计量经济学实习报告.docx
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计量经济学实习报告
中国居民消费指数水平相关影响因素分析
学号:
学院:
工程学院
班级:
双专业五班
姓名:
中国居民消费指数水平相关影响因素分析
摘要:
九十年代以来,我国居民收入水平和消费水平不断提高,居民消费需求对国民经济的发展影响越来越大,对国民经济产生了巨大的拉力作用。
目前,我国经济逐步由短缺走向过剩、由卖方市场转向买方市场,社会消费需求不足,居民消费问题显得突出。
因此,及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势,对于维持我国经济增长有重要意义。
本文采用1991年至2011年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用最小二乘法。
关键字:
消费收入需求居民GDPCPI
一、引言
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。
它主要通过消费的物质产品和劳务的数量和质量来反映。
本文以分析我国居民消费水平为目的,选取了国内生产总值、人口自然增长率、居民消费价格指数及税收作为解释变量,利用了我国1991年以来的统计数字,建立了居民消费水平的经济模型,对我国居民消费水平进行了实证分析,通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国居民消费水平的影响。
二、模型设定及数据说明
1、模型设定
通过对数据观察,根据搜集的1991年至2011年的统计数据,建立模型。
其模型表达式为:
Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+µ
其中:
Y——居民消费水平:
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。
它主要通过消费的物质产品和劳务的数量和质量来反映。
X1——国内生产总值:
(GrossDomesticProduct,简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
X2——居民消费价格指数:
英文缩写为CPI,是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
X3——人口自然增长率:
是反映人口发展速度和制定人口计划的重要指标,也是计划生育统计中的一个重要指标,它表明人口自然增长的程度和趋势。
X4——税收:
是国家为实现其职能,凭借政治权力,按照法律规定,通过税收工具强制地、无偿地征收参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。
取得财政收入的手段有多种多样,如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等,而税收则由政府征收,取自于民、用之于民。
税收具有无偿性、强制性和固定性的形式特征。
税收三性是一个完整的统一体,它们相辅相成、缺一不可
µ——随机误差项:
随机误差项(stochasticerror),是指数学表达式中关于随机误差的描述项。
在总体回归参数PRF中,我们把个别的Yi围绕在它的期望值的离差(deviation)表述为:
Ui=Yi-E(Y|Xi).其中离差Ui是一个不可观测的可正可负的随机变量,在专业术语中,把Ui成为随机干扰或随机误差项。
因而,干扰项是从模型中省略下拉的而又集体地影响着Y的全部变量的替代物。
通过上式,我们可以了解到,各解释变量每变化一定量时,居民消费水平会如何变化。
从而进行经济预测,为提高居民消费水平提供依据与参考。
2、数据说明
以下数据来自《中国统计年鉴》见表格
年份
居民消费水平
国内生产总值
居民消费价格指数
人口自然增长率
税收
1991
932
21826.2
3.4
12.98
2990.17
1992
1116
26937.3
6.4
11.60
3296.91
1993
1393
35260.0
14.7
11.45
4255.30
1994
1833
48108.5
24.1
11.21
5126.88
1995
2355
59810.5
17.1
10.55
6038.04
1996
2789
70142.5
8.3
10.42
6909.82
1997
3002
78060.9
2.8
10.06
8234.04
1998
3159
83024.3
-0.8
9.14
9262.80
1999
3346
88479.2
-1.4
8.18
10682.58
2000
3632
98000.5
0.4
7.58
12581.51
2001
3887
108068.2
0.7
6.95
15301.38
2002
4144
119095.7
-0.8
6.45
17636.45
2003
4475
134977.0
1.2
6.01
20017.31
2004
5032
159453.6
3.9
5.87
24165.68
2005
5596
183617.4
1.8
5.89
28778.54
2006
6299
215904.4
1.5
5.28
34804.35
2007
7310
266422.0
4.8
5.17
45621.97
2008
8430
316030.3
5.9
5.08
54223.79
2009
9283
340320.0
-0.7
4.87
59521.59
2010
10522
399759.5
3.3
4.79
73210.79
2011
12272
472115.0
5.4
4.79
89738.39
三、模型参数估计
运用eview5.0软件,采用OLS法进行参数估计,对上表中的数据进行线性回归,对所建模型进行估计,估计结果见下图。
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/5/13Time:
13:
12
Sample:
19912011
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1298.459
440.2968
2.949055
0.0094
X1
0.035940
0.005165
6.958221
0.0000
X2
-9.362052
6.198263
-1.510432
0.1504
X3
-60.12488
33.58587
-1.790184
0.0924
X4
-0.066003
0.024656
-2.677003
0.0165
R-squared
0.998275
Meandependentvar
4800.333
AdjustedR-squared
0.997844
S.D.dependentvar
3168.758
S.E.ofregression
147.1222
Akaikeinfocriterion
13.02466
Sumsquaredresid
346318.9
Schwarzcriterion
13.27336
Loglikelihood
-131.7589
F-statistic
2315.487
Durbin-Watsonstat
0.594346
Prob(F-statistic)
0.000000
从估计结果可得模型:
Y=1298.459+0.035940X1-9.362052X2-60.1248X3-0.066003X4
t=(2.9490556.958221-1.510432-1.790184-2.677003)
R2=0.998275校正R2=0.997844F=2315.487
四、模型的检验
通过上述线性回归得到模型,现在就其具体形式进行检验:
1、经济意义检验
该模型通过经济意义的检验,系数均符合经济理论。
在其他条件不变的情况下,国内生产总值每增加1元,居民消费水平增加0.035940元;在其他条件不变的情况下,CPI指数每增加1,居民消费水平下降9.362052;在其他条件不变的情况下,人口自然增长率每增加1%,居民消费水平下降60.1248;在其他条件不变的情况下,税收每增加1元,居民平均消费水平下降0.066003元。
2、统计检验
⑴拟合优度检验
R2=0.998275,修正后的R2=0.997844,表示了各解释变量联合起来能够解释Y的能力很强,同时也说明了模型的拟合度很高,拟合效果非常好。
(2)F检验
F=2315.487,相应的P值几乎为0,说明了该方程在统计意义上是极显著的。
(3)t检验
X1、X4所对应的t统计量的P值均小于0.05,即X1、X4对于模型均有意义。
3、计量经济学检验
⑴解释变量之间的多重共线性检验
X1
X4
X3
X2
X1
1
0.99712
-0.82216
-0.258418
X4
0.997128
1
-0.
-0.2323
X3
-0.82216
-0.7891267
1
0.5
X2
-0.258419
-0.2323
0.5062416
1
由上表可知,模型中存在高度线性关系,因此需要对模型进行多重共线性检验。
第一步,运用OLS方法求y对每个解释变量对被解释变量的回归,用Eviews回归过程如下:
:
Y对X1的回归:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/5/13Time:
14:
16
Sample:
19912011
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
944.7789
96.80834
9.759272
0.0000
X1
0.024348
0.000478
50.98178
0.0000
R-squared
0.992743
Meandependentvar
4800.333
AdjustedR-squared
0.992361
S.D.dependentvar
3168.758
S.E.ofregression
276.9539
Akaikeinfocriterion
14.17597
Sumsquaredresid
1457365.
Schwarzcriterion
14.27545
Loglikelihood
-146.8477
F-statistic
2599.142
Durbin-Watsonstat
0.207414
Prob(F-statistic)
0.000000
Y对X2的回归:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/5/13Time:
14:
17
Sample:
19912011
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
5518.770
850.8084
6.486502
0.0000
X2
-147.9135
106.3914
-1.390277
0.1805
R-squared
0.092337
Meandependentvar
4800.333
AdjustedR-squared
0.044565
S.D.dependentvar
3168.758
S.E.ofregression
3097.346
Akaikeinfocriterion
19.00487
Sumsquaredresid
1.82E+08
Schwarzcriterion
19.10435
Loglikelihood
-197.5511
F-statistic
1.932869
Durbin-Watsonstat
0.116541
Prob(F-statistic)
0.180518
Y对X3的回归:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/5/13Time:
14:
20
Sample:
19912011
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
12611.34
1134.838
11.11290
0.0000
X3
-998.2425
137.3316
-7.268850
0.0000
R-squared
0.735509
Meandependentvar
4800.333
AdjustedR-squared
0.721589
S.D.dependentvar
3168.758
S.E.ofregression
1671.985
Akaikeinfocriterion
17.77180
Sumsquaredresid
53115154
Schwarzcriterion
17.87128
Loglikelihood
-184.6039
F-statistic
52.83618
Durbin-Watsonstat
0.194177
Prob(F-statistic)
0.000001
Y对X4的回归:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/5/13Time:
14:
22
Sample:
19912011
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1639.671
154.7810
10.59349
0.0000
X4
0.124670
0.004389
28.40720
0.0000
R-squared
0.976997
Meandependentvar
4800.333
AdjustedR-squared
0.975786
S.D.dependentvar
3168.758
S.E.ofregression
493.0854
Akaikeinfocriterion
15.32963
Sumsquaredresid
4619531.
Schwarzcriterion
15.42911
Loglikelihood
-158.9612
F-statistic
806.9691
Durbin-Watsonstat
0.198280
Prob(F-statistic)
0.000000
第二步,逐步回归。
将剩余变量分别加入模型,得到以下的二元回归结果:
Y对X1、X2回归
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/5/13Time:
14:
24
Sample:
19912011
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1112.013
100.4250
11.07307
0.0000
X1
0.024034
0.000420
57.28746
0.0000
X2
-24.19655
8.356881
-2.895404
0.0096
R-squared
0.995049
Meandependentvar
4800.333
AdjustedR-squared
0.994499
S.D.dependentvar
3168.758
S.E.ofregression
235.0277
Akaikeinfocriterion
13.88885
Sumsquaredresid
994284.7
Schwarzcriterion
14.03807
Loglikelihood
-142.8329
F-statistic
1808.774
Durbin-Watsonstat
0.314065
Prob(F-statistic)
0.000000
Y对X1、X3回归
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/5/13Time:
14:
26
Sample:
19912011
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
2402.687
271.1006
8.862714
0.0000
X1
0.021964
0.000525
41.80360
0.0000
X3
-138.0850
25.02681
-5.517484
0.0000
R-squared
0.997303
Meandependentvar
4800.333
AdjustedR-squared
0.997004
S.D.dependentvar
3168.758
S.E.ofregression
173.4484
Akaikeinfocriterion
13.28120
Sumsquaredresid
541518.4
Schwarzcriterion
13.43042
Loglikelihood
-136.4526
F-statistic
3328.624
Durbin-Watsonstat
0.485004
Prob(F-statistic)
0.000000
Y对X1、X4回归
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/5/13Time:
14:
29
Sample:
19912011
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
360.1255
124.4696
2.893281
0.0097
X1
0.045905
0.004003
11.46830
0.0000
X4
-0.111585
0.020660
-5.401018
0.0000
R-squared
0.997231
Meandependentvar
4800.333
AdjustedR-squared
0.996923
S.D.dependentvar
3168.758
S.E.ofregression
175.7708
Akaikeinfocriterion
13.30780
Sumsquaredresid
556116.6
Schwarzcriterion
13.45702
Loglikelihood
-136.7319
F-statistic
3241.010
Durbin-Watsonstat
0.560630
Prob(F-statistic)
0.000000
通过观察比较以上结果,并根据逐步回归的思想,我们可以看到,新加入变量X3的二元回归方程校正系数R2=最大,并且各参数的t检验显著,参数的符号也符合经济意义,因此,保留变量X3。
第三步,在保留变量x1、x3基础上,继续进行逐步回归,分别得到以下所示的回归结果
Y对X1、X2、X3回归
DependentVariabl
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