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计量经济学期末报告
农村居民消费主要影响因素分析
营销091班谭惠琳200910902143
摘要:
作为一个典型的农业大国,中国农村消费市场的开拓存在着巨大的潜力。
本文通过分析农村消费的现状和特点,运用定量与定性相结合的方法分析得出影响农村居民消费水平的因素,结合当地经济发展水平以及农村居民消费行为的变化等方面,提出发展农村消费市场的建议。
关键词:
农村居民消费水平商品零售价格指数农村居民家庭人均纯收入计量
一、研究的目的要求
中国是一个农业大国,农民占总人口的大部分,农村居民的消费在国民消费总量中占有很大比重,农村居民的消费水平对整个国名经济的发展有重大的作用。
为应对国际金融危机的冲击,国家提出了“扩内需,保增长”的宏观调控政策,以促进我国经济发展。
近年来,经济发展较快,但在拉动经济的主要动力中,消费的作用却明显减弱,主要表现在消费增长速度较缓,消费率特别是居民消费率(居民最终消费占GDP的比重)逐年下降,2005~2007年下降了1.2个百分点,消费不足已成为制约中国经济持续又好又快发展的重要因素,而我国农村居民占80%以上,因此对农村居民消费水平影响因素的研究就具有现实意义。
农村消费市场潜力巨大:
(一)农村人口数量庞大,但消费总量较小
(二)农民消费满足率低
(三)农民资金节余不断增加
随着改革开放的深入及各项支农惠农政策的实施,农村居民的生活水平有了很大提高,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、拉动经济所面对的重大问题。
以下运用计量经济学的方法,就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单的分析。
二、模型设定
为了具体分析各要素对我国农村居民消费支出的影响,选择“农村居民消费水平”作为被解释变量(用Y表示),选择“农村居民家庭人均纯收入”(用X1表示)、“商品零售价格指数”(用X2表示)为解释变量。
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
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X2
1989
549
601.5
118.8
1990
560
686.3
102.1
1991
602
708.6
102.9
1992
688
784
105.4
1993
805
921.6
113.2
1994
1038
1221
121.7
1995
1313
1577.7
114.8
1996
1626
1926.1
106.1
1997
1722
2090.1
100.8
1998
1730
2162
97.4
1999
1766
2210.3
97
2000
1860
2253.4
98.5
2001
1969
2366.4
99.2
2002
2062
2475.6
98.7
2003
2103
2622.2
99.9
2004
2301
4039.6
102.8
2005
2560
4631.2
100.8
2006
2847
5025.1
101
2007
3265
5791.1
103.8
2008
3756
6700.7
106.7
数据来源:
《中国统计年鉴》国家统计局网站
由数据分析,初步建立模型y=β0+β1x1+β2x2+μ
β0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平;
β1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;
β2表示商品零售价格指数对农村居民的消费水平的影响;
u为随机扰动项。
三、参数估计
为了大致分析Y与x1、x2的关系,首先依据上表给出的数据,利用Eviews分别做出Y对x1、x2的散点图,如下图所示
图1Y对X1的散点图
图2Y对X2的散点图
利用Eviews软件,做Y对X1、X2的回归,回归结果如下表1:
表1
模型估计的结果为Y=2020.903891+0.4775978211*X1-14.13053181*X2
四、模型的检验及修正
1、经济意义检验
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。
在假定其他变量不变的情况下,当年农村居民家庭人均纯收入每增加1元,平均来说农村居民消费水平会增长0.477598元;在假定其他变量不变的情况下,当年商品零售价格指数每增加1元,平均来说农村居民消费水平会减少14.13053元。
2、统计检验
1)拟合优度:
R-squared=0.955580AdjustedR-squared=0.950354,说明模型的拟合度较好。
因此这些因素对农村居民的消费水平的绝大部分差异作了解释。
2)F检验:
针对H0:
β1=β2=0,给定显著性水平α=0.05,在F分布表中查出自由度为k-1=2,n-k=17的临界值Fα(2,17)=3.59。
由表1中得到F=182.8554>3.59,应拒绝原假设,说明回归方程显著,即“商品零售价格指数”、“农村居民家庭人均纯收入”等变量联合起来确实对“农村居民消费水平”有显著影响。
3)t检验:
分别针对H0:
β1=0,β2=0,给定显著性水平α=0.05,查t分布表得自由度为n-k=17的临界值tα/2(n-k)=2.110。
由表1数据可得,与β1,β2对应的t统计量分别为17.52564-2.072263,其绝对值不全大于2.110,这说明在显著水平α=0.05下,只有β1能拒绝H0:
β1=0,也就是说,在其他变量不变的情况下各个解释变量“商品零售价格指数”、“农村居民家庭人均纯收入”分别对被解释变量“农村居民消费水平”不全都有显著影响,这可能是由于多重共线性或自相关性的影响。
3、计量经济学检验
1)多重共线性检验
让Y分表对x1、x2做回归,首先将Y与x1作回归得结果如表2
表2
将Y与x2作回归得结果如表3
表3
计算各解释变量的相关系数,得到相关系数矩阵如表4
表4
观察表1,2,3和4,可知Y与X1的组合为最优方程。
虽然X2与Y的拟合度不是很好,但由表2可知,引入X2后R-squared=0.955580,大于Y与X1回归的车的R-squared=0.944359,这说明X2这跟变量对模型有改善作用,且t检验符合,故不能舍弃。
2)异方差检验
先建立object为e,然后用图示法分别分析各个变量的异方差性如下:
图3关于X1的模型
图4关于X2的模型
样本数为20,且模型为二元线性回归模型,利用怀特检验对异方差性进行检验,利用OLS课的残差ei,求残差平方和ei^2并将其对X1/、X2、x1^2、x2^2和x1*x2作回归。
可得结果如下表5:
且xii为xi^2,xi为xi*xj
表5
可知R-squared=0.993196查表可得样本数为20,自由度为5的λ2分布的值为11.0705,因为nR^2=28.08996>11.0705,所以存在异方差性。
3)序列相关性检验
图5
图6
根据表2得D-W检验,durbin-walsonstat=0.569439,查表dl=1.13,du=1.54而DW值小于dl,存在正自相关。
引入时间变量t(t=1,2,3……20)以平方形式出现,回归结果:
表6
回归模型:
Y=1651.499519+0.3232762759*X1-9.982585315*X2+2.282553401*(T^2)
由回归结果可知D.W.值仍然很低,没有通过5%显著性水平下的D.W.则上述模型仍然存在自相关。
下面对上述模型进行拉格朗日乘数检验,含1阶滞后残差项的辅助回归为:
表7
E=-317804.6224-93.50346704*X1+3557.020139*X2+1307.6856*(T^2)+0.3402183345*E(-1)
LM=19*0.253=4.807,,该值大于显著性水平5%,自由度为1的λ2临界值为3.84,由此判断该模型存在1阶序列相关性。
含2阶滞后残差项的辅助回归为
表8
E=-591286.5227-97.60067439*X1+5788.795966*X2+1557.784571*(T^2)+0.4857116657*E(-1)-0.2285083861*E(-2)
LM=18*0.619=11.142,,该值大于显著性水平5%,自由度为2的λ2临界值为5.99,仍说明原模型存在序列相关性,但e(-2)的参数未能通过5%的显著性检验,表明并不存在2阶序列相关性。
运用广义差分法进行自相关的修正
2阶广义差分的估计结果:
表9
经过一次迭代,可从表中看出DW=0.762687,仍然小于dl值,可见一次迭代对模型的影响不显著,再进行二次迭代如下表10
表10
Y=1150.865398+0.1039077715*X1-3.816160327*X2+5.584748991*(T^2)+[AR
(1)=1.639579475,AR
(2)=-0.8969368052]
经过二次迭代后收敛,ρ1、ρ2的估计值分别为0.103908、-3.816160,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=2.302138,n=18,k=4,查表得dl=0.86,du=1.85,可知du 由上述分析可知,得到优化改进后的模型为 Y=1150.865398+0.1039077715*X1-3.816160327*X2+5.584748991*(T^2)+[AR (1)=1.639579475,AR (2)=-0.8969368052],对其进行异方差分析和序列相关性分析后,证明该模型属于同方差,不存在序列相关性,因此该模型为最优模型。
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