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云南居民消费水平的因素分析
云南居民消费水平的因素分析
课程设计(综合实验)报告
(2012--2013年度第一学期)
名称:
计量经济模型应用实践
题目:
云南居民消费水平的因素分析
院系:
经济与管理学院
专业:
金融学
学号:
1101940306
学生姓名:
陈玉斌
指导教师:
胡军峰
设计周数:
两周
成绩:
日期:
2013年01月08日
一、课程设计(综合实验)的目的与要求
1、要求学生独自完成一个实证分析的完整过程,得到计量经济分析的实践训练
2、培养学生获取信息和综合处理信息的能力、建立模型的能力、文字和语言表达能力
3、针对某一经济活动对象,收集真实的样本数据,独立建立一个单方程多元线性回归计量经济学模型,并完成模型的估计、检验和修正,最终得到一个无设定偏误、经济意义合理的模型;利用模型进行必要的结构分析、经济预测或政策评价。
二、设计(实验)正文
2.1选题背景及意义
经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上,一个地区人均产出(或人均收入)水平的持续增加。
经济增长率的高低体现了一个地区在一定时期内经济总量的增长速度,也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。
它构成了经济发展的物质基础,而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。
随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展,我国人均生活水平有的很大的提高,其主要表现在人均可支配收入的增长,云南也如此。
建立一个经济意义合理的消费模型,对云南消费结构分析、经济预测或政策评价具有一定的参考价值,从而有利于调整云南消费结构,改善云南消费水平。
2.2文献综述
马立平,居民消费行为的定量研究.首都经济贸易大学出版社,2009.12。
研究了1978-2000年统计年鉴中的时间序列数据,运用多元线性回归模型,以居民收入、金融资产、投资机会的选择、消费机构、价格水平为解释变量,居民消费水平为被解释变量。
对北京居民2011
8183
14040
101.8
4925
2.6.模型估计、检验、修正
2.6.1.1变量相关性分析
2.6.1.2模型估计
检验结果显示,解释变量的系数符合经济意义,价格指数P值大于0.05。
2.6.1.3序列相关检验
利用Durbin-Watson检验法进行自相关检验。
从表3可知D.W.值为1.063,且样本容量n=15,k=4在给定显著性水平α=0.05的条件下,查表得到D.W.的临界值的上下界分别为:
dl=0.82和du=1.75,所以dl 利用LM一阶序列相关性检验得 LM二阶序列相关性检验得 nR²=0.290477nR´²=0.487918X²=3.84X´²=5.99故不存在序列相关性。 Ct=2461.499-12.42P+0.88Y-1.09C1+u 2.6.1.4异方差检验 采用怀特(White)检验结果如下表 由检验结果可知: 精确p值大于0.05,不存在异方差性。 2.6.1.5多重共线性检验 定性分析: 由于许多经济变量随时间的变化过程中往往存在共同的变化趋势,这就使得它们之间容易产生多重共线性。 例如,经济的增长将使人均可支配收入有所增加,随着人们可支配收入的增长,会使得商品销售有所增长,进而导致零售物价指数也发生相应的变化。 在我们的模型中,将人均可支配收入,物价指数和前期消费水平作为解释变量同时引入模型,这三者之间极有可能存在很大的相关性 2.6.1.6做辅助回归分析 做Cl的辅助分析结果为: DependentVariable: Cl Method: LeastSquares Date: 01/08/13Time: 15: 11 Sample: 19972011 Includedobservations: 15 Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. Y 0.333331 0.016147 20.64403 0.0000 P -28.64651 7.635652 -3.751678 0.0028 C 3460.751 868.3105 3.985614 0.0018 R-squared 0.9602784 Meandependentvar 2780.067 AdjustedR-squared 0.979915 S.D.dependentvar 1320.732 S.E.ofregression 187.1755 Akaikeinfocriterion 13.47883 Sumsquaredresid 420415.8 Schwarzcriterion 13.62044 Loglikelihood -98.09120 Hannan-Quinncriter. 13.47732 F-statistic 342.5215 Durbin-Watsonstat 0.399574 Prob(F-statistic) 0.000000 R2=0.96,Cl的VIF的值为25,存在多重共线。 做P的辅助分析得 DependentVariable: P Method: LeastSquares Date: 01/09/13Time: 10: 25 Sample: 19972011 Includedobservations: 15 Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 117.1262 3.039867 38.53004 0.0000 Y 0.005799 0.001860 3.117715 0.0089 CL -0.018843 0.005023 -3.751678 0.0028 R-squared 0.985268 Meandependentvar 105.4533 AdjustedR-squared 0.594814 S.D.dependentvar 7.541586 S.E.ofregression 4.800537 Akaikeinfocriterion 6.152189 Sumsquaredresid 276.5419 Schwarzcriterion 6.293799 Loglikelihood -43.14142 Hannan-Quinncriter. 6.150681 F-statistic 11.27602 Durbin-Watsonstat 0.692134 Prob(F-statistic) 0.001755 R2=0.985,VIF=66,存在严重多重共线 做Y的辅助回归得 DependentVariable: Y Method: LeastSquares Date: 01/09/13Time: 10: 31 Sample: 19972011 Includedobservations: 15 Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -9229.255 2870.252 -3.215486 0.0074 CL 2.917859 0.141341 20.64403 0.0000 P 77.17171 24.75265 3.117715 0.0089 R-squared 0.919333 Meandependentvar 7020.600 AdjustedR-squared 0.975888 S.D.dependentvar 3566.377 S.E.ofregression 553.7872 Akaikeinfocriterion 15.64829 Sumsquaredresid 3680163. Schwarzcriterion 15.78990 Loglikelihood -114.3622 Hannan-Quinncriter. 15.64679 F-statistic 284.3131 Durbin-Watsonstat 0.377367 Prob(F-statistic) 0.000000 R2=0.92,VIF=12.5,不存在严重多重共线。 2.6.1.7修正 剔除变量P得 DependentVariable: CT Method: LeastSquares Date: 01/09/13Time: 10: 44 Sample: 19972011 Includedobservations: 15 Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. Y 0.801987 0.082878 9.676749 0.0000 CL -0.847647 0.223795 -3.787605 0.0026 C 1012.218 135.4494 7.473037 0.0000 R-squared 0.987706 Meandependentvar 4286.133 AdjustedR-squared 0.985658 S.D.dependentvar 1786.081 S.E.ofregression 213.9007 Akaikeinfocriterion 13.74576 Sumsquaredresid 549042.3 Schwarzcriterion 13.88737 Loglikelihood -100.0932 Hannan-Quinncriter. 13.74425 F-statistic 482.0627 Durbin-Watsonstat 0.894007 Prob(F-statistic) 0.000000 P值均小于0.05 再检验 序列相关检验 Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest: F-statistic 6.211366 Prob.F(1,11) 0.0699 Obs*R-squared 5.413312 Prob.Chi-Square (1) 0.0570 TestEquation: DependentVariable: RESID Method: LeastSquares Date: 01/09/13Time: 10: 49 Sample: 19972011 Includedobservations: 15 Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero. Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. Y -0.072697 0.075099 -0.968025 0.3538 CL 0.203457 0.203921 0.997727 0.3399 C -51.47814 114.9700 -0.447753 0.6630 RESID(-1) 0.660648 0.265080 2.492261 0.0799 R-squared 0.360887 Meandependentvar -3.79E-14 不存在序列相关 异方差检验 HeteroskedasticityTest: White F-statistic 2.425398 Prob.F(5,9) 0.1174 Obs*R-squared 8.610070 Prob.Chi-Square(5) 0.1257 ScaledexplainedSS 4.115945 Prob.Chi-Square(5) 0.5328 TestEquation: DependentVariable: RESID^2 Method: LeastSquares Date: 01/09/13Time: 10: 54 Sample: 19972011 Includedobservations: 15 Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -49437.05 65732.98 -0.752089 0.4712 Y -70.09878 89.41002 -0.784015 0.4532 Y^2 -0.069544 0.036282 -1.916788 0.0875 Y*CL 0.394044 0.204868 1.923409 0.0866 CL 308.7518 261.7117 1.179740 0.2683 CL^2 -0.578969 0.293402 -1.973297 0.0799 R-squared 0.574005 Meandependentvar 36602.82 AdjustedR-squared 0.337341 S.D.dependentvar 46307.64 S.E.ofregression 37696.22 Akaikeinfocriterion 24.20168 Sumsquaredresid 1.28E+10 Schwarzcriterion 24.48490 Loglikelihood -175.5126 Hannan-Quinncriter. 24.19866 F-statistic 2.425398 Durbin-Watsonstat 2.449370 Prob(F-statistic) 0.117370 P值均大于0.05,不存在异方差 多重共线性检验 对Cl做回归 DependentVariable: CL Method: LeastSquares Date: 01/09/13Time: 11: 04 Sample: 19972011 Includedobservations: 15 Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. Y 0.363336 0.019865 18.28983 0.0000 C 229.2291 155.3576 1.475493 0.0139 R-squared 0.802592 Meandependentvar 2780.067 AdjustedR-squared 0.959714 S.D.dependentvar 1320.732 S.E.ofregression 265.0880 Akaikeinfocriterion 14.12157 Sumsquaredresid 913531.7 Schwarzcriterion 14.21597 Loglikelihood -103.9118 Hannan-Quinncriter. 14.12056 F-statistic 334.5179 Durbin-Watsonstat 0.332911 Prob(F-statistic) 0.000000 R2=0.80,VIF=5,不存在共线性 对Y做回归得 DependentVariable: Y Method: LeastSquares Date: 01/09/13Time: 11: 08 Sample: 19972011 Includedobservations: 15 Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. CL 2.649315 0.144852 18.28983 0.0000 C -344.6723 443.0859 -0.777890 0.0406 R-squared 0.762592 Meandependentvar 7020.600 AdjustedR-squared 0.959714 S.D.dependentvar 3566.377 S.E.ofregression 715.8181 Akaikeinfocriterion 16.10829 Sumsquaredresid 6661142. Schwarzcriterion 16.20270 Loglikelihood -118.8122 Hannan-Quinncriter. 16.10729 F-statistic 334.5179 Durbin-Watsonstat 0.347833 Prob(F-statistic) 0.000000 R2=0.76,VIF=2.9,不存在多重共线 三、总结 经检验、修正、在检验得到模型 Ct=1012.218+0.82Y-0.848Cl+u 经济意义的说明: 人均可支配收入的系数为0.82,表示人均可支配收入每增加1个百分点,居民的消费水平可提高0.82个百分点。 同时常数项为正,是因为消费者在很低的收入水平下,还是会有对必需品的消费支出,也符合经济学中的消费理论。 消费者对前期的消费心理也符合正常的情况。 政策建议: 要缩小云南居民消费水平,政府应该加强宏微观经济政策,从财政政策和或币政策两个方面入手,一方面通过控制物价水平,避免通货膨胀和通货紧缩,保持消费者的实际收入水平在正常的情况下不会发生名义或者实际的收入损失。 另一方面,政府应该在促进投资加大消费需求的同时完善社会福利政策和社会保障制度,尽量减少消费者对前期的消费心理依赖以促进云南居民消费水平迈上一个良性健康的台阶。 四、参考文献 [1]马立平,《居民消费行为的定量研究》.首都经济贸易大学出版社,2009.12. [2]贾洪文、颜咏华、白媛媛,甘肃省城乡收入差距影响因素的实证研究——基于面板数据的分析,科学经济社会,ScienceEconomySociety,2012年03期 . [3]王宏伟,中国农村居民消费的基本趋势及制约农民消费行为的基本因素分析.《管理世界》双月刊,2000年第4期 [4]中国统计年鉴2012,中华人民共和国国家统计局.
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