计量经济学调查报告

大学生月消费支出调查报告大学生月消费支出调查报告 一 引言一 引言 在当前尚且低迷 尚未完全复苏的经济环境下 消费问题被大家广泛关注 物价的连续上 涨 直接反映了社会的消费和需求问题 当前的消费市场中 大学生作为一个特殊的消 费群体正受到越来越大的关注 由于大学生年龄较轻 群体较特别 他们有着不同于社会 其他消费群体的消费心理和行为 一方面 他们有着旺盛的消费需求 另一方面 他们尚 未获得经济上的独立 消费受到很大的制约 消费观念的超前和消费实力的滞后 都对他 们的消费有很大影响 特殊群体自然有自己特殊的特点 同时难免存在一些非理性的消费 甚至一些消费的问题 为了调查清楚大学生的消费情况 我决定在身边的同学中进行一次 消费的调研 对大家的消费进行归宗和分析 二 理论综述二 理论综述 我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析 并从周围同学搜集相关数据 建立模型 对此进行数量分析 影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下 1 学习支出 2 消费收入 3 生活支出 三 模型设定三 模型设定 Y 每人每月消费支出 X1 学习支出 X2 消费收入 X3 生活支出 四 数据搜集四 数据搜集 1 1 数据说明 数据说明 我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查 再用计量经济学的知识分析其影响因 素 2 数据的搜集情况数据的搜集情况 单位 元 人 数 每人每月消 费 支出Y 学习支出 X1 消费收入 X2 生活支出 X3 1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 149001401000760 15710150800560 五 模型的估计与调整 模型的估计与调整 1 1 模型的参数估计及其经济意义 统计推断的检验模型的参数估计及其经济意义 统计推断的检验 用 OLS 方法估计得 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 11 08 10 Time 18 50 Sample 1 15 Included observations 15 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C2 2670852 7407440 8271790 4257 X11 0028640 01324975 694920 0000 X2 0 0140950 011071 1 2731980 2292 X31 0153560 01407272 155330 0000 R squared0 999941 Mean dependent var796 0000 Adjusted R squared0 999925 S D dependent var300 6849 S E of regression2 595570 Akaike info criterion4 968668 Sum squared resid74 10681 Schwarz criterion5 157481 Log likelihood 33 26501 F statistic62623 78 Durbin Watson stat0 894106 Prob F statistic 0 000000 Y 2 267085043 1 002863576X1 0 01409509937X2 1 015356088X3 2 7407 0 0132 0 0111 0 0141 t 0 8272 75 6949 1 2732 72 1553 R2 0 9999 F 62623 78 n 15 统计检验如下 1 拟合优度 由上可知 R2 0 9999 说明模型对样本的拟合很好 2 查 F 分布表得 3 59 3 59 可以看出 F F 62623 78 3 59 3 59 说明回归方程显著 即 学习支 出 消费收入 生活支出 对 每人每月消费支出 有显著影响 3 t 检验 X1 X3的 p 值等于0 0000 这表明 X1 X3 对 Y 有显著性影响 X2的 p 值等于 0 2292 X2 不显著 故我们对上述模型进行计量经济学的检验 并进行修正改进 2 2 计量经济学检验计量经济学检验 3 1 多重共线性检验 X1X2X3 X1 1 000000 0 123133 0 024588 X2 0 123133 1 000000 0 981034 X3 0 024588 0 981034 1 000000 由上表可以看出 解释变量 X1与 X2 X1与 X3 相关系数较小 X2与 X3 的相关系 数都较大 可见存在多重共线性 下面我们用逐步回归法进行修正 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 22 10 Time 17 40 Sample 1 15 Included observations 15 VariableCoefficie nt Std Errort StatisticProb C1 8556022 7911600 6648140 5187 X10 9942450 01168085 126090 0000 X30 9976940 002423411 76110 0000 R squared0 999933 Mean dependent var796 0000 Adjusted R squared0 999922 S D dependent var300 6849 S E of regression2 661886 Akaike info criterion 4 972804 Sum squared resid85 02767 Schwarz criterion5 114414 Log likelihood 34 29603 F statistic89312 68 Durbin Watson stat1 135934 Prob F statistic 0 000000 Y 2 267085043 1 002863576X1 0 01409509937X2 1 015356088X3 2 7407 0 0132 0 0111 0 0141 t 0 8272 75 6949 1 2732 72 1553 R2 0 9999 F 62623 78 n 15 修正后的方程 Y 1 855602386 0 9942445531X1 0 9976942247X3 2 7912 0 0117 0 0024 t 0 6648 85 1261 411 7611 R2 0 999933 F 89312 68 n 15 修正后的参数的 t 值都已经比较显著 且 F 值也有了一定的增加 故不再删除变量 选择 此模型为修正后的模型 由模型得出 大学生每人每月的消费支出随学习支出的增加而增加 随生活支出的增 加而增加的结论 这与经济意义相符 2 异方差检验 White 检验 White Heteroskedasticity Test F statistic0 628974 Probability0 682978 Obs R squared3 884193 Probability0 566207 Test Equation Dependent Variable RESID 2 Method Least Squares Date 12 23 10 Time 15 44 Sample 1 15 Included observations 15 VariableCoefficie nt Std Errort StatisticProb C 61 01632 71 58413 0 8523720 4161 X10 6619300 7293080 9076150 3877 X1 2 0 001818 0 001714 1 0607320 3164 X1 X30 0002910 0003090 9418710 3709 X3 0 032377 0 111792 0 2896160 7787 X3 2 4 79E 06 8 46E 05 0 0566320 9561 R squared0 258946 Mean dependent var5 668512 Adjusted R squared 0 152750 S D dependent var18 47437 S E of regression19 83524 Akaike info criterion9 101971 Sum squared resid3540 929 Schwarz criterion9 385191 Log likelihood 62 26478 F statistic0 628974 Durbin Watson stat1 375996 Prob F statistic 0 682978 由上图知 nR2 3 884193 其伴随概率 p 0 5662 0 05 即修正后的模型不存在异方差 3 自相关检验 a DW 检验法 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 22 10 Time 17 40 Sample 1 15 Included observations 15 VariableCoefficie nt Std Errort StatisticProb C1 8556022 7911600 6648140 5187 X10 9942450 01168085 126090 0000 X30 9976940 002423411 76110 0000 R squared0 999933 Mean dependent var796 0000 Adjusted R squared0 999922 S D dependent var300 6849 S E of regression2 661886 Akaike info 4 972804 criterion Sum squared resid85 02767 Schwarz criterion5 114414 Log likelihood 34 29603 F statistic89312 68 Durbin Watson stat1 135934 Prob F statistic 0 000000 由 EVIEWS 软件 用 OLS 方法得 DW 1 135934 查德宾 沃森统计量表得 0 946 1 543 所以 DW 所以无一阶自相关性 b BG 检验 Breusch Godfrey Serial Correlation LM Test F statistic1 057 266 Probability0 383236 Obs R squared 2 618 177 Probability0 270066 Test Equation Dependent Variable RESID Method Least Squares Date 12 22 10 Time 20 25 VariableCoeffi cient Std Error t StatisticProb C1 768 071 3 1620 80 0 5591480 5884 X1 0 005 666 0 0133 67 0 4238540 6806 X3 0 001 346 0 0025 96 0 5186830 6153 RESID 1 0 315 991 0 3243 15 0 9743340 3529 RESID 2 0 463 813 0 3628 70 1 2781800 2301 R squared0 174 545 Mean dependent var 4 20E 14 Adjusted R squared 0 155 637 S D dependent var2 464428 S E of regression 2 649 274 Akaike info criterion5 047650 Sum squared resid 70 18 651 Schwarz criterion5 283666 Log likelihood 32 85 F statistic0 528633 737 Durbin Watson stat 1 942 053 Prob F statistic 0 717696 其中 nR2 2 618177 临界概率 p 0 270066 0 05 所以模型不存在自相关性 又因为 0 974334和 1 278180均小于 t0 025 15 2 1 2 179 表明该模型不存在一阶和二阶自相关 性 六 模型的分析六 模型的分析 进行了一系列检验和修正后的最终结果如下 Y 1 855602 0 994245 X1 0 997694 X3 0 664814 85