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1、课 程：学时/学分： 计量经济学课程案例分析案例主题：电力消费的影响因素分析任课教师： 姓 名： 学 号:成 绩：27 / 29文档可自由编辑打印目 录1.模型说明12.模型设定及原始数据13.参数估计24.异方差检验与修正35.序列相关性106.多重共线性157.Granger因果检验168.平稳与非平稳时间序列179.协整与误差修正模型211.模型说明在本例中，采用的数据是时间序列数据，选取的数据为从1980年到2007年的电力消耗量，GDP，人口数，能源消耗量以及电力工业工业品价格指数。通过分析，确定电力的消费受何种因素影响。2.模型设定及原始数据 YDL=0+1GDP+2NH+3TP+
2、4ZS+其中，在模型中，YDL为电力消费量，GDP为我国历年GDP，NH为历年的能源消耗量，TP为历年的人口总数，ZS为电力工业工业品价格指数，数据来源于国家统计局网站以及各年度的统计年鉴。电力消费量(亿千瓦小时)国内生产总值(亿元)能源消费总量(万吨标准煤)总人口(万人)电力价格指数198030064546602759870598.401981309348925944710007299.971982327753236206710165498.8719833514596366040103008104.4119843770720870904104357106.6019854117.6901676
3、682105851110.23198645071027580850107507112.8719874985.21205986632109300116.3719885466.81504392997111026118.3519895865.31699296934112704125.3319906230.41866898703114333134.611991680421781103783115823157.3619927589.226923109170117171171.2119938426.535334115993118517232.6719949260.448198122737119850324
4、.57199510023.460794131176121121355.41199610764.371177138948122389401.97199711284.478973138173123626458.24199811598.484402132214124761483.44199912305.289677130119125786487.80200013471.3899215138553126743499.50200114723.46109655143199.3127627510.99200216465.45120333151796.59128453514.82200319031.61358
5、23174990129227519.46200421971.37159878203227129988531.92200524940.39183217224682130756554.00200628587.97211923246270.15131448569.29200732711.8257305.56265583132129581.813.参数估计4.异方差检验与修正4.1 GDP与YDL的散点图4.2 NH与YDL的散点图4.3 TP与YDL的散点图4.4 ZS与YDL的散点图4.5 残差平方项与GDP的散点图4.6 残差平方项与NH的散点图4.7 残差平方项与TP的散点图4.8 残差平方项
6、与ZS的散点图4.9 怀特检验不含交叉项含有交叉项4.10 异方差的修正用加权最小二乘法WLS进行修正，取权重W为残差绝对值的倒数。5.序列相关性5.1 序列相关性的检验5.1.1 图示法残差自相关图 图中e1代表残差，e2代表残差的滞后一期。残差时序图5.1.2 回归检验法模型为 e=e+ 进行普通最小二乘估计。5.1.3 DW检验N=28，k=4 ，5%的上下界，d=1.18 d=1.65Dw=0.9498，0dw5.991=(2)，原模型存在二阶序列相关。5.2 序列相关性的补救广义最小二乘法WLS一阶自相关系数=1-dw/2=0.5251在使用了WLS后结果并不好，DW值并未明显改善，
7、结果如下：广义差分法输入ls ydl gdp nh tp zs c ar(1) ar(2)，DW值得到了明显的改善。6.多重共线性6.1 检验各变量的相关系数为：各变量间存在多重共线性。6.2 修正差分法各个解释变量间的相关系数：7.Granger因果检验YDL与GDP可以认为GDP是YDL的格兰杰原因。YDL与NH可以认为NH是YDL的格兰杰原因YDL与ZS可以认为ZS是YDL的格兰杰原因。YDL与TP可以认为两者之间没有格兰杰因果关系。8.平稳与非平稳时间序列下图是ydl的时间路径图，有着明显的上升趋势，即时间序列的均值不是个常数，可能该事件序列是非平稳的。Ydl的一阶差分序列Dydl的时
8、间序列图。Ydl的自相关和偏自相关相关值的图形。YDL一阶差分的自相关和偏自相关相关值的图形。YDL二阶差分的自相关和偏自相关相关值的图形。时间序列ydl的ARIMA(1,2,1)模型估计结果。9.协整与误差修正模型E-G检验YDL的ADF检验，最大滞后项取1时为二阶单整。Nh的ADF检验，检验结果说明NH是二阶单整的。ZS也是二阶单整的。TP也是二阶单整的。GDP不是二阶单整的，其二阶ADF检验结果如下：人均GDP(用RGDP表示)是二阶单整的。对YDL ，NH，RGDP，ZS，TP做回归。对其残差序列U2进行ADF检验。结果说明残差是平稳的，所以YDL，NH，RGDP，ZS，TP存在长期协整关系。误差修正模型对YDL和GDP做一阶差分，并对DYDL和DGDP做回归。保留残差U3并做平稳性检验。结果说明残差序列是平稳的，即DYDL和DGDP间存在长期稳定的均衡关系。以稳定的U3作为误差修正项，建立如下模型：DYDL=DGDP+DGDP+uJohansen检验