我国石油消耗量与相关因素的分析

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1、我国石油消耗量与相关因素的分析摘要：一国石油消费总量与社会经济发展有着密切的关系，通过建立计量经济模型寻求石油消费总量与社会经济有关指标的函数关系，可以对宏观调控起到更好的指导作用。本文利用中国统计年鉴上的数据，建立石油消费量计量经济学模型方法和进行各项检验的详细过程。关键字：石油消耗量民用汽车拥有量城镇居民可支配收入经济计量模型1文献综述2石油消耗量相关影响因素的分析2.1理论假说及相关因素的选取2.2数据的收集和整理根据上述分析，我们选取1989年—2005年我国石油消耗量（Y）、民用汽车拥有量（X1）、国内总产值（X2）、工业总产值（X3

2、）、城镇居民可支配收入（X4）的数据作为实证，进行分析表一我国1983—2005年相关指标数据统计表年份石油消耗量（万t标准煤）民用汽车拥有量（万辆）国内总产值（亿元）工业总产值（亿元）城镇居民人均可支配收入（元）198916575.71511.3215677218801373199016384.7551.3618667.82238511510199117746.89606.1121781.5282251700199219104.75691.7426923.48370662026199321110.73817.5834634526922577.

3、4199421356.24941.9546759.4769093496.2199522955.8104058478.1918934283199625010.641100.0867884.699595.64836.9199728110.791219.0974462113732.75160.3199828426.011319.3783451190485254.1199930205.651452.94820671261105854200032158.051608.918944285673.76280200132749.661802.049731595

4、4496859200235535.742053.171051721107767702200338865.352382.931172511422318472200445380.522693.71159878.34201722.199420200546896.993159.66183868251619.510493资料来源：中国统计年鉴（1989—2005）3模型的回归根据前面的分析，我们可以设回归模型为Yt=B0+B1X1t+B2X2t+B3X3t+B4X4t+t(t为随机误差项)用OLS法估计模型，下面给出Eviews输出结果Dependen

5、tVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/10/12Time:13:38Sample:19892005Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C12091.91855.588114.132870.0000X13.4469062.4758081.3922350.1891X20.1096490.0666041.6462810.1256X3-0.0197570.019402-1.0183200.3286X40.9555430

6、.6000661.5923970.1373R-squared0.991269Meandependentvar28151.42AdjustedR-squared0.988359S.D.dependentvar9533.502S.E.ofregression1028.613Akaikeinfocriterion16.94974Sumsquaredresid12696533Schwarzcriterion17.19480Loglikelihood-139.0728F-statistic340.6062Durbin-Watsonstat1.683234

7、Prob(F-statistic)0.000000得到估计模型为Yt=12091.91475+3.446905674X1t+0.1096489408X2t-0.0197572507X3t+0.9555433156X4t+t（14.13*）（1.3922）（1.6463）（-1.0183）（1.592397）【*号表示通过5%的t检验】R2=0.991269F=340.6062DW=1.683234由于R2较大（接近1），而且F值>>F0.05(4,12)=5.41故认为石油消耗量与上述解释变量间总体线性关系显著，但是，由于所有解释变量的系数都未

8、能通过t检验，故认为解释变量间存在多重共线性。4计量经济学检验4.1多重共线性检验（1）解释变量间相关系数的检验X1t、X2t、X3t、X4t的相关系