计量期末论文设计范文1.doc

word《计量经济学》期末论文某某市城镇居民消费支出相关因素的实证分析某某：班级：学号：目录一、引言……………………………………………………………1二、实证分析………………………………………………………1〔一〕变量选取…………………………………………………………1〔二〕数据取得…………………………………………………………2〔三〕模型的建立与构造………………………………………………3〔四〕模型检验…………………………………………………………5…………………………………………………………5……………………………………………………………………5……………………………………………………………………53.1. 多重共线性检验…………………………………………………… 5………………………………………………………………8……………………………………………………………113.4. 自相关检验……………………………………………………………〔五〕模型修正…………………………………………………………16三、实证分析结论…………………………………………………18四、政策建议………………………………………………………19参考文献…………………………………………………… 19 / 某某市城镇居民最终消费支出总额相关因素的实证分析【摘要】 本文旨在对1980-2010年某某市城镇居民人均可支配收入、某某市商品零售价格指数以与某某市城镇居民常住人口数对某某城镇居民最终消费支出总额变动的影响进展实证分析。

首先利用EVIEWS软件建立了理论模型，进而利用其对计量模型进展了参数估计和检验，并且对模型进展了修正最后，对所得的分析结果作出了经济意义的分析，得出结论，并提出一些政策建议关键词】最终消费支出总额 相关因素 模型 计量经济学 参数估计 检验一、引言针对当下国内所存在的宏观经济问题来看，要解决中国经济的又好又快以与可持续开展，首当其冲的就是需要拉动内需，我国进一步重视扩大消费的作用，把增加居民消费作为扩大消费需求的重点，不断拓宽消费领域和改善消费环境改革开放以来，人们的收入水平尤其人均可支配收入在不断增加，同时消费品的种类和层次也在不断更新提升对于始终走在开展前沿的某某更是如此，这个作为未来世界金融中心、航运中心以与贸易中心的国际都会，它的居民尤其是在某某占绝大局部比重的城镇居民，他们的最终消费支出总额在这些年来发生着什么样的变化，引起这些变化的相关因素又是什么，研究好这些问题，对于我国接下来的开展导向的制定和改变是有着积极的作用和影响的居民最终消费支出是指常住居民在一定时期内的全部消费性货物和服务支出，居民指的是从事消费活动的住户和个人，不包括从事生产活动的企业、事业、行政等各种类型单位。

它是研究居民生活水平、消费购置力等的重要经济指标为了把它的增长变化原因弄清楚，我们引入它的相关因素变量，从多方面逐一进展剖析，再加以判断二、实证分析〔一〕变量选取〔1〕某某市城镇居民人均可支配收入由于城市的开展，居民的收入在逐年递增，消费结构以与消费观念也在发生着改变从早期购置耐用品到如今各类款式商品以与局部高档奢侈品人均可支配收入与消费支出总额必然存在关系，且收入越高，相应的消费支出也会增加，预计两者呈现正相关的关系〔2〕某某市商品零售价格指数通过此变量来说明价格的变动对于消费的影响，价格水平越高，相应的消费支出就会减少，预计两者应呈现负相关的关系由于指数是一个相对量的经济指标，这里均以1978年基期100〔3〕某某市城镇常住人口数针对此文研究的目标是最终消费支出总额的相关影响因素，如此由于我国是一个人口大国，某某每年的人口都是逐年递增，故人口与消费支出总额必然存在关系人口越多，消费支出也越多，预计两者应呈现正相关的关系Y—某某市城镇居民最终消费支出总额〔亿元〕X1—某某市城镇居民人均可支配收入〔元〕X2—某某市商品零售价格指数〔以1978年为基期100〕X3—某某市城镇居民常住人口数〔万人〕〔二〕数据取得1980-2010年某某市城镇居民最终消费支出总额相关因素统计表年份最终消费支出总额Y人均可支配收入X1商品零售价格指数X2城镇居民常住人口数X3198063719816371982659198368619848341121985107519861293198714371988172319891976199021831991248619923009199342773171994586819957172199681591997843919988773199910932404200011718200112883384200213250379200314867200416683200518645200620668200720082009288382010表1 以上数据来自《2011年某某统计年鉴》〔三〕模型的建立与构造在EVIEWS软件中输入数据，观察Y与三个解释变量X1、X2、X3之间的散点图，如图1、图2、图3所示： 图1 y与x1的散点图图2 y与x2的散点图图3 y与x3的散点图发现存在较强的线性关系，故此选择建立线性模型。

建立模型：利用EVIEWS软件对数据进展普通最小二乘回归，得到如下结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:37Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX1X2X3R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared    S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid1114482.    Schwarz criterionLog likelihood    F-statisticDurbin-Watson stat    Prob(F-statistic)Y = 888.5900229 + 0.2366456885*X1 - 2.543733397*X2 - 0.9053293021*X3〔四〕模型检验除X3外，X1与X2的估计系数符号均符合预期以与经济意义。

模型的可决系数为0.989195，明确模型的拟合度较好，被解释变量对解释变量的解释能力较强F统计量等于823.9566大于5%显著性水平下F〔3，31-3-1〕的临界值3.35，明确模型整体的显著性较高除X3外，X1与X2的t检验值均大于5%显著性水平下自由度为31-3-1=27的临界值2.052，通过了变量的显著性检验故还须对模型进展计量经济学检验并作出修正3.1. 多重共线性检验〔1〕对各解释变量进展多重共线性检验利用EVIEWS软件得到各变量间相关系数矩阵表：X1X2X3X1X2X3从系数矩阵表中看出，X3与X1之间的相关系数较高，可能存在多重共线性〔2〕修正多重共线性①利用EVIEWS分别对Y与各解释变量X1、X2、X3做最小二乘回归，回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:48Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX1R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared    S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid2834399.    Schwarz criterionLog likelihood    F-statisticDurbin-Watson stat    Prob(F-statistic)Y = -343.9054935 + 0.1967584335*X1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/11 Time: 22:51Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CX2R-squared    Mean dependent varAdjusted R-squared    S.D. dependent varS.E. of regression    Akaike info criterionSum squared resid62606447    Schwarz crite。