玉米价格与人民币汇率、能源消

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对于该模型的经济意义解释如下：
（对于回归系数） ß1，在其他变量保持不 变的情况下，X1每变动一个单位，平均而言， ŷ变动-1.39个单位 ；ß2 ，在其他变量保 持不变的情况下，x2每变动一个单位，平均 而言，ŷ变动0.00064个单位 ；ß3 ，在其他 变量保持不变的情况下，x3每变动一个单位， 平均而言，ŷ变动0.41个单位 ；ß4，在其他 变量保持不变的情况下，x4每变动一个单位， 平均而言，ŷ变动-0.00013个单位 。
1160017 1179819 1991425 1213278 1233656 1243231 1253471 1270043
827.83
140569
4124.3
1286956
2000 959
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
0.901160 S.D. dependent var
137.1357 Akaike info criterion
319705.6 Schwarz criterion
-136.6419 Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0. 000000
5
436.1997 12.87654 13.12450
X1
-1.391623 0.299966 -4.639273 0.0002
x2
0.000644 0.000591 1.089121 0.2913
x3
0.413761 0.045319 9.129998 0.0000
x4
-0.000126 0.000197 -0.641333 0.5299
β0
525.1068 411.2402 1.276886 0.2188
R-squared 0.919987 Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic 48.86641 Prob(F-statistic)
Mean dependent var
1228.409
数据来源：中国统
计年鉴以及中国玉
米网
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建模说明：
建立多元回归模型： ŷ=ß0+ß1x1+ß2x2+ß3x3+ß4x4+ ie,其中：玉米 价格作为被解释变量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.
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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：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/17/13 Time: 09:45 Sample: 1991 2012 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
参考意见。
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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：
4146.4
4253.8 4339.4 4411.6 4636.6 4766.2 4927.7 5107.8 5239 5404.4 5561.7 5704.2 5800
3
1294533
1294969 1301435 1309486 441 1319597 1321635 1321646 1327668 1331651 1333126 1339742 1339978
x3
x4
532.33 551.46 576.2 861.87 835.1 831.42 828.98 827.91
103783 109170 115993 122737 131176 135192 135909 136184
2805.1 2930.2 3151.9 3317.9 3593.7 3827.9 3980.7 4083.7
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玉米价格 （元/吨）
年份 Y
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
789 812 876 919 1023 945 947 950
1999 930
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）
x1
x2
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
970 1020 1093 1056 1123 1430 1580 1690 1700 1860 2140 2213
827.84
827.7 827.7 827.7 827.68 819.19 797.18 760.4 694.51 683.1 676.95 645.88 632.96
145531
150406 159431 183792 213456 235997 145531 145531 145531 145531 145531 348002 362007
0.749980
12.93495
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由上可看出：ß1 = -1.39162261434, ß2=0.000644181067741 ， ß4=0.000126261031574, ß3=0.413760605074 ， ß0= 525.106753055 ,
因此，可得该回归方程为：
y＝ -1.39*x1 + 0.00064*x2 + 0.41*x3 0.00013*x4+525.1