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1、我国采矿业龙头企业利润因素分析 内容摘要：本文是根据我国采矿业的现状，想从计量经济学的角度来验证一下是否产品销售收入，资产总计，全年从业人员平均人数对利润总额的影响。因此，在模型中引入3个变量：产品销售收入，资产总计，全年从业人员平均人数关键词：产品销售收入 资产总计 全年从业人员平均人数 利润一、 导论采矿业是指煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业、其他采矿业（采用新标准国民经济行业分类标准 GB/T 47542002）二、 模型设定.根据经济学理论本该把模型设定为：Y =C+U其中：Y : 利润总额(千元)X1:产品销售收入(千元)X2:
2、 资产总计(千元)X3: 全年从业人员平均人数(人)数据如下2005年0103月采矿业龙头企业基本情况（按产品销售收入排序）单位:千元名次产品销售收入资产总计利润总额全年从业人员平均人数（人）129399450912801002003781089295213690930492283907238490611643670817040759320417349012684459713503300298030189001555055276534161313762805884558652394103768749060000098933749956603025876022325302927884171250
3、21993070248088010089936107125848652272266624310327882017470440228310137684资料来源：中经网数据中心三、 参数估计将原始模型简化为：Y =C+U用Eviews估计结果为： Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/07/05 Time: 19:09Sample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-398461.3470822.2-0.846310
4、0.4298X10.8459040.08396810.074150.0001X2-0.0392770.028850-1.3614010.2223X3-14.359875.345114-2.6865420.0362R-squared0.989692 Mean dependent var4562896.Adjusted R-squared0.984538 S.D. dependent var5769938.S.E. of regression717469.5 Akaike info criterion30.09402Sum squared resid3.09E+12 Schwarz criteri
5、on30.21506Log likelihood-146.4701 F-statistic192.0245Durbin-Watson stat2.290820 Prob(F-statistic)0.000002四、 检验及修正1经济意义检验从上表中可以看出，x1符号与先验信息相符，所估计结果没有与经济原理向悖，说明具有经济意义。X2,X3待检验。2统计推断检验从回归结果可以看出，模型的拟和优度非常好（R2=0.989692），F统计量的值在给定显著性水平=0.05的情况下也较显著，但是X2、X3的t统计值均不显著（X2、X3的t统计量的值的绝对值均小于3），说明X2、X3这两个变量对Y的影响不
6、显著，或者变量之间存在多重共线的影响使其t值不显著。3计量经济学检验（1）多重共线性检验 检验修正：采用逐步回归法对其进行补救Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/05/05 Time: 19:53Sample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-620266.1636943.2-0.9738170.3626X10.8721800.1145977.6108600.0001X2-0.0581500.038450-1
7、.5123430.1742R-squared0.977292 Mean dependent var4562896.Adjusted R-squared0.970804 S.D. dependent var5769938.S.E. of regression985891.8 Akaike info criterion30.68381Sum squared resid6.80E+12 Schwarz criterion30.77458Log likelihood-150.4190 F-statistic150.6332Durbin-Watson stat2.277256 Prob(F-statis
8、tic)0.000002X2的T检验值不显著，故删去。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/05/05 Time: 19:55Sample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-794396.0392181.0-2.0255850.0824X10.7398640.03322022.271720.0000X3-16.131835.491156-2.9377840.0218R-squared0.986508 Mean
9、dependent var4562896.Adjusted R-squared0.982653 S.D. dependent var5769938.S.E. of regression759947.7 Akaike info criterion30.16321Sum squared resid4.04E+12 Schwarz criterion30.25399Log likelihood-147.8161 F-statistic255.9104Durbin-Watson stat1.485457 Prob(F-statistic)0.000000X3系数为负，与经济意义不符，故删去。模型修改为
10、如下形式： Y=C+X1+新模型估计结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/07/05 Time: 19:16Sample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1286484.495671.8-2.5954340.0318X10.7103910.04426616.048100.0000R-squared0.969873 Mean dependent var4562896.Adjusted R-squared0.
11、966107 S.D. dependent var5769938.S.E. of regression1062249. Akaike info criterion30.76653Sum squared resid9.03E+12 Schwarz criterion30.82705Log likelihood-151.8327 F-statistic257.5415Durbin-Watson stat2.308206 Prob(F-statistic)0.000000(2)异方差检验 检验：利用QUANDT检验法检验模型是否存在异方差。Dependent Variable: YMethod: L
12、east SquaresDate: 06/05/05 Time: 20:05Sample: 1 4Included observations: 4VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1204487.3762374.-0.3201400.7792X10.7774030.9252250.8402320.4892R-squared0.260899 Mean dependent var1916096.Adjusted R-squared-0.108652 S.D. dependent var1142846.S.E. of regression
13、1203331. Akaike info criterion31.14594Sum squared resid2.90E+12 Schwarz criterion30.83909Log likelihood-60.29188 F-statistic0.705990Durbin-Watson stat2.158508 Prob(F-statistic)0.489217Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/05/05 Time: 20:08Sample: 7 10Included observations: 4VariableCoef
14、ficientStd. Errort-StatisticProb. C-1297256.923708.5-1.4044000.2954X10.7127350.05489912.982630.0059R-squared0.988273 Mean dependent var8639672.Adjusted R-squared0.982410 S.D. dependent var7797801.S.E. of regression1034210. Akaike info criterion30.84303Sum squared resid2.14E+12 Schwarz criterion30.53
15、617Log likelihood-59.68605 F-statistic168.5487Durbin-Watson stat3.049667 Prob(F-statistic)0.005881求F统计量：F=e22/e12=2.90E+12/2.14E+12=1.35514查F分布表，给定显著性水平0.05，F0.05（4，4）=4.111.35514，则接受H0， 发现该模型不存在异方差。（3）一阶自相关检验 检验：从模型设定来看，没有违背D-W检验的假设条件，因此可以用D-W检验来检验模型是否存在一阶自相关。查表,由DW=2.308206，在0.05显著性水平下，dl=0.879,du=1.320，du=1.320DW=2.3082064-du=2.68,表明不存在一阶自相关。 （4)确定模型由于该模型的回归结果、t值以及F统计值均显著，且不存在计量经济学问题，因此最后定型为此：Y=-1286484+0.710391X1+u 五、对模型的经济解释及存在的问题 Y=-1286484+0.710391X1+u。从该模型中我们可以看出：销售收入与利润之间是正相关关系；当销售收入为0时，利润为负；当销售收入增加一个单位，利润将增加0.710391个单位。因而我们所估计的模型与经济现象是相符的。
