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煤炭的价格波动论文范文

时间:2022-04-16 04:19:17

煤炭的价格波动论文

1利用模型分析陕西煤炭价格波动对区域GDP的影响

(1)平稳性检验。为了对序列进行分析,首先进行平稳性检验,本文采用eviews7软件,通过取对数对序列进行平稳性检验。检验结果见表2。从表2可以看出,变量lnPcoal的ADF值为-2.75546,小于在10%置信水平下的临界值-2.69044,说明lnPcoal的原序列是平稳的,即I(0),变量lnGDP的ADF值为-2.691100小于在10%置信水平下的临界值-2.690439,说明原始序列平稳,即I(0),可以对两个序列进行回归分析。

(2)建立回归模型。本文通过对两个变量取对数建立回归模型:LnGDP=a+bLnPcoal利用最小二乘法对回归模型参数计算求得样本的回归模型为:LnGDP=4.133+0.1310LnPcoal模型表明,煤炭价格增加1%,工业GDP指数上升0.1310%。

(3)回归模型的拟合优度检验。虽然建立了样本的回归模型,但是还需要对解释变量煤炭价格变异对被解释变量工业GDP的变异解释进行检验。R2=ESS/TEE=1-RSS/TSS称为可决系数,通常用来判断回归线的拟合优度。若R2=1,表示回归模型完全解释了被解释变量的变异;若R2=0,则表示被解释变量与解释变量之间无线性关系。其中:TSS(totalsumofsquares)是真实的被解释变量围绕其均值的总变异;ESS(explainedsumofsquares)是估计的被解释变量围绕其均值的变异,是由解释变量解释的部分;RSS(residualsumofsquares)是被解释变量变异未被解释的部分。如果选择的回归模型能很好的拟合样本数据,则ESS远大于RSS,如果回归模型对样本数据拟合不好,则RSS远大于ESS。由于ESS远大于RSS,说明工业GDP的波动可以由煤炭价格解释99.998%,所建立的线性回归对样本的拟合度很好。

(4)回归方程显著性检验。对回归方程显著性检验最常用的检验是F检验,F值越大,越有理由拒绝原假设H0:b=0,接受备择假设H1:b≠0。根据F=ESS/(RSS/(T-2))求得F=338.0238/(0.0079/(15-2))=556241.6962。通过查阅F分布临界值表可知,a=0.005临界值为11.37。由于F值大于F分布临界值,所以拒绝煤炭价格系数为0的原假设,接受备择假设。

(5)因果关系检验。煤炭价格和工业GDP之间存在相关关系,但是到底谁是因,谁是果,还需要进行因果关系检验。格兰杰检验是检验序列之间因果关系的常用方法。本文通过格兰杰因果关系检验,检验结果见表3。检验结果显示:在5%显著水平下,lnGDP不是lnPcoal格兰杰的原因的假设被拒绝,lnPcoal不是lnGDP格兰杰原因的假设也被拒绝。因此表明煤炭价格和工业GDP之间具有稳定的因果关系,而且互为因果。

2结论

利用1998年-2012年陕西煤炭价格和工业GDP数据建立了回归模型LnGDP=4.133+0.1310LnPcoal,通过拟合优度检验和方程的显著性检验表明,所建立的回归模型很好的拟合了样本数据。回归模型也通过了显著性检验,通过格兰杰因果关系检验表明,煤炭价格和工业GDP之间是互为因果关系。

作者:李鲜玲张大田雷翠玲单位:陕西能源职业技术学

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