分分析，并取第一主成分与杭州市93号汽油价格利用eviews软件进行线性回归分析，进而达到两者之间的函数关系并分析此定价机制的合理性。
4.2问题二的分析
在经济发展进程中，无论是GDP的变化还是能源的使用情况都是有一定规律，回归拟合的思想相当于找各变量的变化规律，并将它们之间的规律在假设的基础上具体化，规律具有普遍性和广泛的适用性，因此要建立的模型应使研究对象沿着这个普遍存在的规律变化，这也是事物本身的变化规律。因此本文的模型可以服务于成品油的合理定价。具体方法如下： 1．根据实际情况查找出影响我国国内油价变化的因素，根据当地的油价具体情况找出对油价影响较大的尽可能多的影响因素作为主要研究对象； 利用模型一的回归思想，去除相关性较低的变量，用多元线性回归的方式找到油价与各影响因素的综合关系；
2.研究各影响因素关于时间的变化规律，选用合理的函数模型来描述这种变化关系；
3.将各影响因素随时间的变化规律上述的综合关系中求解，获得理论上的平均成品油价格；
4.结合近年油价的调整，依据所求的平均油价确定合理的油价范围；用Eviews软件对两大影响因素做回归分析，找到其与成品油油价之间的函数关系；
5.当市场油价波动超过我们所求范围时，政府通过适时地宏观调控使油价及时回到合理的变化范围内。
随着经济的快速发展，我们对能源的需求量逐渐增加，而可再生能源储量却日益减少，因此政府因积极引导企业充分合理地利用有限的资源，积极开发新能源以缓解油价持续上涨的危机
4.3 结合模型一和模型二及国家发改委《石油价格管理办法（试行）》全文，给发改委提出合理的成品油定价机制。
五、模型一的建立与求解
5.1多元线性回归模型
用x1表示WTI原油价格，x2Brent原油价格，x3OPEC原油价格。根据eviews操作得到WTI，Brent，OPEC原油价格的。如图5.1所示 ，国际三大原油产地的原油价格在2007年——2008年直线上升，但是在2008年有大幅度的下降，这可能与当时的国际环境有关，或者与08金融危机有关。从2009年——2011年国际三大原油产地的价格波动上升。在2011年有小幅度的下降。国际原油价格的变动很有可能会影响到国内油价的变动。三大原油产地的变换幅度基本相同，变换趋势也很明显，对研究国内油价的变动有一定的借鉴意义。
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图5.1国际三大原油产地原油价格趋势图
由于资料查找限制，本文只查找到2007年——2011年每个月杭州93汽油的价格。因此本文把各个月变动的国际市场原油价格进行了加权平均，得到以月为单位的国际市场原油价格。用Y表示杭州93汽油的价格，用eviews得到关于Y的趋势图。如图5.2所示，从2007——2011年杭州93汽油的价格波动中直线上升，但是在2008年有很大幅度的波动。可能也受到金融危机的影响，这种变化与国际原油市场的变化大致相同。很有可能受到国际原油市场的影响，与国际原油市场的价格很可能存在线性相关关系。
图5.2杭州93汽油价格的趋势图
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因此，根据国际市场原油价格和杭州是93汽油的价格，建立多元线性回归模型 2n （5.1）yi?b0?b1x1i?b2x2i?···+bkxki??i i?1,……其中yi是杭州93汽油的价格，xki是国际市场原油的价格，?i是随机干扰项。 下面是采用最小二乘法估计参数，使残差平方和达到最小。
?i) ?ei2??(yi?y2 ??（yi?b0?b1xi1?bx2i··· bkxki）=最小 （5.2） 22因此参数应该为下列方程组的解 ???ei2??b?x?b?x……b?x)=0???(?2)?(yi?b011i22ikki??b0??e2?i??b?x?b?x……b?x)x=0 （5.3） ????(?2)?(yi?b011i22ikki1i??b1??……???ei2??b?x?b?x……b?x)x=0??(?2)?(yi?b011i22ikkiki??b?k?即： ??b?x?b????yi?nb01?1i2?x2i?……+bk?xki???x2?b????x1iyi?bx?b0?1i1?1i2?x1ix2i?……+bk?x1ixki??2??xx?b??x?bx（5.4） ??x2iyi?b0?2i1?2i1i2?2i?……+bk?x2ixki ??……2?xy?b??xx?b??x?bxx?……+bx?kii0?ki1?ki1i2?ki2ik?ki??若定义矩阵
xk?1?1 x11 x2 ... ?y1?1?1 x x ... x??y?1222k?2Y=?2? X=?
?……??…?????y1 x x ... x?n?n?11nn2k?nn?(k?1)?
???b?e1?0???e????b1?2? ?B=e= ???…??…????b???en?n?1?k?(k?1)?1
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则正规方程组（5.4）可以用矩阵表示成：
? X'Y?(X'X)B所以参数的最小二乘估计为：
??(X'X)?1X'Y （5.5） B利用eviews得到多元回归方程为：
Y??0.067142X1?0.125493X2?0.203874X3?5.619304 (5.6) 对模型进行拟合度检验： R2??i?y)?(y22?(y?y)i=0.530957 R2?1?n?1(1?R2)=0.505830 n?k?1当R2?1，R2?1时，?ei2?0，因此R2,R2越接近于1，表明模型的拟合优度越高。此题的R2,R2都大于0.5，说明模型的拟合优度相对来说较好。 模型的显著性检验： 假设H0：b1?b2?…=bk?0 统计量F??i?y)/k?(y2i2?e/(n?k?1)~F(k,n?k?1) 对于显著性水平?=0.05，查F分布表得到临界值F?=2.76
F=21.13071>F?
则拒绝原假设，即回归系数中至少有一个现住地不为0，此时可认为模型的
线性关系是显著的。 解释变量的显著性检验： 假设H0：bi=0
??bb统计量t?ii~t(n?k?1) ?)S(bi再假设H0成立的情况下，
?bt?i~t(n?k?1) ?)S(bi对于给定的显著性水平?=0.05，t?/2=1.671
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tx1=5.339613>t?/2 tx2=2.129941>t?/2 tx3=3.466998>t?/2 则拒绝原假设，认为bi显著地不等于0，xi对y有显著影响。 对模型进行BG自相关检验：
对于模型Y?b0?b1x1t?b2x2t?……+bkxkt??t （5.7） 设自相关形式为?t??1?t?1??2?t?2+……?p?t?p?vt （5.8） 假设H0：?1??2?……?p?0，即不存在自相关
利用OLS法估计模型，得到残差序列et，将et关于所有解释变量和残差的滞后值et?1,……et-p进行回归，并计算出辅助回归模型的判定系数R2,在大样本情况下，渐进地有nR2~?2(p)，因此对于显著性水平?，若nR2大于临界值，则拒绝原假设H0。
根据eviews得到nR2=48.72531，p=0.0000，模型存在一阶自相关，因此用广义差分法对模型进行修正，得到模型为
Y??0.014688x1?0.010266x2?0.0326626x3?6.264915?0.957857AR(1) (5.9) 对模型进行拟合度检验： R2??i?y)?(y22?(y?y)i=0.957857 R2?1?n?1(1?R2)=0.954736 n?k?1R2,R2都接近于1，说明模型的拟合优度非常好。 模型的显著性检验：对于显著性水平?=0.05，查F分布表得到临界值F?=2.76，
F=306.8393>F?，模型的线性关系是显著的。
解释变量的显著性检验：对于给定的显著性水平?=0.05，t?/2=1.671，txi都大于t?/2，认为bi显著地不等于0，xi对y有显著影响。
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