数理统计第一次大作业

0.999740 0.999610 345.7521 1434534. -133.6630 2.718776
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
X6 0.9797
t 统计量 198.6912 30.7254 26.0192 31.2892 4.8252 29.9713
R2
0.9996
0.9823
0.9755
0.9829
0.5780
0.9814
R2
0.9995
0.9813
0.9741
0.9819
0.5531
0.9803
其中，加入 X1 的方程 R 2 最大，以 X2 为基础，顺次加入其他变量逐步回归，
2014 58488.1 50091.5 34668.8 172291 273932 41.04 62036.81
（数据来自《中国统计年鉴》中国统计出版社 1997~2015 年）
注：
被解释变量 Y——我国钢铁成品产量，代表我国每年生产出的钢铁成品总量。
主要影响因素：
1.X1—— 粗钢产量（万吨） 粗钢，即钢坯，由生铁经转炉氧化脱去碳及其 他杂质后，得到钢水。钢水中加入合金，碳后，浇铸得到粗钢。粗钢经过加工，
《钢铁产业调整和振兴规划》阐明，我国是钢铁生产和消费大国，粗钢产量 连续 13 年居世界第一。进入 21 世纪以来，我国钢铁产业快速发展，粗钢产量年 均增长 21.1%。2008 年，粗钢产量达到 5 亿吨，占全球产量的 38%，国内粗钢表 观消费量 4.53 亿吨，直接出口折合粗钢 6000 万吨，占世界钢铁贸易量的 15%。 2007 年，规模以上钢铁企业完成工业增加值 9936 亿元，占全国 GDP 的 4%，实现 利润 2436 亿元，占工业企业利润总额的 9%，直接从事钢铁生产的就业人数 358 万。钢铁产品基本满足国内需要，部分关键品种达到国际先进水平。钢铁产业有 力支撑和带动了相关产业的发展，促进了社会就业，对保障国民经济又好又快发 展做出了重要贡献。
钢铁行业是典型的周期性行业，与宏观经济的发展密切相关。自上世纪 90 年代以来，我国宏观经济的高速增长推动了我国钢铁行业的迅猛发展。遗憾的是， 与发达国家相比我国钢铁行业一直都不具有竞争优势：能源消耗和污染排放过 高；价值创造能力、经济效益水平较低，这使得我国钢铁行业一直没有摘掉高能
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6. X6——建筑业总产值（亿元） 建筑业总产值是以货币表现的建筑安装企业 在一定时期内生产的建筑业产品的总和。 建筑业的蓬勃发展对钢铁的供应量提
出了要求，同样影响到钢铁的产量。
（三）模型分析与检验
模型的拟合检验用 Eviews 计量经济学分析软件：
我们可以得到如下回归分析结果：
表 2 OLS 回归结果
实存在严重多重共线性。
（2） 修正：
采用逐步回归的方法，去检验和解决多重共线性的问题。分别作 Y 对 X1，X2， X3，X4，X5，X6 的一元回归，结果如表 3：
表 3 一元回归估计结果
变量 参数估计值
X1 1.2140
X2 1.9814
X3 0.3673
X4 0.4604
X5 9259.1030
20489.39 17511.27 14.80663 15.15458 7693.320 0.000000
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由此可见，该模型 R2=0.999740， R 2 =0.999610 可决系数很高，F 检验值 7693.320，明显显著。但是当α=0.05 时， tα/2(n－k)=t0.025(12)=2.179，X2，X3， X4，X5，X6 的系数 t 检验不显著，且 X4 系数的符号与预期相反，这表明很可能存 在多重共线性。
和全部更新）、改建、扩建、新建等活动。对于钢铁工业来说，固定资产投资是
资金的来源，对生产量有很大的影响。
4. X4——铁路运输量（万吨） 铁路的建设和营运需要钢铁产业的支撑，同时 也影响到钢铁的生产，运输量的大小是钢铁产量的影响因素之一。
5. X5——转发电及电站供热能源加工换效率（%） 钢铁的冶炼需要电热能源源， 转发电及电站供热能源加工换效率会影响到钢铁产量。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/16 Time: 13:48 Sample: 1996 2014 Included observations: 19
Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob.
C
-3509.760 4194.628 -0.836727 0.4191
X1
1.112036 0.051809 21.46396 0.0000
X2
0.006989 0.147919 0.047248 0.9631
X3
0.024091 0.031281 0.770124 0.4561
X4
-0.000234 0.021914 -0.010699 0.9916
耗、低附加值的“帽子”。大而不强、多而不优，既是我国钢铁行业产品结构的 弊病，也是钢铁企业成长中的问题。
同时，钢铁产业长期粗放发展积累的矛盾日益突出。一是盲目投资严重，产 能总量过剩。截至 2008 年底，我国粗钢产能达到 6.6 亿吨，超出实际需求约 1 亿吨。二是创新能力不强，先进生产技术、高端产品研发和应用还主要依靠引进 和模仿，一些高档关键品种钢材仍需大量进口，消费结构处于中低档水平。三是 产业布局不合理，大部分钢铁企业分布在内陆地区的大中型城市，受到环境容量、 水资源、运输条件、能源供应等因素的严重制约。四是产业集中度低，粗钢生产 企业平均规模不足 100 万吨，排名前 5 位的企业钢产量仅占全国总量的 28.5%。 五是资源控制力弱，国内铁矿资源禀赋低，自给率不足 50%。六是流通秩序混乱。 钢铁产品经销商超过 15 万家，投机经营倾向较重。在这种高增长态势下，当前 钢铁业存在四大忧虑：国内供需平衡基础不稳、出口将呈现回落、节能减排压力 巨大、企业生产成本开始上升。
150681
37.34
1345.01
1997
5638
7100
6775
5594.5 152893
37.60 1564.33
1998
6697
8094
7539
8080.1 157627
37.80 2174.44
1999
7716
8956
8395
13072.3 162794
39.90
3253.5
2000
8428
二、 模型设定
（一）模型初步提出
钢铁行业是我国国民经济体系中的基础产业。影响钢铁行业总产出的因素颇
多，其他产业的产量、铁矿石价格、国家政策、运输成本和市场需求量等都对钢
铁总产出形成影响。本文基于钢铁生产运输要素的视角,根据式（1）研究影响钢
铁行业总产出的主要因素，包括粗钢产量、发电量、固定资产投资、铁路运输量、
X5
26.57372 92.71114 0.286629 0.7793
X6
0.015459 0.125003 0.123667 0.9036
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
1、多重共线性检验
表 2 相关系数矩阵
X1 X1 1.0000 X2 0.9905 X3 0.9857 X4 0.9909 X5 0.7608 X6 0.9891
X2 0.9905 1.0000 0.9857 0.9938 0.7287 0.9942
X3 0.9857 0.9857 1.0000 0.9848 0.7367 0.9969
结果如表 4：
表 4 加入新变量的回归结果（一）
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变量
X1，X2 X1，X3 X1，X4 X1，X5 X1，X6
X1 1.160511 (26.53507) 1.12197 (38.41388) 1.167003 (25.72399) 1.21479 (125.2349) 1.116503 (31.87168)
一、 文献综述
钢铁行业是国民经济的支柱产业，是加快实现工业化的先导产业，其在拉动 上下游产业发展、扩大城乡劳动力就业以及推动区域经济发展等方面做出了重要 的贡献。虽然整个现代化建设以传统原材料为主的状况已经发生改变，但钢铁行 业对我国来说仍然是基础工业，直接影响着国民经济的健康发展。可以说钢铁行 业的稳定发展是实现我国新型工业化战略目标的关键一环，其发展水平的高低是 衡量我国工业化水平和综合国力高低的重要标志。
9261
9281 17042.1 163216 39.35 4653.32
2001
8980
9536
10070 20019.3 165982 37.31 5793.74
2002
9338
10124
10813
22974 171024
36.63
8282.24
2003 10894.17 11559
11356 24941.1 172149
2010 29723.12 27279.79 21870
70073 216961
39.46 27745.38
2011
39692
35239
24747
88604 230920
39.87
34552.1
2012
47339.6 42266
28344 109870 244395
39.87 41557.15
2013 56894.4 48966 32777.2 137239 261239 40.24 51043.71
35.89
9126.48
2004 9978.93 10737.8 11670 28406.17 164082 37.09 10061.99
2005 12109.78 12426
12393 29854.7 167196
37.04 11152.86
2006
13146
12850
13556
32619 178023
我国钢铁产量影响因素的多元线性回归分析
【摘要】钢材是关系到国计民生的重要大宗商品。钢铁工业是国民经济中最重要 的基础原材料产业和重要支撑产业。本文根据我国钢铁产量及其影响因素的时间 序列数据，利用 SPSS，分析我国钢铁产量与影响因素之间的关系，并通过模型 对钢铁产量进行预测。结果表明，粗钢产量和固定资产投资对我国钢铁产量有显 著的影响，并且存在协整关系。 【关键词】钢铁产量 影响因素 SPSS 逐步回归 多元线性回归
37.36 12497.59
2007
15745
15266
14780
36898 192580
37.63 15361.56
2008
19218
18155
16540
43202 186894
38.73 18527.17
2009 24119.35 22233.6 19107.62 55118 199076 38.83 23083.86
X4 0.9909 0.9938 0.9848 1.0000 0.7468 0.9908
X5 0.7608 0.7287 0.7367 0.7468 1.0000 0.7299
X6 0.9891 0.9942 0.9969 0.9908 0.7299 1.0000
（1） 由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确
转发电及电站供热能源加工换效率、建筑业总产值六个方面。
Y＝β1＋β2X1＋β3X2＋β4X3＋β5X4＋β6X5＋β7X6＋μ
（1）
（二）选定模型后，查找数据如表 1。
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表 1 我国钢铁产量及其影响因素的时间序列表
年份
Y
X1
X2
X3
X4
X5
X6
1996
Biblioteka Baidu5153
6635
6212
4517
添加合金，轧制成型后可得到钢材。粗钢的生产量在钢铁工业中也是衡量当年钢
铁产业发展状况的重要指标。
2.X2——发电量（万吨） 电力是钢铁生产的重要能源，发电量的多少，紧密的
第 3页 共 11页
影响到钢铁的生产力。
3.X3—— 固定资产投资（亿元） 固定资产投资是建造和购置固定资产的经 济活动，即固定资产再生产活动。固定资产再生产过程包括固定资产更新（局部
中央政府为了缓解钢铁行业面临的巨大压力，将巨额“救市”资金投向钢铁 行业，另外政府还通过大力发展用钢量较大的行业 如铁路、房地产行业等 间接 拉动钢铁行业的“复苏”。基于目前特殊的经济背景和钢铁行业的重要地位，对 钢铁行业的发展水平、与其他产业的关联特征以及影响钢铁行业发展的因素进行 再认识具有重要的理论和实际意义。