计量经济学 多元线性回归.doc

影响我国居民消费水平相关因素的分析一、研究的目的要求随着经济的飞速发展，尤其进入21世纪以来,甚至在全球经济陷入困惑泥潭的时候,中国经济始终保持着高速增长,居民的消费水平也逐步攀升。一个地区的经济发展与其居民的消费需要息息相关,对经济的稳定增长起着推动作用,因此在国际经济增长速度放缓的情况下,扩大内需,增加居民消费就成为了拉动经济增长的主要动因和最终力量。本文用计量分析的方法，实证研究了影响居民消费水平相关因素。发展经济就应该紧紧抓住消费,而消费水平的高低受多种因素的制约, 根据西方经济学中凯恩斯消费理论可以得知消费水平受到居民收入水平等多种因素的影响,而这些因素究竟都是如何影响着消费水平呢?为了研究影响居民消费水平的主要因素，分析和预测中国居民消费水平未来的发展趋势，需要建立计量经济模型。二、模型设定为了对我国居民消费水平有更进一步的了解，本论文是对影响居民消费水平的主要因素进行OLS回归分析，并找出影响因素与其之间的关系。1.影响因素的选择影响我国居民消费水平的因素有很多。经过一系列的分析，影响我国居民消费水平的主要因素有居民消费水平（Y）、国内生产总值（X2）、城镇居民人均消费支出(X3)、卫生机构数（X4）。2.模型设定及估计为此设定了如下对数形式的计量经济模型：Y = 1+2X2+3X3+4X4+C其中：Y居民消费水平（元）X2国内生产总值（亿元）X3城镇居民人均消费支出(元)X4卫生机构数（个）3、模型数据的选取本文所用数据为影响我国居民消费水平相关因素的19782005年的时间序列,来源于中国统计年鉴，所设计模型的样本容量为28个,以下为收集到的数据：表1 1978-2005年居民消费水平及其相关数据年份居民消费水平(按当年价格计算元)Y国内生产总值X2(亿元)城镇居民人均消费支出(元)X3卫生机构数(个)X419781843645.21399.9616973219792084062.58424.9617514219802384545.62485.7618055319812644891.56517.4419012619822885323.35592.0819343819833165962.65660.1219601719843617208.05744.3619825619854469016.03889.56200866198649710275.18998.88203139198756512058.621215.84204960198871415042.821506.99205988198978816992.321921.05206724199083318667.821983.86208734199193221781.502388.772092361992111626923.482830.62204787199313933533.923777.431935861994183348197.865181.301917421995235560793.736253.681900571996278971176.596736.093225661997300278973.036853.483150331998315984402.287054.093140971999334689677.057517.813009962000363299214.558016.9132477120013869109655.208099.6333034820024106120332.708988.4830603820034411135822.819636.2429132320044925159878.301898.8529754020055463183217.422059.01298997为了更好的利用Eviews研究我国居民消费水平与这些因素的关系，特做以居民消费水平（Y）关于国内生产总值（X2）、城镇居民人均消费支出（X3）、和卫生机构（X4）的散点图。图表如下：图1 散点图相关性分析：从散点图可以看出居民消费水平（Y）和国内生产总值（X2）及卫生机构数（X4）大体呈现为线性关系，而城镇居民人均消费支出（X3）呈现水平略带上升趋势的波动，则不一定呈线性关系。图2 居民消费水平与各变量的变化趋势由折线图可以看出X2和X4总体趋势成逐年增长，在1993-1997年间波动较大，说明很有可能呈线性关系。而X2增长并不显著，几乎呈水平波动，说明变量之间不一定是线性关系。 表2 相关系数矩阵由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，从表中可以分析，Y和X2的相关系数最为明显，而X2和X4,X3和X4之间都大于0.8,说明变量间确实存高度相关。而X3与Y、X2、X4的相关度相对较低。可探索将模型设定为以下模型：Y=1+2X2+3lnX3+4X4+C三、估计参数假定所建立模型及随机扰动项c满足古典假定，利用Eviews软件做简单的线性回归分析，得到如下表的回归模型：OLS回归结果从主要指标分析可见，可决系数为0.9914，模型拟合很好。F统计量为926.30，说明=0.05水平下回归方程整体上是显著的，模型对影响居民消费水平的主要因素的解释程度高达99.1%，t检验结果表明，国内生产总值（X2）、城镇居民人均消费支出（X3）对居民消费水平的影响非常显著。根据上图中的数据，模型估计结果为：Y = -1724.24111635 + 0.0263223573591*X2 + 254.522577666*LNX3 + 0.00125981489852*X4（285.6236） （0.0011） （44.3587） （0.0012）t = (-6.0368) (23.9835) (5.7378) (1.0682)=0.991437 = 0.990367 DW=2.297635四、模型检验1.经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的条件下，当我国国内生产总值每增长1%，我国居民消费水平会增长0.0263%；在假定其他变量不变的情况下，我国城镇居民人均消费支出每提升1%，我国居民消费水平会增长254.5226%；在假定其他变量不变的情况下，卫生机构数每提升1%，我国居民消费水平会增长0.0013%。这与经济学的意义相符。2.统计检验1）拟合优度：由表中的数据可以得到=0.991437，修正的可决系数为=0.990367，这说明模型对样本的拟合很好。2）F经验：针对H0：2=3=4=0，给定显著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=24的临界值F（3,24）=3.01，回归结果中的F=926.2987,由于F=926.2987 F(3,24)=3.01，应拒绝原假设H0: 2=3=4=0.说明回归方程显著，即“国内生产总值”、“城镇居民人均消费支出”、“卫生机构数”这三个变量联合起来对“居民消费水平”的影响是显著的。3）t经验：分别针对H0： =0（j=1,2,3,4），给定显著性水平=0.05，查t分布表的自由度为n-k=24的临界值t/2（n-k）=2.064，由统计结果可得