中国居民最终消费的影响因素分析Word文件下载.doc
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这一项也是需要被列为影响因素的,而随着第三产业的发展,旅游业成为发展最快的新型产业,对家庭消费支出来说占的比重越来越大,作用越来越明显,在作居民消费支出的计量分析时,也是要考虑的一个因素。
于是最终确定了以居民最终消费支出为被解释变量,以城镇居民储蓄,居民可支配收入、居民消费价格指数、人均旅游花费为解释变量的计量经济模型。
三.变量的设定和数据收集
将居民最终消费支出设为被解释变量;
代表城居民储蓄
代表人均可支配收入
代表
居民消费价格指数
代表人均旅游花费
随即扰动项,代表其他所有的影响因素
数据收集
年份
居民储蓄
人均可支配收入
人均旅游花费
居民最终消费支出
1990
7119.6
1510.2
103.1
156.7
9450.9
1991
9244.9
1700.6
103.4
163.2
10730.6
1992
11757.3
2026.6
106.4
164.1
13000.1
1993
15203.5
2577.4
114.7
178.5
16412.1
1994
21518.8
3496.2
124.1
195.3
21844.2
1995
29662.3
4283
117.1
218.7
28369.7
1996
38520.84
4838.9
108.3
256.2
33955.9
1997
46279.8
5160.3
102.8
328.1
36921.5
1998
53407.47
5425.1
99.2
345
39229.3
1999
59621.8
5854.02
98.6
394
41920.4
2000
64332.4
6280
100.4
426.6
45854.6
2001
73762.4
6859.6
100.7
449.5
49213.2
2002
86910.65
7702.8
441.8
52571.3
2003
103617.7
8472.2
101.2
395.7
56834.4
2004
119555.4
9421.6
103.9
427.5
63833.5
2005
141051
10493
101.8
436.1
71217.5
2006
161587.3
11759.5
101.5
446.9
80476.9
2007
172534.2
13785.8
104.8
482.6
93602.9
2008
217885.4
15780.76
105.9
511
108392.2
四.模型建立
1、散点图
由上表的数据,画出散点图,如下:
2、建立线性回归模型,如下:
其中是随机误差项。
由于经济中许多变量之间都有隐藏的表面看不到的相关性,经济中许多方面有些微妙的联系,就如人们对某一产品的需求量会受到该产品价格,替代品价格,居民收入水平等因素影响又不能全部列入模型,就用随即扰动项表示。
五.参数估计
模型估计结果:
(0.92)(-1.43)(9.64)(-1.46)(1.463)
=0.999=0.9988=3793.23=14
经济意义:
从回归结果看,在保持其他变量不变的条件下,居民储蓄每增加一个单位,居民消费支出将减少0.06个单位;
在保持其他条件不变的条件下,居民可支配收入每增加一个单位,居民消费支出将增加7.52个单位;
在其他条件不变的条件下,价格指数每增加一个单位,居民最终消费支出将减少87.78个单位;
在保持其他条件不变的条件下,人均旅游花费每变动一个单位,消费支出就同向变动9.889个单位。
统计检验:
拟合优度:
由=0.999可知,方程的拟合程度较高。
检验:
在显著水平为0.05上,在分布表上查自由度为k=4,n-k-1=14的临界值F(4,14)=3.11,很明显F=3793.23大于3.11,所以所有变量联合起来对模型有显著影响。
检验:
在显著条件为0.05的情况下,查自由度为14的t分布表此时,t(14)=2.15,由此可见,x1,x3,x4的t检验不显著,说明可能存在多重共线性问题。
六.计量经济学检验
(一)多重共线性
1.检验
由上面的统计值,可得:
F值很高,但T检验不显著,表明模型存在严重的多重共线性问题。
从相关系数矩阵也可以看到:
X1
1
0.9939
-0.3218
0.866
0.99088
X2
-0.2963
0.886
0.99873
X3
-0.5545
-0.3241
X4
0.8661
0.8861
0.9026
Y
0.9987
2.修正的多重共线性
采用逐步回归的办法,去解决多重共线性问题分别对Y,X1,X2,X3,X4,做一元回归,结果如下:
(1)Y与X1回归得到:
(2)Y与X2回归得到:
(3)Y与X3回归得到:
(4)Y与X4回归得到:
参数估计汇总,如下表:
变量
参数估计
0.449
6.878
-1352.247
203.867
T统计量
30.32
81.82
-1.42
0.646
0.9818
0.9975
0.1050
0.815
0.9808
0.9973
0.0524
0.804
其中以X2的方程最大,于是以X2为基础,依次加入其它变量逐步回归,如下:
(1)Y与X2,X1回归得到:
(2)Y与X2,X3回归得到:
(3)Y与X2,X4回归得到:
加入新变量的回归结果,汇总如下:
X2,X1
-0.066
(-1.34)
7.871
(10.56)
0.997439
X2,X3
6.8146
(92.72)
-128.85
(-2.89)
0.998130
X2,X4
6.3377
(51.98)
18.51
(4.598)
0.998773
经过比较,新加入的X4的方程=0.998773,改进最大,而且各参数检验显著,再加入其它变量逐步回归:
(1)Y与X2,X4,X1回归得到:
(2)Y与X2,X4,X3回归得到:
回归结果汇总,如下表所示:
X2,X4,X1
-0.023
(-0.64)
6.75
(11.44)
17.72
(4.14)
0.998726
X2,X4,X3
6.43
(44.48)
-34.41
(-0.706)
15.97
(2.94)
0.998733
在X2,X4的基础上加入X1,X3以后,虽然修正过的可决系数略有改进,但是t检验依然不能通过,所以舍弃X1,X3,只留下X2,X4作为解释变量。
最后修正严重多重共线性影响的回归结果为:
这说明,在其他因素不变的条件下,居民可支配收入每增加一个单位,居民最终消费支出将会增加6.38个单位,;
在其他因素不变的条件下,人均旅游花费每增加一个单位,居民最终消费支出将会增加18.51个单位。
(二)自相关
1.自相关的检验
对多重共线性修正后的结果在进行一次普通最小二乘法的估计如下:
由此可得,模型数据结果如下:
(-3.94)(51.96)(4.598)
=0.998909=7325.57D.W.=0.85
该方程可绝系数较高,回归系数均显著。
样本容量是19,k=2,两个解释变量的模型,5%的显著水平,查DW统计表的D=1.08,Du=1.53,模型中D.W.<
所以
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- 中国 居民 最终 消费 影响 因素 分析