云南居民消费水平的因素分析

云南居民消费水平的因素分析课程设计(综合实验)报告(2012--2013年度第一学期)名称：计量经济模型应用实践题目：云南居民消费水平的因素分析院系：经济与管理学院专业：金融学学号：1101940306学生姓名：陈玉斌指导教师：胡军峰设计周数：两周成绩：日期：2013年01月08日课程课程设计（综合实验）报告PAGE1一、课程设计(综合实验)的目的与要求1、要求学生独自完成一个实证分析的完整过程，得到计量经济分析的实践训练2、培养学生获取信息和综合处理信息的能力、建立模型的能力、文字和语言表达能力3、针对某一经济活动对象，收集真实的样本数据，独立建立一个单方程多元线性回归计量经济学模型，并完成模型的估计、检验和修正，最终得到一个无设定偏误、经济意义合理的模型；利用模型进行必要的结构分析、经济预测或政策评价。二、设计（实验）正文2.1选题背景及意义经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个地区人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国人均生活水平有的很大的提高，其主要表现在人均可支配收入的增长，云南也如此。建立一个经济意义合理的消费模型，对云南消费结构分析、经济预测或政策评价具有一定的参考价值，从而有利于调整云南消费结构，改善云南消费水平。2.2文献综述马立平，居民消费行为的定量研究.首都经济贸易大学出版社,2009.12。研究了1978-2000年统计年鉴中的时间序列数据，运用多元线性回归模型，以居民收入、金融资产、投资机会的选择、消费机构、价格水平为解释变量，居民消费水平为被解释变量。对北京居民利用LM一阶序列相关性检验得LM二阶序列相关性检验得nR²=0.290477nR´²=0.487918X²=3.84X´²=5.99故不存在序列相关性。Ct=2461.499-12.42P+0.88Y-1.09C1+u异方差检验采用怀特（White）检验结果如下表由检验结果可知：精确p值大于0.05，不存在异方差性。多重共线性检验定性分析：由于许多经济变量随时间的变化过程中往往存在共同的变化趋势，这就使得它们之间容易产生多重共线性。例如，经济的增长将使人均可支配收入有所增加，随着人们可支配收入的增长，会使得商品销售有所增长，进而导致零售物价指数也发生相应的变化。在我们的模型中，将人均可支配收入，物价指数和前期消费水平作为解释变量同时引入模型，这三者之间极有可能存在很大的相关性做辅助回归分析做Cl的辅助分析结果为：DependentVariable:ClMethod:LeastSquaresDate:01/08/13Time:15:11Sample:19972011Includedobservations:15CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

Y0.3333310.01614720.644030.0000P-28.646517.635652-3.7516780.0028C3460.751868.31053.9856140.0018R-squared0.9602784

Meandependentvar2780.067AdjustedR-squared0.979915

S.D.dependentvar1320.732S.E.ofregression187.1755

Akaikeinfocriterion13.47883Sumsquaredresid420415.8

Schwarzcriterion13.62044Loglikelihood-98.09120

Hannan-Quinncriter.13.47732F-statistic342.5215

Durbin-Watsonstat0.399574Prob(F-statistic)0.000000

R2=0.96，Cl的VIF的值为25，存在多重共线。做P的辅助分析得DependentVariable:PMethod:LeastSquaresDate:01/09/13Time:10:25Sample:19972011Includedobservations:15CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C117.12623.03986738.530040.0000Y0.0057990.0018603.1177150.0089CL-0.0188430.005023-3.7516780.0028R-squared0.985268

Meandependentvar105.4533AdjustedR-squared0.594814

S.D.dependentvar7.541586S.E.ofregression4.800537

Akaikeinfocriterion6.152189Sumsquaredresid276.5419

Schwarzcriterion6.293799Loglikelihood-43.14142

Hannan-Quinncriter.6.150681F-statistic11.27602

Durbin-Watsonstat0.692134Prob(F-statistic)0.001755R2=0.985，VIF=66,存在严重多重共线

做Y的辅助回归得DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:01/09/13Time:10:31Sample:19972011Includedobservations:15CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-9229.2552870.252-3.2154860.0074CL2.9178590.14134120.644030.0000P77.1717124.752653.1177150.0089R-squared0.919333

Meandependentvar7020.600AdjustedR-squared0.975888

S.D.dependentvar3566.377S.E.ofregression553.7872

Akaikeinfocriterion15.64829Sumsquaredresid3680163.

Schwarzcriterion15.78990Loglikelihood-114.3622

Hannan-Quinncriter.15.64679F-statistic284.3131

Durbin-Watsonstat0.377367Prob(F-statistic)0.000000R2=0.92，VIF=12.5，不存在严重多重共线。修正剔除变量P得DependentVariable:CTMethod:LeastSquaresDate:01/09/13Time:10:44Sample:19972011Includedobservations:15CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

Y0.8019870.0828789.6767490.0000CL-0.8476470.223795-3.7876050.0026C1012.218135.44947.4730370.0000R-squared0.987706

Meandependentvar4286.133AdjustedR-squared0.985658

S.D.dependentvar1786.081S.E.ofregression213.9007

Akaikeinfocriterion13.74576Sumsquaredresid549042.3

Schwarzcriterion13.88737Loglikelihood-100.0932

Hannan-Quinncriter.13.74425F-statistic482.0627

Durbin-Watsonstat0.894007Prob(F-statistic)0.000000

P值均小于0.05

再检验序列相关检验Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic6.211366

Prob.F(1,11)0.0699Obs*R-squared5.413312

Prob.Chi-Square(1)0.0570TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquaresDate:01/09/13Time:10:49Sample:19972011Includedobservations:15Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

Y-0.0726970.075099-0.9680250.3538CL0.2034570.2039210.9977270.3399C-51.47814114.9700-0.4477530.6630RESID(-1)0.6606480.2650802.4922610.0799R-squared0.360887

Meandependentvar-3.79E-14不存在序列相关

异方差检验HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic2.425398

Prob.F(5,9)0.1174Obs*R-squared8.610070

Prob.Chi-Square(5)0.1257ScaledexplainedSS4.115945

Prob.Chi-Square(5)0.5328TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:01/09/13Time:10:54Sample:19972011Includedobservations:15CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-49437.0565732.98-0.7520890.4712Y-70.0987889.41002-0.7840150.4532Y^2-0.0695440.036282-1.9167880.0875Y*CL0.3940440.2048681.9234090.0866CL308.7518261.71171.1797400.2683CL^2-0.5789690.293402-1.9732970.0799R-squared0.574005

Meandependentvar36602.82AdjustedR-squared0.337341

S.D.dependentvar46307.64S.E.ofregression37696.22

Akaikeinfocriterion24.20168Sumsquaredresid1.28E+10

Schwarzcriterion24.48490Loglikelihood-175.5126

Hannan-Quinncriter.24.19866F-statistic2.425398

Durbin-Watsonstat2.449370Prob(F-statistic)0.117370

P值均大于0.05，不存在异方差多重共线性检验对Cl做回归DependentVariable:CLMethod:LeastSquaresDate:01/09/13Time:11:04Sample:19972011Includedobservations:15CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

Y0.3633360.01986518.289830.0000C229.2291155.35761.4754930.0139R-squared0.802592

Meandependentvar2780.067AdjustedR-squared0.959714

S.D.dependentvar1320.732S.E.ofregression265.0880

Akaikeinfocriterion14.12157Sumsquaredresid913531.7

Schwarzcriterion14.21597Loglikelihood-103.9118

Hannan-Quinncriter.14.12056F-statistic334.5179

Durbin-Watsonstat0.332911Prob(F-statistic)0.000000R2=0.80，VIF=5，不存在共线性对Y做回归得DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:01/09/13Time:11:08Sample:19972011Includedobservations:15CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

CL2.6493150.14485218.289830.0000C-344.6723443.0859-0.7778900.0406R-squared0.762592

Meandependentvar7020.600AdjustedR-squared0.959714

S.D.dependentvar3566.377S.E.ofregression715.8181

Akaikeinfocriterion16.10829Sumsquaredresid6661142.

Schwarzcriterion16.20270Loglikelihood-118.8122

Hannan-Quinncriter.16.10729F-st