社会消费品零售总额影响因素

社会消费品零售总额影响因素的计量分析 王诚志康赣华 基于截面数据的研究 主要内容 一 选题依据 根据国家统计局数据显示 2010年投资 消费和出口三驾马车对我国GDP的贡献率分别达54 0 36 8 9 2 其中投资 尤其是固定资产投资在中占了最大的比重 而相较于发达国家 消费在GDP中的比例最高 基本上都在60 以上 未来中国的经济增长点就在于国内消费需求 提振内需也是我国政府提出的重大任务 本文主要通过计量的方法研究社会消费品零售总额的影响分析 二 变量选取 被解释变量 社会消费品零售总额 Y亿元人民币 解释变量 商品房屋销售面积 X1万平方米 国内增值税 X2亿元人民币 新增人口 X3万人 三 模型设定 被解释变量 社会消费品零售总额 Y亿元人民币 解释变量 商品房屋销售面积 X1万平方米 国内增值税 X2亿元人民币 新增人口 X3万人 模型设定为 回归 四 模型检验 检验 再调整 1 初步回归 Y 90 34238 0 896291X1 11 52X2 3 306879X3t 6 365434 3 501658 1 685152 R2 0 935965F 17 19418 经济意义检验 x1 x2x3前面的系数均为正数 符合预期 说明各地区的商品房屋销售面积 国内增值税和新增人口数对社会消费品零售总额的增长有促进作用 统计结果检验 R2 0 935966 本模型中的三个变量对社会消费品零售总额的解释度为93 5966 说明模型的拟合度很好 但X3的显著性不足 还需进一步检验 2 检验 1 异方差检验1 图示检验法2 怀特检验法 1 图示法 2 怀特检验法 怀特检验法 不存在异方差 2 自相关检验1 DW检验法2 LM检验法 1 DW检验法 当K 4 包括常数项 N 31时 查表得dl 1 022 du 1 425 dl 1 338144 du 在不确定域 2 LM检验法 一阶自相关检验 nR2 2 645253 所以不存在一阶自相关 nR2 2 645253 二阶自相关检验 不存在二阶自相关 3 多重共线性检验 1 矩阵法 从相关系数矩阵来看并不存在多重共线性 X3X2X1X31 0000000 7595240 293794X20 7595241 0000000 711696X10 2937940 7116961 000000 2 方差膨胀因子法 VIF越大 显示共线性越严重VIF接近于一时表示多重共线性较弱 VIF趋于越大时表示多重共线性越强一般认为 当VIF大于10时表示存在严重的多重共线性 需要进行处理 也有认为当VIF大于五时就应该处理因为VIF2大于5 所以说明存在多重共线性 需要进行处理 设定误差的检验 遗漏变量的检验 非相关变量或冗余变量检验 模型形式设定错误的检验 一般性设定偏误的RESET检验 4 模型设定偏误检验 检验方法 可以用F检验进行 根据受约束回归的F检验 将模型看做无约束回归模型 而原模型是受约束模型 约束条件是新加入的被解释变量估计值的高次方形式的系数都等于0 假设加入了1个被解释变量的高次方形式 在原假设 即约束条件为真的情况下 构建如下服从F分布的F统计量 如果在一定显著性水平下 F统计量大于F分布的临界值 则拒绝原假设 表明两个模型是显著不同 新模型的拟合优度显著大于原模型的拟合优度显著大于原模型的拟合优度 从而认为原模型是设定错误的 由于F statistic 0 001166 4 22 所以在1 的显著性水平下模型不存在设定偏误 3 再调整 主成分分析基本思想 首先将标准化的原模型进行等价变换 变换为正交模型 这样就能有效的解决多重共线性问题 其次对正交模型进行估计 得到正交模型的参数估计量 然后根据原标准化模型参数与正交模型参数之间的关系求出原标准化后模型的参数估计量 3 再调整 经过主成分分析处理后的模型为 Y 84 8 0 91 x1 11 14 x2 3 51 x3 12 03272 19 6706 3 81438 t0 05 2 27 2 052 不仅消除了多重共线性 同时也大大提出高了解释变量的显著性 Y 90 34238 0 896291X1 11 52X2 3 306879X3t 6 365434 3 501658 1 685152 R2 0 935965F 17 19418 五 经济意义 Y 84 8 0 91 x1 11 14 x2 3 51 x3从计量的结果来看 当前社会零售消费总额受到商品房销售面积 国内增值税和新增人口的影响 1 商品房销售面积越大 需要与之配套的相关商品越多 这样就带动了整个社会零售消费品的增长 政府必须制定稳定的房市