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淘豆网网友近日为您收集整理了关于中国食品价格指数的影响因素分析计量经济学论文(eviews分析)的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：中国食品价格指数的影响因素分析计量经济学论文(eviews分析) 1中国食品价格指数的影响因素分析摘要:本文试从影响食品价格指数的外因粮食价格指数、肉禽及其制品价格指数、水产品价格指数、蔬菜价格指数等进行分析和探讨,并在比较相关线性回归方程后,建立合理的食品价格指数预测模型。本文用到的模型检测方法主要有相关系数法、怀特检验。模型修正方法有科克伦—奥克特迭代方法、逐步回归法。关键词:食品价格指数多因素分析预测模型模型检测与修正一、文献综述众所周知,食品在我国 CPI 中的权重约为 1/3,是我国 CPI 8 项分类指数中权重最大的,食品价格由于受需求和供应变化影响经常出现波动,导致我国 CPI 指数的上升或下跌。分析我国食品价格指数的影响因素,对于调控市场价格总水平具有重要意义。曾经,有一种说法,叫做“CPI 的走势是由猪决定”。这句话乍一看很荒谬,但是仔细分析,其实是有道理的,猪肉的价格会首先影响粮食价格指数,粮食价格指数通过影响食品价格指数,进而影响 CPI。从公布的数据来看,食品类价格依然领涨 CPI。7 月份中国食品类价格同比上涨 14.8%,影响价格总水平上涨约 4.38 个百(来源：淘豆网[/p-9187994.html])分点。其中,猪肉价格同比上涨 56.7%,影响价格总水平上涨约 1.46 个百分点。中国社会科学院宏观经济研究所袁钢明教授表示,虽然 CPI 的涨幅比上个月提高 0.1 个百分点,但上涨幅度明显减缓,这主要是因为食品价格、尤其是猪肉价格的下降。2009 年 11 月份 CPI 由负转正,结束了九个月的负增长过程。自此以来,CPI 持续高速增长,最高时在去年 7 月份达到了%6.5.从数据上看,中国经济似乎已经呈现“高通胀,高增长”的过热趋势,有关经济是“过热”还是“通胀”的议论已经不绝于耳。中国经济增长显然“过热”。经济过热发生时,其生产能力无法跟上日益增长的总需求。这是普遍的特点是一个不可持续的高比率的经济增长速度。经济处于景气时期往往是经济过热的特色。经济过热给社会各方面造成的影响是不可忽视的。从过去的 CPI 数据中可以看出,食品价格的上涨是 CPI 的主要推手。这一点可以从一下事实看出。中国国家统计局 9 日发布数据,7 月份全国居民消费价格总水平(CPI)同比上涨 6.5%,涨幅比上(来源：淘豆网[/p-9187994.html])月提高了 0.1 个百分点,再创新高,但增速有明显回落。CPI涨幅已经达到了拐点,食品价格季节性因素成为增速放缓的主要原因。2因此,我们几乎可以得出结论,要想控制 CPI,对食品价格指数的控制毫无疑问是很重要的一环,而对食品价格的控制,很显然有赖于对影响食品价格指数的各因素的控制。这也正是本项目研究的主要目的。食品价格波动问题一直备受关注,有很多学者从不同角度进行了研究,但主要的研究内容可归结为两类:一是食品价格指数和居民消费价格指数之间的关系研究;二是食品价格指数上涨的原因分析。对于食品价格指数和居民消费价格指数之间的关系,刘苗、陈蕊(2008)运用协整分析和误差修正模型,对食品价格指数和消费价格指数的关系进行了实证分析,其结果表明食品价格指数和消费价格指数之间存在长期同向变动的趋势。熊文静(2008)运用 VAR 模型实证分析后认为食品价格指数与 CPI 存在相关关系,并且食品价格指数是 CPI 的格兰杰原因,但 CPI 不是食品价格指数的格兰杰原因。余红艳、储德银(2010)结合 HP (来源：淘豆网[/p-9187994.html])滤波、交叉相关系数及协整关系检验,认为两者在长期趋势成分中存在着一定的因果互动关系,但在居民消费价格指数波动成分的分解中,来自食品价格的波动因素构成其最主要的力量,来自于非食品价格波动的因素对其波动产生了巨大的助力。对于食品价格指数上涨原因的分析,薛慧敏(2008)认为国际市场价格的带动及国内的成本推动是食品价格指数上涨的主要原因。赵如(2007)运用成本理论和供求理论探究了我国食品价格上涨的原因,认为成本推动、供求失衡以及全球经济的影响是我国食品价格大幅上涨的主要动因。张益丰和张少军(2007)认为肉禽等食品价格的上涨源于城市化进程的加剧、饲料价格上涨以及人均耕地面积下降。谭本艳(2010)运用Gonzalo-Granger 分解的方法,检验得出粮食和肉禽及其制品既是食品价格波动的长期驱动力也是短期驱动力;而蛋类是长期驱动力,水产品类是短期驱动力。薛慧敏(2008)从多个角度分析了我国食品价格上涨的原因,认为国际市场价格的带动、成本推动、美元贬值和供给不足是我国现阶段食品价格攀升的主要原因。(来源：淘豆网[/p-9187994.html])张文刚(2008)分析了我国食品价格上涨的利弊,认为食品价格上涨有利有弊,但利大于弊。从上面的文献来看,关于食品价格指数波动的研究比较丰富,但是还有进一步拓展的空间:一是关于食品价格指数波动本身的研究较少,而研究其与 CPI 关系的文章较多;二是运用 ARCH 类模型研究食品价格指数的文献太少。方燕、尹元生(2010)利用 ARCH 类模型研究了国内物价水平的波动,得出物价波动存在明显的“非对称效应”。但是根据实际情况,CPI 中的八大类每类波动情况不同,尤其是食品类波动最明显,因此有必要分类具体讨论其波动状况。从国内外学术界对食品价格的研究现状来看,均是从生物能源、成本推动、供求关3系、全球经济等宏观经济因素来分析食品价格上涨的原因。国家统计局在分析我国 CPI波动的原因时明确表示,“判断通货膨胀要看 CPI,但是不能单纯看 CPI 的增长幅度,要看其结构,要看 CPI 上涨的原因是什么”,国家统计局所称的 CPI 结构,也就是构成我国CPI 篮子的 8 类居民消费价格分类指数,分析通货膨胀(来源：淘豆网[/p-9187994.html])在关注总体 CPI 的同时,也要从CPI 分类指数的角度分析 CPI 上涨的原因。中国人民银行在 2007 年第二季度货币政策执行报告中也明确提出,中央银行在关注整体 CPI 的同时,也会充分考虑我国 CPI 8 项分类指数的变化因素。可见,从 CPI 分类指数的角度来分析整体 CPI 波动的原因,是目前我国国家统计局和中央银行均高度关注的现实问题。因此,研究我国食品价格,在关注我国食品消费价格总指数的同时,也有必要从食品消费价格分类指数的视角考察食品价格波动的原因,这样有利于制定稳定食品价格的相关政策,也能发挥政策效果。二、模型设定在本文中,我们选取粮食价格指数、肉禽及制品价格指数、水产品价格指数、蔬菜价格指数作为解释变量,选取食品价格指数作为被解释变量,构建多元线性回归模型:Y=β0+β1X1 +β2X2 +β3X3 +β4X4 +μi其中:Y 食品价格指数X1 粮食价格指数X2 肉禽价格指数X3 水产品价格指数X4 蔬菜价格指数本文获取了 2009 年 8 月份到 2011 年 10 月(来源：淘豆网[/p-9187994.html])的数据如下表:2009年08月 100.5 105.2 90.5 98.6 121.82009年09月 101.5 105.5 93.3 98.8 125.82009年10月 101.6 106.2 96.1 101.4 114.82009年11月 103.2 107 98.3 103.6 123.92009年12月 105.3 108.6 98.3 105.7 136.22010年01月 103.7 109.8 96.5 103.9 117.12010年02月 106.2 109.6 98.4 108.8 125.52010年03月 105.2 109.2 97.8 106.3 118.52010年04月 105.9 110.7 98.2 105.5 124.92010年05月 106.1 111.5 100.8 105.6 121.32010年06月 105.7 111.73 101.81 106.47 114.月 106.83 111.75 104.09 107.6 1(来源：淘豆网[/p-9187994.html])22.月 107.5 111.95 105.43 108.52 119.月 108.05 112.07 105.42 110.9 118.月 110.06 112.34 106.8 111.15 130.月 111.7 114.74 109.91 111.85 121.月 109.55 115.57 110.23 110.89 94.月 110.34 115.08 110.88 111.07 102.月 111 114.83 113.27 109.09 106.月 111.71 114.99 117.27 110.19 104.月 111.47 113.9 121.44 111.64 92.月 111.74 112.85 124.27 112.45 92.月 114.44 112.41 132.2(来源：淘豆网[/p-9187994.html])6 113.9 107.月 114.76 112.37 133.58 115.01 107.62011年08月 113.39 112.23 129.27 114.71 100.月 113.42 111.93 128.39 114.1 102.月 111.93 111.59 126.11 112.38 93.18以上数据来源于国研网数据中心三、模型的估计与调整通过使用 Eviews 计量经济学分析软件,得到了一下回归分析结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/12 Time: 19:50Sample: 1:10Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 7.....(来源：淘豆网[/p-9187994.html])......0X3 0........0001R-squared 0.990031 Mean dependent var 108.2515Adjusted R-squared 0.988219 S.D. dependent var 4.152074S.E. of regression 0.450673 Akaike info criterion 1.409427Sum squared resid 4.468336 Schwarz criterion 1.649396Log likelihood -14.02726 F-statistic 546.2222Durbin-Watson stat 0.901780 Prob(F-statistic) 0.0000001.多重共线性检验。5(来源：淘豆网[/p-9187994.html])(1)直观的来看,x1、x3 的相关系数达到了 0.80,x2、x3 的相关系数达到了 0.88。所以可以认为存在较严重的多重共线性。(2)修正多重共线性现剔除 x3 进行回归,结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/12 Time: 21:40Sample: 1:10Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 5.......0X2 0...0X4 0....0000R-squared 0.986610 Mean dependent var 108.2515Adjusted R-squared 0.984864 S.D. dependent var 4.152074S.E. of regression 0.510823 Akaike info criterion 1.630366Sum squared resid 6.001621 Schwarz criterion 1.822342Log likelihood -18.00994 F-statistic 564.9205Durbin-Watson stat 0.921999 Prob(F-statistic) 0.000000由上图可看出,剔除 x3 后,拟合优度非常好,且显著性明显。再剔除 x1 进行回归,结果入下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/12 Time: 21:43Sample: 1:10Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.6C 32.302 5..............4774R-squared 0.964601 Mean dependent var 108.2515Adjusted R-squared 0.959983 S.D. dependent var 4.152074S.E. of regression 0.830589 Akaike info criterion 2.602589Sum squared resid 15.86718 Schwarz criterion 2.794565Log likelihood -31.13496 F-statistic 208.9094Durbin-Watson stat 1.044482 Prob(F-statistic) 0.000000由上图可以看出,剔除 x1 后,导致 x4 通不过 t 检验。剔除 x2 进行回归,结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/12 Time: 21:41Sample: 1:10Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 16.88 1..............1570R-squared 0.937763 Mean dependentvar108.2515Adjusted R-squared 0.929645 S.D. dependent var 4.152074S.E. of regression 1.101317 Akaike infocriterion3.166844Sum squared resid 27.89668 Schwarz criterion 3.358820Log likelihood -38.75239 F-statistic 115.5183Durbin-Watson stat 1.495176 Prob(F-statistic) 0.000000由上图可知,剔除 x2 后,导致 x1,x4 都通不过 t 检验,且可决系数大幅降低。剔除 x4 进行回归,结果入下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/12 Time: 21:44Sample: 1:107Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 21.084 3..............0004R-squared 0.979631 Mean dependent var 108.2515Adjusted R-squared 0.976974 S.D. dependent var 4.152074S.E. of regression 0.630052 Akaike info criterion 2.049924Sum squared resid 9.130200 Schwarz criterion 2.241900Log likelihood -23.67397 F-statistic 368.7162Durbin-Watson stat 2.010366 Prob(F-statistic) 0.000000由上图可看出,x4 的存在不影响本文的分析结果,没必要剔除。所以综上所述,剔除 x3,得到一下回归分析结果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/12 Time: 21:40Sample: 1:10Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 5.......0X2 0...0X4 0....0000R-squared 0.986610 Mean dependent var 108.2515Adjusted R-squared 0.984864 S.D. dependent var 4.152074S.E. of regression 0.510823 Akaike info criterion 1.630366Sum squared resid 6.001621 Schwarz criterion 1.822342Log likelihood -18.00994 F-statistic 564.9205Durbin-Watson stat 0.921999 Prob(F-statistic) 0.000000得到的回归方程为^Y =5.. +0. +0..965912) (12.8996) (22.3081) (6.=0.9866 Adjusted R-squared =0.9849 F=564.92058从回归的结果可以得到 R2=0.9866,修正的可决系数为 0.9849,这说明模型对样本的拟合度非常好。2.相关性检验从估计的结果可以看出,模型拟合较好,可决系数 R=0.9866,修正的可决系数为0.9849,表明模型在整体上拟合比较好。3.显著性检验(1)对于1,t 统计量为 12.8996。给定α=0.05,查 t 分布表,在自由度为 n-4=23下,得临界值 t0.025(23)=2.069,因为 t&t0.025(23),所以拒绝原假设 H0: 1=0,表明粮食价格指数对食品价格指数有显著性影响;(2)对于2,t 统计量为 22.3081。给定α=0.05,查 t 分布表,在自由度为 n-4=23下,得临界值 t0.025(23)= 2.069,因为 t&t0.025(23),所以拒绝原假设 H0: 2=0,表明肉禽价格指数对食品价格指数有显著性影响。(3)对于4,t 统计量为 6.165094。给定α=0.05,查 t 分布表,在自由度为 n-4=23下,得临界值 t0.025(23)= 2.069,因为 t&t0.025(23),所以拒绝原假设 H0: 4=0,表明蔬菜价格指数对食品价格指数有显著性影响。(4)对于 F=564.9205&F(3,23)=3.03(显著性水平为 0.05),表明模型从整体上看食品价格指数与各解释变量之间线性关系显著。4.异方差检验利用 White 检验进行模型的异方差检验,检验结果如下:White Heteroskedasticity Test:9F-statistic 1.187420 Probability 0.362554Obs*R-squared 10.42169 Probability 0.317437Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/31/12 Time: 22:28Sample: 1:10Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -139.2 -0...... -0.... 3.07E-05 0... 0........ 2.88E-05 0... 5.25E-05 0....... -0....7247R-squared 0.385989 Mean dependent var 0.222282Adjusted R-squared 0.060924 S.D. dependent var 0.295919S.E. of regression 0.286763 Akaike info criterion 0.617799Sum squared resid 1.397965 Schwarz criterion 1.097738Log likelihood 1.659719 F-statistic 1.187420Durbin-Watson stat 1.841089 Prob(F-statistic) 0.362554由上表可得,Obs*R-squared=10.422,而查表,给定α=0.05,自由度 P=9,得临界值16.9190,所以 10.422&16.9190,则接受原假设,表明模型中随机误差不存在异方差。5.序列相关检验10(1)由图可知,存在一阶自相关。(2)修正:用科克伦--奥克特迭代方程法对模型进行修正,得到如下结果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/01/12 Time: 13:10Sample(adjusted): 1:10Included observations: 26 after adjusting endpointsConvergence achieved after 10 iterationsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob.C 5...........0X4 0....0000AR(1) 0....0051R-squared 0.989380 Mean dependent var 108.5496Adjusted R-squared 0.987357 S.D. dependent var 3.928543S.E. of regression 0.441736 Akaike info criterion 1.374831Sum squared resid 4.097737 Schwarz criterion 1.616772Log likelihood -12.87280 F-statistic 489.0816Durbin-Watson stat 1.380596 Prob(F-statistic) 0.000000Inverted AR Roots .58得到一阶自相关系数估计为 0.584082播放器加载中，请稍候...
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同题目。第一次发帖。希望大家支持。com
载入中......
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TA的文库&&
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楼主就这样啊，我说几点：
1，如果你悬赏100论坛币，会有人给你发一篇以前写的作业论文；
2，如果楼主是美女，也会有一批男屌丝帮你；
3，如果1,2不成立，那么你不要等了，自己慢慢去做。
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不难的，自己试试。
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吉生保和马淑娟 发表于
不难的，自己试试。要的比较急。而且我是最近才接触eviews这软件的。完全不会用。希望你能帮帮忙~
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自己可以找到数据进行分析
没有过不了的桥
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haoyun010 发表于
自己可以找到数据进行分析数据我可以自己找。可是eview完全不会用
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merc9297 发表于
数据我可以自己找。可是eview完全不会用此论坛以前有与此相关的数据和分析方法，可以下载
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论坛好贴推荐求一份计量经济学论文，至少有二元回归模型，有数据来源，用eviews分析的过程，谢谢诶_百度知道
求一份计量经济学论文，至少有二元回归模型，有数据来源，用eviews分析的过程，谢谢诶
邮箱 不好意思我只有10分了
提问者采纳
也可以问我、老师啊，希望你好好学。尤其是在写这篇论文的时候，可以问同学，当你独立写完时，感觉自己没有帮助别人················你有问题，尤其对于想从事市场，但是，@qq、销售的高端工作来说计量经济学是很有用的，会有一种焕然一新的感觉················我以前发过很多计量经济学的论文给别人。不过，我很忙.com
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其他1条回答
呵呵 我随便给你发一个好了 还有什么要求尽管提的
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