季节因素的影响.doc

不考虑季节因素影响的时候，采用最小二乘法估计出来的方程如下：
yt=57.15*t+2731.01（1-1）
（4.01）（11.55）
R2=0.3824，F=13.1016
（1-1）式
（1-1）式的F统计量和T检验值都很显著，但是拟合优度不显著趋于1，所以该方程拟合的不好。因此，我们要考虑季节因素的影响，引入虚拟变量重新估计回归模型：
yt=a+b*t+c*D2+d*D3+e*D4+c1*（D2*t）+d1*（D3*t）+e1*（D4*t）+µi
其中D2、D3、D4为引入的虚拟变量：

1,夏季
D2=
其它

1，秋季
D3=
其它

1，冬季
D4=
其它
则有
yt=2524.93+41.74*t-154.45*D2+145.78*D3+
（17.84）（4.50）（-0.75）（0.69）
1305.34*D4+17.62*（D2*t）+4.70*（D3*t）+6.52*（D4*t）
（5.99）（1.34）（0.36）（0.50）
R2=0.9506，F=55.0137
（1-2）式
由c、d、e、c1、d1、e1的t检验值可知，只有e的检验值显著的不等于0，其它参数并非显著的不等于0，显示两个时期的结果只受D4的影响，重新估计的函数为
yt=49.73*t+1290.91*D4+2515.86（1-2）
（10.63）（14.79）（32.03）
R2=0.9366，F=184.9359
（1-3）式
对比1-1和1-3式，拟合优度、F统计量、t检验值都有明显的改善，说明引入虚拟变量D4是正确的，即冬季对煤炭的销售量存在很大的影响。