计量经济学 我国农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析Word文档格式.docx

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家庭设备

医疗保健

全 

国

2415.47

3587.04

835.48

167.34

126.07

191.51

北 

京

5681.09

8275.47

1836.31

451.63

303.46

575.80

天 

津

3261.91

6227.94

1133.62

265.16

122.41

263.24

河 

北

2246.29

3801.82

685.98

167.75

115.82

166.34

山 

西

2039.80

3180.92

659.02

227.43

98.26

142.66

内蒙古

2378.60

3341.88

726.06

184.07

97.95

232.76

辽 

宁

2740.97

4090.40

866.55

242.96

112.15

267.86

吉 

林

2398.45

3641.13

818.37

189.90

105.11

256.28

黑龙江

2365.23

3552.43

747.54

198.85

79.26

253.84

上 

海

7807.08

9138.65

2824.99

417.57

481.04

549.44

江 

苏

3658.19

5813.23

1283.17

222.59

199.48

232.30

浙 

江

5819.70

7334.81

2001.40

368.52

288.02

459.39

安 

徽

2050.09

2969.08

697.37

138.18

116.76

165.02

福 

建

3217.66

4834.75

1310.07

213.26

167.33

162.26

2111.73

3459.53

777.45

130.06

105.68

159.14

东

2867.30

4368.33

916.49

197.11

158.71

221.80

南

1875.98

3261.03

596.73

159.46

104.75

140.55

湖 

2099.64

3419.35

686.75

144.26

134.17

172.44

2444.90

3389.62

918.18

137.66

129.51

196.54

广 

3421.56

5079.78

1498.49

151.11

148.10

197.00

1917.97

2770.48

752.23

79.91

110.09

123.91

海 

1759.26

3255.53

768.24

75.15

87.85

110.92

重 

庆

1600.58

2873.83

577.76

113.27

117.24

159.68

四 

川

1816.09

3002.38

675.71

132.85

112.21

160.31

贵 

州

1167.92

1984.62

392.85

88.56

64.91

76.76

云 

1597.26

2250.46

530.84

93.61

83.75

138.16

西 

藏

1435.41

2435.02

500.57

175.18

117.00

54.37

陕 

1938.60

2260.19

612.12

138.33

94.88

195.61

甘 

肃

1365.33

2134.05

381.12

97.23

77.78

127.35

青 

1657.87

2358.37

450.66

160.51

90.12

192.77

宁 

夏

1824.87

2760.14

523.86

159.10

104.32

187.60

新 

疆

1696.40

2737.28

494.47

182.85

70.79

189.69

变量选择和说明：

被解释变量即自变量：

农民人均生活消费支出

；

解释变量即因变量：

农民人均收入X，

建立以下模型，其表达式是：

Y=C+βX

四、异方差检验

根据表中的数据，采用EViews软件进行一下回归分析。

（一）、用OLS法参数估计

由上图可以得出Y=0.776790X-416.3708，可决系数和可调整的可决系数分别为0.9176、0.914868，非常的接近1，这表明利用线性模型解释它们之间的关系是比较适合的。

（二）异方差诊断

1．图示法检验

根据操作原理中的方法，可以绘制出被解释变量Y与解释变量X的散点图，如图所示：

从散点图形中可以看出，存在着随X的增加，散点分布的区域不是很明显有扩大趋势，所以继续检验异方差性。

绘制E2与X的散点图

从图中可以看出，残差平方随着人均收入的增加而不规则的变化，表明农村人均收入的方差是不同的，所以判定存在异方差。

2.怀特检验法

从表中可以看出N.R2=11.99249，自由度为2的X2分布在5%的显著性水平下对应临界值为5.991，很明显，在5%的显著性水平下可以拒绝原假设，即存在异方差。

3.goldfeld-quandt检验

前12个样本的OLS回归结果

后13个样本的OLS回归结果

进行F检验：

F=2943512/70398.24=41.812295，F0.05（12，13）=2.6，因此，很明显存在异方差性。

（三）异方差的处理

DependentVariable:

X

Method:

LeastSquares

Date:

10/22/13Time:

22:

30

Sample:

132

Includedobservations:

32

Weightingseries:

WI

Weighttype:

Inversestandarddeviation（EViewsdefaultscaling）

Whiteheteroskedasticity-consistentstandarderrors&

covariance

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

485.9328

12.63651

38.45466

0.0000

Y

1.314856

0.006958

188.9681

WeightedStatistics

R-squared

0.999453

Meandependentvar

2873.927

AdjustedR-squared

0.999434

S.D.dependentvar

16253.73

S.E.ofregression

0.007612

Akaikeinfocriterion

-6.857653

Sumsquaredresid

0.001738

Schwarzcriterion

-6.766044

Loglikelihood

111.7224

Hannan-Quinncriter.

-6.827287

F-statistic

54776.01

Durbin-Watsonstat

1.788654

Prob（F-statistic）

0.000000

Weightedmeandep.

2873.830

UnweightedStatistics

0.905737

3862.173

0.902594

1759.278

549.0683

9044279.

1.756710

表中包含了加权统计量和未加权统计量，比较加权统计量和未加权统计量可以发现，加权最小二乘估计得到的结果显著性比较高一些。