摘要：近年来各国先后制定了相应的汽车尾气排放法规并且越来越严格，通过优化来降低辛烷值的损失量，提高汽油产品经济效益。对某石化公司积累的大量数据进行分析，寻找关键性主要变量，通过动态聚类法中的K-Means聚类算法对涉及的变量聚类，得出聚类中心，然后对所得的40个代表性变量做斯皮尔曼相关性检验，在一定的显著性水平下筛选出最具代表性的22个主要变量，将其作为建立预测模型的关键性主要变量。选择通过建立联立方程模型来模拟影响辛烷值损失各变量之间的多向因果关系。根据主要变量筛选出适合的内生变量及外生变量，建立关于辛烷值损失、汽油辛烷值和硫含量的联立方程组模型。利用三阶最小二乘法对联立方程组进行检验估计，得出联立方程参数。最后对所得联立方程进行拟合优度检验和残差检验。

关键词：辛烷值、联立方程式、内生变量、外生变量、残差。

一、建立联立方程模型

1.1变量分析与选取

由于本文主要研究影响辛烷值损失的影响因素预测，包含原料性质、产品性质、待生吸附剂性质、再生吸附剂性质以及操作变量，其之间相互影响，相互关联，故依据问题二关键因素的筛选，选取原料硫含量S0与原料饱和烃含量T代表原料性质代理变量;汽油硫含量S1作为产品性质的代理变量。汽油中辛烷值R以及18个操作变量为外生变量。

1.2模型建立

设联立方程计算经济学模型的结构式模型如下：

BY+ΓX=N

其中Y表示内生变量，X表示先决变量，N表示随机干扰项，B表示内生变量的结构参数，Γ表示先决变量的结构参数。……