计量经济学论文居民消费水平分析
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我国居民消费水平的计量分析及对策建议 内容摘要：通过对我国居民消费水平的历史及现状研究，建立了居民消费水平的经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上提出了提高居民消费水平的对策建议。 关键词：居民消费水平 影响因素 模型分析 对策建议 一、引言 消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。笔者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、主要采集的样本是1978年以后的，因为改革开放以后，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作为被解释变量，根据经验引入国内生产总值、城乡居民人均收入、人口自然增长率、居民消费价格指数，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。 obs Y X1 X2 X3 X4 X5 1978 0000 100 4000 6000 00000 7000 1979 0000 200 0000 2000 34000 9000 1980 0000 800 6000 3000 87000 5000 1981 0000 400 4000 4000 55000 5000 1982 0000 700 3000 1000 68000 0000 1983 0000 500 6000 8000 29000 0000 1984 0000 000 1000 3000 08000 7000 1985 0000 400 1000 6000 26000 3000 1986 0000 20 6000 8000 57000 5000 1987 0000 50 200 6000 61000 3000 1988 0000 30 400 0000 73000 8000 1989 0000 20 900 5000 04000 0000 1990 0000 90 200 3000 39000 1000 1991 0000 80 600 6000 98000 4000 1992 000 10 600 0000 60000 4000 1993 000 40 400 6000 45000 7000 1994 000 40 200 000 21000 1000 1995 000 10 000 700 55000 1000 1996 000 60 900 100 42000 3000 1997 000 60 300 100 06000 8000 1998 000 20 100 000 140000 20000 1999 000 50 000 300 180000 50000 2000 000 10 000 400 580000 1000 2001 000 80 600 400 950000 1000 2002 000 3 800 600 450000 70000 注：以上数据来源于2003年《中国统计年鉴》 二、影响居民消费水平的单因素分析 1、国内生产总值对居民消费水平的影响 为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因此，我们设定居民消费水平Y 与国内生产总值X 的关系为： 假定模型中随机误差项 满足古典假定，运用OLS法估计模型参数，结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:50 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 22748 02780 296901 0000 X1 036811 000203 1983 0000 R-squared 999300 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 999270 SD dependent var 558 SE of regression 31248 Akaike info criterion 985514 Sum squared resid 96 Schwarz criterion 08302 Log likelihood -8189 F-statistic 82 Durbin-Watson stat 894184 Prob(F-statistic) 000000 (2969) (1983) 其中，可决系数 =9993。从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。其中，GDP每增长1亿元，居民消费水平平均增加04元。 2、居民人均收入对居民消费水平的影响 如果说国内生产总值是宏观影响因素，那么居民的人均收入就是微观影响因素。由于我国城乡差距比较显著，于是在这里分别考察了城镇居民和农村居民的可支配收入对消费水平的影响。设城镇居民人均可支配收入为 ，农村居民人均纯收入为 ，它们与居民消费水平的关系为： ， 运用OLS法估计结果如下： 城镇居民可支配收入对居民消费水平的影响 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:51 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 629737 72683 514222 6120 X2 530391 005288 2944 0000 R-squared 997719 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 997620 SD dependent var 558 SE of regression 94203 Akaike info criterion 16689 Sum squared resid 75 Schwarz criterion 26440 Log likelihood -5862 F-statistic 98 Durbin-Watson stat 834725 Prob(F-statistic) 000000 （5142） （2944） =9977 农村居民纯收入对居民消费水平的影响 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:51 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -4612 65894 -959014 0006 X3 491763 021689 78073 0000 R-squared 995162 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 994951 SD dependent var 558 SE of regression 20660 Akaike info criterion 91870 Sum squared resid 3 Schwarz criterion 01621 Log likelihood -9838 F-statistic 789 Durbin-Watson stat 010615 Prob(F-statistic) 000000 （-9590） （7807） R²=9952 由数据分析的结论可知，农村居民人均纯收入对居民消费水平的影响大大超过了城镇居民人均可支配收入对居民消费水平的影响。造成这种情况，主要有以下几个原因：第一是我国是农民人口占绝大多数的国家，而居民消费水平是以人口数为权数对农村居民消费水平和城镇居民消费水平进行加权平均计算而得到的；第二是农村居民的消费动力远远大于城镇居民。根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50—59%为温饱，40—50%为小康，30—40%为富裕，低于30%为最富裕。1978年，我国城乡居民的恩格尔系数分别为5%和7%，也就是说城镇居民只属于勉强温饱，农村居民则处于绝对贫困。然而到2001年，农村居民家庭的恩格尔系数降至8%，而城镇居民家庭的恩格尔系数则降至9%， 可见农村居民目前的消费需求大于城镇居民。 3、人口自然增长率对居民消费水平的影响 人口的多少与消费水平的高低有密切的关系。由经验分析可知，在人口数量一定的情况下，经济发展水平越高，消费品数量越多，那么居民消费水平就会越高；反之，在经济发展水平稳定的条件下，人口数量的多少就决定着消费水平的高低。因此，下面以人口自然增长率为解释变量，设为X4进行回归分析。 设 回归估计结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:52 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 843 8942 77325 0000 X4 -3241 89861 -292053 0000 R-squared 789651 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 780506 SD dependent var 558 SE of regression 7908 Akaike info criterion 69092 Sum squared resid Schwarz criterion 78843 Log likelihood -1364 F-statistic 34224 Durbin-Watson stat 548669 Prob(F-statistic) 000000 (7733) (-2921) 回归结果表明，人口每增长1%。，居民消费水平平均下降32元。其原因主要是我国人口基数大，即使增长率很低，也使得以人口平均来计算的居民消费水平有显著性变动。 4、消费物价指数对居民消费水平的影响 按经济理论分析，物价越高，越会抑制人们的消费，消费水平会越低。故在此引入消费物价指数进行回归分析。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:51 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 259 544 277864 2140 X5 -35080 23965 -922425 3659 R-squared 035675 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared -006253 SD dependent var 558 SE of regression 521 Akaike info criterion 21358 Sum squared resid 37302690 Schwarz criterion 31109 Log likelihood -1697 F-statistic 850869 Durbin-Watson stat 052147 Prob(F-statistic) 365883 从结果看出，可决系数很低，t统计检验不显著，尽管从经济背景分析来看，消费物价指数可能影响消费水平，但回归结果显示并非如此，这可能与统计数据误差以及估计方法有关系。 三、影响居民消费水平的多因素分析 在前面分析的基础上，将所有对居民消费水平影响显著的解释变量（消费物价指数除外）放进同一个模型，进行多元回归分析，结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 15:06 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -92876 33338 -511152 6148 X2 -106034 067316 -575168 1309 X3 209742 092590 265268 0348 X4 788147 980314 563786 1336 X1 039598 005350 401766 0000 R-squared 999631 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 999557 SD dependent var 558 SE of regression 73036 Akaike info criterion 586334 Sum squared resid 24 Schwarz criterion 830109 Log likelihood -8292 F-statistic 64 Durbin-Watson stat 529774 Prob(F-statistic) 000000 从回归结果看，尽管可决系数很高，F统计值很大，说明模型在整体上线性回归拟合较好，但常数项的回归系数不显著，城镇居民可支配收入与人口自然增长率的符号与经济意义相悖，表明模型中解释变量存在严重的多重共线性。 下面看各变量之间的简单相关系数： X2 X3 X4 X1 Y X2 000000 996093 -893822 999424 998859 X3 996093 000000 -872752 996649 997578 X4 -893822 -872752 000000 -895038 -888623 X1 999424 996649 -895038 000000 999650 Y 998859 997578 -888623 999650 000000 由上表可以看出，解释变量之间确实存在高度线性相关，于是运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，并结合经济意义和统计检验选出拟合结果最好的一元线性回归方程，在此基础上将其余解释变量逐一代入并拟合，最终得到如下模型： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 15:19 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -31193 08905 -797467 0860 X2 352578 047965 350744 0000 X3 502716 135078 721667 0012 R-squared 998600 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 998473 SD dependent var 558 SE of regression 61351 Akaike info criterion 75857 Sum squared resid 00 Schwarz criterion 90483 Log likelihood -4821 F-statistic 542 Durbin-Watson stat 349085 Prob(F-statistic) 000000 （-7975） （3507） （77217） 从下图也可以看出，模型的拟合程度非常好，这也说明城乡居民人均收入对居民消费水平的直接影响最大。农村居民人均纯收入每增加1元，居民消费水平平均增加50元；城镇居民人均可支配收入每增加1元，居民消费水平平均增加35元。 四、提高居民消费水平的对策建议 根据以上分析，可以看出提高居民消费水平的根本途径是大力发展生产力。但在大力发展生产力，增加城乡居民可支配收入的同时，必须严格控制人口增长。为此，我们可以采取以下措施： （一）提高居民整体收入水平，特别是农村居民收入水平。 中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要原因。切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。 1、调整农业结构，提高农产品品质。调整和优化农业结构，大力发展高产、优质、高校农业，这是当前增加农村居民收入的关键措施。调整结构的重点是改善农产品品种，提高质量，增加效益。一是要抓住当前农产品供给充足的时机，加快调整粮食品种结构；二是大力发展畜牧业。畜牧业在农业生产中处于“前拉后带”的重要环节，搞好了可以促进种植业、带动加工业，实现农产品转化增值。三是发挥种植业传统优势，发展农林牧渔业和名、特、优、新产品，农产品也要提高品牌意识，靠品牌开拓市场。 2、依靠科技进步，降低农业生产成本。在当前增收困难的情况下，降低生产成本，减少农民的支出也是增加农民收入的一条重要途径。目前，由于技术相对落后，我国农业资源的利用率远远低于发达国家水平，特别是农民在用水、用电、用地等很多方面，缺乏科学指导，浪费严重。据测算，从1988年到1996年，粮食增长了6%，收购价格指数增长了9%，但同期总成本却增长了3%。这也说明，降低成本，增加效益是推动农业节能增效，增加农民收入的重要措施。 3、推动农业产业化经营，建立有利于农民增收的产业体系和利益机制。推进农业产业化，应突出抓好建设农产品基地，培育龙头企业，建立利益机制，完善社会化服务体系等几个关键环节。 4、切实减轻农民负担。在逐步减少农业税以外的农村各项收费项目和数额的同时，把真正应由农民承担的合理性收费费用用立法的形式确定下来，是减轻农民负担的工作走上法制化、正规化的轨道。同时还要狠抓基层政府及干部的廉政建设，消除向农民乱摊派、乱收费的各种隐患，进一步加强农村精神文明建设，引导农民健康消费。 （二）严格控制人口增长 控制人口增长是人口问题的重点和难点。人口自然增长率越高，越是阻碍社会经济的发展和人类的进步。我们要继续实行计划生育政策，实现控制人口规模的既定目标。根据我国人口现状和经济发展水平，要把控制人口出生率、提高人口素质和解决人口老龄化等问题通盘考虑，制定一个合理增长、提高质量、优化年龄结构的综合人口方案。同时加强对目前人口状况和人口动态的研究分析，为人口控制、就业、迁移与城市化等正确决策提供依据。
呵呵 我可以帮你 【摘要】本文旨在对1999我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。一．问题的提出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了大幅度提高，其主要表现在人均可支配收入的增长。联系我国“九五”期间的情况看，政府为加快经济发展所使用的扩张性财政政策收效明显，各种金融资产的利率也多次下调，其结果使大量储蓄直接转化为投资，将后期消费转化为当期消费，大大激活了商品市场，使其流动性增强。投资的增加促使了商品的多元化快速发展。90年代中期以来，短缺经济现象在我国基本消失，价格机制在资源配置中开始发挥基础性调节作用，市场供不应求的商品已很少见，供过于求的商品不断增加，价格开始出现持续下降。我国城镇居民收入高，消费量大，商品化程度高，其消费对农村居民有一定的示范作用，在消费结构的研究中占有重要的地位，因而研究分析城镇居民消费结构及特征，对拓宽消费品市场渠道，确定经济发展战略，适时调整和正确引导居民消费方向，促进经济增长具有重大意义。与此同时，改革开放以来的经济在从计划向市场转型的过程中，人民的消费水平、结构都发生了很大变化。在90年代后期我国更是首次出现了有效需求严重不足的状况，影响我国消费的因素就更成了一个热点问题。针对这种现象，本文收集了我国“九五”期间首年和末年各省、市、自治区的相关截面数据，并加以实证分析及比较对比分析，分析我国“九五”政策对我国经济发展的影响。二．经济理论陈述<一>西方经济学中关于消费与收入决定关系的有关理论假说（一）凯恩斯绝对收入假说对于 有（1） ，即 会随收入的而增长 ，但其增量小于收入增量。（2） ，即 由 可知 有 ，即收入的平均消费倾向递减。绝对收入假说下的消费函数通常采用线性形式 ， 此时 ，函数 符合假说 和 （二）杜森贝利相对收入假说1．由于消费的示范效应，消费支出不仅受消费者自身收入影响，而且受他人消费支出和收入影响。2．由于消费的棘轮效应，消费支出不仅受消费者当前收入影响，而且受他过去收入和消费支出影响，尤其受具高峰时期收入和消费支出影响。即 表示过去最高消费水平，对 有 其中 表示过去最高收入水平。（三）弗里德曼持久性收入假说该假说把收入 分解为持久性收入 和暂时性收入 ，把 分解为持久性消费 和暂时性消费 ，有 ， 假定：1．从而 2． ，其中 ， 是由利息率 ，消费者非人力资本财富 其他因素 决定的，认为 通常是相对稳定的常数。 与 ， 与 ， 与 不相关，即 ， ， ，从而 ，因此 ，进而有 。所以：消费函数 不清 ，在假设 下，函数形式 成为弗里德曼持久性收入假说消费函数的修正形成或弱形式。〈二〉有关消费结构对居民消费影响的理论（一）消费结构是消费者为满足不同方面的需要，用于不同方面的消费支出在总消费支出中所占的比例关系。它是居民消费行为的重要内容。消费结构根本上说是由生产力发展水平决定的同时，又反过来对生产力发展水平产生重要影响。研究居民消费结构，对于正确引导消费，实现消费结构合理化，为产业结构调整提供理论依据，以促进经济发展有重要意义。西方经济学家对消费支出的分类，一般有以下3种，（1） 按吃、穿、住、用划分；（2） 按消费对象基本属性划分，分为非耐用消费品、耐用消费品、劳务（3） 按消费的社会功能分为生理消费和社会消费。消费结构变化取决于多方面因素，其中志决定作用的是人均收入水平。恩格尔定律揭示了两者的关系，用恩格尔系数= ，作为衡量个人家庭消费结构，以至一国居民消费结构变化的指标，也成为衡量富国、穷国的标准，一般也随着收入的增加，恩系趋于下降。（二）从整个人类社会发展过程看，消费结构变化一般规律可概括为四个转化（1）从自给性消费为主的消费结构向商品性消费结构转化。（2）在商品性消费结构中，吃为主的消费结构向穿用为主的消费结构转化。还有好多穿不上来 加我qq 532657535请采纳。
计量经济学论文居民消费水平
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农村居民消费主要影响因素分析200822119 081国贸4 张辉一，引言 经济危机以来，中国经济遭遇增长上的瓶颈。一直以来中国经济的增长主要靠投资、出口和消费三驾马车的拉动，而其中又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需，但经济危机中由于出口减少而引起经济下滑还是说明国内对出口的依赖还是很大的。 中国幅员辽阔，是一个巨大的市场，但是为什么这么多年中国的市场都没有完全开发出来，我个人认为是方向没有选择准确。中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，由次可见中国巨大的消费市场隐藏在农村中，那么如何挖掘农村的消费潜力就成了至关重要的问题。 西方经济学中有很多关于需求、消费等的理论。微观经济学中供求与均衡价格理论中的需求定理中阐述了需求的定义及其影响因素。需求是指在某一特定时期内，在各种可能的价格水平下，消费者愿意而且能够购买的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者偏好、消费者收入以及人们对未来的预期等等。 由于数据的可获行及影响的重要性，对于农村居民的消费水平主要选取了以下二个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。二，文献综述 中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，农村的居民的消费在国民消费中占有很大比重，农村居民的消费水平对整个国民经济的发展有很大的作用。随着改革开放的深入发展及各项支农惠农政策的实施，农村居民的收入水平有了很大的提高，面对农村这个巨大的消费市场，如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济发展所面对的重大问题。本文运用了计量经济学的方法，就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单分析。 ●1989年到2008年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据（表1）年份 农村居民消费水平Y 农村居民家庭人均纯收入X1 商品零售价格指数X21989 549 5 81990 560 3 11991 602 6 91992 688 784 41993 805 6 21994 1038 1221 71995 1313 7 81996 1626 1 11997 1722 1 81998 1730 2162 41999 1766 3 972000 1860 4 52001 1969 4 22002 2062 6 72003 2103 2 92004 2301 6 82005 2560 2 82006 2847 1 1012007 3265 1 82008 3756 7 7数据来源：《中国统计年鉴》国家统计局网站三，建立模型 由数据分析，初步建立模型Y=b0+b1*x1+b2*x2+uib0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平；b1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响；b2表示商品零售价格指数对农村居民消费水平的影响；ui为随机扰动项。四，模型的检验及修正（一）模型的参数估计及经济意义、统计意义上的检验利用EVIEWS软件，做Y对X1 、X2的回归，回归结果如下表1：参数估计由上表可知各系数回归估计值：Se(b0)=1351 Se(b1)=027251 Se(b2)=8188901，经济意义上的检验 该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数均能在数量上增加居民消费。2，统计意义上的检验 当n=20 ，α =05时，t检验值为740。由数据可以看出，X1、X2的t检验值的绝对值大于740，符合t检验。F=8554符合F检验，R-squared=955580 Adjusted R-squared=950354，模型拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平有较大的影响。二，计量经济学检验1，异方差检验 样本数为20，且模型为二元线形回归模型，利用怀特检验对异方差进行检验，利用OLS课的残差ei，求残差平方和eiˆ2并将其对X1/、X2/、x1ˆ2、x2ˆ2和x1*x2做回归，可得结果如下表2：且xii 为xiˆ2，xi为xi*xj 由表2可以看出，nR²=237706，由怀特检验知，在α =05时，查χ²分布表 得临界值χ （5）=0705，由于nR²<χ （5），所以接受原假设，表明残差是同方差的，不存在异方差性。有下面的散点图也可以得出不存在异方差的结论。 2，序列相关性检验根据表2得D-W检验，durbin-walson=569439，查表dl=13，du=54而DW值小于dl，存在正序列相关。利用迭代法对序列相关进行处理，一次迭代结果（表3） 经过一次迭代，可从表中看出DW=913490，仍然小于dl值，可见一次迭代对模型影响不显著，再进行二次迭代如（表4） 经过二次迭代后收敛，ρ1、ρ2的 估计值分别为039001、-500703，并且t检验显著，说明原模型确实存在一阶、二阶序列相关性、DW=302138，n=18 k=2，查表得dl=05，du=53，可知du 你收到的话麻烦发给我啊，急求啊 上周通宵了4个晚上，也没啥进展，我室友人家直接找的毕业论文网代做的，百度里搜 毕业论文网 第一个就是的，记得网站是 Lw54 的那个，居然直接过了，这周我也想开了，不行就找人写，宋思明说了，能用钱解决的问题都不是问题。 你的要求有点苛刻了，恕兄弟我无能为力啊。 你收到的话麻烦发给我啊，急求啊 我国居民消费水平的计量分析及对策建议 内容摘要：通过对我国居民消费水平的历史及现状研究，建立了居民消费水平的经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上提出了提高居民消费水平的对策建议。 关键词：居民消费水平 影响因素 模型分析 对策建议 一、引言 消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。笔者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、主要采集的样本是1978年以后的，因为改革开放以后，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作为被解释变量，根据经验引入国内生产总值、城乡居民人均收入、人口自然增长率、居民消费价格指数，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。 obs Y X1 X2 X3 X4 X5 1978 0000 100 4000 6000 00000 7000 1979 0000 200 0000 2000 34000 9000 1980 0000 800 6000 3000 87000 5000 1981 0000 400 4000 4000 55000 5000 1982 0000 700 3000 1000 68000 0000 1983 0000 500 6000 8000 29000 0000 1984 0000 000 1000 3000 08000 7000 1985 0000 400 1000 6000 26000 3000 1986 0000 20 6000 8000 57000 5000 1987 0000 50 200 6000 61000 3000 1988 0000 30 400 0000 73000 8000 1989 0000 20 900 5000 04000 0000 1990 0000 90 200 3000 39000 1000 1991 0000 80 600 6000 98000 4000 1992 000 10 600 0000 60000 4000 1993 000 40 400 6000 45000 7000 1994 000 40 200 000 21000 1000 1995 000 10 000 700 55000 1000 1996 000 60 900 100 42000 3000 1997 000 60 300 100 06000 8000 1998 000 20 100 000 140000 20000 1999 000 50 000 300 180000 50000 2000 000 10 000 400 580000 1000 2001 000 80 600 400 950000 1000 2002 000 3 800 600 450000 70000 注：以上数据来源于2003年《中国统计年鉴》 二、影响居民消费水平的单因素分析 1、国内生产总值对居民消费水平的影响 为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因此，我们设定居民消费水平Y 与国内生产总值X 的关系为： 假定模型中随机误差项 满足古典假定，运用OLS法估计模型参数，结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:50 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 22748 02780 296901 0000 X1 036811 000203 1983 0000 R-squared 999300 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 999270 SD dependent var 558 SE of regression 31248 Akaike info criterion 985514 Sum squared resid 96 Schwarz criterion 08302 Log likelihood -8189 F-statistic 82 Durbin-Watson stat 894184 Prob(F-statistic) 000000 (2969) (1983) 其中，可决系数 =9993。从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。其中，GDP每增长1亿元，居民消费水平平均增加04元。 2、居民人均收入对居民消费水平的影响 如果说国内生产总值是宏观影响因素，那么居民的人均收入就是微观影响因素。由于我国城乡差距比较显著，于是在这里分别考察了城镇居民和农村居民的可支配收入对消费水平的影响。设城镇居民人均可支配收入为 ，农村居民人均纯收入为 ，它们与居民消费水平的关系为： ， 运用OLS法估计结果如下： 城镇居民可支配收入对居民消费水平的影响 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:51 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 629737 72683 514222 6120 X2 530391 005288 2944 0000 R-squared 997719 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 997620 SD dependent var 558 SE of regression 94203 Akaike info criterion 16689 Sum squared resid 75 Schwarz criterion 26440 Log likelihood -5862 F-statistic 98 Durbin-Watson stat 834725 Prob(F-statistic) 000000 （5142） （2944） =9977 农村居民纯收入对居民消费水平的影响 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:51 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -4612 65894 -959014 0006 X3 491763 021689 78073 0000 R-squared 995162 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 994951 SD dependent var 558 SE of regression 20660 Akaike info criterion 91870 Sum squared resid 3 Schwarz criterion 01621 Log likelihood -9838 F-statistic 789 Durbin-Watson stat 010615 Prob(F-statistic) 000000 （-9590） （7807） R²=9952 由数据分析的结论可知，农村居民人均纯收入对居民消费水平的影响大大超过了城镇居民人均可支配收入对居民消费水平的影响。造成这种情况，主要有以下几个原因：第一是我国是农民人口占绝大多数的国家，而居民消费水平是以人口数为权数对农村居民消费水平和城镇居民消费水平进行加权平均计算而得到的；第二是农村居民的消费动力远远大于城镇居民。根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50—59%为温饱，40—50%为小康，30—40%为富裕，低于30%为最富裕。1978年，我国城乡居民的恩格尔系数分别为5%和7%，也就是说城镇居民只属于勉强温饱，农村居民则处于绝对贫困。然而到2001年，农村居民家庭的恩格尔系数降至8%，而城镇居民家庭的恩格尔系数则降至9%， 可见农村居民目前的消费需求大于城镇居民。 3、人口自然增长率对居民消费水平的影响 人口的多少与消费水平的高低有密切的关系。由经验分析可知，在人口数量一定的情况下，经济发展水平越高，消费品数量越多，那么居民消费水平就会越高；反之，在经济发展水平稳定的条件下，人口数量的多少就决定着消费水平的高低。因此，下面以人口自然增长率为解释变量，设为X4进行回归分析。 设 回归估计结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:52 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 843 8942 77325 0000 X4 -3241 89861 -292053 0000 R-squared 789651 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 780506 SD dependent var 558 SE of regression 7908 Akaike info criterion 69092 Sum squared resid Schwarz criterion 78843 Log likelihood -1364 F-statistic 34224 Durbin-Watson stat 548669 Prob(F-statistic) 000000 (7733) (-2921) 回归结果表明，人口每增长1%。，居民消费水平平均下降32元。其原因主要是我国人口基数大，即使增长率很低，也使得以人口平均来计算的居民消费水平有显著性变动。 4、消费物价指数对居民消费水平的影响 按经济理论分析，物价越高，越会抑制人们的消费，消费水平会越低。故在此引入消费物价指数进行回归分析。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 14:51 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 259 544 277864 2140 X5 -35080 23965 -922425 3659 R-squared 035675 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared -006253 SD dependent var 558 SE of regression 521 Akaike info criterion 21358 Sum squared resid 37302690 Schwarz criterion 31109 Log likelihood -1697 F-statistic 850869 Durbin-Watson stat 052147 Prob(F-statistic) 365883 从结果看出，可决系数很低，t统计检验不显著，尽管从经济背景分析来看，消费物价指数可能影响消费水平，但回归结果显示并非如此，这可能与统计数据误差以及估计方法有关系。 三、影响居民消费水平的多因素分析 在前面分析的基础上，将所有对居民消费水平影响显著的解释变量（消费物价指数除外）放进同一个模型，进行多元回归分析，结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 15:06 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -92876 33338 -511152 6148 X2 -106034 067316 -575168 1309 X3 209742 092590 265268 0348 X4 788147 980314 563786 1336 X1 039598 005350 401766 0000 R-squared 999631 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 999557 SD dependent var 558 SE of regression 73036 Akaike info criterion 586334 Sum squared resid 24 Schwarz criterion 830109 Log likelihood -8292 F-statistic 64 Durbin-Watson stat 529774 Prob(F-statistic) 000000 从回归结果看，尽管可决系数很高，F统计值很大，说明模型在整体上线性回归拟合较好，但常数项的回归系数不显著，城镇居民可支配收入与人口自然增长率的符号与经济意义相悖，表明模型中解释变量存在严重的多重共线性。 下面看各变量之间的简单相关系数： X2 X3 X4 X1 Y X2 000000 996093 -893822 999424 998859 X3 996093 000000 -872752 996649 997578 X4 -893822 -872752 000000 -895038 -888623 X1 999424 996649 -895038 000000 999650 Y 998859 997578 -888623 999650 000000 由上表可以看出，解释变量之间确实存在高度线性相关，于是运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，并结合经济意义和统计检验选出拟合结果最好的一元线性回归方程，在此基础上将其余解释变量逐一代入并拟合，最终得到如下模型： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/05 Time: 15:19 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -31193 08905 -797467 0860 X2 352578 047965 350744 0000 X3 502716 135078 721667 0012 R-squared 998600 Mean dependent var 120 Adjusted R-squared 998473 SD dependent var 558 SE of regression 61351 Akaike info criterion 75857 Sum squared resid 00 Schwarz criterion 90483 Log likelihood -4821 F-statistic 542 Durbin-Watson stat 349085 Prob(F-statistic) 000000 （-7975） （3507） （77217） 从下图也可以看出，模型的拟合程度非常好，这也说明城乡居民人均收入对居民消费水平的直接影响最大。农村居民人均纯收入每增加1元，居民消费水平平均增加50元；城镇居民人均可支配收入每增加1元，居民消费水平平均增加35元。 四、提高居民消费水平的对策建议 根据以上分析，可以看出提高居民消费水平的根本途径是大力发展生产力。但在大力发展生产力，增加城乡居民可支配收入的同时，必须严格控制人口增长。为此，我们可以采取以下措施： （一）提高居民整体收入水平，特别是农村居民收入水平。 中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要原因。切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。 1、调整农业结构，提高农产品品质。调整和优化农业结构，大力发展高产、优质、高校农业，这是当前增加农村居民收入的关键措施。调整结构的重点是改善农产品品种，提高质量，增加效益。一是要抓住当前农产品供给充足的时机，加快调整粮食品种结构；二是大力发展畜牧业。畜牧业在农业生产中处于“前拉后带”的重要环节，搞好了可以促进种植业、带动加工业，实现农产品转化增值。三是发挥种植业传统优势，发展农林牧渔业和名、特、优、新产品，农产品也要提高品牌意识，靠品牌开拓市场。 2、依靠科技进步，降低农业生产成本。在当前增收困难的情况下，降低生产成本，减少农民的支出也是增加农民收入的一条重要途径。目前，由于技术相对落后，我国农业资源的利用率远远低于发达国家水平，特别是农民在用水、用电、用地等很多方面，缺乏科学指导，浪费严重。据测算，从1988年到1996年，粮食增长了6%，收购价格指数增长了9%，但同期总成本却增长了3%。这也说明，降低成本，增加效益是推动农业节能增效，增加农民收入的重要措施。 3、推动农业产业化经营，建立有利于农民增收的产业体系和利益机制。推进农业产业化，应突出抓好建设农产品基地，培育龙头企业，建立利益机制，完善社会化服务体系等几个关键环节。 4、切实减轻农民负担。在逐步减少农业税以外的农村各项收费项目和数额的同时，把真正应由农民承担的合理性收费费用用立法的形式确定下来，是减轻农民负担的工作走上法制化、正规化的轨道。同时还要狠抓基层政府及干部的廉政建设，消除向农民乱摊派、乱收费的各种隐患，进一步加强农村精神文明建设，引导农民健康消费。 （二）严格控制人口增长 控制人口增长是人口问题的重点和难点。人口自然增长率越高，越是阻碍社会经济的发展和人类的进步。我们要继续实行计划生育政策，实现控制人口规模的既定目标。根据我国人口现状和经济发展水平，要把控制人口出生率、提高人口素质和解决人口老龄化等问题通盘考虑，制定一个合理增长、提高质量、优化年龄结构的综合人口方案。同时加强对目前人口状况和人口动态的研究分析，为人口控制、就业、迁移与城市化等正确决策提供依据。 2）以1978—2003年的时间序列研究中国城镇居民消费函数时发现，1991年前后城镇居民消费性支出Y对可支配收入X的回归关系明显不同。如果不加处理的在整个时间序列区间应用普通最小二乘法，会带来结果的偏差。可以考虑以下哪一种方法克服此问题：（ ）。 A、虚拟变量方法 B、分时段建立模型 C、增加样本容量 D、采用滞后变量的模型 3）计量经济学的核心思路是（ b ） A回归分析 B建立经济模型 C最小二乘估计 D统计推断 4）关于包含虚拟变量的模型，下列哪个描述不准确（ c ） A． 模型的解释变量可以仅由虚拟变量构成。 B． 模型的解释变量必须包含定量变量。 C． 模型的解释变量可以包含定性变量与定量变量。 D． 在季度分析模型中不能将四个季度同时作为虚拟变量纳入模型中。 7）回归分析中定义的( b ) A解释变量和被解释变量都是随机变量 B解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C解释变量和被解释变量都为非随机变量 D解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 8）对于滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会( b ) A增加1个 B减少1个 C增加2个 D减少2个 9）若回归模型中的随机误差项存在较强的一阶正自相关，则估计模型参数应采用( d ) A普通最小二乘法 B加权最小二乘法 C广义差分法 D一阶差分法 11）违背了下列哪条性质后最小二乘估计量仍然是BLUE估计量（ ） A．线性性 B一致性 C有效性 D无偏性 12）如果误把非线性关系作为线性关系直接用普通最小二乘法回归会导致（ ） A．误差项均值非零 B误差序列相关 C．异方差 D多重共线性 13）常见判别模型好坏的参考标准包括（ ）（多选） A．节省性 B 数据优质性 C可识别性 D理论一致性 14）随机扰动项产生的原因是（ abcd ）（多选）（A）客观现象的随机性（人的行为、社会环境与自然影响的随机性）（B）模型省略变量（被省略的具有随机性的变量归入随机扰动项）（C）数学模型函数的形式的简化（D）数学模型函数的形式的误定（E）经济数据的来源 问题补充：判断改错 1、标准线性回归模型的参数表示了解释变量引起被解释变量的相对变化，而对数模型回归参数则表示解释变量引起被解释变量的绝对变化。（ f ） 2、如果存在异方差，普通最小二乘估计量是无偏的和无效的。（ f ） 3、当R2 =1，F=0；当R2 =0，F=∞。（ ） 4、回归分析的结果要通过统计意义检验和计量经济意义检验后方可应用。（ t ） 5、在多元回归分析中，方程Y=β0+β1X1+β2X2+ε中的偏回归系数β2表示X2变化一个单位引起Y的平均变化。（ t ）抱歉 有些题不会做 留个练习方式。发给你。 你的要求有点苛刻了，恕兄弟我无能为力啊。 城乡收入差距的因素分析 大学生手机预期消费的计量经济模型 第二产业国内生产总值对固定资产投资的影响分析 第二产业GDP形成的因素分析 各因素对高新技术区发展的影响 基于Hedonic模型的成都住宅价格影响因素分析 关于自筹资金对基本建设投资资金的影响 关于中国旅游发展的分析 关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析 国内工业固定资产和劳动就业人数对工业产值的影响 倒“U”曲线及顶点分析 金融发展与经济增长的关系 失业率对中国国内生产总值的影响 人力资本和实物资本对企业利润的影响分析 人力资本投入与GDP 实证库兹涅茨倒U曲线中国实现 农村剩余劳动力转化途径与农民收入增加的关系分析 农村居民收入影响因素分析 利率及收入对货币供应量的影响 我国房地产行业的生产函数模型 我国改革开放后通货膨胀的因素分析 我国房地产市场影响因素分析 我国居民储蓄影响因素的实证分析 我国居民收入对储蓄存款的影响 适度扩大M2能提高我国GDP 四川省农民收入结构分析 四川省居民消费水平影响因素的分析 影响农民收入的因素分析 信息时代的城镇对比 影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析 影响成都市机动车总数因素的定量分析 影响我国国内过夜旅游者人数因素的计量分析 影响电信业务收入的主要因素的分析 影响货币需求的因素分析 用误差校正模型研究季度M1需求 政府对公共卫生事业的投资与国民经济增长关系的计量分析 由弹性价格货币模型论中国汇率和利率的联动性 中国资本外逃的成因解释与计量分析 中国的菲利普斯曲线 中国城乡人口流动趋势分析 中国外汇储备的影响因素分析 中国校正失业变化率条件下的奥肯定律检验 菲利普斯曲线的验证 对我国经济增长的因素分析 恩格尔系数模型检验 地区人均收入影响因素的计量分析 成都市投资额影响因素的实证分析 关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析 固定资产投资对GDP的影响 改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析 关于教育对中国经济增长作用的计量分析 吉尼系数影响因素的计量分析 我国经济增长对能源消耗的依赖 我国旅游经济的因素分析 投资额与生产总值和物价指1 外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析 试探交通运输发展与国民经济的关系 我国1978-1997年的财政收入和国民生产总值的计量分析 影响居民消费水平的因素分析 影响居民消费水平的主要因素分析 新中国出口的影响因素分析 有关我国居民储蓄影响因素的计量分析 我国消费的影响因素分析(经济2班） 我国人均GDP与消费的计量分析 影响股价指数的因素分析 中国经济增长与周期波动 中国能源需求影响因素实证分析 中国旅游业发展状况分析 中国城市居民消费计量分析 FDI对中国经济增长的影1 城镇居民住房面积的多因素分析 对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析 餐饮业区域市场潜力的影响因素分析 对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研 关于国内旅游需求的计量经济学分析报告 关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析 三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出 上市公司财务预警模型设计与分析 宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析 如何提高农业产值和农民人均收入水平 货币政策有效性分析 私家车拥有量的计量分析 四川省居民消费水平的多因素分析 我国采矿业龙头企业利润因素分析 我国财产保险市场发展的因素分析 外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析 我国国债挤出效应的实证分析 我国农民收入影响因素的回归分析 影响保费收入的因素分析 我国汽车需求的因素分析 影响GDP增长的经济因素分析 影响人身保险保费收入的重要因素分析 影响我国农业总产值因素的实证分析 影响寿险保费收入的因素分析2 影响四川省房地产业发展的因素分析 影响中国汽车产量的多因素分析 中国经济增长的影响因素实证分析 中国城镇居民2003年可支配收入分析 资本结构主要影响因素的再探析 在校学生总数变动的多因素分析 运用OLS法对参数估计 中国上市公司现金股利的影响因素分析 中国农业总产值问题的计量分析 GDP与进出口总额的计量分析 城市住房均衡价格供求模型 城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析 城镇人均收入与人均通讯消费分析 NBA球员薪金问题 北京城市居民消费函数模型分析 北京市城镇居民消费函数模型 成都市05年度住宅市场定价模型 北京市城镇居民消费模型 北京市居民消费函数模型(巫君荣杨三冠等) 店铺租金的确定 对成都市房地产市场的实证考察 对影响某高校研究生录取线的爽因素分析 对外贸易与四川经济增长关系实证分析 工业产值与能源耗量的实证分析 发展中国家货币需求模型 固定资产投资对贵州GDP影响分析 固定资产投资的计量经济学模型 工资收入差异分析 房地产价格因素分析 货币政策与GDP的回归分析 关于封闭式基金价格问题 关于社会商品零售总额的案例分析 开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究 我国财政收入与部分支出结构 四川省居民消费结构计量分析请采纳答案，支持我一下。 计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。 计量经济学 期末实验报告 实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析 姓 名： 学 号： 班 级： （）级统计学系（）班 指导教师： 时 间： （上面是论文封皮） 23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目） 一、 经济理论背景 近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论 我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素： ①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长 居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流， 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。 ②、商品供求结构性矛盾依然突出 从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。 ③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长 加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。 ④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长 经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。 三、 相关数据收集 相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》： 23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格） 地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元） 北京 6 8 1 2 9 天津 4 0 6 8 8 石家庄 4 0 3 0 9 太原 3 2 9 9 5 呼和浩特 5 9 2 8 7 沈阳 3 1 5 7 1 大连 6 8 8 1 5 长春 8 7 1 1 2 哈尔滨 4 0 8 5 4 上海 6 9 0 1 3 南京 4 0 4 0 6 杭州 5 9 0 9 2 宁波 5 8 4 2 4 合肥 6 8 5 1 9 福州 7 9 5 4 8 厦门 5 9 7 3 7 南昌 4 8 0 1 4 济南 7 7 3 8 4 青岛 6 8 6 5 7 郑州 4 1 2 2 3 武汉 5 0 5 2 1 长沙 4 1 9 9 8 广州 7 8 6 1 1 四、 模型的建立 根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为： 其中： ——人均消费支出 ——常数项 ——回归方程的参数 ——平均每户就业人口数 ——平均每一就业者负担人口数 ——平均每人实际月收入 ——人均可支配收入 ——随即误差项 五、实验过程 （一）回归模型参数估计 根据数据建立多元线性回归方程： 首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。 利用Eviews输出结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:08 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -180 506 -282633 2159 X1 3490 2332 427889 1704 X2 1209 7866 498528 1513 X3 552510 629371 466766 0239 X4 -180652 742107 -590947 1290 R-squared 721234 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711 SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564 Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249 Log likelihood -9199 F-statistic 64259 Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076 根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： ， ， ， ， 从而初步得到的回归方程为： Se= (506) (2332) (7866) (629371) (742107) T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947) F=64259 df=18 模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。 （二）处理多重共线性 我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理： X1： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:28 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 8238 6688 296574 7697 X1 0964 4840 531833 1405 R-squared 100508 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711 SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623 Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497 Log likelihood -3917 F-statistic 346511 Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491 X2： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:29 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 641 2658 632596 0156 X2 -1146 9597 -218861 2364 R-squared 066070 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711 SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380 Sum squared resid Schwarz criterion 82254 Log likelihood -8237 F-statistic 485623 Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412 X3： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:29 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 8827 8342 326831 1988 X3 540400 095343 667960 0000 R-squared 604712 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711 SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402 Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276 Log likelihood -9362 F-statistic 12577 Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013 X4： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:30 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 7094 8178 141465 2665 X4 596476 124231 801338 0001 R-squared 523300 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711 SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129 Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003 Log likelihood -0898 F-statistic 05284 Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096 由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得： X1、X3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:32 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C -8991 9081 -644388 5266 X1 8101 2070 275533 2167 X3 517213 095693 404899 0000 R-squared 634449 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711 SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276 Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087 Log likelihood -0368 F-statistic 35596 Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043 X2、X3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:33 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 5536 1435 451015 6568 X2 -00981 0392 -110678 9130 X3 536856 102783 223221 0000 R-squared 604954 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711 SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036 Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847 Log likelihood -9292 F-statistic 31348 Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093 X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:34 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 7015 5882 326290 0306 X3 766892 553402 192782 0046 X4 -473721 656624 -244390 0363 R-squared 684240 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711 SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634 Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445 Log likelihood -3529 F-statistic 66965 Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010 由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。 X1、X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:37 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 6693 8464 479562 6370 X1 29944 6512 366505 7180 X3 652622 646003 558228 0192 X4 -345001 757634 -775265 0919 R-squared 686457 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711 SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625 Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373 Log likelihood -2719 F-statistic 86591 Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 000050 X2、X3、X4 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:38 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 60939 2088 127981 8995 X2 1557 9303 575948 5714 X3 886588 600027 144175 0053 X4 -596394 701018 -277251 0345 R-squared 689658 Mean dependent var 2913 Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711 SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599 Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347 Log likelihood -1539 F-statistic 07429 Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046 由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为： Se= (5882) (553402) (656624) T= (326290) (192782) (-244390) F=66965 df=20 （三）异方差性的检验 对模型 进行怀特检验： White Heteroskedasticity Test: F-statistic 071659 Probability 399378 Obs*R-squared 423847 Probability 351673 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/11/07 Time: 16:53 Sample: 1 23 Included observations: 23 Variable Coefficient S Error t-Statistic P C 50 9 266460 7929 X3 9623 1924 394723 6977 X3^2 -071268 187278 -380548 7080 X4 -6779 3390 -467114 6460 X4^2 121138 229933 526841 6047 R-squared 192341 Mean dependent var 87 Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54 SE of regression 59 Akaike info criterion 12207 Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892 Log likelihood -9038 F-statistic 071659 Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378 由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435，所以模型中不存在异方差。 （四）自相关的检验 由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于05，D-W值为111635，显著性水平 =05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =543计量经济学论文居民消费水平怎么写
计量经济学论文居民消费水平与收入
计量经济学结课论文之影响居民消费水平的分析