计量经济学实验报告4.docx
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计量经济学实验报告4
经济与政法学院
计量经济学实验报告
班级：
国贸1312
姓名：
纪方方
学号：
2013104208
实验课程
计量经济学
实验名称
OLS的估计和检验（受约束回归模型）
实验目的和内容
1．利用SPSS计算OLS估计量
2．对模型估计结果进行检验。
（举例如上）
实验步骤
1．构建X年全国31个省份的消费函数模型，被解释变量为人均消费支出，解释变量为人均可支配收入。
2．将数据导入SPSS中
3．求解参数估计值。
4．根据模型估计结果检验估计效果和拟合图形。
（如果还有其它步骤，一并列出）
实验成果（系统化研究结果的说明和研究过程介绍，纸张不够可以加页）
一、研究目的和意义
我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是X年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。
为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。
从2002年《中国统计年鉴》中得到表1的数据:
农村居民
城镇居民
生活消费
工资收入
其他收入
生活消费
工资收入
其他收入
北京
13553.2
12034.9
6302.6
26274.9
30273.0
15000.8
天津
10155.0
9091.5
6749.5
21711.9
23231.9
12423.7
河北
6134.1
5236.7
3865.2
13460.6
14588.4
9554.4
山西
5812.7
4041.1
3112.4
13166.2
16216.4
7797.2
内蒙古
7268.3
1694.6
6901.1
19249.1
18377.9
8600.1
辽宁
7159.0
4209.4
6313.3
18029.7
15882.0
12022.9
吉林
7379.7
1813.2
7808.0
15932.3
14388.3
9155.9
黑龙江
6813.6
1991.4
7642.8
14161.7
12525.8
8623.4
上海
14234.7
12239.4
7355.6
28155.0
33235.4
15643.9
江苏
9909.8
7608.5
5989.2
20371.5
21890.0
13241.0
浙江
11760.2
9204.3
6901.7
23257.2
24453.0
16788.0
安徽
5724.5
3733.5
4364.3
16285.2
15535.3
9470.8
福建
8151.2
5193.9
5990.2
20092.7
21443.4
11939.3
江西
5653.6
4422.1
4359.4
13850.5
14767.5
8181.9
山东
7392.7
5127.2
5492.8
17112.2
21562.1
9066.0
河南
5627.7
3581.6
4893.8
14822.0
14704.2
8982.3
湖北
6279.5
3868.2
4998.7
15749.5
15571.8
9608.7
湖南
6609.5
4595.6
3776.6
15887.1
13951.4
10691.6
广东
8343.5
7072.4
4596.9
24133.3
25286.5
11217.5
广西
5205.6
2712.3
4078.6
15417.6
15647.8
9381.0
海南
5465.6
3001.5
5341.0
15593.0
15773.0
9146.8
重庆
5796.4
4089.2
4242.8
17813.9
16654.7
10195.7
四川
6308.5
3542.8
4352.6
16343.5
14976.0
8917.9
贵州
4740.2
2572.6
2861.4
13702.9
13627.6
7785.5
云南
4743.6
1729.2
4412.1
15156.1
15140.7
9557.6
西藏
3574.0
1475.3
5102.9
12231.9
19604.0
2956.7
陕西
5724.2
3151.2
3351.4
16679.7
16441.0
7667.8
甘肃
4849.6
2203.4
2904.4
14020.7
13329.7
6819.3
青海
6060.2
2347.5
3848.9
13539.5
14015.6
8115.4
宁夏
6489.7
2878.4
4052.6
15321.1
15363.9
8402.8
新疆
6119.1
1311.8
5984.6
15206.2
15585.3
6802.6
根据实验要求建立的计量经济模型为如下线性模型：
二、估计参数
假定所建模型及随机扰动项
满足古典假定，可以用OLS法估计其参数。
运用计算机软件SPSS作计量经济分析十分方便。
利用SPSS作简单线性回归分析的步骤如下：
1、建立工作文件
2、输入数据
3、估计参数
输入／移去的变量
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
DX2,其他收入,DX1,工资收入,居民a
.
输入
a.已输入所有请求的变量。
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
2.196E9
5
4.393E8
497.557
.000a
残差
4.944E7
56
882878.011
总计
2.246E9
61
a.预测变量:
（常量）,DX2,其他收入,DX1,工资收入,居民。
b.因变量:
生活消费
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
（常量）
2599.142
680.415
3.820
.000
工资收入
.487
.047
.633
10.272
.000
其他收入
.602
.086
.320
7.019
.000
居民
-1573.891
933.735
-.131
-1.686
.097
DX1
.190
.079
.095
2.398
.020
DX2
-.006
.155
-.003
-.038
.970
a.因变量:
生活消费
表2
在本例中，参数估计的结果为：
（680.415）（933.735）（0.047）（0.079）（0.086）（0.155）
t3.820-1.68610.2722.3987.019-0.038
R2=0.978
F=497.555df=56
RSSu=56*882878.01=49441168.56
二、受约束回归一
输入／移去的变量
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
DX2,其他收入,工资收入a
.
输入
a.已输入所有请求的变量。
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
2.190E9
3
7.300E8
758.548
.000a
残差
5.582E7
58
962380.153
总计
2.246E9
61
a.预测变量:
（常量）,DX2,其他收入,工资收入。
b.因变量:
生活消费
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
（常量）
1646.675
483.001
3.409
.001
工资收入
.564
.039
.734
14.534
.000
其他收入
.554
.075
.295
7.431
.000
DX2
.025
.073
.011
.346
.731
a.因变量:
生活消费
t=3.40914.5347.4310.346
0.974
F=758.548df=58
RSSu=58*962380.153=55818048.7
在5%与10%的水平下，自由度为56的t统计量的临界值分别为
与
。
可见，
在10%的显著水平下异于0，
在5%的显著水平异于0，从这里可以看出，2013年中国农村平均消费支出要比城镇少1573.9元，同时，在其他条件不变的情况下，农村居民与城镇居民的工资收入都增加100元时，农村居民要比城镇居民多支出19元用于生活消费，但农村居民与城镇居民在其它来源收入方面有相同的增加量时，两者增加的消费支出没有显著差异。
3、受约束回归三
输入／移去的变量
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
其他收入,工资收入
.
输入
a.已输入所有请求的变量。
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
2.190E9
2
1.095E9
1154.996
.000a
残差
55933187.322
59
948020.124
总计
2.246E9
61
a.预测变量:
（常量）,其他收入,工资收入。
b.因变量:
生活消费
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
（常量）
1765.391
337.293
5.234
.000
工资收入
.555
.030
.723
18.798
.000
其他收入
.560
.072
.298
7.743
.000
a.因变量:
生活消费
t5.23418.7987.743
0.974
df=59
~
在5%与10%的水平下，自由度为56的t统计量的临界值分别为
与
。
可见，
在10%的显著水平下异于0，
在5%的显著水平异于0，但即使在10%的显著性水平下也无法拒绝
的假设。
从这里可以看出，2013年中国农村平均消费支出要比城镇少1573.9元，同时，在其他条件不变的情况下，农村居民与城镇居民的工资收入都增加100元时，农村居民要比城镇居民多支出19元用于生活消费，但农村居民与城镇居民在其它来源收入方面有相同的增加量时，两者增加的消费支出没有显著差异。
5%与10%显著性水平下相应
。
因此，在5%的显著水平下不拒绝中国农村居民与城镇居民在生活消费支出上无差异的假设，但在10%的显著水平下拒绝该假设。
实验结果和收获
1．学会OLS方法的估计过程
2．掌握了模型的估计和检验方法
3．深入了解了消费函数的计量结果，扩大了思路。
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