城镇人均收入与人均通讯消费分析文档格式.docx
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2031.530
1993
28.27000
2583.160
1994
62.85000
3502.310
1995
87.97000
4279.020
1996
102.9500
4844.780
1997
121.5400
5188.540
1998
142.4000
5449.500
1999
173.7000
5864.700
2000
232.8000
6295.910
2001
281.5000
6868.900
2002
358.8000
8177.400
2003
424.0100
9061.220
2004
454.6000
10128.50
四.平稳性的检
(一)
表二X:
ADFTestStatistic
1.222472
1%CriticalValue*
-4.1366
5%CriticalValue
-3.1483
10%CriticalValue
-2.7180
*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.
AugmentedDickey-FullerTestEquation
DependentVariable:
D(SER01)
Method:
LeastSquares
Date:
06/03/05Time:
19:
40
Sample(adjusted):
19932004
Includedobservations:
12afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
SER01(-1)
0.054515
0.044594
1.222472
0.2496
C
383.3354
254.7627
1.504677
0.1633
R-squared
0.130014
Meandependentvar
674.7475
AdjustedR-squared
0.043015
S.D.dependentvar
318.2914
S.E.ofregression
311.3704
Akaikeinfocriterion
14.47086
Sumsquaredresid
969515.2
Schwarzcriterion
14.55167
Loglikelihood
-84.82513
F-statistic
1.494438
Durbin-Watsonstat
1.117371
Prob(F-statistic)
0.249560
/1.222472/<
/-4.1366/
/-3.1483/
/-2.7180/
拒绝原假设,没有通过检验,证明是不平稳的。
表三Y:
2.333367
D(SER02)
35
SER02(-1)
0.094160
0.040354
2.333367
0.0418
21.08984
8.483771
2.485904
0.0322
0.352525
36.99833
0.287777
20.72437
17.48998
8.712145
3058.993
8.792963
-50.27287
5.444602
1.344857
0.041810
/2.333367/<
/-3.1483/
(二)进行协整性检验
生成ET=X-(α+ρy)
表四
2178.858
2719.898
3618.3
4379.938
4936.71
5269.316
5517.76
5914.18
6309.93
6853.7
8115.82
8960.514
10009.44
检验ET的平稳性
DW=0.462912
在显著性水平为0.05和0.1下通过水平型检验。
也就是说,我们要在以下的检验中用0.05和0.1的显著性水平对我们的数据进行估计和检验。
五.参数估计与检验
(一)将样本数据导入Eviews软件进行OLS估计,得到输出结果如下:
表五
SER02
06/01/05Time:
20:
41
Sample:
19922004
13
SER01
0.060313
0.003423
17.62135
0.0000
-153.6739
21.10424
-7.281659
0.965787
190.9238
0.962676
148.0898
28.60996
9.686025
9003.829
9.772940
-60.95916
310.5121
0.462912
0.000000
(二)模型的检验
1.经济意义的检验
经过上面的分析我们在理论上已经知道,人均收入X与城镇居民人均通讯消费Y的增长是正的线形关系,这与现实中X与Y同向变化是相符的。
当人们的收入不断增加的同时,食品所占比例随之下降,其他消费所占比例有所上升,这是符合我们家庭消费的习惯的。
2.统计推断检验
从估计的结果可以看出,可决系数为0.965787,模型拟合情况比较理想,系数显著性检验T统计量为:
17.62135。
在给定显著性水平为0.05的情况下,查T分布表在自由度为N-2=11下的临界值为2.201,因为17.62135大于2.201,所以通过T检验拒绝原假设。
表明人均收入X对城镇居民人均通讯消费有显著影响。
3.计量经济检验
(1)由于我们建立的模型只有一个解释变量,所以不存在多重共线性。
(2)异方差图一
由图可知,一定存在异方差。
由于是时间序类数据,我们采取ARCH检验
表六
ARCHTest:
F-statistic
1.205990
Probability
0.385049
Obs*R-squared
3.761678
0.288375
TestEquation:
RESID^2
52
19952004
10afteradjustingendpoints
1074.229
464.9595
2.310370
0.0602
RESID^2(-1)
-0.076893
0.516201
-0.148959
0.8865
RESID^2(-2)
0.133688
0.507889
0.263222
0.8012
RESID^2(-3)
-0.591737
0.437524
-1.352468
0.2250
0.376168
654.7810
0.064252
505.4297
488.9228
15.51146
1434273.
15.63249
-73.55730
0.861696
从输出的辅助回归函数中得obs*-squared为3.761678,P=0.288375,
∵3.761678<
0.28837
∴所以通过检验拒绝原假设
表明模型中存在明显的异方差现象。
即,随着时间的推移,多种因素对其有着影响。
如,同需费用单位价格的变化,通信是产竞争的激烈程度,手机价格的下降,国家政策的引导等。
(3)自相关检验
我们的模型只有一个解释变量,把其他的影响因素都放在了随机误差项U里。
因此必然存在自相关。
利用图示法,由Eviews软件得到如下结果:
图二
由图可以初步判断,此模型有自相关。
再利用D-W法检验由DW=0.462912,查DW表,n=13,k’=1,在α==0.05时,查得两个临界值分别为:
下限DL=1.010,上限DU=1.331,因为DW统计量为0.462912<
DL,根据判定区域知,这时随机误差项存在正的一阶自相关。
其原因可能在于经济环境,国家政策等变化对经济发展和通讯消费的影响有时滞性。
六.计量经济参数修正
根据上述检验可以得到,我们建立的模型存在异方差与自相关,下面进行修正。
(1)首先是对异方差的修正。
A.利用WLS估计法得到如下输出结果:
表七
06/02/05Time:
15:
07
Weightingseries:
W
0.059010
0.000206
285.7880
-143.0366
2.026115
-70.59648
WeightedStatistics
0.999993
350.3346
1083.497
2.962703
5.150719
96.55371
5.237635
-31.47968
81674.76
1.135523
UnweightedStatistics
0.964832
0.961635
29.00618
Sumsquaredresid
9254.943
0.435347
分析:
R=0.999993T=285.7880〉2.201
B.再用对数变换法,将变量X,Y替换成LNX,LNY。
用OLS法对LY,LX回归,得到结果如下:
表八
LY
12:
45
LX
2.299547
0.099757
23.05151
-14.83014
0.854821
-17.34881
0.979719
4.847307
0.977875
1.093940
0.162718
-0.652959
0.291248
-0.566044
6.244234
531.3721
1.058521
R=0.979719T=23.05151〉2.201
比较两种方法,可以发现X,Y在非对数线性回归下拟和效果更好,可决系数更大,且T统计量也较好。
我们将模型的表达式基本上可以确定为:
Yt=α+βXt+Ut。
(2)其次是对自相关进行修正。
利用对数线性回归修正并进行迭代,得出如下结果:
A.表九
06/05/05Time:
21:
39
Convergenceachievedafter4iterations
1.843468
0.288465
6.390602
0.0001
-10.81583
2.558273
-4.227785
0.0022
AR
(1)
0.425312
0.216569
1.963862
0.0811
0.989343
5.054355
0.986975
0.835189
0.095318
-1.650875
0.081770
-1.529649
12.90525
417.7612
0.908943
InvertedARRoots
.43
DW=0.908943自相关没有得到修正,所以模型不可能是对数模型,进一步可以确定模型形式为Yt=α+βXt+Ut。
B.ρ=1-DW/2DW=0.435347(由表七修正后的数据可知)
由表二可得ρ=0.7823
表十
DY
24
DX
0.063330
0.007917
7.999430
-44.73836
15.90432
-2.812969
0.0184
0.864848
75.85703
0.851333
45.52532
17.55336
8.719380
3081.204
8.800197
-50.31628
63.99087
1.182893
0.000012
DW=1.182893,在0.05的显著性水平下,不能拒绝原假设的区间内(DL=1.010,DU=1.331)所以不能说修正了自相关性。
C.直接运用跌代法
表十一
14:
22
0.064557
0.005668
11.38928
-193.6246
43.82927
-4.417700
0.0017
0.624654
0.181152
3.448243
0.0073
0.987356
205.9492
0.984546
143.9535
S.
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