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对广东省人均消费影响因素统计的实证分析(doc13页)
对广东省人均消费影响因素的实证分析
内容提要:
本文在现代消费理论的基础上,结合广东省最近26年的实际情况,修改假设、增减变量,利用官方数据做出了广东省人均消费的计量模型,比较分析了人均国内生产总值、商品零售价格指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响,得出了几个重要的结论。
关键词:
广东 消费 模型 检验 重要性 结论
2004年,广东省经济社会保持快速协调健康发展,消费品市场供给充足,社会消费心理稳定,市场物价稳定回升,全省消费品市场呈现稳步增长的良好态势。
全年实现社会消费品零售总额6370.42亿元,比上年增长13.6%。
①这种良好态势引发了我对我省的消费情况的重视,以下我通过自己的所学的经济学理论和原理来对消费及其影响因素做回归分析,并得出一些重要的结论。
希望能对省政府的决策起到一定的参考作用。
一 广东省人均消费模型的前提假设与解释变量
西方消费经济学者们认为,收入是影响消费者消费的主要因素,消费是需求的函数。
消费经济学有关收入与消费的关系即消费函数理论有:
(1)凯恩斯的绝对收入理论。
他认为消费主要取决于消费者的净收入,边际消费倾向小于平均消费倾向。
他假定,人们的现期消费,取决于他们现期收入的绝对量。
(2)杜森贝利的相对收入消费理论。
他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费,从而消费是相对的决定的。
当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。
(3)弗朗科•莫迪利安的生命周期的消费理论。
这种理论把人生分为三个阶段:
少年、壮年和老年;在少年与老年阶
5 中国人民银行一年期储蓄利率。
一般认为,提高利率会刺激储蓄,减少消费支出。
因此,它们应该是负相关的。
由于中国人民银行的一年期利率总是不定期地进行调整,可能几年调整一次,或者一年调整几次,这给我的计量经济学分析带来了一定的困难。
为达成统一,我取了每年1月1号的利率作为全年的利率。
二 广东省1978-2003年消费及其相关影响因素统计表
年份 人均消费水平(元) 前期消费水平(元) 人均国内生产总值(元) 全省商品零售价格指数(基比) 中国人民银行一年期储蓄存款利率
1978 213 369 100 3.24
1979 246 213 409 103 3.24
1980 316 246 480 111.8 3.96
1981 341 316 549 122.1 5.76
1982 381 341 631 125 5.76
1983 405 381 674 125.8 6.84
1984 461 405 827 127.3 6.84
1985 571 461 1025 144.7 6.84
1986 646 571 1168 151.6 7.2
1987 785 646 1450 169.3 7.2
1988 1036 785 1961 220.5 7.2
1989 1165 1036 2307 226.8 8.64
1990 1211 1165 2537 255 11.34
1991 1379 1211 3001 256.6 8.64
1992 1701 1379 3815 271.5 7.56
1993 2220 1701 5254 320.9 7.56
1994 3025 2220 6795 381.5 10.98
1995 3832 3025 8495 524.8 10.98
1996 4235 3832 9513 444.5 10.98
1997 4523 4235 10428 444.9 7.47
1998 4686 4523 11143 431.6 5.67
1999 4760 4686 11728 417.4 3.78
2000 5007 4760 12885 417 2.25
2001 5038 5007 13730 411.6 2.25
2002 5639 5038 14986 405.4 2.25
2003 6190 5639 17213 405.4 1.98
表一
资料来源:
广东省价格信息网
《广东年鉴》 广东统计局
银行利率来源
在经济理论基础上,我用1978~2003年广东省统计局统计的数据以及网上的官方数据利用EVIEWS软件进行回归分析。
计量经济模型的建立
我建立了下述一般模型:
Yi= 。
+ 1 X1i + 2X2i+ 3X3i+ 4X4i+ Ut ( i =1,2,3,…,n)
其中,Yi ---------- 广东省人均消费水平; 。
-------截距项;
1, 2, 3, 4------待定系数
X1i ------------前一期人均消费水平;X2i-------人均国内生产总值
X3i -------商品零售价格指数(定基比);X4i-------银行一年期利率
Ut -----------随机干扰项
模型的求解和检验
利用EVIEWS软件,用最小二乘法进行回归分析及经济意义检验,统计检验,并针对存在多重共线性、自相关和异方差影响的方程,不断进行修正后,再来进行参数估计。
Dependent Variable:
CONSUME
Method:
Least Squares
Date:
07/01/05 Time:
10:
48
Sample(adjusted):
1979 2003
Included observations:
25 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
CONSUME1 0.306986 0.077818 3.944912 0.0008
GDP 0.219240 0.026674 8.219213 0.0000
PRICE 2.199620 0.546419 4.025523 0.0007
RATE 10.93098 12.76617 0.856246 0.4020
C -211.6758 56.02138 -3.778483 0.0012
R-squared 0.998566 Mean dependent var 2391.960
Adjusted R-squared 0.998279 S.D. dependent var 2042.785
S.E. of regression 84.74240 Akaike info criterion 11.89397
Sum squared resid 143625.5 Schwarz criterion 12.13774
Log likelihood -143.6746 F-statistic 3481.544
Durbin-Watson stat 1.797161 Prob(F-statistic) 0.000000
表二
(1)经济意义以及统计学检验:
模型的拟合优度很好,但是利率的系数在显著水平等于0.05的情况下,显著等于0。
因而,模型可以剔除利率这一变量。
从经济意义来看,也没能通过检验,因为利率的系数是正数,按一般经济原理,它应该是负数。
因而,可以剔除这一变量。
在剔除利率对模型的影响后,再用OLS进行参数估计。
Dependent Variable:
CONSUME
Method:
Least Squares
Date:
07/01/05 Time:
10:
50
Sample(adjusted):
1979 2003
Included observations:
25 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
CONSUME1 0.293848 0.075804 3.876405 0.0009
PRICE 2.599369 0.282116 9.213834 0.0000
GDP 0.212814 0.025434 8.367448 0.0000
C -187.4789 48.06327 -3.900669 0.0008
R-squared 0.998513 Mean dependent var 2391.960
Adjusted R-squared 0.998301 S.D. dependent var 2042.785
S.E. of regression 84.20228 Akaike info criterion 11.84997
Sum squared resid 148890.5 Schwarz criterion 12.04499
Log likelihood -144.1246 F-statistic 4701.556
Durbin-Watson stat 1.874166 Prob(F-statistic) 0.000000
表三
尽管拟合度很高,各个变量的系数也很显著,但是多个解释变量可能面临多重共线性的干扰。
(2)多重共线性的检验和消除
利用判定系数法来检验解释变量的共线性。
辅助回归模型的被解释变量是前一期的人均消费水平,OLS估计结果如下:
Dependent Variable:
CONSUME1
Method:
Least Squares
Date:
07/01/05 Time:
10:
54
Sample(adjusted):
1979 2003
Included observations:
25 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP 0.323808 0.018732 17.28670 0.0000
PRICE 1.247028 0.747586 1.668073 0.1095
C -49.32111 134.7689 -0.365968 0.7179
R-squared 0.986144 Mean dependent var 2152.880
Adjusted R-squared 0.984884 S.D. dependent var 1926.191
S.E. of regression 236.8199 Akaike info criterion 13.88464
Sum squared resid 1233841. Schwarz criterion 14.03091
Log likelihood -170.5580 F-statistic 782.8595
Durbin-Watson stat 0.567065 Prob(F-statistic) 0.00000
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