(河北经贸大学研究生学院，河北 石家庄 050061)
摘 要：文章通过对影响钢铁需求量的几个变量进行协整检验，说明它们之间存在长期协整的关系，由此进一步建立误差修正模型，利用该模型对钢材需求量进行了预测。
关键词：钢材需求量；单位根检验；协整检验；误差修正模型；中国
中图分类号：tg142(2)  文献标识码：a  文章编号：1007—6921(2008)06—0320—02

钢铁工业是国民经济中的基础产业，是我国实现工业化、城市化的必要保证。自20世纪90年代以来，我国钢铁工业得到了快速发展。目前，我国无论是钢产量还是钢材消费量，都居世界第一位，特别是自 1996 年以来我国钢产量已连续7年保持世界第一。2002 年我国人均钢产量达到141，首次超过了世界人均钢产量(138kg)的水平［1］。可见，我国已成为名副其实的钢铁大国，在全球钢铁产业及钢材市场占有举足轻重的地位。钢材素有“工业粮食”之称，但是这并不意味着要一味地去追求其产量的扩张。钢铁工业的发展既影响到它自身的投资与发展，也影响到诸多上下游产业以至国民经济全局。由此可见，在市场经济条件下，要实现钢铁工业的可持续发展，必须重视对钢材市场需求规律的研究，按照市场需求有的放矢地进行数量扩张。

近年来，有许多经济学家开始采用建立计量模型分析和预测我国的钢材市场需求，并取得了不错的效果。chen、clements、roberts and weber［2］利用我国gdp、货币供给、投资、物价水平和钢材需求数据之间的历史相关性，采用 bvar模型来预测中国钢材市场需求。高铁梅、孔宪丽等［3］通过建立钢铁工业与其主要下游行业之间的向量自回归模型(var)，利用脉冲响应函数和方差分解技术分析了各下游行业的冲击对钢铁行业的传递效应以及下游行业各自对钢铁行业的贡献程度，初步探讨钢材市场的长期需求规律。

本文在分析这些研究成果的基础上，总结归纳出影响钢材市场需求量的因素，进而利用这些因素建立影响钢材需求量的指标。由于经济不断增长的趋势使大多数经济变量序列非平稳，而直接用非平稳经济变量建立回归模型会带来虚假回归问题。因此，本文首先对影响钢铁消费量的变量进行了平稳性的检验，发现它们的确呈现出非平稳的性质。进而采用计量模型中针对非平稳变量的协整理论，对影响我国钢材需求量的变量进行了协整检验，并进一步建立误差修正模型，对2006～2010年的钢材需求量做出了预测。
1 理论与方法
1.1 单整检验

检验时间序列的平稳性,则需要检验其是否含有单位根。当时间序列含有单位根时,它就是一个非平稳时间序列。时间序列单位根的检验方法较多,常用的是adf检验。对时间序列的一阶差分进行如下回归：

740)this.width=740" border=undefined>

其中,εt为白噪声,Δ为差分算子,α为常数项,t为趋势因素。并做假设检验:h0∶β=0。h1∶β<0,如果接受h0,意味着序列xt包含单位根,即xt是非平稳的;拒绝h0意味着是xt平稳的。
1.2 协整检验

协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。非平稳经济变量间存在的长期稳定的均衡关系称作协整关系。

关于协整关系的检验与估计, 目前有许多具体的技术模型, 如两步法、johansen 极大似然法、频域非参数谱回归法等。对于单方程系统, 两步法具有许多优点, 只需用ols估计,且操作十分简单明了。由于本文考察的是二维随机向量的协整性,所以采用两步法进行协整检验。这一方法由恩葛尔和granger在1987 年提出,其基本步骤如下:
1.2.1 用ols 法对下列方程进行估计:
yt=β0+β1x1t+β2x2t+……+βpxpt+ut(2)

得到估计方程的残差序列:
u^t=yt-β0-β1x1t-β2x2t-……-βpxpt(3)
1.2.2 对残差进行平稳性检验,如果平稳,则表明变量序列，y1，x1t,x2t…xpt间存在协整关系或长期均衡关系。如果是单位根过程(非平稳),则变量间不存在协整关系［4］。
1.3 误差修正模型

根据格兰杰(granger)定理，如果若干个非平稳变量存在协整关系，则这些变量必有误差修正模型存在。假定各变量是一阶单整的，则其一般形式如下所示：
Δyt=c(l)Δyt+d(l)Δxt+ρ2ecmt-1+εy,t(4) 

其中c(l)、d(l)是滞后算子，ecm是误差修正项。

在误差修正模型中，被解释变量的波动可以分为两部分：一部分是短期波动，由各差分项来反映。一部分是长