的 探討發(fā)覺了其中存在的問題，在這四個要緊阻礙因素中，咱們通過模型擬合，發(fā) 覺需要剔除漁業(yè)的阻礙，這在現實意義中似乎是不合理的?？墒?，咱們?yōu)樘接懫?緣故，進行了大量的文獻搜索及調查。在那個進程中發(fā)覺，農林牧漁業(yè)總產值指 數是基于地域的一個產值指標。整個農業(yè)是每一個地域大體必不可少的產業(yè)，可 是地域間的實地差距是顯著的，對整個農業(yè)的具體投入是有龐大不同的；同時農 業(yè)產值之間確實存在這交互作用的現象。而結合咱們

18、擬定的模型發(fā)覺，模型也符 合這些實際狀況。在所有阻礙因素中，漁業(yè)的阻礙較其他幾個變量的阻礙，其成 效不僅不明顯，更有可能被其覆蓋。從而，咱們提出了漁業(yè)的阻礙因素，做出了 最優(yōu)回歸方程。因此，最終的函數以Y=f（X1,X2,X3）為最優(yōu)，擬合結果如下：Ln（Y）= -0.2251+0.6894ln（X1）+0.7176ln（X2）+0.2451ln（X3）（三）回歸模型查驗通過最小二乘法擬定了回歸模型，咱們需要運用模型進行實際意義的分析。 這也就需要咱們再對模型進行一系列相關的查驗，模型只有通過查驗，才能確信 自己的實際意義。通常回歸模型需要知足以下條件：（1）線性性，即因變量的數學期望和未知參

19、數之間有線性關系E（Y） = X& ；同方差性，即誤差項cov(8 )=6, i = 1,2,n ；i正態(tài)性，在某些情形下要求N(0,G 2I)。同方差性是被查驗的各個方差之間在給定的下統(tǒng)計上沒有。，即誤差項cov( ) =b 2，i = 1,2，ni通過懷特查驗法對原始模型進行一般最小二乘法回歸取得的殘差平方項，記 e：，將其與X一、乂二、X3及其平方項與交叉項作輔助回歸，結果如下：E2=0.5913+0.1086lnX1+0.0151(lnX1)2-0.0199(lnX1)*(lnX2)-0.0337(lnX 1)*(lnX3)-0.1405lnX2+0.0087(lnX2)2+0.032

20、8(lnX2)*(lnX3)-0.2224ln(X3) + 0.00243(lnX3)2R2懷特統(tǒng)計量n R2=32*0.3920=12.544,該值小于5%顯著水平下、自由度為9 的X2散布的相應臨界值x 2 (0.05) =16.92,因此，拒絕異方差的原假設，以為 不存在異方差。該模型符合上述條件，即說明其他因素的阻礙對農林牧漁業(yè)總產 值指數并無更大的刺激作用，從而加倍確信了農業(yè)，林業(yè)和畜牧業(yè)這三個阻礙因 素的顯著阻礙。模型設計時，將對被說明變量有阻礙的因素并入到隨機誤差項當中，若是這 些被遺漏的說明變量的作用成為誤差項的要緊成份，他們會產生出系統(tǒng)性的、一 貫性的作用，從而造成隨機誤差項

21、前后期之間存在相關性。序列相關性指關于不同的樣本值，隨機干擾之間再也不是完全彼此獨 立的，而是存在某種相關性。又稱自相關(auto correlation )，是指整 體回歸模型的隨機誤差項之間存在相關關系。在回歸模型的古典假定中是假設隨機誤差項是無自相關的，即在不同觀測點之間是不相關的。若是該假定不能知足，就稱與存在自相關，即不同 觀測點上的誤差項彼此相關。自相關的程度可用自相關系數去表示，依照自相關系數的符號能 夠判定自相關的狀態(tài)，若是0,那么ut與ut-1為負相關；若是0,那么 ut與ut-1為正關；若是二0，那么ut與ut-1不相關。由于殘差et能夠作為七的估量，故咱們能夠利用et的轉

22、變圖形來判定隨機 干擾項的序列相關性，利用Eviews可得圖：E圖2由圖2判定，不能確信隨機干擾項是不是存在序列相關性。因此咱們利用杜 賓-瓦爾森(Durbin-Watson)查驗法判定其是不是存在一階序列相關。由于D.W.=2.666, 4-d uD.W.4-dl,故不能確信是不是存在一階序列相 關性。因為D.W查驗法只能判定回歸模型是不是存在一階序列相關性，因此咱們 繼續(xù)用L.M.查驗法進行多階序列相關性查驗。3L.M查驗用于查驗回歸方程的殘差序列是不是存在高階自相關。通過2階發(fā) 覺骸2值大于0.05.即不存在2階序列相關性。再次進行多次高階查驗，結果均 不存在序列相關性。模型最終通過查驗

23、。（四）回歸模型的確信及說明通過以上所有查驗，擬定最優(yōu)方程為：lnY= -0.2251+0.6894lnX1+0.7176lnX2+0.2451lnX3其中C1+C2+C3=1.6521顯著不為0，因此估量的方程不知足零階齊次的特點 條件。通過以上查驗，咱們確信了此模型的正確性。說明：農林牧漁業(yè)總產值指數受農業(yè)，林業(yè)和畜牧業(yè)阻礙顯著，隨這三個因 素的轉變而轉變。因為咱們的方程是取對數而做的結果，因此它是表示彈性意義， 即X的絕對轉變所帶來的比例變更。綜合而言；在林業(yè)和畜牧業(yè)因素不變的情形 下，農業(yè)指數每增加1%，農林牧漁業(yè)總產值指數就增加0.69%；在農業(yè)和林業(yè)因 素不變的情形下，畜牧業(yè)指數每

24、增加1%，農林牧漁業(yè)總產值指數就增加0.25%； 在畜牧業(yè)和農業(yè)因素不變的情形下，林業(yè)指數每增加 1%，農林牧漁業(yè)總產值指 數就增加0.72%.也確實是農林牧漁業(yè)總產值指數受農業(yè)和林業(yè)的阻礙最顯著， 也預示著，我國還需要大力進展農林產業(yè)，以提高農林牧漁業(yè)總產值，增進農村 經濟的進展，力求為我國經濟建設做出更大奉獻。五、結論和建議5.1結論：農林牧漁業(yè)的良性進展，有利于調整城鄉(xiāng)經濟結構，增進地址經濟社會的進 展，增加農人收入，改善城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境，對城市的綜合進展有著深遠的意義。種植 業(yè)是農業(yè)生產的基礎，十一屆三中全會以來，農村實行聯產承包責任制后,種植業(yè) 產品產量大幅度增加。我國在造林綠化方面，也取得了較大進展。農業(yè)產業(yè)化經 營模式不斷創(chuàng)新，農業(yè)生產新的組織模式大量涌現，各類資本在農業(yè)領域投資迅 速增加。農業(yè)區(qū)域化布局、專業(yè)化分工的趨勢慢慢顯現，形成了幾條頗具特色的 農業(yè)產業(yè)帶。盡管農業(yè)在國內生產總值中所占的比重愈來愈低，但農業(yè)的基礎作 用加倍突出，農業(yè)仍然是國民經濟最重要的基礎產業(yè)。農業(yè)進展為排除農村貧困 做出重大奉獻。中國傳統(tǒng)農業(yè)經濟時期已經終止，嶄新的現代農業(yè)時期已經到來。增進農業(yè)經濟的進展，提高農林牧漁業(yè)總產值指數，咱們需要對它的阻礙因 素做出正確分析。就不同產業(yè)的