计量经济学论文 1Word格式.docx

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目录

第一章绪论5

第二章数据收集6

2.1数据来源6

2.2数据资料6

第三章数据初步分析7

3.1直方图和统计量7

3.2分组统计量11

第四章回归分析13

4.1问题假设13

4.2问题分析14

4.3散点统计图14

4.4协方差分析15

4.4.1协方差15

4.4.2样本相关分析16

4.5回归模型建立16

第五章回归模型检验 

18

5.1经济意义检验18

5.2回归残差检验18

5.3F检验23

5.4T检验23

总结24

谢辞38

第一章绪论

大学阶段是青年学生社会化的重要时期，而消费行为和活动既是社会化的媒介，又是社会化的表现形式。

大学生作为一个特殊的消费群体，其消费观念、消费行为、消费模式对整个社会青年消费群体的趋向影响很大。

同时，也对他们在消费过程中的社会化起着至关重要的作用。

然而，在社会转型期，随着社会经济的变革，大学生的消费行为发生了很大的变化，从传统的单一生存逐渐变得多元化、社会化，出现了许多不合理的消费行为，使他们一些人在消费社会化的过程中出现了迷失现象。

本文从大学生群体消费行为这一点入手，通过对大学生群体消费行为的分析，以及通过消费与认同、消费与情感、消费与文化的理论分析，可以看出大学生在消费行为上的确出现了对消费需求、消费认同、消费情感、消费选择、消费文化上出现了不同程度的错位现象，不能为自己找到一个适合自身的消费认同群体，一个适合自身消费水平的良好的生活方式，以及一个恰当的情感释放和宣泄渠道，从而使一部分大学生在消费过程中出现了社会化的迷失。

最后，给出一种适合大学生群体的合理消费观，即主张在消费行为中理性消费和感性消费有机的结合统一，在物质和精神的消费上获得最大的收益。

消费是由行为而起，行为由心理而支配，行为是心理动态的一种表示方法，所以，从消费者的行为着手，以消费者的行为来检测其心理动态，了解学生的价值观。

故此，利用调查表的形式来探究消费者的行为和心理。

说夸张一点，社会的可持续发展和可持续消费问题，事关国家的命运和社会的前途。

深入分析研究昆明学院大学生的消费行为，认清现状与发展趋势，了解合理行为与不良行为的表现，才可以指导大学生理性消费，丰富了大学生消费理论，为高校管理同时也将有益于促进昆明学院经济发展和社会进步。

价值观与消费者行为有着密切的关系，价值观在消费者行为学研究领域的重要作用得到了众多专家和学者的认可。

美国消费者行为学家亨利·

阿塞尔（HenryAssael）认为一个社会的价值观会影响其成员的购买和消费模式。

宋思根、冯林燕（2008）分析了中国大学生消费决策形态和消费价值观的多维性，指出在经济实惠型、粗心冲动型和信息利用型三个方面与其他国家大学生呈现明显差异。

张志祥则从早熟消费、畸型消费、豪华型消费、炫耀消费、悬空消费、情绪化消费等方面分析了大学生消费行为的负面倾向。

此外，还有朱丽叶对大学生感性消费和理性消费倾向的研究，杨传忠对当代大学生消费观的研究、宋绍成分析了大众传播对大学生价值观影响、李光南等对大学生价值观与消费者行为模式的研究以及刘世雄对大学生消费存在聚群现象的研究等。

关注消费者本身决策过程中的心理，是这些研究的共性。

本文根据调查表调查情况，进行一系列计算和数据整理并分析。

进一步建立模型，参数估计，模型检验，回归分析，回归预测，得出昆明学院大学生消费总体结构结论，从而更清楚的了解昆明学院学生的总体消费情况。

第二章数据收集

2.1数据来源

在本文统计分析数据来源于对昆明学院部分大学生的调查所得数据，利用调查表的方式进行访问，统计所需时间在一周内，调查人数200人。

调查目的：

了解昆明学院大学生目前消费情况。

所以，所得数据是可认为是一批发生在同一时间截面上的调查数据（即截面数据）。

利用所得数据（即样本）估计昆明学院大学生消费结构（即总体分布）。

利用软件Eviews6.0。

2.2数据资料

1.昆明学院大学生消费情况调查调查表每一调查问题每一选项人数分布表（附表1）

2.昆明学院大学生消费情况调查调查表每一调查问题每一选项人数分布比率表（附表2）

3.昆明学院大学生每月的衣着消费、学习消费、娱乐消费、通讯消费、日常需品、饮食消费、情感投资这几方面的消费，及总消费调查数据如下：

（单位：

元）（附表3）

第三章数据初步分析

3.1直方图和统计量

昆明学院大学生每月的衣着消费（x1）、学习消费（x2）、娱乐消费（x3）、通讯消费（x4）、日常需品（x5）、饮食消费（x6）、情感投资（x7）这几方面的消费及月总消费（y）的直方图和统计量。

从各图表可以看出，直方图反映了序列在格区间的分布频率，其中横坐标单位元。

下图右边的框里列出了根据当前各方面200个样本值测算的描述统计量值：

均值（Mean）、中位数（Median）、最大值（Maximum）、最小值（Minimum）、标准差（Std.Dev）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。

分析:

上图右边的框里列出了根据当前200个样本值测算的描述统计量值：

均值（Mean）=119.425、中位数（Median）=100、最大值（Maximum）=1400、最小值（Minimum）=0、标准差（Std.Dev）=145.7265、偏度（Skewness）=4.881760、峰度（Kurtosis）=37.85907。

JB=10920.68,其概率p接近与零，所以，不能认为样本来自于正太分布。

均值（Mean）=68.165、中位数（Median）=50、最大值（Maximum）=300、最小值（Minimum）=0、标准差（Std.Dev）=59.25609、偏度（Skewness）=1.454655、峰度（Kurtosis）=5.202631。

JB=110.9639,其概率p接近与零，所以，也不能认为样本来自于正太分布。

均值（Mean）=114.275、中位数（Median）=100、最大值（Maximum）=1000、最小值（Minimum）=0、标准差（Std.Dev）=131.1233、偏度（Skewness）=3.627175、峰度（Kurtosis）=22.57674。

JB=3632.287,其概率p接近与零，所以，也不能认为样本来自于正太分布。

均值（Mean）=89.25、中位数（Median）=100、最大值（Maximum）=400、最小值（Minimum）=10、标准差（Std.Dev）=48.93784、偏度（Skewness）=2.269360、峰度（Kurtosis）=12.16635。

JB=871.85,其概率p接近与零，所以，也不能认为样本来自于正太分布。

均值（Mean）=82.95、中位数（Median）=50、最大值（Maximum）=800、最小值（Minimum）=5、标准差（Std.Dev）=92.81633、偏度（Skewness）=3.950539、峰度（Kurtosis）=24.38828。

JB=4332.379,其概率p接近与零，所以，也不能认为样本来自于正太分布。

均值（Mean）=391.875、中位数（Median）=380、最大值（Maximum）=1500、最小值（Minimum）=30、标准差（Std.Dev）=186.9569、偏度（Skewness）=1.866653、峰度（Kurtosis）=9.867465。

JB=509.1637,其概率p接近与零，所以，也不能认为样本来自于正太分布。

均值（Mean）=93.725、中位数（Median）=100、最大值（Maximum）=1000、最小值（Minimum）=0、标准差（Std.Dev）=116.2511、偏度（Skewness）=3.908638、峰度（Kurtosis）=25.8534。

JB=4861.565,其概率p接近与零，所以，也不能认为样本来自于正太分布。

均值（Mean）=1030.915、中位数（Median）=950、最大值（Maximum）=3375、最小值（Minimum）=330、标准差（Std.Dev）=490.6012、偏度（Skewness）=1.913417、峰度（Kurtosis）=7.880079。

JB=320.5496,其概率p接近与零，所以，也不能认为样本来自于正太分布。

3.2分组统计量

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

Y

Mean

119.4250

68.16500

114.2750

89.25000

82.95000

391.8750

93.72500

1030.915

Median

100.0000

50.00000

380.0000

950.0000

Maximum

1400.000

300.0000

1000.000

400.0000

800.0000

1500.000

3375.000

Minimum

0.000000

10.00000

5.000000

30.00000

330.0000

Std.Dev.

145.7265

59.25609

131.1233

48.93784

92.81633

186.9569

116.2511

490.6012

Skewness

4.881760

1.454655

3.627175

2.269360

3.950539

1.866653

3.908638

1.913817

Kurtosis

37.85907

5.202631

22.57674

12.16635

24.38828

9.867465

25.85340

7.880079

Jarque-Bera

10920.68

110.9639

3632.287

871.8500

4332.379

509.1637

4861.565

320.5496

Probability

Sum

23885.00

13633.00

22855.00

17850.00

16590.00

78375.00

18745.00

206183.0

SumSq.Dev.

4226009.

698745.6

3421470.

476587.5

1714359.

6955622.

2689350.

47897212

Observations

200

分析：

上表的框里列出了根据昆明学院大学生每月的衣着消费（x1）、学习消费（x2）、娱乐消费（x3）、通讯消费（x4）、日常需品（x5）、饮食消费（x6）、情感投资（x7）这几方面的消费及月总消费（y）的当前200个样本值测算的描述统计量值：

其中，标准差、偏度、峰度的计算公式为：

由上图表知，

X1:

偏度S=4.881760>

0,峰度K=37.85907>

3;

X2:

偏度S=1.454655>

0,峰度K=5.202631>

X3:

偏度S=3.627175>

0,峰度K=22.57674>

X4:

偏度S=2.269360>

0,峰度K=12.16635>

X5:

偏度S=3.950539>

0,峰度K=24.38828>

X6:

偏度S=1.866653>

0,峰度K=9.867465>

X7:

偏度S=3.908638>

0,峰度K=25.85340>

y:

偏度S=1.913817>

0,峰度K=7.880079>

所以,与标准正态分布（S=0,K=3）相比，昆明学院大学生每月的衣着消费（x1）、学习消费（x2）、娱乐消费（x3）、通讯消费（x4）、日常需品（x5）、饮食消费（x6）、情感投资（x7）、其他消费（x8）、月总消费（y）皆呈现右偏、尖峰分布形态。

由上图表还知，

Jarque-Bera检验结果，该检验的零假设是样本服从正态分布。

检验统计量为

式中，S和K是样本序列的偏度与峰度;

m是产生样本序列时用到的估计系数的个数。

在零假设下，JB统计量服从x2

（2）。

根据EViews给出的拒绝零假设。

这个概率值是检验的相伴概率简称P值。

由上图表知，P皆值皆接近0，表明至少在99%的置信水平下拒绝零假设，即序列不服从正态分布。

第四章回归分析

4.1问题假设

为了问题的简洁明了，现在对变量进行假设。

假设：

月总消费为y、衣着消费为x1、学习消费为x2、娱乐消费为x3、通讯消费为x4、日常需品为x5、饮食消费为x6、情感投资为x7（单位：

元）。

假设月总消费y受衣着消费x1、学习消费x2、娱乐消费x3、通讯消费x4、日常需品x5、饮食消费x6、情感投资x7的影响，建立线性方程。

显然，月总消费y的影响因素不只这些。

4.2问题分析

因变量月总消费y的影响因素不只是衣着消费x1、学习消费x2、娱乐消费x3、通讯消费x4、日常需品x5、饮食消费x6、情感投资x7，但是，与多个自变量衣着消费x1、学习消费x2、娱乐消费x3、通讯消费x4、日常需品x5、饮食消费x6、情感投资x7有关。

所以，就可以采用多元线性回归进行问题分析。

昆明学院大学生每月的衣着消费（x1）、学习消费（x2）、娱乐消费（x3）、通讯消费（x4）、日常需品（x5）、饮食消费（x6）、情感投资（x7）与月总消费（y）的回归分析。

设多元线性回归方程的基本形式为：

设随机变量y与一般变量x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7的线性回归模型为：

其中，

为未知参数，

为回归常数，

为回归系数。

Y称为被解释向量（因变量），而

是称为解释变量（自变量）。

4.3散点统计图

从曲线统计图上我们可以大致的来看，每个变量

和因变量

看不出有何关系。

只能看出

与y的点大致落在[250,3500]×

[0,1000]的矩形域中.

4.4协方差分析

4.4.1协方差

cov（x2，x6）=-472.1594<

0,即负相关,x2与x6负相关,等价于x2增加而x6减少的倾向,或x2减少而x6增加的倾向.其它协方差皆为正,即正相关,也就是同时增加或者同时减少.也就是饮食消费和学习消费呈负相关.饮食消费增加,则学习消费减少,若学习消费增加则饮食消费减少.

4.4.2样本相关分析

从样本的相关系数表来看，各变量的相关系数都不等于0，除x2与x6负相关外,其它变量皆成正相关.与协方差同符号的.可以做

与7个自变量的多元线性回归。

（说明：

本表格是由EViews软件计算得出，但由于不能导出，所以通过保存成图片后经WPS截图工具截得。

）

4.5回归模型建立

在eviews主窗口菜单单击quick/estimateequation弹出方程估计窗口，再在弹出的窗口清单内填入回归方程的书写形式：

y=c

（1）+c

（2）*x1+c（3）*x2+c（4）*x3+c（5）*x4+c（6）*x5+c（7）*x6+c（8）*x7

化简形式;

ycx1x2x3x4x5x6x7

得出：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

11/23/13Time:

20:

55

Sample:

1200

Includedobservations:

200

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

40.87809

17.59001

2.323938

0.0212

1.028763

0.044859

22.93318

0.0000

0.965987

0.102741

9.402136

0.979083

0.049825

19.65025

1.161455

0.139259

8.340240

0.978940

0.067551

14.49191

0.999969

0.035949

27.81594

1.202668

0.061746

19.4