玉米价格与人民币汇率、能源消

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1、玉米价格与人民币汇率、能源消费总量、化肥施用量、人口的多元线性回归分析一、选题背景：玉米在我国被用到各个领域，然而当前，我国国内玉米供应紧张，价格上涨，这对我国的下层居民造成了巨大的影响。因此，对玉米价格以及玉米价格的相关因素进行回归分析，可以为国家关于玉米价格调整政策的制定与实施提供参考意见。二、建立回归模型由于其相关因素都与玉米价格具有因果关系，所以为了建立回归的模型，我选取了我国1991年-2012年玉米价格及其影响因素的统计资料（因为价格由价值决定，并受供求，经济发展状况等因素的影响，所以我选取了玉米价格（元/吨）人民币汇率（每100美元）能源消费总量（万吨标准

2、煤)化肥施用量（万吨）人口（千）五种相关数据），详情如表格一所示：玉米价格（元/吨）人民币汇率（每100美元）能源消费总量（万吨标准煤)化肥施用量（万吨）人口（千）年份Yx1x2x3x41991789532.331037832805.111600171992812551.461091702930.211798191993876576.21159933151.919914251994919861.871227373317.9121327819951023835.11311763593.712336561996945831.421351923827.912432311997

3、947828.981359093980.712534711998950827.911361844083.712700431999930827.831405694124.312869562000959827.841455314146.412945332001970827.71504064253.8129496920021020827.71594314339.4130143520031093827.71837924411.6130948620041056827.682134564636.6131344120051123819.192359974766.21319597200

4、61430797.181455314927.7132163520071580760.41455315107.8132164620081690694.511455315239132766820091700683.11455315404.4133165120101860676.951455315561.7133312620112140645.883480025704.2133974220122213632.9636200758001339978数据来源：中国统计年鉴以及中国玉米网建模说明：建立多元回归模型：ŷ=ß0+ß1x1+ß2x2+ß3x3+ß4x4+ie,其中：玉米价

5、格作为被解释变量ŷ,人民币汇率作为解释变量x1，能源消费总量作为解释变量x2，化肥施用量作为解释变量x3,人口作为解释变量x4.运行统计分析软件eviews，将表1中相应变量数据输入界面，进行回归分析所得结果如下表二所示：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:10/17/13Time:09:45Sample:19912012Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X1-1.3916230.299966-4.6392730.0002

6、x20.0006440.0005911.0891210.2913x30.4137610.0453199.1299980.0000x4-0.0001260.000197-0.6413330.5299β0525.1068411.24021.2768860.2188R-squared0.919987    Meandependentvar1228.409AdjustedR-squared0.901160    S.D.dependentvar436.1997S.E.ofregression137.1357    Akaikeinfocriterion12.87654Sumsq

7、uaredresid319705.6    Schwarzcriterion13.12450Loglikelihood-136.6419    Hannan-Quinncriter.12.93495F-statistic48.86641    Durbin-Watsonstat0.749980Prob(F-statistic)0.000000由上可看出：ß1= -1.39162261434,ß2=0.000644181067741，ß4=0.000126261031574,ß3=0.413760605074，ß0= 525.1067530