11 经济统计姚翼飞 11010806 全国居民储蓄模型.docx

1、11 经济统计姚翼飞 11010806 全国居民储蓄模型 计量经济学综合实验报告Econometrics Experiment Report学生所在学院： 理学院 学生所在班级：经济统计学 生 姓 名：姚翼飞指 导 教 师：方汶铭教 务 处2014年 4月 摘 要本文采用1978年到2010年的数据，建立了关于储蓄的计量经济学模型，对影响我国城镇居民存款储蓄的因素进行分析，得出通过检验的模型。再通过对该模型的经济含义分析得出各种因素对我国城镇居民存款储蓄额的影响程度，并针对分析结果提出建议。 【关键词】 居民储蓄 影响因素 分析 一、 指标体系的建立1、变量的选取目前，我国正处于改革时期，各种

2、不确定性因素很多。因而，要分析各种因素对居民储蓄行为的影响，必须立足于我国的国情。1998年后，我国经济出现了明显的供给过剩，需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强，投资、消费膨胀的内在动力明显不足；同时，由于我国市场机制尚不健全，市场经济发育不成熟，市场体制的控制力还有限，从而不能形成一种有效地传导机制。市场化改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响，银行开始考虑贷款风险，投资者开始考虑投资回报，而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。这说明，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之

3、间的矛盾，导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多，概括起来有以下几点：居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、消费领域的信用等级、通货膨胀率的影响、高收入阶层消费状况、就业形势压力、物价水平、体制改革、居民收入水平等。通过对以上因素的分析以及为了数据查找的方便，本文选取一部分变量进行研究，建立我国居民储蓄存款模型进行研究。用居民的锗蓄总额作为被解释变量，用我国1978年到2010年各年的国民总收入、居民消费价格指数和税收作为解释变量。2、数据的选取年份储蓄存款（亿元）国民总收入（亿元）居民消费价格指数（100)税

4、收(亿元)1978210.63645.217474100.6519.2819792814062.579191101.8537.821980395.84545.623973106571.71981523.74889.461062101.3629.891982675.45330.450965101.8700.021983892.55985.551568100.5775.5919841214.77243.751718102.2947.3519851622.69040.736581117.62040.3619862238.510274.37922106.82090.7319873081.412050.

5、61513108.62140.3619883822.215036.82301120.42390.4719895196.417000.91911117.22727.419907119.618718.32238105.42821.8619919244.921826.19941111.92990.17199211757.326937.27645109.93296.91199315203.535260.024711194255.3199421518.848108.45644124.95126.88199529662.359810.52921117.36038.04199638520.870142.49

6、165111.66909.82199746279.878060.85276105.38234.04199853407.4783024.27977102.49262.8199959621.8388479.15475100.610682.58200064332.3898000.45431103.512581.51200173762.43108068.2206103.115301.38200286910.65119095.689398.217636.452003103617.65135173.9761100.220017.312004119555.39159586.773610124165.6820

7、05141050.99183618.5053101.528778.542006161587.3215883.9487100.934804.352007172534.19266411.0218102.445621.972008217885.35315274.7098105.154223.792009260771.66341401.475698.559521.592010303302.5403259.9564102.473210.79数据来源：中国统计年鉴-2011 二、 实证分析1、 模型建立Y :储蓄存款 X1:国民总收入X2:居民消费价格指数 X3:税收:随机误差项利用sas估计结果如下:A

8、nalysis of VarianceSourceDFSum ofSquaresMeanSquareF ValuePr FModel32.129661E11709886915252052.51 |t|Intercept144363170182.610.0143X110.604430.087186.93.0001X21-456.96252155.90133-2.930.0065X310.778630.494491.570.1262根据以上结果，初步得出的模型为:44363+0.60443X1-456.96252X2+0.7863X3，表明模型在整体上拟合得非常好，5%显著性水平下自由度为n-2=

9、31的临界值t (31)=2.04,只有t=1.57 |r|YX1X2X3Y1.000000.99677.0001-0.398540.02160.99281.0001X10.99677.00011.00000-0.365470.03650.99391.0001X2-0.398540.0216-0.365470.03651.00000-0.360780.0391X30.99281.00010.99391 |t|Intercept1-6621.742621519.21248-4.360.0001X110.751640.0108769.14 |t|Intercept15448392003592.72

10、0.0106X21-4547.672581879.63734-2.420.0216Root MSE9945.41126R-Square0.9857Dependent Mean61146Adj R-Sq0.9852VariableDFParameterEstimateStandardErrort ValuePr |t|Intercept11636.242112158.278500.760.4541X314.254780.0921446.18 FModel22.128803E111.064402E112932.89 |t|Intercept142336173832.440.0210X110.740

11、750.0105570.21 FModel22.126689E111.063345E112453.60 |t|Intercept1-5297.155761794.60844-2.950.0061X110.621560.097376.38 FModel22785819613929098387.58 |t|Intercept11131.115941375.816920.820.4322X110.389250.0234916.57 FModel26873298882734366494413479.61 |t|Intercept12877831301352.210.0543X110.753390.02

12、44030.883.18,存在异方差性。 异方差性的修正(异方差稳健标准误法)Root MSE1.00785R-Square0.9995Dependent Mean20.92170Adj R-Sq0.9994Coeff Var4.81723Parameter EstimatesVariableDFParameterEstimateStandardErrort ValuePr |t|we031439461132.5388038.80.0001X1jiaq10.742020.00481154.16.0001X2jiaq1-465.1032210.62137-43.79.0001Durbin-Wat

13、son D1.313Number of Observations331st Order Autocorrelation0.323修正后的模型为（3）自相关性检验（D-W）在5%显著性水平下，样本容量为n=33，解释变量和常数项k=3,D.W.的临界值d=1.32,d=1.58,因为D.W.=1.313 FModel32.128918E11709639437811910.39 |t|Intercept143264176652.450.0206X110.758520.0336722.53.0001X21-453.52533161.58229-2.810.0089T21-5.9752810.7331

14、4-0.560.5820Durbin-Watson D1.342Number of Observations331st Order Autocorrelation0.306DW=1.342 |t|Intercept1-5726.2526616667-0.340.7340X11-0.016430.03129-0.530.6042X2150.90094150.021690.340.7372T214.1229910.160110.410.6883ett_110.451490.173502.600.0153ett_21-0.574770.19246-2.990.0062LM=31*0.3365=10.

15、43157.81,存在2阶序列相关性,检验三阶Root MSE5486.40469R-Square0.3553Dependent Mean-58.49366Adj R-Sq0.1871Coeff Var-9379.48595VariableDFParameterEstimateStandardErrortValuePr|t|Intercept1-5861.5409117390-0.340.7391X11-0.018710.03270-0.570.5727X2149.51470155.720170.320.7534T215.1838210.794310.480.6356ett_110.529040.204742.580.0166ett_21-0.668420.23124-2.890.0082ett_310.187450.244210.770.4506LM=30*0.3553=10.6597.81,仍说明存在序列相关性,但 ett_3 参数未过显著性检验,则存在2阶相关性.广义差分法进行自相关处理Analysis of VarianceSourceDFSum ofSquaresMeanSquareF ValuePr FModel42.096547E11524136636922915.91|t|Int