居民消费的影响因素分析Word格式.docx
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将居民最终消费支出设为被解释变量Y；
X1代表城居民储蓄
X2代表人均可支配收入
X3代表
居民消费价格指数
X4代表人均旅游花费
μ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
103617.65
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
172534.19
13785.8
104.8
482.6
93602.9
2008
217885.4
15780.76
105.9
511
108392.2
四．模型建立
4建立模型
基于以上数据，建立模型
Y=
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
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/27/09Time:
14:
36
Sample:
19902008
Includedobservations:
19
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
6192.770
6733.272
0.919727
0.3733
X1
-0.063377
0.044432
-1.426400
0.1757
X2
7.524316
0.780316
9.642653
0.0000
X3
-87.78250
60.20324
-1.458103
0.1669
X4
9.899457
6.768835
1.462505
0.1657
R-squared
0.999078
Meandependentvar
45991.12
AdjustedR-squared
0.998815
S.D.dependentvar
28088.00
S.E.ofregression
966.9904
Akaikeinfocriterion
16.80719
Sumsquaredresid
13090987
Schwarzcriterion
17.05572
Loglikelihood
-154.6683
F-statistic
3793.231
Durbin-Watsonstat
1.335732
Prob（F-statistic）
0.000000
模型估计结果：
T=（0.92）（-1.43）（9.64）（-1.46）（1.462）
R^2=0.999R^2=0.9988F=3793.23df=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.06歌单位；
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，价格指数没增加一个单位，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额条件下，人均旅游花费没变动一个单位，消费支出就同向变动8.889个单位。
统计检验：
拟合优度：
由
=0.999可知，方程的拟合程度很好
F检验：
在显著水平为0.05上，在F分布表上查自由度为k-1=4,n-k=14的临界值F
（4，14）=5.87，很明显F=3793.23大于5.87，所以所有变量联合起来对模型由显著影响。
T检验：
再显著条件为0.05的情况下,查自由度为14的t分布表此时，t
（14）=2.15，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
五.计量经济学检验
（一）多重共线性
1.检验
由上面：
F值很高，但T检验不显著，已经表明存在严重的多重共线性问题。
从相关系数矩阵也可以看到：
1
0.9939
-0.3218
0.866
0.99088
-0.2963
0.886
0.99873
-0.5545
-0.3241
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,X1X2X3X4,做一元回归，结果如下：
变量
Ｘ１
Ｘ２
Ｘ３
Ｘ４
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，则以Ｘ2为基础，顺次加入其它变量逐步回归，
结果如表所示：
加入新变量的回归结果：
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，在加入其它变量逐步回归，结果如表所示：
ｘ１
ｘ２
ｘ３
ｘ４
X2，x4，x1
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