計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文對(duì)中國(guó)煤炭行業(yè)就業(yè)情況的分析

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)課論文（普通高等教育）論文題目對(duì)中國(guó)煤炭行業(yè)就業(yè)情況的分析學(xué)院專業(yè)名稱班級(jí)學(xué)號(hào)姓名指導(dǎo)教師目錄對(duì)中國(guó)煤炭行業(yè)就業(yè)情況的分析 1對(duì)中國(guó)煤炭行業(yè)就業(yè)情況的分析 3一、所研究的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題及度量方式 3二、建立多元線性回歸模型及檢驗(yàn) 41.多元線性回歸模型建立 42.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn) 43.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 5三、多重共線性檢驗(yàn)及調(diào)整 51.進(jìn)行一元回歸 52.加入新變量回歸 5四、異方差檢驗(yàn)及調(diào)整 61.圖形檢驗(yàn) 62.White檢驗(yàn) 7四、自相關(guān)檢驗(yàn) 81.圖形檢驗(yàn)法 82.DW檢驗(yàn)： 93.廣義差分法 94.德賓兩步法 10五、結(jié)論 12參考文獻(xiàn)： 12對(duì)中國(guó)煤炭行業(yè)就業(yè)情況的分析摘要：由于煤炭本身的條件限制，近幾年來(lái)中國(guó)的煤炭行業(yè)就以往發(fā)生了下滑，這關(guān)系到了一部分人民的就業(yè)問(wèn)題。本文以研究煤炭行業(yè)的就業(yè)情況為出發(fā)點(diǎn)，探討了影響其的因素，并建立了回歸函數(shù)，在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了多重共線性、異方差和自相關(guān)的檢驗(yàn)及調(diào)整，得到了最后的回歸方程。最后，根據(jù)以上的研究提出了相關(guān)建議以及不足，以及還應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步做的工作。關(guān)鍵字：煤炭就業(yè)回歸一、所研究的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題及度量方式能源問(wèn)題是近幾年頗受關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，尤其是由于我國(guó)各省受到霧霾的困擾，使得民眾對(duì)清潔能源的使用更加關(guān)注。而對(duì)于污染比較嚴(yán)重的一次性能源，如煤炭等，近幾年則受到“冷落”。隨著煤炭行業(yè)的不景氣，那么對(duì)于依靠煤炭而生活的人們又會(huì)受到怎樣的影響，尤其是在就業(yè)方面？本文所要研究的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題就是中國(guó)煤炭行業(yè)就業(yè)情況的問(wèn)題。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[1]，我所選用的度量方式是煤炭行業(yè)的就業(yè)人數(shù)（萬(wàn)/年）。所選定的對(duì)研究對(duì)象變動(dòng)有影響的主要因素有：煤炭的消費(fèi)總量（萬(wàn)噸/年）、煤炭開采和洗選業(yè)固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)建設(shè)總規(guī)模（萬(wàn)元/年）、外商直接投資額（合同項(xiàng)目）（個(gè)/年）、城市集中供熱（噸/年）4個(gè)影響因素。將上述四個(gè)影響因素分別命名為：x2,x3,x4,x5.接下來(lái)就是相關(guān)數(shù)據(jù)的尋找，從中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局中可得到以下數(shù)據(jù)：年份就業(yè)人數(shù)（萬(wàn)/年）煤炭消費(fèi)總量（萬(wàn)噸/年）煤炭開采和洗選業(yè)固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)建設(shè)總規(guī)模（萬(wàn)元/年）外商直接投資額（合同項(xiàng)目）（個(gè)/年）城市集中供熱（噸/年）1995247.172,566.01740.6961,21199,5631996252.185,190.06936.7770,13384,3451997257.197,814.121,032.8594,03395,4651998262.2110,438.181,228.9357,80986,5761999267.2123,062.241,325.0155,71499,8762000272.2141,091.701,421.0958,328103,2312001277.2144,528.111,517.1781,102109,8702002282.2152,282.661,613.2558,10699,0872003287.2180,587.041,709.3333,63598,2622004300.6207,561.291,905.4134,495106,7232005299.9231,851.073,145.8935,49595,2042006302.5255,065.454,638.7146,05294,0092007303.4272,745.884,873.3748,94494,4542008306.5281,095.926,589.4957,28393,1932009307.7295,833.0810,089.5550,059105,0842010310.5312,236.5012,536.3068,44085,2742011334.7342,950.2415,156.4161,27986,4522012344.6352,647.0716,421.9777,04684,362二、建立多元線性回歸模型及檢驗(yàn)根據(jù)上述數(shù)據(jù)，用散點(diǎn)圖進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)先x2,x3呈增長(zhǎng)的趨勢(shì)，而y，x4,x5的變化則呈波動(dòng)狀態(tài)。1.多元線性回歸模型建立根據(jù)所得數(shù)據(jù)用eviews回歸可得[2]：由上表可得回歸方程：

ySe=(27.28)(5.78E-05)(0.001077)(0.000147)(0.000257)t=（8.085547）（4.579671）（0.502263）(-0.392118)(0.653147)R2=0.950701F=62.67387DW=0.7387252.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)結(jié)果說(shuō)明，在假定其他變量不變的情況下，煤炭消費(fèi)總量每增加一萬(wàn)噸，平均來(lái)說(shuō)煤炭行業(yè)的就業(yè)人員將增加26.5人；在假定其他變量不變的情況下，煤炭開采和洗選業(yè)固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)建設(shè)總規(guī)模每增加一萬(wàn)元，平均來(lái)說(shuō)煤炭行業(yè)的就業(yè)人員將增加54人；在假定其他變量不變的情況下，外商直接投資額（合同項(xiàng)目）增加一個(gè)，平均來(lái)說(shuō)煤炭行業(yè)的就業(yè)人員將減少05.78E-05人；在假定其他變量不變的情況下，城市集中供熱每增加一萬(wàn)噸，平均來(lái)說(shuō)煤炭行業(yè)的就業(yè)人員將增加17人。這個(gè)理論分析和經(jīng)驗(yàn)判斷不一致。3.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（1）擬合優(yōu)度：由上表可知R2=0.950701，這說(shuō)明樣本擬合的比較好。（2）F檢驗(yàn)：針對(duì)H0:β2=β3=β4=β5（3）t檢驗(yàn)：由上式可知，x3,x4,x5的t檢驗(yàn)均不顯著，所以回歸方程存在問(wèn)題，下面依次對(duì)其進(jìn)行多重共線性，異方差和自相關(guān)的檢驗(yàn)以及修正。三、多重共線性檢驗(yàn)及調(diào)整1.進(jìn)行一元回歸分別對(duì)y和x2,x3,x4,x5進(jìn)行一元回歸，得以下結(jié)果：變量X2X3X4X5參數(shù)估計(jì)值0.0002890.004575-0.000329-0.000909t統(tǒng)計(jì)量17.180356.947807-0.789954-1.088413R20.9485800.7510580.0375380.068936調(diào)整的可決系數(shù)0.9453670.735499-0.0226160.010745其中，加入x2的方程的調(diào)整的可決系數(shù)最大，以x2為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸。結(jié)果如下表所示：2.加入新變量回歸加入新變量的回歸結(jié)果（一）變量變量X2X3X4X5調(diào)整的可決系數(shù)X2,x30.000289(7.590876)9.17E-06(0.013559)0.948581X2,x40.000288(16.34339)-2.70E-05(-0.267577)0.948825X2,x50.000292(16.20927)0.000122(0.582019)0.943011經(jīng)比較，新加入x3,x4,x5的方程的調(diào)整的可決系數(shù)比較大，但各參數(shù)的t檢驗(yàn)均不顯著。但以x3為基礎(chǔ)，再加入其他新變量逐步回歸，結(jié)果如下表所示：加入新變量的回歸結(jié)果（二）變量變量X2X3X4X5調(diào)整的可決系數(shù)X2,x30.000289(7.590876)9.17E-06(0.013559)0.948581X3,x40.004832（9.273078）-0.000559（-3.334841）0.837985X3,x50.005099（7.031519）0.000710（1.493372）0.754383經(jīng)上表可以看出，在x3的基礎(chǔ)上加入變量x2,x4,x5后，x2,x5的t檢驗(yàn)都沒(méi)有通過(guò)，但X4的t檢驗(yàn)通過(guò)了，而且調(diào)整的可決系數(shù)也比較高，為0.838，所以選擇以x3,x4為基礎(chǔ)，再分別加入變量x2,x5得下表：加入新變量的回歸結(jié)果（三）變量變量X2X3X4X5調(diào)整的可決系數(shù)X3,x4,x50.005168(8.921568)-0.000519（-3.090315）0.000479(1.238624)0.843557X2,x3,x40.000292(15.03122)-9.67E-06(-0.088690)0.000116(0.506122)0.938975在x3,x4基礎(chǔ)上分別加入x2，x5后，參數(shù)的T檢驗(yàn)沒(méi)有全部通過(guò)，所以最終只保留x3,x4.最后，嚴(yán)重多重共線性調(diào)整后的回歸結(jié)果為ySe=(10.06024)(0.000521)(0.000168)t=（29.718）（9.2731）（-3.33484）R2=0.857046F=44.96438DW=1.084997四、異方差檢驗(yàn)及調(diào)整1.圖形檢驗(yàn)用eviews生成殘差平方序列，然后繪制e^2對(duì)x3,x4的散點(diǎn)圖。由圖可以看出，殘差平方e^2對(duì)解釋變量X的散點(diǎn)圖主要分布在圖形中的下矩形部分，大致看出殘差平方e^2隨xi的波動(dòng)在一定的水平范圍內(nèi)，因此，模型很可能不存在異方差。但是是否確實(shí)存在異方差還應(yīng)通過(guò)更進(jìn)一步的檢驗(yàn)。2.White檢驗(yàn)根據(jù)white檢驗(yàn)中輔助函數(shù)的構(gòu)造，最后一項(xiàng)為變量的交叉乘積項(xiàng)，中間兩項(xiàng)為變量的平方項(xiàng)，則輔助回歸函數(shù)為σ經(jīng)估計(jì)出現(xiàn)white檢驗(yàn)結(jié)果，見下表：White檢驗(yàn)結(jié)果從上表可以看出，nR2=2.976646，由white檢驗(yàn)值，在α=0.05下，查χ2分布表，得臨界值χ0.052（5）=11.0705，比較計(jì)算的χ2統(tǒng)計(jì)量與臨界值，因?yàn)閚R2=2.976646>χ0.052（四、自相關(guān)檢驗(yàn)1.圖形檢驗(yàn)法圖示法是一種直觀的檢驗(yàn)方法，它是對(duì)給定的回歸模型直接用普通最小二乘法估計(jì)其參數(shù)，求出殘差項(xiàng)et，以et作為隨機(jī)項(xiàng)ut的估計(jì)值，再描繪et的散點(diǎn)圖，根據(jù)散點(diǎn)圖來(lái)判斷et的相關(guān)性，用eviews軟件得到的et與e(t-1)的散點(diǎn)圖如下所示：由圖可以看出，散點(diǎn)大部分落在一三象限，表明隨機(jī)誤差項(xiàng)ut存在著正相關(guān)，接下來(lái)，我們?cè)儆肈W檢驗(yàn)對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。2.DW檢驗(yàn)：有我們得到的回歸方程標(biāo)準(zhǔn)式可知，DW值為1.084997。對(duì)樣本量為18，兩個(gè)解釋變量的模型，5%顯著水平，查DW統(tǒng)計(jì)表可知，dl=1.046，du=1.535，dl<DW<du，根據(jù)DW檢驗(yàn)決策規(guī)則，不能判定是否有自相關(guān)。綜上所述，我們結(jié)合散點(diǎn)圖檢驗(yàn)法和DW檢驗(yàn)方法，最后確定上述模型存在自相關(guān)，接下來(lái)用廣義差分法對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。3.廣義差分法由模型可得殘差序列et，使用et進(jìn)行滯后一期的自回歸，可得以下方程：e由上式可得，ρ^=1.0705y對(duì)上市的廣義差分方程進(jìn)行回歸，得到方程輸出結(jié)果為：ySe=(4.880251)(0.000572)(0.000132)T=(33.7008)(7.521065)(-1.823088)R2=0.802153F=28.3DW=1.208由于使用了廣義差分法，樣本容量減少了1，為17個(gè)。查1%顯著水平的DW統(tǒng)計(jì)表可知dl=0.772，du=1.255，模型中的DW值介于兩者中間，仍不能確定是否存在自相關(guān)。下面用德賓兩步法來(lái)消除自相關(guān)。4.德賓兩步法第一步，將式子y作為一個(gè)多元回歸模型,使用普通最小二乘法估計(jì)其參數(shù)。把y（t-1）的回歸系數(shù)看做ρ的一個(gè)估計(jì)值，它是一個(gè)有偏，一致估計(jì)。如下表所示：所以，ρ=0.7153第二步，利用估計(jì)的ρ值進(jìn)行廣義差分。求得序列yt*=ytySe=(2.680917)(0.000745)(0.000107)T=(30.23013)(4.863761)(-0.743180)R2=0.628332F=11.8DW=1.4516由于使用了廣義差分法，樣本容量減少了1，為17個(gè)。查1%顯著水平的DW統(tǒng)計(jì)表可知dl=0.772，du=1.255，模型中的DW值大于du，說(shuō)明在1%顯著水平下廣義差分模型中已無(wú)自相關(guān)，已不必再進(jìn)行迭代，。同時(shí)可見，R2、F統(tǒng)計(jì)量也均達(dá)到理想水平。由差分方程式有β由此，我們的得到的最終的煤炭行業(yè)就業(yè)人數(shù)的模型為y由上式的煤炭行業(yè)就業(yè)人數(shù)模型可知，在假定其他變量不變的情況下，煤炭開采和洗選業(yè)固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)建設(shè)總規(guī)模每增加一萬(wàn)元，平均來(lái)說(shuō)煤炭行業(yè)的就業(yè)人員將增加360人；在假定其他變量不變的情況下，外商直接投資額（合同項(xiàng)目）增加一個(gè)，平均來(lái)說(shuō)煤炭行業(yè)的就業(yè)人員將減少0.793E-05人。五、結(jié)論由我們所研究的模型可以看出，增加煤炭開采和洗選業(yè)固定資產(chǎn)投資(不含農(nóng)戶)建設(shè)總規(guī)?？梢蕴岣呙禾啃袠I(yè)的就業(yè)人數(shù)，而外商直接投資額（合同項(xiàng)目）的增加，則會(huì)減少就業(yè)人數(shù)。因此我的建議是：（1）政府可以提高煤炭的開采量，雖然煤炭是一次性能源，但是，可以根據(jù)煤炭開展相關(guān)的行業(yè)，如煤焦油等提煉，發(fā)展技術(shù)，使煤炭能夠得到更好地利用，增加就業(yè)人員，提高生活水平。（2）建議加快煤炭資源勘探力度，提高保障程度；大力推廣先