国民收入与居民消费的关系Word文档下载推荐.docx

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居民的最终消费影响因素有很多。

从微观层面来看，居民储蓄，可支配收入、工资水平等情况等都能对居民的最终消费造成一定的影响。

但若从宏观方面来分析，收入是影响消费的主要因素。

（三）模型形式设定

为了分析国民收入与最终消费的关系，选择“最终消费”为被解释变量（用Y表示），选择“国民总收入”为解释变量（用X表示）。

四、数据收集

表1.1为根据国家统计局官网得到的1978~2011年的有关数据。

中国国民总收入与最终消费（单位：

亿元）

年份

国民总收入X

最终消费Y

1978

3645.22

2239.1

1979

4062.58

2633.7

1980

4545.62

3007.9

1981

4889.46

3361.5

1982

5330.45

3714.8

1983

5985.55

4126.39

1984

7243.75

4846.3

1985

9040.74

5986.3

1986

10274.38

6821.8

1987

12050.62

7804.6

1988

15036.82

9839.5

1989

17000.92

11164.2

1990

18718.32

12090.5

1991

21826.2

14091.9

1992

26937.28

17203.3

1993

35260.019

21899.9

1994

48108.46

29242.2

1995

59810.53

36748.2

1996

70142.49

43919.5

1997

78060.85

48140.6

1998

83024.33

51588.2

1999

88479.16

55636.9

2000

98000.48

61516

2001

108068.2

66933.89

2002

119095.68

71816.52

2003

134976.97

77685.51

2004

159453.6

87552.58

2005

183617.37

99357.53

2006

215904.41

113103.85

2007

266422

132231.87

2008

316030.34

153422.49

2009

340319.95

169274.8

2010

399759.54

194114.96

2011

468562.38

232111.55

五、模型估计与调整

（一）模型设定

为了分析国民收入与最终消费的关系，做出如图所示的散点图

从散点图可以看出国民总收入（X）和最终消费（Y）大体呈线性关系，为进一步分析两者的关系，建立以下回归模型：

et=0.9564et-1

（二）参数估计

运用eviews软件作简单线性回归分析如下

表1

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/17/13Time:

09:

24

Sample:

19782011

Includedobservations:

34

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

5057.725

1060.192

4.770576

0.0000

X

0.489366

0.006663

73.45059

R-squared

0.994104

Meandependentvar

54565.55

AdjustedR-squared

0.993919

S.D.dependentvar

61192.64

S.E.ofregression

4771.740

Akaikeinfocriterion

19.83583

Sumsquaredresid

7.29E+08

Schwarzcriterion

19.92562

Loglikelihood

-335.2091

Hannan-Quinncriter.

19.86645

F-statistic

5394.989

Durbin-Watsonstat

0.166240

Prob（F-statistic）

0.000000

根据上表的数据，模型估计的结果为

（1060.192）（0.0067）

t=（4.7706）（73.4506）

R^2=0.9941F=5394.989n=34

（三）模型检验

1、经济意义检验

模型估计结果说明，国民总收入每增加1亿元，最终消费水平提高0.4894亿元，这与经济学中边际消费倾向的意义相符合。

2、拟合优度和统计检验

拟合优度：

由表2可以看出，可决系数为0.9941，说明所建模型整体上对样本数据拟合程度较好，模型中解释变量“国民收入”对被解释变量“最终消费”的解释程度较好。

t检验：

针对原假设H0：

β2=0和备择假设H1：

β2≠0，由表2可以看出，估计的回归系数β2的标准误差为0.0067，计算t统计量得t=

/SE（

）=73.0448，当显著性水平ɑ=0.05时，查t分布表得t0.025（32）>

t，所以拒绝H0：

β2=0，接收H1：

β2≠0，表明解释变量国民总收入对被解释变量最终消费有显著影响。

F检验：

针对H0：

β1=β2=0，给定显著性水平ɑ=0.05，查F分布表得到临界值F0.05（1,32）<

F=5394.989应拒绝原假设H0：

β1=β2=0，回归说明方程显著，即国民总收入确实对最终消费有显著影响。

异方差检验：

（1）图示检验——残差图形分析

由上图可以看出，残差平方和随X的变动近似呈增大的趋势，所以，模型可能会存在异方差，但是否确实存在还应通过进一步的检验。

（2）Goldfeld-Quanadt检验

首先对变量取值进行排序，本题选用递增型排序；

然后构造样本区间，建立回归模型，本题中，样本容量为34，删除大约8个观测值，剩余两个样本区间：

1~11和22~34，即n1=n2=11。

样本区间为1~13的回归结果如下表所示

表2

11:

08

19781990

13

124.0677

68.42820

1.813107

0.0972

0.645229

0.006620

97.47069

0.998844

5972.046

0.998738

3340.173

118.6409

12.53072

154832.2

12.61763

-79.44966

12.51285

9500.535

0.819684

样本区间为22~34的回归结果如下表所示

表3

13

19992011

16609.27

1577.120

10.53140

0.448078

0.006229

71.93130

0.997879

116519.9

0.997686

55988.79

2693.473

18.77569

79802758

18.86260

-120.0420

18.75782

5174.112

1.257199

由表2、表3可以看出RSS1=154832.2，RSS2=798027585，F统计量F=5154.145

假设显著性水平ɑ=0.05，查F分布表得出F0.05（11,11）=2.82，因为F=5154.145>

F0.05（11,11）=2.82，所以模型确实存在异方差。

（3）异方差修正：

分别选用权数w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr（x）做加权最小二乘法估计如下

表4

48

Weightingseries:

W1

Weighttype:

Inversestandarddeviation（EViewsdefaultscaling）

463.0955

110.6639

4.184701

0.0002

0.579768

0.011286

51.36897

WeightedStatistics

0.988018

9535.694

0.987644

983.1156

802.6155

16.27065

20614132

16.36044

-274.6011

16.30127

2638.771

0.104403

Weightedmeandep.

4025.000

UnweightedStatistics

0.954480

0.953057

13258.16

5.62E+09

0.057836

表5

49

W2

-212.4916

71.40823

-2.975730

0.0055

0.700901

0.015256

45.94341

0.985066

0.984600

5118.484

251.2998

13.94819

2020851.

14.03798

-235.1193

13.97881

2110.797

0.523044

2929.129

0.736766

0.728540

31882.49

3.25E+10

0.032056

表6

52

W3

1295.876

379.3996

3.415596

0.0017

0.526551

0.009535

55.22072

0.989615

22979.10

0.989290

13555.13

2504.588

18.54666

2.01E+08

18.63644

-313.2932

18.57728

3049.327

0.087245

0.988364

0.988000

6703.249

1.44E+09

0.118819

从上述三个表可以看出，选用权数w1时，可决系数为0.988；

选用权数w2时，

为负，不合实际情况且此时的可决系数为0.9851；

选用权数w3时，可决系数为0.9896，nR^2=33.6464，在显著性水平ɑ=0.05的情况下，查χ^2分布表得出临界值为5.991<

nR^2,虽然仍存在异方差但是经比较发现选用权数w3效果最好。

因此估计结果如下

（3.4156）（55.2207）

R^2=0.9896F=3049.327DW=0.08725

选用权数w3以后t检验F检验都显著，说明国民收入每增加1亿元，最终消费水平提高0.5266亿元。

（4）自相关检验

图示检验

又上图可以看出，大部分点都分布在一三象限，表明随机误差项u存在着正自相关。

DW检验