淡水需求模型

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1、淡水需求模型2000-2007用水总量与相关影响因素年份用水总量(亿立方米)人口（万人）农业国内生产总值（亿元）工业二氧化硫排放量(万吨)20005497.59126743.0014944.721558.4020015567.43127627.0015781.271632.5020025497.28128453.0016537.021710.2020035320.40129227.0017381.721791.6020045547.80129988.0021412.731891.40200556

2、32.98130756.0022420.002168.4020065794.97131448.0024040.002234.8020075818.67132129.0028095.002140.001.模型的基本假设（1）用水总量，在模型中用Y表示，指分配给各类用户的包括输水损失在内的毛用水量之和，不包括海水直接利用量；（2）人口总量在模型中用表示；（3）农业国内生产总值，在模型中用表示，因为农业用水占用水总量比重很大，所以对模型影响比较大；（4）工业二氧化硫排放量在模型中用表示，指报告期内企业

3、在燃料燃烧和生产工艺过程中排入大气的SO2总，对大气又直接的影响，从而影响气温和降雨量；（5）其他因素，我们将由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项，在模型中用表示。2.模型的建立跟据变量之间的相关关系，我们假定回归模型为=+++++利用表中的数据，用EViews进行最小二乘法估计，得到的结果如下表8DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/24/09Time:17:44Sample:20002007Includedobservati

4、ons:8VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C28650.8111211.662.5554480.0629X1-0.1989610.094356-2.1086270.1026X20.0714420.0265282.6931460.0545X30.6738600.4434031.5197450.2032R-squared0.835405Meandependentvar5584.640AdjustedR-squared0.711958S.D.de

5、pendentvar163.8951S.E.ofregression87.96173Akaikeinfocriterion12.09853Sumsquaredresid30949.06Schwarzcriterion12.13825Loglikelihood-44.39413F-statistic6.767338Durbin-Watsonstat2.019826Prob(F-statistic)0.047918通过表8，我们得到淡水需求的回归模型为=28650.8–0.199+0.071+0.7

6、63(2.56)(-2.11)（2.69）（1.52）=0.835=0.712DW=2.01F=6.77其中括号内的数字是t值。给定=0.05查t临界值表得=2.78，回归系数估计值都不显著；给定=0.05，查F的临界值表得=6.59，因为F=6.77>6.59，回归方程显著。3.修正Frisch法对多重共线性处理分别计算、、、的两两相关系数，得=0.96=0.96=0.91可见解释变量之间是高度相关的。为了检验和处理多重共线性，采用修正Frisch法。（1）对Y分别进行关于、、、作最小二乘法回

7、归，得①=-2274.3+0.061(-0.07)(2.3)=0.485=0.399DW=1.18F=5.65②=5014.01+0.028(28.82)(3.36)=0.65=0.59DW=1.36F=11.26③=4715.03+0.46（14.2)(2.64)=0.536=04597DW=1.32F=6.95其中括号内的数字是t值。根据经济理论分析和回归方程结果，易知农业国内生产总值是最重要的解释变量，所以选取第三个回归方程作为基本回归方程。（2）加入对Y关于、做最小二乘回归=5018.2

8、+0.029-0.005(12.76(1.29)（-0.01）=0.652=0.513DW=1.36F=4.69可以看出，加入后，拟合优度增加，但却减少了，并且影响系数的显著性，而所以在模型中应略去。（3）加入对Y关于、做最小二乘回归=16563.4-0.095+0.65(1.87)(-1.30)（2.22）=0.740=0.637DW=1.89F=7.12可以看出，在加入后，拟合优度和均有所增加，但系数都不显著，所以略去。综上所述，得到Y关于的回归方程为=5014.01+0.028(28.82