内蒙古自治区城镇居民人均可支配收入与城镇居民消费水平关系的关系研究.docx
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内蒙古自治区城镇居民人均可支配收入与城镇居民消费水平关系的关系研究
目录
一、引言1
二、数据的来源与处理1
三、实证分析2
(一)平稳性检验2
(二)检验协整关系3
(三)误差修正模型3
(四)格兰杰因果关系检验4
四、总结5
附表:
5
1.1984—2012年内蒙古自治区的城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费价格水平及消费价格指数5
2.滞后1期的LNXF的一阶差分图6
3.LNXF的一阶差分的序列自相关图6
4.滞后1期的LN的一阶差分图7
5.LNSR的一阶差分的序列自相关图7
6.LNXF对LNSR的最小二乘回归结果7
7..LNXF与LNSR的最小二乘回归方程的残差项e的ADF检验结果8
8.误差修正模型的最小二乘回归结果8
9.误差修正模型后的进一步OLS回归结果:
8
10.Granger因果关系检验结果9
参考文献:
9
致谢:
9
内容提要
本文运用计量经济学中的时间序列分析中,对内蒙古城镇居民人均可支配收入与城镇居民消费水平之间的相关关系进行了实证研究。
本文选取了1984—2012年间的数据。
首先,本文简要介绍了两个指标的概念及计算方法,并说明了数据的来源和对数据基于价格指数的调整;其次,利用Eviews6软件对两组数据的平稳性进行检验,并利用协整理论、误差修正模型和格兰杰因果关系检验实证分析了二者的关系;最后,对整篇论文进行了总结。
关键词:
内蒙古;收入;消费;协整关系
Abstract
ThispapertakesusedofAppliedTimeSeriesanalysisofEconometrics,toanalyzethecorrelationshipofInnerMongolia’spercapita disposable income of urban residentsand householdconsumptionlevelofurbanresidentsinawayofempiricalresearch.Wechoosedatafrom1984to2012.First,thispaperintroducetheconceptsandcomputingmethodsofthetwoindexandillustratetheresourceofthedataandhowtoadjustthedatabasedonpriceindex.Then,takeuseofEviews6totestthestationaryofthetwogroupsofdata,andutilizeCointegration,ErrorCorrectionModelandGrangerCausalityTesttoanalyzetherelationshipsbetweenthetwoindexes.Atlast,giveabriefsummarytothewholepaper.
Keywords:
InnerMongoliaIncomeConsumptionCointegrat
内蒙古自治区城镇居民人均可支配收入与
城镇居民消费水平关系的关系研究
一、引言
城镇居民人均可支配收入是对城镇居民可支配收入按人口平均得来。
它反映了城镇居民的实际收入中能用于安排日常生活的收入,也是用以衡量城市居民收入水平和生活水平的最重要和最常用的指标。
从横向对比来看,2013年内蒙古自治区以23150元的城镇居民人均可支配收入排在全国31个省市区的第10位。
从纵向对比来看,2013年的城镇居民人均可支配收入比2000年的5129.1元增加了将近三倍。
城镇居民消费水平是是按国内生产总值口径,即包括劳务消费在内的总消费进行计算,并按城镇人口平均计算的消费支出。
它可以反映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。
分析内蒙古自治区城镇居民人均可支配收入与城镇居民消费水平的关系,一方面,可以反映出二者之间的相关关系,并据进行经济预测;另一方面,可以根据所估计出的计量经济模型,估计相关政策的结果并对多个可选经济政策进行评价。
本文选取1984—2012年的共29组数据,运用计量经济学中时间序列分析的方法,对内蒙古自治区城镇居民可支配收入与城镇居民消费水平之间的相关关系进行实证研究。
二、数据的来源与处理
本文所选取的数据通过从内蒙古财经大学图书馆网站上链接的中经网统计数据库中得来。
考虑到两组数据均会受到价格水平的影响,为保证数据的精确性,本文通过选取内蒙古1984—2012年的居民消费价格水平对城镇居民可支配收入进行了调整,并以城市居民消费价格指数对城镇居民消费水平进行了调整。
由于价格指数的统计数据均以上一年作为基期,本文通过利用excel将两种价格指数均调整为以2000年为基期(2000年=100)。
经调整后的数据如表1。
表11984-2012内蒙古自治区调整后的城镇居民人均可支配收入及城镇居民消费水平单位:
元
年份
调整后的城镇居民人均可支配收入(SR)
调整后的城镇居民消费水平(XF)
1984
523.2030505
537.884652
1985
621.3406795
589.7539027
1986
733.2511848
684.6151659
1987
755.437788
758.116129
1988
787.4634566
814.4067068
1989
913.0875976
895.2705984
1990
1129.032258
1177.377322
1991
1237.743786
1288.040153
1992
1391.918063
1378.019553
1993
1650.540541
1549.969486
1994
2009.887369
1861.377313
1995
2444.944492
2320.989752
1996
3192.381395
2856.188837
1997
3771.195029
3206.542065
1998
4383.685801
3459.298087
1999
4756.231306
3909.594217
2000
5063.277394
4045
2001
5502.882704
4461.832008
2002
6093.655589
5434.291037
2003
6909.261084
5581.97931
2004
7924.878049
6339.897561
2005
8957.647059
7054.253922
2006
10225.07404
9043
2007
11867.4976
10615.61841
2008
13693.16888
11904.19165
2009
15896.89067
15021.25577
2010
17182.71845
16451.9068
2011
19336.33693
18233.14576
2012
22412.62465
20897.31028
分析中,本文分别设被解释变量城镇居民消费水平为XF,解释变量城镇居民可支配收入为SR。
本文中对上述数据进行分析和检验,全部利用Eviews6软件完成。
三、实证分析
为消除1984—2012年的时间序列数据中的异方差,并考虑到对时间序列的数据取对数之后不会影响各变量之间的的协整关系,因此均对各变量取自然对数得到LNXF和LNSR。
(一)平稳性检验
在利用时间序列数据进行分析的过程中,通常有一个隐含的假设,即这些数据是平稳的。
否则的话,通常的t检验、F检验等假设检验不可信。
时间序列数据的另一个问题是虚假回归,即如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势(非平稳的),即使它们之间没有任何经济关系,若进行回归也可以表现出来一致的变化趋势。
因此,在研究时间序列数据时,首先要进行平稳性分析。
本文采用ADF单位根检验法检验各变量的单整阶数,检验结果见表2。
表2单位根ADF检验结果
变量
ADF统计量
显著性概率
结论(5%显著性水平下)
LNXF
0.091864
0.9591
非平稳
LNSR
-0.160717
0.9324
非平稳
∆LNXF
-4.074209
0.0043
平稳
∆LNSR
-3.543148
0.0147
平稳
ADF单位根检验结果表明:
在5%的显著性水平下,LNXF、LNSR都是非平稳时间序列,但是其一阶差分均为平稳序列,说明城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费价格水平都属于一阶单整序列。
(二)检验协整关系
为了分析内蒙古城镇居民消费价格水平(LNXF)和城镇居民人均可支配收入(LNSR)之间是否存在协整关系,本文先作出两变量之间的回归,然后检验回归残差的平稳性。
本文主要是采用单位根检验的方法来考察回归残差序列的平稳性,所以,设定假设条件为:
H0:
εt~I(k),k≥1
H1:
εt~I(0)
首先,以LNXF为被解释变量,LNXF为解释变量,用OLS回归方法估计回归模型。
估计的回归模型为:
(2.39)(77.55)
对残差序列进行单位根检验。
残差序列的ADF检验的t检验统计量的值是-1.802003,P值为0.0685,在10%的显著性水平下,小于相应临界值-1.609798,拒绝原假设,表明残差序列不存在单位根,是平稳序列,说明城镇居民人均可支配收入(LNSR)与城镇居民消费水平(LNXF)之间存在协整关系。
(三)误差修正模型
LNSR与LNXF之间存在协整关系,说明虽然城镇居民人均可支配收入与城镇居民消费水平这两个序列都是非平稳的,但将这两个序列联合起来,它们之间具有非常稳定的线性相关关系。
当LNSR增加时,LNXF也增加,它们的变化速度几乎一致。
这意味着,导致它们自身的变化虽是不平稳的,但是彼此之间却具有长期均衡关系。
误差修正模型简称为ECM模型,它常常作为协整模型的补充模型出现。
由协整模型度量序列之间的长期均衡关系,而误差修正模型则解释序列的短期波动关系。
为了增强模型的精度,可以把协整回归式中的误差项et看做均衡误差,通过建立误差修正模型把短期行为和长期变化联系起来。
先在Ewiews生成LNXF和LNSR的差分序列DLNXF和DLNSR,然后以DLNXF作为被解释变量,以DLNSR和滞后一期的残差序列et-1作为解释变量,估计回归模型。
误差修正模型的结构如下:
(1.10)(3.82)(-1.52)
上述估计结果表明,内蒙古自治区的城镇居民消费水平的变化不仅取决于城市居民人均可支配收入,还取决于上一期城镇居民消费水平对均衡水平的偏离,误差修正项
的系数为负,符合方向修正机制,该系数的大小表明调整均衡偏差的幅度。
该系数绝对值越大,说明当城镇居民消费水平和城镇居民人均可支配收入出现长期偏离均衡时,变量回归到均衡状态时调整的速度越快。
误差项
估计的系数为-0.209282体现了对偏离的修正,上一期偏离越远,本期修正的量就越大,即系统存在误差修整机制。
建立误差修正模型以后,本文进一步以LNXF为解释变量,以LNSR和滞后一期的LNXF、LNSR重新对模型进行估计,得出结果如下:
(0.357238)(5.714698)(3.819817)(-2.553665)
与调整前的LNXF与LNSR之间的最小二乘回归的比较如下表:
表3调整前后的比较
R2
D.W值
赤池信息准则
施瓦茨准则
调整前
0.995531
0.501211
-2.240549
-2.146253
调整后
0.997938
2.057832
-2.930110
-2.739795
如上表,调整后的回归方程的可决系数小幅增加。
经查表,对样本量为29,3个解释变量的模型,5%的显著水平,当D.W.值落在(1.650,2.350)的范围内,表明不存在自相关。
调整后的模型的D.W.值为2.057832,消除了自相关。
赤池信息准则和施瓦茨准则是为了比较所含解释变量个数不同的多元回归模型的拟合优度所常用的标准。
这两个准则均要求仅当所增加的解释变量能够减少AIC值或SC值时才在原模型中增加该解释变量。
调整后的赤池信息准则和施瓦茨准则的值分别小于调整前的相应值,证明了增加的解释变量提高了模型的拟合优度。
(四)格兰杰因果关系检验
城镇居民消费水平与城镇居民人均可支配收入之间存在着长期的均衡关系,但是,这只能说明这三组数据有共同变化的趋势。
二者之间的相关关系,以及这种关系是否为因果关系,需要进一步进行检验。
本论文采用格兰杰因果关系检验,对变量间的因果关系进行分析。
本文将滞后阶数定为1,进行Granger检验,结果如表4:
表3Granger因果关系检验
原假设
F统计量
概率值
结论
SR不是XF的格兰杰原因
6.72547
0.0157
拒绝
XF不是SR的格兰杰原因
0.06441
0.8017
接受
因此,根据上表中经过eviews整理的格兰杰因果关系检验表明,在5%的显著性水平下,拒绝了收入不是消费的格兰杰原因的原假设并接受了消费不是收入的格兰杰原因的原假设,说明了存在在由收入到消费的单向因果关系,即收入是引起消费变化的原因。
四、总结
首先,内蒙古自治区城镇居民人均可支配收入与城镇居民消费水平均为非平稳序列。
我们通常所说的平稳序列均指宽平稳。
它要求时间序列数据具有常数均值和自协方差函数和自相关系数只依赖于时间的平移长度而与时间的起止点无关。
这通常表现序列始终在一个常数值附近随机波动,而且波动的范围有界。
但是,随着我国经济的不断增长,城镇居民可支配收入与城镇居民消费水平必定会随着时间和经济增长而增加,故二者都会表现出不平稳的性质。
但是,通过利用Eviews软件进行分析,发现二者都是一阶单整序列,且它们之间存在着协整关系,这意味着它们之间有稳定的长期均衡关系。
其次,本文利用误差修正模型,对城镇居民人均可支配收入与城镇居民消费水平的原最小二乘回归模型进行了修正,认为本期的城镇居民消费水平不仅受到当期城镇居民人均可支配收入的影响,还受到上一期镇居民人均可支配收入和上一期城镇居民消费水平及随机因素的影响。
结论显示,增加了上述几个解释变量以后,模型的拟合优度更高,能更好的解释二者之间的关系。
最后,本文利用格兰杰因果关系检验,证明了城镇居民人均可支配收入是引起城镇居民消费水平变化的原因,进一步阐述了二者之间的因果关系。
本文所论证的城镇居民人均可支配收入是引起城镇居民消费水平变化的原因,其实是阐述了收入对消费的影响。
近年来,通过对纵向数据的观测,我们可以发现我区的经济发展迅速,人民的生活水平也得到了大幅度的提升,收入是增加居民消费水平,提高居民生活质量的主要途径。
但是,本文只论证了二者之间的数量关系,如何通过结构性调整,影响城镇居民的消费、收入乃至生活水平,需要进一步的研究。
附表:
1.1984—2012年内蒙古自治区的城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费价格水平及消费价格指数
年份
城镇居民人均可支配收入
城镇居民消费水平
居民消费价格指数
(2000年=100)
城市居民消费价格指数
(以2000年=100)
1984
548.84
557
99.2
13.770087
1985
676.64
634
99.25
15.673671
1986
773.58
713
99.3
17.6267
1987
819.65
812
99.35
20.074166
1988
915.82
935
99.4
23.114957
1989
1052.79
1019
99.45
25.191595
1990
1155
1189
99.5
29.394314
1991
1294.68
1330
99.55
32.880099
1992
1494.92
1461
99.6
36.118665
1993
1893.17
1755
99.65
43.386897
1994
2498.29
2284
99.7
56.464771
1995
2863.03
2683
99.75
66.328801
1996
3431.81
3031
99.8
74.932015
1997
3944.67
3311
99.85
81.854141
1998
4353
3391
99.9
83.831891
1999
4770.5
3871
99.95
95.698393
2000
5129.1
4045
100
100
2001
5535.9
4431
100.05
109.54265
2002
6051
5327
100.1
131.69345
2003
7012.9
5593
100.15
138.26947
2004
8123
6415
100.2
158.59085
2005
9136.8
7103
100.25
175.59951
2006
10358
9043
100.3
223.55995
2007
12377.8
10930
100.35
270.21014
2008
14432.6
12386
100.4
306.20519
2009
15849.2
14784
100.45
365.48826
2010
17698.2
16728
100.5
413.54759
2011
20408
18996.31
100.55
469.62447
2012
23150
21307.83
100.6
526.76959
2.滞后1期的LNXF的一阶差分图
3.LNXF的一阶差分的序列自相关图
4.滞后1期的LN的一阶差分图
5.LNSR的一阶差分的序列自相关图
6.LNXF对LNSR的最小二乘回归结果
7..LNXF与LNSR的最小二乘回归方程的残差项e的ADF检验结果
8.误差修正模型的最小二乘回归结果
9.误差修正模型后的进一步OLS回归结果:
10.Granger因果关系检验结果
参考文献:
[1]李子奈,潘文卿.《计量经济学(第三版)》[M].北京:
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西南交通大学出版社,2011.
致谢:
首先,感谢米老师本学期给予我们的谆谆教导,让我们对初级计量经济学的知识进行了巩固,同时学习到了高级计量经济学的部分知识,尤其是时间序列分析的应用及EVIEWS软件的实际操作。
这不仅对我们今后的毕业论文的撰写有帮助,也为我们今后解决生活和工作上的问题提供了一个新的思路。
在本学期的学习中,我深刻感受到,学习计量经济学应该从基础学起,同时要学会融会贯通。
李子奈教授在其著作《计量经济学》中提出,计量经济学的学习不仅是为了进一步学习高级课程和从事计量经济学理论方法研究打下坚实的基础,更重要的目的是为了使学生能够掌握这一主流的实证经济研究方法,正确地从事应用研究。
这就要求我们不仅要认真、扎实的学习计量经济学的理论知识,更要将这个实证研究方法应用到更多的经济问题中去。
基于自己自身的知识水平有限,本论文的选题比较简单,只就内蒙古自治区城镇居民消费水平与城镇居民人均可支配收入的关系进行了研究。
但是,我在论文的撰写过程中对计量经济学的知识以及EVIEWS的操作有了进一步的学习,也会将所学习到的知识应用到我以后的学习中去。
鉴于自己对计量经济学的一些知识点的理解不够充分,本篇论文还存在许多不足之处,望老师谅解。
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