中国城镇居民消费的计量经济学分析Word格式.docx
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2001
5309.01
6859.6
100.7
38.2
2002
6029.88
7702.8
99
37.7
2003
6510.94
8472.2
100.9
37.1
2004
7182.1
9421.6
103.3
2005
7942.9
10493
101.6
36.7
2006
8696.6
11759.5
101.5
35.8
2007
9997.5
13785.8
104.5
36.3
2008
11243
15780.8
105.6
37.9
2009
12264.55
17175
99.1
36.5
2010
13471.45
19109.44
99.3
35.7
2011
15161
21810
99.5
37.2
资料来源:
中国知网中国统计年鉴(居民消费价格指数以上一年=100计算)
根据我国居民实际情况,假设一般模型为:
,其中:
y为当期城镇居民人均消费支出,
为当期人均可支配收入,
为当期价格指数,
为前期城镇人均消费支出,u为随机扰动项。
利用eviews对数据进行最小二乘法分析如下
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/29/12Time:
00:
56
Sample:
19982011
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1201.884
1267.137
-0.948504
0.3652
X1
0.511816
0.092947
5.506532
0.0003
X2
18.03754
11.89297
1.516655
0.1603
X3
0.254951
0.159679
1.596653
0.1414
R-squared
0.999555
Meandependentvar
8411.032
AdjustedR-squared
0.999422
S.D.dependentvar
3507.833
S.E.ofregression
84.34140
Akaikeinfocriterion
11.94258
Sumsquaredresid
71134.71
Schwarzcriterion
12.12517
Loglikelihood
-79.59805
F-statistic
7492.472
Durbin-Watsonstat
1.820464
Prob(F-statistic)
0.000000
由以上结果可知,出去X1(当期人均可支配收入)以外,包括常数项在内的所有变量的t值相伴概率都远大于0.05即都不满足t检验时的显著性水平。
所以,要对模型进行调整,重新进行0LS估计。
经分别将每个变量进行一元回归,得出结果如下:
Y(当期城镇居民人均消费)与X1(当前人均可支配收入)的一元回归:
01:
07
865.5526
58.47586
14.80188
0.0000
0.660523
0.004672
141.3850
0.999400
0.999350
89.42869
11.95632
95969.89
12.04762
-81.69427
19989.72
0.887679
拟合优度:
0.9994
Y(当期城镇居民人均消费)与X2(当期价格指数)建立一元回归其结果如果下表所示:
08
-10740.14
47271.22
-0.227203
0.8241
189.6290
467.9666
0.405219
0.6924
0.013499
-0.068710
3626.342
19.36140
1.58E+08
19.45269
-133.5298
0.164203
0.088651
0.692447
Y(当期城镇居民人均消费)与X3(前期城镇居民人均消费)的一元回归及其结果如下表所示:
09
-253.0728
134.6523
-1.879454
0.0847
1.135966
0.016450
69.05639
0.997490
0.997281
182.9199
13.38754
401516.3
13.47883
-91.71276
4768.785
2.041571
经比较可知X1的拟合优度最高,X2的拟合优度最低,X3的拟合优度次之,后以X1的拟合优度为基准,分别计算X1与X2,X1与X3的拟合优度,并根据结果根据剔除变量X2,得:
21
705.1150
166.0331
4.246833
0.0014
0.567441
0.090312
6.283138
0.0001
0.160450
0.155466
1.032057
0.3242
0.999453
0.999354
89.18695
12.00676
87497.43
12.14370
-81.04729
10049.65
0.978205
有图中结果可知,X3的t值相伴概率远远大于0.05,不满足t检验显著性水平,所以剔除变量X2、X3,则得出回归方程为:
Y=865.5526+0.6605*X1
(14.80188)(141.3850)
二、模型检验
1.经济意义检验
由模型可知,城镇居民人均收入与人均消费支出是正相关关系,即随着城镇居民收入的增加或减少,消费支出也会相应的增加或减少。
说明此模型符合经济学的一般规律。
当前城镇居民可支配收入每增加一元,城镇居民人均消费支出就将增加0.6605元。
2.自相关检验
(1)杜宾-瓦森检验(DW检验)
已知DW=0.8877
因为n=14,k=1取显著性水平a=0.05时,查表得
,所以0<
DW<
即该模型存在一阶自相关
(2)布罗斯-戈弗雷检验(BG检验)结果如下:
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
1.551670
Probability
0.258875
Obs*R-squared
3.315701
0.190548
TestEquation:
RESID
15:
02
28.40832
59.69310
0.475906
0.6444
-0.002936
0.004940
-0.594317
0.5655
RESID(-1)
0.471108
0.335918
1.402449
0.1911
RESID(-2)
0.155491
0.355414
0.437491
0.6711
0.236836
-6.82E-13
0.007887
85.92031
85.58083
11.97176
73240.78
12.15434
-79.80229
1.034447
1.721471
0.418654
经分析得出该模型不存在自相关性,这与DW检验结果相违背,其原因尚未可知。
2、异方差检验
(1)戈德菲尔德-匡特(G-Q)检验
为了方便操作检验建立Y与X1的新数据表如下
样本数据个数为n=14,C=4
SortX1将样本数据关于X1排序
SMPL19982002确定子样本1
LSYCX1
22
19982002
5
315.6654
193.1678
1.634151
0.2007
0.738013
0.029840
24.73226
0.995119
5056.882
0.993493
658.4521
53.11632
11.07202
8464.029
10.91579
-25.68005
611.6847
3.422497
0.000145
有上表可得到样本1的残差平方和
SMPL20072011确定子样本2
28
20072011
1093.881
157.9212
6.926755
0.0062
0.646446
0.008898
72.64979
0.999432
12427.50
0.999243
1993.511
54.86444
11.13678
9030.320
10.98056
-25.84196
5277.991
2.378455
0.000006
由表可得到样本2的残差平方和
所以
=1.067
取a=0.05时,
而F=1.067<
所以该模型不存在异方差。
(2)怀特检验
WhiteHeteroskedasticityTest:
0.802368
0.472851
1.782369
0.410170
RESID^2
44
20465.95
11628.44
1.759991
0.1062
-2.210497
2.034559
-1.086475
0.3005
X1^2
7.43E-05
7.72E-05
0.962897
0.3563
0.127312
6854.992
-0.031358
6383.128
6482.438
20.57899
4.62E+08
20.71593
-141.0529
1.873589
由此表分析可知,取a=0.05,Obs*R-squared=1.782<
并且P值较大,模型异方差假设不成立。
(3)帕克检验:
利用eviews软件操作如下并得到结果:
GENRLNE2=LOG(RESED^2)
GENRLNX1=LOG(X1)
LSLNE2CLNX1
LNE2
16:
00
15.46366
8.096121
1.910008
0.0803
LNX1
-0.788118
0.874755
-0.900958
0.3853
0.063358
8.177794
-0.014695
1.443128
1.453694
3.717656
25.35870
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- 中国 城镇居民 消费 计量 经济学 分析