计量经济学消费水平

1、计量经济学消费水平 计量经济学论文 居民消费水平影响因素的计量分析 班级：金融八班 姓名：张真真 学号：xxxx年鉴，使用了eviews软件进行计算统计整理，对我国1992年到xxxx年城镇居民可支配收入的变化情况进行分析，评估，检验，最终的出相关结论并提出相关建议。 关键字：居民消费影响因素 消费水平 t检验，f检验 多重共线性 参数估计 异方差检验 lm法 一、导论 消费水平是指一个国家一定时期内全体消费者按人均达到的物质与文化需要获得满足的程度。国家经济发展水平起基础性作用；收入是消费的前提和基础，当前可支配收入越高，未来预期收入越乐观，收入差距越小，消费水平越高；物价变动影响人们的购买

2、力；生产决定消费（对象，方式，水平，生产为消费创造动力）；消费心理（从众，求异，攀比，求实）也会影响消费。 本文认为国内生产总值、城乡居民人均收入(城镇，农村)、储蓄、居民消费价格指数都会对消费水平产生影响。 通过研究各地的居民消费水平,可以反映不同地区的经济发展状况,为国家的经济决策提供依据。可见,居民消费水平是国家作出经济决策的风向标之一.政府活动的方向、范围、主要任务在很大程度上需要参考各地的居民消费水平. 二、模型设定和数据说明 （一）模型设定 以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理： 1、该模型为线性模型。 2、鉴于

3、1978年实行了改革开放，前几年是经济恢复期，数据不具代表性。主要采集的样本是1990年以后的，我国的经济运行机制有了极大的改变，人民生活水平也有了极大的提高，故这一时期的样本更能反映这种变化。 3、模型中将居民消费水平（y）作为被解释变量，根据经验引入国内生产总值（x1）、城乡居民人均收入(城镇x2，农村x3)、储蓄(x4)、居民消费价格指数(x5)，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。 4、设定显著性水平为0.05。 模型设定为：y=0+1*x1+2*x2+3*x3+4*x4+5*x5+ （二）数据说明 居民消费水平与国内生产总值等各相关因素的表格 年份 居民消 居民城乡居

4、民费价格消费储蓄存款指数水平年度余额（1990(元) （亿元） 年为 城镇居民人均 gdp（亿元） 可支配 收入农村居民家庭人均纯收入（元） （元） 1991 833 18718.3 1510.2 686.3 7119.6 1992 932 21826.2 1700.6 708.6 9244.9 1993 1116 26937.3 xxxx年鉴2014 三、计量经济模型参数估计 模型设定为：y=0+1*x1+2*x2+3*x3+4*x4+5*x5+ 用普通最小二乘法估计模型，回归结果为： dependent variable: y method: least squares date:06/1

5、9/16 time: 13:21 100） 100.0 107.4 121.7 156.7 222.6 280.5 313.5 325.5 322.0 315.8 317.6 320.6 317.1 322.3 339.4 347.6 354.6 377.2 406.3 402.6 428.7 455.2 472.5 sample: 1991 2013 included observations: 23 coefficien c t -145.5668 std. error 49.46585 t-statistic -2.942774 prob. 0.0107 x1 -0.003730 0.0

6、02798 -1.332848 0.2039 x2 0.373130 0.059949 6.224121 0.0000 x3 0.889545 0.211496 4.205964 0.0009 x4 -0.000403 0.002269 -0.177517 0.8616 x5 -0.900315 1.020946 -0.881844 0.3928 r-squared 0.999731 mean dependent var 3923.300 adjusted r-squared 0.999635 s.d. dependent var 2406.042 s.e. of regression 45.

7、94497 akaike info criterion 10.73609 sum squared resid 29553.16 schwarz criterion 11.03481 log likelihood -101.3609 hannan-quinn criter. 10.79440 f-statistic 10418.31 durbin-watson stat 1.440844 prob(f-statistic) 0.000000 从表中发现在0.05时，虽然r2较大且接近于1，模型拟合效果较好，f检验显著，但由于x1、x4、x5前参数估计值未能通过t检验，而且系数的符号为负，与经济意

8、义不符，故认为解释变量间存在多重共线性。 四、检验及修正 1、经济意义检验 逐步回归，检验简单相关系数，结果如下： ? x1 x2 x3 x4 x5 x1 1 0.9951 0.9849 0.9943 0.7894 x2 0.995 1 0.9938 0.9933 0.8357 x3 0.9849 0.9938 1 0.9817 0.8795 x4 0.994 0.9933 0.9817 1 0.7844 x5 0.789 0.8357 0.8795 0.784 1 由上表可见，解释变量之间确实存在高度相关，故采用逐步回归法进行修正。 对x1、x2、x3、x4、x5单个回归，发现x2的拟合优度

9、最好，结果为： dependent variable: y method: least squares date: 06/19/16 time: 13:25 sample: 1991 2013 included observations: 23 c x2 r-squared adjusted r-squared s.e. of regression sum squared resid log likelihood f-statistic prob(f-statistic) coefficient 152.8358 0.521494 std. error 49.15814 0.005775 t-

10、statistic 3.109064 90.29846 prob. 0.0061 0.0000 3923.300 2406.042 12.43999 12.53956 12.45942 0.396373 0.997797 mean dependent var 0.997675 s.d. dependent var 116.0168 akaike info criterion 242278.0 schwarz criterion -122.3999 hannan-quinn criter. 8153.812 durbin-watson stat 0.000000 将x2作为基础模型，再将其余解释

11、变量按r2由大到小逐个引入，先引入x3， dependent variable: y method: least squares date: 06/19/16 time: 13:32 sample: 1991 2013 included observations: 23 c x2 x3 r-squared adjusted r-squared s.e. of regression sum squared resid log likelihood f-statistic prob(f-statistic) coefficient -121.4190 0.318223 0.729108 std.

12、error 33.02452 0.020133 0.071768 t-statistic -3.676631 15.80597 10.15918 prob. 0.0019 0.0000 0.0000 3923.300 2406.042 10.58397 10.73333 10.61312 1.087443 0.999688 mean dependent var 0.999652 s.d. dependent var 44.89403 akaike info criterion 34263.05 schwarz criterion -102.8397 hannan-quinn criter. 27278.31 durbin-watson stat 0.000000 发现模型拟合优度提高，且参数符号合理，变量也通过了t检验，再引入x1， dependent variable: y method: least squares date: 06/19/16 time: 13:21 sample: 1991 2013 included observations: 23 c x2 x3 x1 r-squared coefficient -141