影响我国居民消费水平的因素的计量分析计量小论文.docx
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影响我国居民消费水平的因素的计量分析计量小论文
计量经济学实践报告(小论文)
影响我国居民消费水平的因素的计量分析
小组成员:
学号:
班级:
08国际经济与贸易(1)班
指导教师:
日期:
2011年5月10-25日
影响我国居民消费水平的因素的计量分析
摘要:
本文旨在根据我国1996—2009居民消费水平相关数据,分析出影响我国居民消费水平的部分因素。
首先基于对我国居民消费水平的一些考证以及对影响我国居民消费水平的因素分析,同时综合了相关的经济学理论,选取了人均收入等四个解释变量建立了理论模型。
在收集了相关数据的基础上,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验。
最后,我们对所得的结果作了经济意义的分析,并提出一些相应政策建议。
关键词:
居民消费水平;多重共线性;异方差;自相关
一、问题的提出
在以人为本,进一步加快发展和转型步伐,壮大经济总量,做大“蛋糕”,做好“蛋糕”,分好“蛋糕”,实施城乡居民收入倍增计划,努力使改革发展成果更多更好地惠及人民群众,不断提高人民的幸福指数的今天,居民消费水平日益被人关注。
居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。
居民消费水平在很大程度上受整体经济状况的影响。
国内生产总值(GDP)是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标,经济扩张时期,居民收入稳定,GDP也高,居民用于消费的支出较多,消费水平较高;反之,经济收缩时,收入下降,GDP也低,用于消费的支出较少,消费水平随之下降。
发展经济就应该紧紧抓住消费,而消费水平的高低受多种因素的制约,只有正确捕捉到影响我国居民消费水平的主要因素,才能从根本上改善不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。
二、经济理论陈述
基于以上问题的提出,我们在研读了大量统计和计量资料的基础上,选择了人均收入等四个变量进行研究,既包括整体经济方面的国内生产总值、进出口总额、国民总收入,也包括个人方面的人均收入。
根据西方经济学中凯恩斯消费理论可以得知消费水平受到居民收入水平、年底储蓄余额等多种因素的影响。
依据凯恩斯的消费理论消费由自发消费和引致消费构成,同时,消费水平又受储蓄余额影响等多因素的影响。
居民储蓄越多,可自由支配的货币越多,而且当储蓄超过了预防性储蓄的时候,居民的自发消费就能得到更好的满足,引致消费也会随之增加。
基于模型对我国居民消费水平影响因素的研究
(1)变量的设计与选择受收入水平的制约,而居民的收入水平减去自发消费后剩下的是可支配收入,可支配收入越多的时候,引致性消费将会增大。
这些因素究竟符合我国国情呢?
只有正确捕捉到影响我国居民消费水平的主要因素,才能从根本上改善不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。
三、相关数据收集
根据我们对影响我国居民消费水平的因素分析,以及解决我们提出的问题的需要,初步选取了以下四个解释变量:
国内生产总值、进出口总额、国民总收入、人均收入。
鉴于我国发展的阶段性和我们分析的即时性,收集了1996-2009年最近十四年的统计数据。
年份
居民消费水平
人均收入
国内生产总值
进出口总额
国民总收入
(元)
(元)
(亿元)
(亿元)
(亿元)
Y
X1
X2
X3
X4
1996
2789
5846
71177
24134
70142
1997
3002
6420
78973
26967
78061
1998
3159
6796
84402
26850
83024
1999
3346
7159
89677
29896
88479
2000
3632
7858
99215
39273
98000
2001
3887
8622
109655
42184
108068
2002
4144
9398
120333
51378
119096
2003
4475
10542
135823
70484
135174
2004
5032
12336
159878
95539
159587
2005
5573
14185
184937
116922
185809
2006
6263
16500
216314
140971
217523
2007
7255
20169
265810
166740
267764
2008
8349
23708
314045
179921
316229
2009
9098
25575
340507
150648
343465
数据来源:
《中国统计年鉴2010》
四、计量经济模型的建立
我们建立了下述的一般模型:
其中
——1996-2009年各年我国居民消费水平(元)
——待定参数(i=1,2,3,4)
——人均收入(元)
——国内生产总值(亿元)
——进出口总额(亿元)
——国民总收入(亿元)
——随即扰动项
五、模型的求解和检验
利用Eviews软件,采用以上数据对该模型进行OLS回归,结果如下:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/19/11Time:
23:
35
Sample:
114
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
3368.612
246.8762
13.64494
0.0000
X1
-3.527019
0.357590
-9.863295
0.0000
X2
0.294714
0.024656
11.95323
0.0000
X3
0.003128
0.000510
6.132202
0.0002
X4
-0.014262
0.022289
-0.639895
0.5382
R-squared
0.999891
Meandependentvar
5000.286
AdjustedR-squared
0.999843
S.D.dependentvar
2040.796
S.E.ofregression
25.57562
Akaikeinfocriterion
9.593609
Sumsquaredresid
5887.012
Schwarzcriterion
9.821844
Loglikelihood
-62.15527
F-statistic
20691.07
Durbin-Watsonstat
2.292404
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=3368.612-3.527019X1+0.294714X2+0.003128X3-0.014262X4
(13.64494)(-9.863295)(11.95323)(6.132202)(-0.639895)
R2=0.999891DW=2.292404F=20691.07
其中括号内的数字是t值。
由此可见,该模型可决系数很高,F检验显著
但X1和X4的参数估计值的符号均为负号,违背实际经济意义,故应删除。
1.多重共线性检验:
对Y分别关于X2、X3作OLS回归,得
Y=1315.803+0.022716X2
(25.88761)(82.15301)
R2=0.998225DW=0.556989F=5749.639
Y=2187+0.033887X3
(7.180813)(11.09791)
R2=0.911219DW=0.785112F=123.1636
其中括号内的数字是t值。
确定基本回归方程:
根据经济理论分析和回归结果,易知X2(国内生产总值)是最重要的解释变量,所以X2的回归方程为基本回归方程。
加入X3(进出口总额),对Y关于X2和X3作OLS回归:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/19/11Time:
23:
57
Sample:
114
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1311.994
58.65140
22.36936
0.0000
X2
0.022859
0.000983
23.24640
0.0000
X3
-0.000233
0.001535
-0.152020
0.8819
R-squared
0.998229
Meandependentvar
5000.286
AdjustedR-squared
0.997907
S.D.dependentvar
2040.796
S.E.ofregression
93.36855
Akaikeinfocriterion
12.09840
Sumsquaredresid
95894.55
Schwarzcriterion
12.23534
Loglikelihood
-81.68877
F-statistic
3099.855
Durbin-Watsonstat
0.528296
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=1311.994+0.022859X2-0.000233X3
(22.36936)(23.24640)(-0.152020)
R2=0.998229DW=0.528296F=3099.855
其中括号内的数字是t值。
可以看出,加入X3后,拟合优度几乎未增加,且X3的参数估计值的符号为负号,违背实际经济意义,故应删除。
2.异方差的检验:
再对模型的异方差性进行检验:
首先进行的是K-BTest
K-BTest:
P值靠近0.5,说明符合正态分布。
WhiteHeteroskedasticityTest:
然后进行WhiteHeteroskedasticityTest
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
0.873161
Probability
0.444675
Obs*R-squared
1.918083
Probability
0.383260
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
05/20/11Time:
00:
26
Sample:
114
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
16786.06
7897.031
2.125617
0.0570
X2
-0.114413
0.095566
-1.197216
0.2564
X2^2
2.56E-07
2.36E-07
1.082540
0.3022
R-squared
0.137006
Meandependentvar
6864.001
AdjustedR-squared
-0.019902
S.D.dependentvar
5291.624
S.E.ofregression
5344.022
Akaikeinfocriterion
20.19275
Sumsquaredresid
3.14E+08
Schwarzcriterion
20.32969
Loglikelihood
-138.3493
F-statistic
0.873161
Durbin-Watsonstat
1.127979
Prob(F-statistic)
0.444675
P值都大于10%,表明模型中随机误差项不存在异方差
3.自相关性的检验:
LM检验:
滞后1期的LM检验结果如下:
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
6.587419
Probability
0.026209
Obs*R-squared
5.243741
Probability
0.022026
TestEquation:
DependentVariable:
RESID
Method:
LeastSquares
Date:
05/20/11Time:
00:
34
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-5.352363
42.03620
-0.127327
0.9010
X2
4.59E-05
0.000229
0.200397
0.8448
RESID(-1)
0.621639
0.242204
2.566597
0.0262
R-squared
0.374553
Meandependentvar
-1.61E-13
AdjustedR-squared
0.260835
S.D.dependentvar
85.97675
S.E.ofregression
73.91824
Akaikeinfocriterion
11.63121
Sumsquaredresid
60102.97
Schwarzcriterion
11.76815
Loglikelihood
-78.41844
F-statistic
3.293710
Durbin-Watsonstat
1.073011
Prob(F-statistic)
0.075692
滞后2期的LM检验结果如下:
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
4.923264
Probability
0.032477
Obs*R-squared
6.945870
Probability
0.031026
TestEquation:
DependentVariable:
RESID
Method:
LeastSquares
Date:
05/20/11Time:
00:
36
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-22.92107
41.15604
-0.556931
0.5898
X2
0.000176
0.000231
0.760101
0.4647
RESID(-1)
1.014395
0.340462
2.979472
0.0138
RESID(-2)
-0.569801
0.366817
-1.553368
0.1514
R-squared
0.496134
Meandependentvar
-1.61E-13
AdjustedR-squared
0.344974
S.D.dependentvar
85.97675
S.E.ofregression
69.58416
Akaikeinfocriterion
11.55791
Sumsquaredresid
48419.56
Schwarzcriterion
11.74050
Loglikelihood
-76.90535
F-statistic
3.282176
Durbin-Watsonstat
1.748393
Prob(F-statistic)
0.066843
滞后3期的LM检验结果如下:
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
3.432959
Probability
0.065608
Obs*R-squared
7.471123
Probability
0.058305
TestEquation:
DependentVariable:
RESID
Method:
LeastSquares
Date:
05/20/11Time:
00:
39
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-40.77883
46.71531
-0.872922
0.4054
X2
0.000304
0.000279
1.090781
0.3037
RESID(-1)
0.954701
0.352314
2.709803
0.0240
RESID(-2)
-0.315971
0.476820
-0.662664
0.5242
RESID(-3)
-0.380688
0.447386
-0.850915
0.4169
R-squared
0.533652
Meandependentvar
-1.61E-13
AdjustedR-squared
0.326386
S.D.dependentvar
85.97675
S.E.ofregression
70.56456
Akaikeinfocriterion
11.62339
Sumsquaredresid
44814.22
Schwarzcriterion
11.85162
Loglikelihood
-76.36370
F-statistic
2.574719
Durbin-Watsonstat
1.598016
Prob(F-statistic)
0.109865
滞后3期的LM检验结果显示AIC和SC值上升,说明滞后停止,即滞后2期。
4.自相关性的补救:
LM检验结果显示滞后2期,即证明存在二阶自相关。
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/20/11Time:
00:
44
Sample(adjusted):
314
Includedobservations:
12afteradjustments
Convergenceachievedafter9iterations
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1320.803
115.1985
11.46545
0.0000
X2
0.022852
0.000644
35.46108
0.0000
AR
(1)
1.102509
0.531999
2.072389
0.0720
AR
(2)
-0.628657
0.503919
-1.247536
0.2475
R-squared
0.999385
Meandependentvar
5351.083
AdjustedR-squared
0.999155
S.D.dependentvar
1995.071
S.E.ofregression
58.01081
Akaikeinfocriterion
11.22034
Sumsquaredresid
26922.04
Schwarzcriterion
11.38197
Loglikelihood
-63.32203
F-statistic
4334.141
Durbin-Watsonstat
1.766928
Prob(F-statistic)
0.000000
InvertedARRoots
.55+.57i
.55-.57i
Y=1320.803+0.022852X2+1.102509AR
(1)-0.628657AR
(2)
(11.46545)(35.46108)(2.072389)(-1.247536)
R2=0.999385DW=1.766928F=4334.141
其中括号内的数字是t值。
六、经济意义解释
优化之后的模型为Y=
+
X2+
AR
(1)+
AR
(2),各系数分别衡量我国居民消费水平关于国内生产总值、国内生产总值一期滞后及国内生产总值二期滞后的影响。
这里要特别注意,优化之
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- 影响 我国 居民消费 水平 因素 计量 分析 论文
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