影响我国居民消费水平因素分析Word文档下载推荐.doc
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2577.4
58.1
12108.3
1994
1833
48197.8564
1221
3496.2
58.9
16838.7
1995
2355
60793.7292
1577.7
4283
58.6
23778.3
1996
2789
71176.5917
1926.1
4838.9
56.3
30873.2
1997
3002
78973.035
2090.1
5160.3
55.1
36226.7
1998
3159
84402.2798
2162
5425.1
53.4
41791.6
1999
3346
89677.0548
2210.3
5854.02
52.6
44955.1
2000
3632
99214.5543
2253.4
6280
49.1
46141.7
2001
3869
109655.171
2366.4
6859.6
47.7
51434.9
2002
4106
120332.689
2475.6
7702.8
46.2
58788.9
2003
4411
135822.756
2622.2
8472.2
45.6
68498.7
2004
4925
159878.338
2936.4
9421.6
47.2
78138.9
2005
5463
183217.4
3254.9
10493
45.5
92263.5
2006
6138
211923.5
3587
11759.5
43
103011.4
2007
7103
257305.6
4140.4
13785.8
43.1
104934.5
2008
8183
300670
4760.62
15780.76
43.7
139300.2
2009
9098
340902.8
5153.2
17174.7
41
160230.4
2010
10522
401202
5919
19109.4
41.1
178413.9
注:
Y为居民消费水平,X1为国内生产总值,X2为农村居民人均收入,X3为城镇居民人均收入,X4为农村居民家庭恩格尔系数(%),X5为居民储蓄定期余额
(一)模型初步提出
初步建立多元线性回归模型:
其中,Y为居民消费水平,为国内生产总值,为农村居民人均收入,为城镇居民人均收入,为农村居民家庭恩格尔系数(%),为居民储蓄定期余额,代表随机扰动项。
(二)模型的拟合检验用Eviews计量经济学分析软件
我们可以得到如下回归分析结果:
由此可见,该模型=0.999731,=0.999619,F检验值8930.921,明显显著。
但是当=0.05时,,不仅、的系数t检验不显著,且系数的符合与预期相反。
这表明很有可能存在严重的多重共线性。
1.多重共线性检验
(1)根据多重共线性检验,解释变量之间存在着线性相关,由上表知模型中确实存在多重共线性。
(2)修正:
采用逐步回归的办法,分别作Y对X1、X2、X3、X4、X5的一元回归,结果如表所示:
变量
参数估计值
0.023886
1.868022
0.520369
-363.9620
0.051937
t统计量
53.76467
67.60962
57.40037
-7.539570
43.27772
0.994495
0.996512
0.995167
0.780356
0.991530
0.994151
0.996294
0.994865
0.766628
0.991000
分别作X2,X3对X1的估计,得到相关系数分别为:
0.986718、0.992756。
可知X1分别与X2、X3有较高相关性。
因为X2与Y的相关系数更大,所以剔除X1。
以X2为基础,顺次加入其它变量逐步回归:
X2,X3
1.048218
(6.360861)
0.229819
(5.002976)
0.998693
X2,X4
1.805870
(32.08750)
-15.61981
(-1.260539)
0.996846
X2,X5
1.251016
(7.314773)
0.017327
(3.634675)
0.998145
经比较,新加入X3的方程=0.998693,改进最大,保留X3。
X2,X3,X4
1.047994
(6.006626)
0.229943
(4.447764)
0.054890
(0.006114)
0.998413
X2,X3,X5
0.981257
(5.940581)
0.174121
(2.988236)
0.007460
(1.469537)
0.998625
从表中可以看出,当分别加入X4,X5时,有所增加。
但2.120,其参数的t检验不显著。
最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为:
Y=--286.5734+1.048218+0.229819+
(-3.357694)(6.360861)(5.002976)
=0.998693=0.998519F=5730.592DW=1.805260
2、相关性检验
从估计的结果可以看出,模型拟合较好,可决系数=0.998693,表明模型在整体上拟合比较好。
3、显著性检验:
(1)对于X2,t统计量为6.360861。
给定α=0.05,查t分布表,在自由度为16下,得临界值2.120.因为t>
2.120,所以拒绝原假设:
X2=0,表明农村居民人均收入对居民消费水平有显著性影响;
(2)对于X3,t统计量为5.002976。
2.120,所以拒绝原假设;
:
X3=0,表明城镇居民人均收入对居民消费水平有显著性影响。
(3)对于F=7948.18>
F(2,13)=3.80(显著性水平为0.05),表明模型从整体上看居民消费水平与各解释变量之间之间线性关系显著。
4、异方差检验
HeteroskedasticityTest:
Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic
4.237886
Prob.F(2,15)
0.0348
Obs*R-squared
6.498781
Prob.Chi-Square
(2)
0.0388
ScaledexplainedSS
4.076315
0.1303
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
11/18/12Time:
15:
25
Sample:
19932010
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-11495.82
8250.020
-1.393430
0.1838
20.68681
15.92927
1.298667
0.2137
-4.507651
4.440359
-1.015155
0.3261
R-squared
0.361043
Meandependentvar
8095.075
AdjustedR-squared
0.275849
S.D.dependentvar
11195.59
S.E.ofregression
9527.113
Akaikeinfocriterion
21.31268
Sumsquaredresid
1.36E+09
Schwarzcriterion
21.46108
Loglikelihood
-188.8141
Hannan-Quinncriter.
21.33314
Durbin-Watsonstat
1.856637
Prob(F-statistic)
0.034756
由上表,Obs*R-squared=6.498781.而查表,给定α=0.95自由度P=5,得临界值1.145;
给定α=0.05自由度P=5,得临界值11.07;
所以1.145<
6.498781<
11.07,所以接受原假设,模型随机误差项不存在异方差。
5、自相关检验
(1)DW=1.805260,给定显著性水平α=0.05,查Durbin—Watson表,n=18,k=2,得下限临界值=1.046,4-=2.465因为DW统计量为=1.046<
1.