煤炭的价格波动论文范文

本站小编为你精心准备了煤炭的价格波动论文参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

1利用模型分析陕西煤炭价格波动对区域GDP的影响

（1）平稳性检验。为了对序列进行分析，首先进行平稳性检验，本文采用eviews7软件，通过取对数对序列进行平稳性检验。检验结果见表2。从表2可以看出，变量lnPcoal的ADF值为－2．75546，小于在10％置信水平下的临界值－2．69044，说明lnPcoal的原序列是平稳的，即I（0），变量lnGDP的ADF值为－2．691100小于在10％置信水平下的临界值－2．690439，说明原始序列平稳，即I（0），可以对两个序列进行回归分析。

（2）建立回归模型。本文通过对两个变量取对数建立回归模型：LnGDP＝a＋bLnPcoal利用最小二乘法对回归模型参数计算求得样本的回归模型为：LnGDP＝4．133＋0．1310LnPcoal模型表明，煤炭价格增加1％，工业GDP指数上升0．1310％。

（3）回归模型的拟合优度检验。虽然建立了样本的回归模型，但是还需要对解释变量煤炭价格变异对被解释变量工业GDP的变异解释进行检验。R2＝ESS／TEE＝1－RSS／TSS称为可决系数，通常用来判断回归线的拟合优度。若R2＝1，表示回归模型完全解释了被解释变量的变异；若R2＝0，则表示被解释变量与解释变量之间无线性关系。其中：TSS（totalsumofsquares）是真实的被解释变量围绕其均值的总变异；ESS（explainedsumofsquares）是估计的被解释变量围绕其均值的变异，是由解释变量解释的部分；RSS（residualsumofsquares）是被解释变量变异未被解释的部分。如果选择的回归模型能很好的拟合样本数据，则ESS远大于RSS，如果回归模型对样本数据拟合不好，则RSS远大于ESS。由于ESS远大于RSS，说明工业GDP的波动可以由煤炭价格解释99．998％，所建立的线性回归对样本的拟合度很好。

（4）回归方程显著性检验。对回归方程显著性检验最常用的检验是F检验，F值越大，越有理由拒绝原假设H0：b＝0，接受备择假设H1：b≠0。根据F＝ESS／（RSS／（T－2））求得F＝338．0238／（0．0079／（15－2））＝556241．6962。通过查阅F分布临界值表可知，a＝0．005临界值为11．37。由于F值大于F分布临界值，所以拒绝煤炭价格系数为0的原假设，接受备择假设。

（5）因果关系检验。煤炭价格和工业GDP之间存在相关关系，但是到底谁是因，谁是果，还需要进行因果关系检验。格兰杰检验是检验序列之间因果关系的常用方法。本文通过格兰杰因果关系检验，检验结果见表3。检验结果显示：在5％显著水平下，lnGDP不是lnPcoal格兰杰的原因的假设被拒绝，lnPcoal不是lnGDP格兰杰原因的假设也被拒绝。因此表明煤炭价格和工业GDP之间具有稳定的因果关系，而且互为因果。

2结论

利用1998年－2012年陕西煤炭价格和工业GDP数据建立了回归模型LnGDP＝4．133＋0．1310LnPcoal，通过拟合优度检验和方程的显著性检验表明，所建立的回归模型很好的拟合了样本数据。回归模型也通过了显著性检验，通过格兰杰因果关系检验表明，煤炭价格和工业GDP之间是互为因果关系。

作者：李鲜玲张大田雷翠玲单位：陕西能源职业技术学