我国城镇居民消费与可支配收入的实证分析.docx
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我国城镇居民消费与可支配收入的实证分析
五、模型的估计与调整
运用EVIEWS软件,用最小二乘法进行回归分析及统计检验,并针对其中有自相关和异方差性影响的方程,进行修正后再来估计参数。
1、估计参数
表1
由表1得:
Y1的方程如下:
Y1=552.3167+0.228199X
(2.442542)(10.68974)
F=114.2704=0.792057DW=1.326629
表2
由表2得:
Y2的方程如下:
Y2=486.5439+0.030472X
(4.571540)(3.032762)
F=9.197647=0.234648DW=1.721645
表3
由表3得:
Y3的方程如下:
Y2=135.2359+0.063829X
(1.763998)(8.819120)
F=77.77687=0.721647DW=1.937171
表4
由表4得:
Y4的方程如下:
Y4=-9.582755+0.043781X
(-0.237817)(11.550896)
F=132.4563=0.815335DW=1.826503
表5
由表5得:
Y5的方程如下:
Y5=97.78475+0.048290X
(1.065594)(5.574133)
F=31.07096=0.508768DW=1.233988
表6
由表6得:
Y6的方程如下:
Y6=-563.4633+0.148216X
(-4261891)(11.87497)
F=141.0148=0.824577DW=1.900972
表7
由表7得:
Y7的方程如下:
Y7=-328.4008+0.135741X
(-3.732733)(16.34307)
F=267.0960=0.899023DW=1.782632
表8
由表8得:
Y8的方程如下:
Y8=-25.32887+0.029874X
(-0.710893)(8.881363)
F=78.87861=0.724464DW=1.897191
2、经济意义检验
从经济意义上来说居民消费支出应随着收入的增加而增加,边际消费倾向MPC应满足0〈MPC〈1。
根据OLS回归所得:
=0.228199=0.030472=0.063829=0.043781
=0.048290=0.148216=0.135741=0.029874
均大于0小于1,所以模型的参数估计是符合经济理论的。
是样本回归方程的斜率,它表示我国城镇居民的边际消费倾向,说明年人均可支配收入每增加一元,将有i元用于消费支出,是样本回归方程的截距,它表示不变可支配收入影响的自发消费行为。
3、统计推断的检验
①收入对食品支出的影响
=0.792057说明总离差平方和的79.2057%被样本回归直线解释,有21%未被解释,因此样本回归直线对样本的拟合优度比较高的。
t=10.68974查表=2.763t>n-2=28,说明收入增加对食品支出影响显著
②收入对衣着支出的影响
=0.234648模型整体拟合优度较差
t=3.032762<,说明收入增加对衣着支出影响不显著
③收入对居住的影响
=0.721647模型整体拟合优度较好
t=8.819120>,可支配收入对居住有显著影响
④收入对家庭设备及服务的影响
=0.815335模型整体拟合优度较好
t=11.550896>,可支配收入对住家庭设备及服务有显著影响
⑤收入对医疗保健的影响
=0.508768模型整体拟合优度一般
t=5.574133>,可支配收入对医疗保健有显著影响
⑥收入对交通通信的影响
=0.824577模型整体拟合优度较好
t=11.87497>可支配收入对交通通信有显著影响。
⑦收入对教育文化娱乐的影响
=0.899023模型整体拟合优度较好
t=16.34307>可支配收入对教育文化娱乐有显著影响。
⑧收入对杂项商品和服务的影响
=0.724464模型整体拟合优度较好
t=8.881363>可支配收入对对杂项商品和服务有显著影响
4、多重共线性检验
因为在所建立模型中只涉及一个解释变量,所以不存在多重共线性。
5、异方差性的检验
在Eviews软件中,运用Goldfeld-Quandt检验法,将x(收入)以递增型排序,构造子样本区间,建立回归模型,本文中样本容量n=30,删除中间1/4的观测值,约大约8个观测值,余下部分平分为两个样本区间:
1—11、20—30,样本个数为==11。
用OLS方法求解。
将得到的OLS回归结果整理后得到表9:
表9
Y1
Y2
Y3
Y4
Y5
Y6
Y7
Y8
(1-11)
599842.28
227121.4
27801.74
26279.42
78905.07
51931.29
152540.1
5217.276
(20-30)
1569684
356923.9
241008.4
23475.08
194362.0
898944.7
280759.4
28443.68
F
2.6168
1.5715
8.6689
0.8933
2.4632
17.3102
1.8406
5.4518
查F分布表得:
(9,9)=3.18,结合表得,Y3,Y6,Y8的F值大于(9,9),故,Y3,Y6,Y8的模型存在异方差。
而Y1,Y2,Y4,Y5,Y7的模型不存在异方差。
则运用加权最小二乘法(WLS)对Y3,Y6,Y8进行修正:
①修正Y3:
权数(w=1/)
表10
得到新的Y3的模型方程:
Y3=66.98557+0.070954X
(0.593036)(5.618258)
F=31.56482=0.755456DW=1.376506
②修正Y6权数(w=1/sqr(x))
表11
得到新的Y6的模型方程:
Y6=-553.2527+0.147216X
(-4.086103)(10.78944)
F=116.4119=0.668601DW=1.874345
③修正Y8权数(w=1/)表12
得到新的Y8的模型方程:
Y8=28.83396+0.024198X
(0.454291)(3.409774)
F=11.62656=0.531189DW=1.964691
6、自相关的检验
用DW法检验方程的自相关性,各方程DW值列表如下:
表13
Yi
Y1(食品)
Y2(衣着)
Y3(居住)
Y4(家庭设备及服务)
Y5(医疗保健)
Y6(交通通信)
Y7(教育文化娱乐)
Y8杂项商品和服务
d-w
1.326629
1.721645
1.376506
1.826503
1.233988
1.874345
1.782632
1.964691
ρ值=1-dw/2
0.3367
0.3147
0.3830
查D-W表,n=30,k(解释变量个数)=1,则下线临界值=1.352,上线临界值=1.489.4-=2.511
则:
0 0 0 用Gochrane-orcutt迭代法进行自相关修正 1对Y1进行修正: 表14 修正后Dw=1.945751,落入无自相关区域 则修正后的Y1的模型方程Y1=490.7304+0.234225X (2.105283)(11.09569) F=62.09259=0.816014DW=1.945751 ②对Y3进行修正 表15 修正后Dw=1.857389,落入无自相关区域 则修正后的Y1的模型方程Y3=134.1181+0.062921X (1.657732)(8.383179) F=36.31178=0.721735DW=1.857389 3对Y5进行修正 表16 修正后DW=1.824882,落入无自相关区域 则修正后的Y1的模型方程Y5=103.2613+0.047800X (1.120692)(5.800978) F=19.39739=0.580804DW=1.824882 则得到最终的05年的回归方程为 Y1=490.7304+0.234225X(2.105283)(11.09569) F=62.09=0.816014DW=1.945751 Y2=486.5439+0.030472X (4.571540)(3.032762) F=9.1=0.234648DW=1.721645 Y3=134.1181+0.062921X(1.657732)(8.383179) F=36.311=0.721735DW=1.857389 : Y4=-9.582755+0.043781X (-0.237817)(11.550896) F=132.=0.815335DW=1.826503 Y5=103.2613+0.047800X(1.120692)(5.800978) F=19.39=0.580804DW=1.824882 Y6=-553.2527+0.147216X (-4.086103)(10.78944) F=116.=0.668601DW=1.874345 Y7=-328.4008+0.135741X (-3.732733)(16.34307) F=267.=0.899023DW=1.782632 Y8=28.83396+0.024198X (0.454291)(3.409774) F=11.=0.531189DW=1.964691 则由回归方程可以看出,城市居民收入每增加一个单位,食品支出增加0.234225个单位,衣着支出增加0.030472个单位,居住支出增加0.062921个单位,家庭设备及服务支出增加0.043781个单位,医疗保健增加0.047800个单 位,交通通信增加0.147216个单位,教育文化娱乐支出增加0.135741个单位,杂项商品和服务支出增加0.024198个单位。 收入变化对食品支出影响最大。 08年回归方程 Y1=-1007.019+0.136091X (-0.963681)(2.013173) R2=0.519017F=4.052866DW=0.327325 Y2=646.8517+0.032776X (4.672426)(3.659750) R2=0.308657F=13.39377DW=1.407973 Y3=333.7494+0.049654X (2.685159)(6.175333) F=38.134=0.559696DW=1.91852 Y4=42.76478+0.040451X (0.593889)(8.683775) F=75=0.715391DW=1.537407 Y5=273.9526+0.032304X (1.989203)(3.625877) F=13.14=0.304702DW=1.353127 Y6=-818.1997+0.141398X (-5.15151
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