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1、计量论文 实证项目的计量经济研究 课程论文分析分析影响我国居民消费的因素一、问题的提出消费，现在随着我国改革开放的脚步，我国的消费水平也在稳步提高。因此，研究我国历年的消费水平可以较为明显的解释我国的经济增长给人民的生活带来了哪些改变。而要为了要研究消费水平，我们小组选取了2个解释变量，其一是收入水平，另一个是储蓄余额。因为决定居民消费水平的最直接的原因就是收入的多少，收入多了消费自然也就多了，而储蓄可以从另一个方面来和收入一起对消费水平进行更加合理的解释。随着科技的发展，世界的进步，我国的消费水平到底呈现出怎样的势态？收入、消费和储蓄间到底产生了怎样的变化？从中我们能得到什么启示？因此，我们

2、选取了自1978年到2002年的消费总额，储蓄余额，总收入作为数据，进行相关的计算与讨论。二、理论综述经济学中关于消费理论的分析主要有绝对收入假说、相对收入假说和恒常收入假说。绝对收入假说理论的提出者是凯恩斯，其关于消费函数的论点主要有：消费支出取决于收入的绝对水平；平均消费倾向随着收入的增加而减少，即收入越高，消费在收入中所占的比例越小；边际消费倾向大于零而小于一。詹姆斯杜森贝里提出了相对收入假说，认为人的消费行为具有强烈的模仿性和追求更高生活水平的倾向，人们在消费方面总是力图向别人看齐，收入在长期内是不断增长的，消费与收入的基本关系是成比例的。米尔顿弗里德曼在1957年出版的消费函数理论一

3、书中提出了恒常收入假说，认为消费与收入的基本关系是恒常消费取决于恒常收入，二者之间存在着固定不变的比例关系。三、模型设定 研究消费水平与储蓄和收入的关系，需要考虑以下几个方面：1） 影响因素的分析。现实生活中,影响消费的因素很多,如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、制度、风俗习惯等等。但考虑到样本数据的可收集性，所以决定选用国民收入水平和储蓄余额作为被解释变量来衡量消费水平。2） 数据性质的选择。鉴于改革开放前期的同居数据的缺失不完善，并且不能很好的反应我国消费的总体趋势，我们选取了改革开放以来的相关数据进行研究。3） 模型

4、形式的设计。根据上述分析，选择被解释变量(Y)与解释变量国民总收入(X1)和储蓄存款余额(X2)进行回归分析，并将方程设定为如下：Y=C+1X1+2X2+u四、数据的收集本文获取了我国1978年至2002年的数据如表所示。表1.1 19782002年我国国民总收入、消费总额、储蓄存款余额指数（单位：亿元）年份消费总额Y国民总收入X1储蓄存款余额X219781558.63645210.6197918004063281198021404546399.5198123504889523.7198225705330675.419832849.45986892.519843376.472441214.71

5、985430590411622.619864950102742238.519875820120513081.419887440150373822.219898101.4170015196.419908300.1187187119.819919415.6218269241.6199210993.72693711759.4199312462.13526015203.5199416264.74810821518.81995206205981129662.3199624774.17014238520.8199727298.97806146279.8199829152.58302453407.51999

6、31134.78847959621.8200034152.69800064332.4200137595.210806873762.4200240910.511909686910.6资料来源：中华人民共和国国家统计局五、模型的估计与调整1.消费总额对国民总收入、储蓄存款余额的回归首先对被解释变量(Y)与国民总收入(X1)和储蓄存款余额(X2)进行回归分析，并将方程设定为如下：Y=C+1X1+2X2+uEViews的最小二乘计算结果见下表1.2。表1.2 EViews的最小二乘计算结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/24/11

7、Time: 13:10Sample: 1978 2002Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1179.149284.48294.1448850.0004X10.3392440.02746812.350340.0000X2-0.0055780.038531-0.1447750.8862R-squared0.997512 Mean dependent var14013.42Adjusted R-squared0.997285 S.D. dependent var12723.86S.E. of

8、 regression662.9256 Akaike info criterion15.94337Sum squared resid9668349. Schwarz criterion16.08963Log likelihood-196.2921 F-statistic4409.683Durbin-Watson stat0.394849 Prob(F-statistic)0.000000Y=1179.149 + 0.339244X1 - 0.005578X2(284.4829) (0.027468) (0.038531)t=(4.144885) (12.25034) (-0.144775)R=

9、0.997512 F=4409.683 n=251.经济意义检验：因为估计量1=0.339244大于0，2=-0.005578小于0，符合其经济意义。2.拟合优度检验：被解释变量（消费）有99.7512由解释变量作出解释。3.变量的显著性检验：若显著性水平=0.05，由t分布表可查出自由度为n-3=22的临界值t0.025（22）2.047。因为 t1=12.25034 t0.025（22）2.047，所以拒绝原假设H0，接受被择假设H1，认为解释变量X1对被解释变量Y有显著性影响。又因为|t2 |=0.144775 t0.025（22）2.047, 所以接受设H0，拒绝被择假设H1，认为解释

10、变量X1对被解释变量Y没有显著性影响。因此，可能存在多重共线性。对被解释变量(Y)与国民总收入(X1)进行回归分析：表1.3 EViews的最小二乘计算结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/24/11 Time: 17:07Sample: 1978 2002Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1209.780186.08396.5012580.0000X10.3353010.00349495.976290.0000R-s

11、quared0.997509 Mean dependent var14013.42Adjusted R-squared0.997401 S.D. dependent var12723.86S.E. of regression648.6628 Akaike info criterion15.86432Sum squared resid9677560. Schwarz criterion15.96183Log likelihood-196.3040 F-statistic9211.448Durbin-Watson stat0.390425 Prob(F-statistic)0.000000对被解释

12、变量(Y)与储蓄存款余额(X2)进行回归分析：表1.4 EViews的最小二乘计算结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/24/11 Time: 17:10Sample: 1978 2002Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3988.863470.50978.4777490.0000X20.4662590.01379733.795440.0000R-squared0.980260Mean dependent var140

13、13.42Adjusted R-squared0.979401S.D. dependent var12723.86S.E. of regression1826.152Akaike info criterion17.93443Sum squared resid76701133Schwarz criterion18.03194Log likelihood-222.1804F-statistic1142.132Durbin-Watson stat0.238674Prob(F-statistic)0.000000运用逐步回归法检验与修正：一元回归估计结果变量 X1 X2参数估计值 0.335301 0

14、.466259t统计量 95.97629 33.79544R 0.997509 0.980260R - 0.997401 0.979401加入X1的方程R-最大，以X1为基础，加入X2进行逐步回归。表1.5 Eviews的最小二乘计算结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/24/11 Time: 13:10Sample: 1978 2002Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1179.149284.48294.144885

15、0.0004X10.3392440.02746812.350340.0000X2-0.0055780.038531-0.1447750.8862R-squared0.997512Mean dependent var14013.42Adjusted R-squared0.997285S.D. dependent var12723.86S.E. of regression662.9256Akaike info criterion15.94337Sum squared resid9668349.Schwarz criterion16.08963Log likelihood-196.2921F-sta

16、tistic4409.683Durbin-Watson stat0.394849Prob(F-statistic)0.000000加入X2的方程R-=0.997285小于0.997401。所以X2引起了多重共线性，予以剔除。修正后的回归结果为：Y=1209.780 + 0.335301X1(186.0839) (0.003494)t=(6.501258) (95.97629)R=0.997509 R-=0.997401 F=9211.448 DW=0.3904252.消费总额（Y）对国民总收入(X1)的回归对被解释变量(Y)与国民总收入(X1)进行异方差分析：1 异方差的检验：图形检验：表1.

17、6 异方差的图形检验Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/25/11 Time: 13:21Sample: 1978 2002Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1209.780186.08396.5012580.0000X10.3353010.00349495.976290.0000R-squared0.997509 Mean dependent var14013.42Adjusted R-squared0.997401

18、S.D. dependent var12723.86S.E. of regression648.6628 Akaike info criterion15.86432Sum squared resid9677560. Schwarz criterion15.96183Log likelihood-196.3040 F-statistic9211.448Durbin-Watson stat0.390425 Prob(F-statistic)0.000000根据散点图初步判断模型很可能存在异方差。Goldfeld-Quanadt检验：构造子样本区间，样本n=25，删除1/4的观测值大约为7个，余下部

19、分平分为两个样本区间：1978到1986及1994到2002，则n1=n2=9。表1.7 最小二乘回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/25/11 Time: 13:42Sample: 1978 1986Included observations: 9VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-157.891368.52158-2.3042570.0546X10.4965720.01056846.988820.0000R-squared0.996840 Mean depe

20、ndent var2877.711Adjusted R-squared0.996388 S.D. dependent var1140.171S.E. of regression68.52250 Akaike info criterion11.48533Sum squared resid32867.33 Schwarz criterion11.52916Log likelihood-49.68399 F-statistic2207.949Durbin-Watson stat0.816255 Prob(F-statistic)0.000000表1.8 最小二乘回归结果Dependent Varia

21、ble: YMethod: Least SquaresDate: 05/25/11 Time: 13:44Sample: 1994 2002Included observations: 9VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C16.08234479.15840.0335640.9742X10.3477180.00555062.656540.0000R-squared0.998220 Mean dependent var29100.36Adjusted R-squared0.997966 S.D. dependent var7905.224

22、S.E. of regression356.5381 Akaike info criterion14.78389Sum squared resid889835.8 Schwarz criterion14.82772Log likelihood-64.52750 F-statistic3925.842Durbin-Watson stat0.935216 Prob(F-statistic)0.000000求F统计量。表一得残差平方和e=32867.33,表二得残差平方和e =889835.8根据夸特检验，F统计量为889835.832867.33=27.0735651481判断，在=0.05下，分

23、子分母自由度均为7，查F分布表临界值F0.05(7,7)=3.79，因为F=27.0735651481F0.05(7,7)=3.79,所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。white检验：表1.9 异方差的White检验White Heteroskedasticity Test:F-statistic3.049319 Probability0.067782Obs*R-squared5.426098 Probability0.066334Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 02/02/11 Tim

24、e: 08:46Sample: 1978 2002Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C423915.7153390.92.7636310.0113X17.0751678.9137770.7937340.4358X12-0.0001088.08E-05-1.3389990.1942R- squared0.217044 Mean dependent var387102.4Adjusted R-squared0.145866 S.D. dependent var435832.0S.E. of

25、regression402793.2 Akaike info criterion28.76240Sum squared resid3.57E+12 Schwarz criterion28.90867Log likelihood-356.5300 F-statistic3.049319Durbin-Watson stat0.972027 Prob(F-statistic)0.067782从表看出，nR squared5.426098，由white检验知，在0.05下，查分布表，得了临界值0.05(2)5.99147，同时X1和X1的t检验也显著。比较计算的统计量与临界值，因为nR5.426098

26、(2)=5.99147,所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。2 异方差性的修正： 在运用加权最小二乘法（WLS）估计过程中，我们分别选用了权数W1=1/X1，W2=1/X12，W3=1/sqr(x1).权数的生成过程如下：表1.10 用权数W1的结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/25/11 Time: 17:57Sample: 1978 2002Included observations: 25Weighting series: 1/X1VariableCoefficientStd. Errort-StatisticPro

27、b. C478.7620111.30194.3014700.0003X10.3760670.01323428.416100.0000Weighted StatisticsR-squared0.445818 Mean dependent var4883.499Adjusted R-squared0.421724 S.D. dependent var709.3651S.E. of regression539.4331 Akaike info criterion15.49553Sum squared resid6692724. Schwarz criterion15.59304Log likelih

28、ood-191.6942 F-statistic807.4746Durbin-Watson stat0.173878 Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.978378 Mean dependent var14013.42Adjusted R-squared0.977438 S.D. dependent var12723.86S.E. of regression1911.209 Sum squared resid84012584Durbin-Watson stat0.071285表1.11 用权数W2的结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/25/11 Time: 18:00Sample: 1978 2002Included observations: 25Weighting series: 1/X12Variable