影响猪肉价格的因素分析复习课程
我国猪肉价格波动.ppt
小组成员：唐福旭 冯荣飞 隋银强 吕红亮
赵鹏涛 王毓 杨川
猪肉消费对我国居民的影响
我国猪肉消费呈现 量大，影响广泛的 特点：
猪肉消费占世界消 费的５０％
年均产量０.５亿吨
人均消费２０公斤
猪肉消费在ＣＰＩ 所占权重较大
猪肉消费 的影响
行业
养殖业Βιβλιοθήκη 餐饮消费 粮油食品业
业
我国猪肉价格的波动特点
• 周期性
猪肉的价格周期一般为 3年，呈现两头高中间 低的特点
• 阶段性
近年来呈逐级上升的特点
• 季节性
春季与冬季需求较大故而 价格相对会高
周期性 阶段性
影响猪肉价格的相关因素
• ◆突发事件
• ◆国家政策的影响
• ◆养猪产业布局
• ◆农户的趋利心理
• ◆养猪业的成本影响 • ◆其他相关因素
因素一：突发事件与猪肉价格
• 农民工流动对猪肉供应
• 国内经济的冷热，使农民工留守或离开农村，这导致以散户为主我国猪肉 市场的市场供应随农民工的流动有较大波动。。。
因素六：其他相关因素的影响
易产生 “市场火时跟风，冷时罢养” 肉的供给发生断链，引起供需不等
因素二 生猪产业结构与猪肉价格
生猪养殖规模对效益的影响
由图表易知：中等规模的生猪饲养户(年出栏31一100头)是所有饲养规模中效益 最好的。
因素三：原料与猪肉价格
• 养猪的利润公式：
利润 = 价格 –成本
• 成本构成： 成本 = 猪仔 +饲料 +人工费
• 自然因素
08年春节期间因雨雪灾害死亡的猪苗会导致猪苗价格的高企及下半年生猪市场 供应量减少
猪肉价格背后经济学探究
猪肉价格背后经济学探究一、猪肉价格变动背景及其对经济的影响随着生产经济的快速发展，猪肉价格也随之波动。
本文分析了猪肉价格变动的原因以及它对经济的影响，并提出了相应的建议。
二、猪肉价格的影响因素分析本文分析了猪肉价格的影响因素，包括市场供需关系、生产成本、政策环境、消费者需求、货币贬值等，并提出了相应的经济政策建议。
三、“猪周期”及其与猪肉价格的关系猪周期是指生猪生产行业的一个周期性规律，本文分析了猪周期的形成原因及其与猪肉价格的关系，并探讨了其对产业发展的影响。
四、供需失衡导致的猪肉价格上涨供需失衡是导致猪肉价格上涨的重要原因，本文分析供需失衡的原因及其对猪肉价格的影响，并提出政策建议控制供需关系。
五、猪肉价格波动对居民消费的影响猪肉是我国最重要的肉类食品之一，价格波动对居民消费影响严重。
本文通过对猪肉价格波动及其对居民消费的分析，建议制定积极的消费政策支持居民消费。
案例一：2019年中国猪瘟爆发对猪肉价格的影响2019年中国猪瘟疫情爆发，导致生猪繁殖悲剧，随之猪肉价格急速上涨。
本文分析了疫情对猪肉价格的影响及其背后的经济原因。
案例二：猪肉进口政策变化对猪肉价格的影响中国政府针对国内猪肉价格波动出台了一系列进口政策，本文分析这些政策对猪肉价格的影响，以及在世界贸易的背景下对国际贸易格局产生的影响。
案例三：猪肉价格波动对居民消费的影响猪肉价格波动对居民消费影响严重，本文通过对猪肉价格波动的分析，探讨其对居民消费的影响，并提出相应的产业政策。
案例四：猪周期与猪肉价格的相关性分析猪周期是我国畜牧行业的重要规律，其与猪肉价格的相关性得到广泛关注。
本文通过分析猪周期和猪肉价格之间的关系，探讨其在产业政策制定中的应用。
案例五：互联网“新农商”模式对猪肉价格的影响随着互联网技术的普及，新农商模式逐步被引入到农村扶贫和农业产业发展中。
本文试图通过探讨新型农业经营模式对我国猪肉市场的影响，以及其对猪肉价格的影响，提出了相应的分析建议。
近期猪价上涨经济学分析
近期猪价上涨经济学分析【摘要】近期猪价上涨引起了广泛关注，我们需要从经济学的角度来进行分析。
在供需关系方面，需求量增加和供给量减少是导致猪价上涨的主要原因之一。
生猪养殖成本的增加也是猪价上涨的重要因素，包括饲料成本、人工成本等。
政策调控和外部因素也对猪价造成影响，如政府的补贴政策以及环保法规的实施。
产业链的影响因素包括生产、加工、销售等环节。
猪价上涨的原因是多元化的，对经济的影响也是深远的，未来猪价走势仍然不确定。
这些因素相互交织，共同影响着猪价的波动，需要我们综合考虑，在未来的经济政策中寻找平衡点。
【关键词】近期猪价上涨、经济学分析、供需关系、生猪养殖成本、政策调控、外部因素、产业链、多元化、经济影响、猪价走势预测1. 引言1.1 近期猪价上涨经济学分析引言：近期猪价上涨在经济学领域引起了广泛关注，猪价上涨不仅影响了生产者和消费者，也对整个经济产生了一定的影响。
猪价上涨的原因是多方面的，涉及供需关系、生猪养殖成本、政策调控、外部因素等多个方面。
通过深入分析这些因素，可以更好地理解猪价上涨的经济学原理，并为未来的政策制定和市场预测提供参考。
2. 正文2.1 供需关系引起的猪价上涨供需关系是市场经济体系中最基本的经济关系之一，直接影响着商品的价格。
近期猪价上涨主要源于供需关系的变化。
一方面，随着人们生活水平的提高，对猪肉这种高蛋白、高营养的食品需求量大幅增加。
由于非洲猪瘟的影响，我国生猪存栏量锐减，导致猪肉供应量大幅缩减。
供需之间的失衡导致猪价大幅上涨。
随着全球经济的不断发展，我国对外贸易量逐渐增加，国际市场的需求也对猪价起到一定影响。
特别是近年来中美贸易摩擦升级，国内猪价受到国际市场波动的影响更加显著。
供需关系引起的猪价上涨不仅仅是市场行为，也受到政策调控、外部因素及产业链的影响。
未来，我国政府需要在宏观调控中保持市场稳定，加大对生猪养殖的支持力度，以缓解供需失衡引起的猪价上涨情况。
2.2 生猪养殖成本增加导致的猪价上涨生猪养殖成本增加导致的猪价上涨主要是由于多种因素共同作用而导致的。
猪肉涨价的因素分析及建议
猪肉涨价的因素分析及建议【摘要】猪肉价格近期持续上涨，引发了广泛关注。
本文主要从猪肉供应量下降、饲料成本上升、疫情影响、消费需求增加等因素进行分析，并提出相关调控政策和建议。
通过深入研究可以发现，猪肉涨价的原因主要包括猪肉供应量的减少、饲料成本上升、疫情影响等多方面因素共同作用所致。
为此，我们建议政府应该出台更加有针对性的政策，增加猪肉供应量，稳定饲料价格，加强疫情监测和控制，并引导消费者合理消费，以应对猪肉价格上涨所带来的负面影响。
猪肉价格上涨是由多方面因素共同作用所致，只有全社会齐心协力，才能够有效解决这一问题。
【关键词】猪肉价格上涨、供应量下降、饲料成本上升、疫情影响、消费需求增加、调控政策、建议、总结分析、对策建议1. 引言1.1 猪肉价格上涨的背景猪肉价格上涨的背景主要包括以下几个方面：一是猪肉供应量下降。
近年来，受非洲猪瘟疫情等因素影响，我国猪肉产量大幅下滑，导致市场供应不足，价格自然上涨。
二是饲料成本上升。
饲料是养猪的重要成本之一，而近年来受全球粮食价格波动等因素影响，饲料价格持续走高，直接导致养猪成本增加，进而推动了猪肉价格上涨。
三是疫情影响。
新冠疫情暴发以来，养殖业面临着疫情防控压力，生产成本增加，供应链受阻等问题，也在一定程度上影响了猪肉价格。
四是消费需求增加。
随着居民生活水平的提高，人们对高品质猪肉的需求逐渐增加，加剧了市场供需矛盾，进而推高了猪肉价格。
猪肉价格上涨的背景是受多种因素综合影响的结果。
1.2 研究目的研究目的是深入分析猪肉价格上涨的原因，探讨当前猪肉市场存在的问题，并提出相应的调控政策建议，以期能够有效应对猪肉价格上涨带来的影响，保障人民群众的基本生活需求，稳定社会经济发展。
通过本研究，可以更好地了解猪肉供应量下降、饲料成本上升、疫情影响、消费需求增加等因素对猪肉价格的影响机制，为相关部门提供科学依据，制定有效政策，推动猪肉市场稳定发展。
希望通过对猪肉价格上涨的因素进行分析和研究，为我国猪肉市场提供参考，促进猪肉市场良性发展，维护社会和谐稳定。
猪肉价格的周期性波动及影响因素分析
猪肉价格的周期性波动及影响因素分析随着中国经济的快速发展，猪肉作为主要的畜牧产品，一直以来都是人们餐桌上的重要组成部分。
然而，近年来，我们不难发现，猪肉价格呈现出了明显的周期性波动。
本文将对猪肉价格的周期性波动及其影响因素进行分析。
一、周期性波动的表现猪肉价格的周期性波动主要体现在价格上的忽高忽低。
通常情况下，猪肉价格会呈现出大致的周期性波动，这与市场供求关系密切相关。
一般来说，当需求超过供应时，猪肉价格上涨；而当供应超过需求时，猪肉价格下跌。
这种周期性波动的趋势在过去的几十年中一直存在。
二、主要影响因素分析1. 生猪养殖规模生猪养殖规模是影响猪肉价格的重要因素之一。
养殖规模的扩大会导致供应的增加，从而使猪肉价格相对稳定。
然而，如果养殖规模受到某些因素的限制，如疫情、自然灾害等，那么供应将减少，价格将上涨。
2. 饲料价格猪肉的生产过程中，饲料是必不可少的一部分。
而饲料价格的波动会直接影响到猪肉的生产成本，进而影响到市场价格。
当饲料价格上涨时，养殖户的成本增加，他们可能会减少投入，导致供应减少，从而推高了猪肉价格。
3. 疫病和疫苗情况疫病和疫苗情况对猪肉价格也有着重要的影响。
当疫病爆发或没有有效的疫苗控制时，会导致生猪的死亡率上升，供应减少，价格上涨。
相反，如果疫苗有效，疫病控制得当，生猪数量充足，价格则会相对稳定。
4. 政策因素政策因素对猪肉价格的波动也有一定的影响。
例如，当政府对猪肉进口进行限制时，供应可能会减少，价格上涨。
而当政府对猪肉养殖业提供优惠政策时，供应会增加，价格则可能下降。
5. 国际市场影响中国的猪肉市场也受到国际市场的影响。
进口猪肉的数量和价格波动都可能对国内市场产生一定的冲击。
国际市场的供求关系、货币政策、贸易战等因素都会对猪肉价格产生影响。
三、影响因素之间的相互影响上述影响因素并不是相互独立的，它们之间存在着复杂的相互关系。
例如，当生猪养殖规模扩大时，可能会导致饲料需求增加，从而推动饲料价格上涨；而饲料价格上涨又会影响到养殖户的投入成本，进而影响供应量。
猪肉市场分析供需关系与价格波动分析
猪肉市场分析供需关系与价格波动分析在中国，猪肉一直是主要的肉类食品之一，对于国内居民的日常生活起着重要的作用。
猪肉市场的供需关系和价格波动是一个关注的焦点，对于市场参与者、政府部门和经济分析师来说，了解猪肉市场的运行规律和价格波动趋势是至关重要的。
本文将从供需关系和价格波动两个方面对猪肉市场进行深入分析。
一、供需关系分析1.猪肉供给方面的影响因素猪肉供给方面主要受到以下几个因素的影响：首先，养殖规模。
猪肉市场的供给取决于养猪业的发展情况，大型养猪场的养殖规模对于市场供应具有重要影响。
其次，生产成本。
养殖业的生产成本包括饲料成本、养殖成本、人工成本等，成本的变化会对猪肉的供给产生影响。
再次，政策因素。
政府的相关政策对于猪肉市场的供给也起到一定的影响作用，如补贴政策、出口政策等。
2.猪肉需求方面的影响因素猪肉需求方面主要受到以下几个因素的影响：首先，人口因素。
人口的增长会带动猪肉需求的增加，特别是在人口密度较高的城市地区。
其次，经济因素。
经济发展水平的提高会带动人们对于高价肉类食品的需求增加。
再次，消费习惯。
不同地区的消费习惯对于猪肉需求的差异也有一定的影响。
二、价格波动分析1.价格波动的原因猪肉价格的波动主要受到以下几个因素的影响：首先，季节性因素。
猪肉市场受季节性供应的影响较大，春节前后是猪肉需求旺盛的时期，供需关系的变化使得价格波动较大。
其次，供给变动。
养殖规模的波动、生产成本的变动等因素都会对猪肉价格产生影响。
再次，价格预期。
市场对未来价格的预期也会对当前猪肉价格产生影响，预期价格的变动会引起市场参与者的买卖行为，从而推动价格的波动。
2.价格波动的影响猪肉价格的波动对于不同市场参与者和经济运行都会产生一定的影响：首先，对养猪业的影响。
价格波动会影响养殖场的盈利水平，高价格时养殖业获利增加，进一步刺激行业发展；低价格时，养殖业利润减少，可能导致一些小型养猪场倒闭。
其次，对消费者的影响。
高价格时，消费者的购买力受到压制，可能会选择其他替代品；低价格时，消费者对于猪肉的需求增加，对经济发展带来一定的促进作用。
猪肉价格波动影响因素与模型
猪肉价格波动影响因素与模型随着全球经济的发展和人民生活水平的提高，猪肉已经成为世界上最重要的肉类供应之一。
然而，猪肉市场的价格波动一直是一个备受关注的问题。
本文将探讨猪肉价格波动的影响因素，并介绍一些预测猪肉价格波动的模型。
一、供需关系猪肉价格会受到供需关系的影响。
当供应增加或需求减少时，猪肉价格往往会下降；相反，当供应减少或需求增加时，猪肉价格则会上涨。
供需关系的变化可能受到多种因素的影响，例如人口增长、经济状况、消费习惯的变化等。
二、饲料成本饲料成本是猪肉价格波动的重要因素之一。
饲料成本的波动会直接影响到养殖成本，进而影响到猪肉的市场价格。
主要影响饲料成本的因素包括气候变化、农产品价格、能源价格等。
三、疾病爆发猪肉价格还会受到猪瘟等疾病的爆发影响。
当疾病爆发导致猪肉供应减少时，市场上的猪肉价格通常会上涨。
因此，疾病对猪肉价格的波动具有重要的影响。
四、国际贸易政策国际贸易政策也可能对猪肉价格波动产生影响。
贸易壁垒的加强或取消都可能导致供应量或需求量的变化，从而影响猪肉的价格。
因此，国际贸易政策的变化需要被纳入猪肉价格波动的考虑因素之一。
模型部分：为了预测猪肉价格的波动，研究人员已经开发了一些模型，其中最常用的是时间序列模型和基于供需模型的回归分析。
一种常用的时间序列模型是ARIMA模型。
ARIMA模型是一种统计模型，可以对时间序列数据进行建模和预测。
它用于分析时间序列数据中的趋势、周期和季节性，并根据这些信息来预测未来的价格波动。
另一种常用的模型是供需模型的回归分析。
这种模型基于供需关系，通过考虑供给变量和需求变量之间的关系，来预测猪肉价格的波动。
例如，可以将猪肉价格作为因变量，饲料成本、消费者收入、国际贸易政策等作为自变量，建立回归方程，并通过该方程来预测猪肉价格的变动。
需要注意的是，以上模型都是基于历史数据和统计方法来进行预测的。
由于市场环境的不确定性和其他未被考虑的因素，模型的预测结果可能存在一定的误差。
影响猪肉价格的因素探索及实证分析
学 者 吕 宗 耀 指 “ 民 对 猪 肉 的 需 求 表 现 为 较 Ｈ 居 强 刚 性 ；把 生 猪 生 产 者 区 分 为 庞 大 的 农 民散 户 生 产 者 和 批 量 生 产 的 专 业 户 。 ” 者 刘 宇 光 认 为 “ 猪 生 学 生 产 门 槛 低 、 易 储 存 、 长 恢 复 时 间 长构 成 了 生 猪 价 不 生 格 周 期 性 波 动 的 内 存 原 因 。 ” 者 贾 涛 在 《 肉价 格 学 猪
上 涨 的原 Ｌ分 析 》 【认 ＿生猪 价格 波 动一 般 是 每 ４ 大 ｊ ｝ 为 ｜
现 ， 非 典 型 和 混 合 感 染 病 例 增 多 ， 些 疫 病 对 猪 群 且 这
不 仅 造 成 了 死 亡 ， Ｊ 现 了生 长 受 阻 、 孕 、 产 、 而 ＝ Ｌ 不 流
死 胎 等 症 状 ， 一 些 地 方 生 猪 存 栏 量 显 著 下 降 ， 至 使 甚
出现空栏 现 象 ， 养猪 业造 成 了 Ｆ 给 ｉ大 的 经 济 损 失 。 据 统 计 ， 上 海 市 毗 邻 的 苏 、 、 三 省 生 猪 存 栏 下 降 与 浙 皖 幅 度 较 大 ． 别 下 降 ｌ ．％ 、 ．％ 和 ６７ ， 而 导 致 分 】６ １ ９ ．％ 从 了 生 猪 市 场 价 格 上 扬 中 曰 农 业 大 学 杨 汉 春 教 授 描 述 ： … 些 严 萤 爆 发 此 病 的 地 区 猪 的 总 量 下 降 了 “ ６ ％ 。官 方 估 计 ， 超 过 １以 万 头 猪 在 这 场 疫 病 爆 发 ０ 有 中 死 和 被 销 毁 ” 总 之 。 病 从 影 响 生 产 和 影 响 消 。 猪
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影响猪肉价格的因素分析影响猪肉价格的因素分析1研究问题的背景在当前通货膨胀日益严重的情况下，各种物价飞涨，给人们的日常生活带来了极大地影响，生活中一些必需的物质也在涨，蔬菜肉的价格节节攀升，因此我觉得有必要研究一下究竟是什么因素在影响着这些必需品的价格，从而控制这些因素的上涨，使必需品的价格维持在一个比较稳定的水平上。
2研究的主要内容这里我选取了对人们生活影响较大的猪肉的价格，从城镇居民收入，猪的供给量，饲料价格，替代品鸡蛋的价格，猪肉供给量五个方面来研究，看看它们相不相关，是正相关还是负相关，有多大的影响程度，从而调节这些变量使猪肉的价格比较稳定，对人们的生活产生较小的影响。
关键词：猪肉价格3选取数据年份猪肉价格城镇居民收入饲料价格鸡蛋价格猪肉供给量1996 10.5 4838.9 1.5 7.8 3158 1997 12.2 5160.3 1.56 6.2 3596.3 1998 10.1 5425.1 1.49 5.5 3883.7 1999 7.5 5854 1.2 5.2 4005.6 2000 10.102 6280 1.4725 5.09 3966 2001 10.65 6859.6 1.394 5.3 4051.7 2002 10.23 7702.8 1.522 5.39 4123.1 2003 10.74 8472.2 1.6 5.25 4238.6 2004 13.76 9421.6 1.69 6.39 4341 2005 13.19 10493 1.8525 6.57 4555.3 2006 12.13 11759.5 1.868 6.22 4650.5 2007 18.81 13785.5 2.13 7.76 4287.82008 23.49 15780.8 2.62 7.84 4620.54建立模型将以上数据导入eviews,就可以建立以下equation其中y代表猪肉价格，x1表示城镇居民收入，x2代表饲料价格，x3代表鸡蛋价格，x4表示猪肉的供给量.Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/18/10 Time: 14:25Sample: 1996 2008Included observations: 13Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 9.157435 13.67733 0.669534 0.5220X1 0.000498 0.000541 0.919612 0.3847X2 10.25823 3.192247 3.213482 0.0124X3 -0.480361 0.861324 -0.557701 0.5923X4 -0.003689 0.002947 -1.251590 0.2461R-squared 0.946997 Mean dependent var 12.56938Adjusted R-squared 0.920496 S.D. dependent var 4.232883S.E. of regression 1.193522 Akaike info criterion 3.475417Sum squared resid 11.39596 Schwarz criterion 3.692706Log likelihood -17.59021 F-statistic 35.73401Durbin-Watson stat 2.510756 Prob(F-statistic) 0.000038表中除x2外，概率均大于0.05,说明其对y的影响不显著，必须对其进行修正，使其对y的影响显著。
经修正的结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/18/10 Time: 13:42Sample (adjusted): 1997 2008Included observations: 12 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 26.35190 5.296921 4.974946 0.0016D(X1) 0.003944 0.001651 2.388183 0.0483LOG(X2) 14.44949 3.661958 3.945836 0.0056D(X3) 1.445699 0.584070 2.475213 0.0425X4(-1) -0.006037 0.001353 -4.463471 0.0029R-squared 0.973597 Mean dependent var 12.74183Adjusted R-squared 0.958510 S.D. dependent var 4.373145S.E. of regression 0.890771 Akaike info criterion 2.900878Sum squared resid 5.554310 Schwarz criterion 3.102922Log likelihood -12.40527 F-statistic 64.53091Durbin-Watson stat 1.689968 Prob(F-statistic) 0.000013从表中可以看出，t检验的概率均小于0.05,此时的变量对y的影响是显著的，此模型才是可以用的。
还可以看出F检验的值也较大，所以拒绝原假设，总体的显著性成立。
可以得到下列模型：Estimation Command:=====================LS Y C D(X1) LOG(X2) D(X3) X4(-1)Estimation Equation:=====================Y = C(1) + C(2)*D(X1) + C(3)*LOG(X2) + C(4)*D(X3) + C(5)*X4(-1)Substituted Coefficients:=====================Y = 26.35189582 + 0.003943975368*D(X1) + 14.44948848*LOG(X2) + 1.44569861*D(X3) - 0.006037331562*X4(-1)5异方差检验（怀特检验）原假设HO:残差项不存在异方差备择假设H1：残差项存在异方差White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.975116 Probability 0.568784Obs*R-squared 8.666952 Probability 0.371165Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/18/10 Time: 14:44Sample: 1997 2008Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 9.592994 77.99697 0.122992 0.9099D(X1) 0.002316 0.002147 1.078821 0.3597(D(X1))^2 2.08E-07 8.06E-07 0.258446 0.8128LOG(X2) 1.659733 5.685647 0.291916 0.7894(LOG(X2))^2 -4.599365 6.490699 -0.708609 0.5297D(X3) 0.244016 1.178023 0.207140 0.8492(D(X3))^2 -0.637393 0.997492 -0.638995 0.5683X4(-1) -0.002380 0.037570 -0.063353 0.9535X4(-1)^2 -5.31E-08 4.56E-06 -0.011644 0.9914R-squared 0.722246 Mean dependent var 0.462859Adjusted R-squared -0.018431 S.D. dependent var 0.471484S.E. of regression 0.475809 Akaike info criterion 1.466105Sum squared resid 0.679182 Schwarz criterion 1.829785Log likelihood 0.203370 F-statistic 0.975116Durbin-Watson stat 2.734176 Prob(F-statistic) 0.568784从表中可以看出怀特检验的概率均大于0.05,所以接受原假设，说明残差项不存在异方差。
6自相关检验（LM检验）Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 0.263214 Probability 0.778599Obs*R-squared 1.143077 Probability 0.564656Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/18/10 Time: 14:47Presample missing value lagged residuals set to zero.Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -0.468137 6.037956 -0.077532 0.9412D(X1) 0.000289 0.001901 0.152218 0.8850LOG(X2) -0.725187 4.286532 -0.169178 0.8723D(X3) -0.223479 0.730846 -0.305781 0.7721X4(-1) 0.000139 0.001539 0.090647 0.9313RESID(-1) 0.116150 0.542063 0.214274 0.8388RESID(-2) -0.416195 0.575909 -0.722675 0.5023R-squared 0.095256 Mean dependent var -2.09E-15Adjusted R-squared -0.990436 S.D. dependent var 0.710589S.E. of regression 1.002519 Akaike info criterion 3.134108Sum squared resid 5.025226 Schwarz criterion 3.416970Log likelihood -11.80465 F-statistic 0.087738Durbin-Watson stat 1.851760 Prob(F-statistic) 0.994924从表中可以看出，检验之后的概率均大于0.05,接受原假设，说明残差之间不存在二阶自相关，通过了LM检验。