学位论文—计量经济论文影响2013年各省消费水平的因素.doc

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1、学 号： 201214790103 HEBEI UNITED UNIVERSITY金融计量学论文题 目： 影响2013年各省消费水平的因素 姓 名: 于佳铭 专业班级： 12数学1班 任课教师： 杜丽萍 邮 箱： 2247411647 成 绩： 时间 _2005_年_1_ 月_ 9 日一、问题的提出改革开放以来,随着国家经济实力的增强,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。我国居民消费水平影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最

2、终消费水平的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。最后得到的收益不仅仅是最终的最佳模型以及结论，还有通过建模自身感触到的：任何一个结论的得出都需要实际操作与理论的结合、严谨的思考。二、模型的设定 通过研究以前学者对影响因素的选取并且根据西方经济学理论，我认为居民的最终消费水平主要受 人均可支配收入、工业生产总值、居民消费价格指数和人口。经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面，生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高，所以生产总值这一因素须选取为模型的解释变量。消费是由收入决定的，因素可支配

3、收入也是一必需因素。物价水平对消费者的消费倾向会有影响，即影响到居民的消费支出，当居民的收入不变时，若物价上涨，则消费支出增加；反之，居民收入不变，若物价下跌，则消费支出减少。对于物价水平，我们选择价格指数来反映即，居民消费价格指数作为解释变量。基尼恩格尔系数是衡量一个国家和地区人民生活水平的状况，一个国家或家庭生活越贫困，家庭消费支出占总支出的比例越大，恩格尔系数就越大；反之，生活越富裕，最终消费支出占总支出的比例越小，恩格尔系数就越小。这一项也是需要被列为影响因素的，而随着第三产业的发展，对家庭消费支出来说占的比重越来越大，作用越来越明显，在作居民消费支出的计量分析时，也是要考虑的一个因素

4、。另外，人口可能影响消费的量进而影响消费水平。于是最终确定了以居民最终消费水平为被解释变量，以生产总值 、居民消费价格指数、第三产业、人口为解释变量的计量经济模型。三、相关数据收集计量经济模型的建立在进行实际分析的过程中，所需要的数据应是能够影响最终消费水平的指标。我所用的数据均来源于中国统计年鉴，所设计模型的样本容量为31个，具体数据见附表。四、模型的建立其中，Y-居民消费水平（元） X1-各省人均可支配收入（元） X2-工业生产总值（亿元) X3-各省居民消费价格指数X4-各省人口（万人）0常数项i不同地区相对应的待定参数u-不同地区相对应的随机扰动项五、模型的求解和检验 分别利用EVIE

5、WS软件，用最小二乘法进行回归分析及统计检验，并针对有多重共线性、异方差和自相关影响的方程进行修正后在进行参数的估计。（一） 、Y 与Xi各自变量之间的图像关系 图1-1 Y与X1的关系 图1-2Y与X2的关系 图1-3 Y与X3的关系 图1-4 Y与X4的关系从图中看，自变量X1，X2，X3,均与因变量Y基本上呈线性相关形式，但是X4的线性相关关系较弱。（二）最小二乘法参数估计：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/07/15 Time: 10:08Sample: 1 31Included observations: 31Coe

6、fficientStd. Errort-StatisticProb.C10799.4872535.480.1488850.8828X10.8225050.04966416.561470.0000X20.1157420.0460422.5138300.0185X3-99.57767700.5850-0.1421350.8881X4-0.4865740.248598-1.9572700.0611R-squared0.964003Mean dependent var15889.06Adjusted R-squared0.958465S.D. dependent var7249.785S.E. of

7、regression1477.523Akaike info criterion17.58081Sum squared resid56759918Schwarz criterion17.81210Log likelihood-267.5026Hannan-Quinn criter.17.65621F-statistic174.0690Durbin-Watson stat2.228082Prob(F-statistic)0.000000Y = 10799.4773539 + 0.822504875907*X1 + 0.115741820267*X2 - (72535.48) (0.049664)

8、(0.046042 ) 99.5776689006*X3 - 0.486574030469*X4 （700.5850） （0.248598） t=0.148885 16.56147 2.513830 0.142135 1.957270=0.964003 0.958465 F=174.0690 df=27 为可决系数 修改后的可决系数 F检验值 df 自由度1、经济意义检验 模型估计结果说明，在假定其他其他变量不变的情况下，当人均可支配收入每增加1%，平均来说消费水平会增长0.8225%；在假定其他其他变量不变的情况下，当工业生产总值增加1%，平均来说消费水平会增长0.11574%；在假定其他其

9、他变量不变的情况下，当居民消费价格指数增加1%，平均来说消费水平会减少99.577668%；当人口数增加1%，平均来说消费水平会减少0.48657%。2、 统计检验1） 拟合优度：由上表中数据可知=0.964003，修正的可决定系数为0.958465，说明模型对样本的拟合很好。2）F检验：给定显著性水平时，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=27的临界值（3,27）=2.965。由表中知 F=174.06902.965，说明回归方程显著，即“人均可支配收入”、“工业生产总值”、“居民消费价格指数”、“人口”等变量联合起来对“消费水平”有显著影响。3）t检验：给定显著性水平时，查t分布表

10、得自由度为n-k=27的临界值（n-k）=2.052，对应的t统计量分别为16.56147、2.513830、0.142135、-1.95727，所以第三四个变量对消费水平影响不显著，这说明在显著性水平a=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，解释变量X1对被解释变量Y有显著性的影响，解释变量X2X3对被解释变量Y没有显著性的影响。（三）多重共线性 经检验方差扩大因子VIF=27.7810,说明解释变量与其他解释变量之间存在多重共线性，且这种多重共线性可能会过度影响最小二乘估计。各变量之间相关系数矩阵：X110.3709408402591378-0.25302609804253060.004

11、820137814107259X20.37094084025913781-0.55364265547316660.8510665977887734X3-0.2530260980425306-0.55364265547316661-0.5455885052993906X40.0048201378141072590.8510665977887734-0.54558850529939061从表中可以看出其相关系数矩阵X2与X4之间超过0.8，它们之间存在很高的相关性，因此存在多重共线性。逐步回归，结果如表：变量 X1X2X3X4参数估计值0.9091830.195807-4005.6180.0849

12、63T统计量24.651162.501374-1.4860840.1760480.9544510.1774650.0707640.0010680.9528810.1401020.038722-0.033378因为X1方程的最大，以X1为基础顺次加入其他变量逐步回归。 X1X2X3X4X1,X20.885617（22.94697）0.031730（1.646083）0.955504X1,X30.904448（23.40961）-303.76（-0.484307）0.951603X1,X40.909057（24.4294）0.07272（0.69938）0.9552036经比较，新加入X2的方程=

13、0.955504，改进最大，t检验不显著，X4虽有改进但是t检验不显著。X3的减少且t检验不通过所以剔除X2、X3、X4，所以最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为Y = 0.909182828782*X1 - 804.089461391 t= （24.65116） （-1.095795）=0.954451 =0.952881 F=607.6799这说明，在其他因素不变的情况下，当人均可支配收入每增加1元，居民的消费水平平均就增加0.909182828782元。（四） 异方差的检验1)怀特检验对模型进行多重共线性检验，剔除了引起多重共线性的变量X2、X3、X4，得到最后修正严重多重共线性影响

14、后的回归结果为 Y = 0.909182828782*X1 - 804.089461391 由以上估计结果，按路径View/Residual tests/White heteroskedasticity(on cross terms or cross terms),进入White检验。根据White检验中辅助函数的构造，最后一项为变量的交叉乘积项，因为本论文的修正后的模型为一元函数，故无交叉乘积项，因此应选on cross terms,则辅助函数为经估计出现White检验结果，Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic12.20843Prob. F(2,

15、28)0.0002Obs*R-squared14.44044Prob. Chi-Square(2)0.0007Scaled explained SS16.37183Prob. Chi-Square(2)0.0003Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 01/07/15 Time: 21:12Sample: 1 31Included observations: 31CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-3174022.4046667.-0.7843550.439

16、4X1275.4450363.54860.7576570.4550X120.0010950.0069230.1581680.8755R-squared0.465821Mean dependent var2316790.Adjusted R-squared0.427665S.D. dependent var3790914.S.E. of regression2867933.Akaike info criterion32.66785Sum squared resid2.30E+14Schwarz criterion32.80662Log likelihood-503.3516Hannan-Quin

17、n criter.32.71308F-statistic12.20843Durbin-Watson stat1.409595Prob(F-statistic)0.000154 从上表中可以看出，=14.44044,由White检验知，在下，查分布表，得临界值，同时和的t检验也不显著。比较计算的统计量与临界值，因为=14.44044，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。2)异方差的修正运用最小二乘法估计，分别选用权数， ，。经检验发现用权数的效果最好，如下图：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/08/15 Time

18、: 12:23Sample: 1 31Included observations: 31Weighting series: 1/SQR(X1)CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-1332.689719.7611-1.8515710.0743X10.9379730.04155922.569570.0000Weighted StatisticsR-squared0.946135Mean dependent var14834.06Adjusted R-squared0.944278S.D. dependent var3515.589S.E. of regre

19、ssion1346.773Akaike info criterion17.31115Sum squared resid52600107Schwarz criterion17.40367Log likelihood-266.3228Hannan-Quinn criter.17.34131F-statistic509.3853Durbin-Watson stat2.054969Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.953494Mean dependent var15889.06Adjusted R-squared0.951

20、891S.D. dependent var7249.785S.E. of regression1590.159Sum squared resid73329537Durbin-Watson stat2.065226 （-1.851571） （22.56957） =0.946135 = 0.944278 DW=2.054969 F=509.3853 括号中数据为t统计量。运用最小二乘法消除了异方差性后，参数t检验较修正前相比，t值增大，F检验显著，说明，每增加1元可支配收入，平均消费会增加0.93797元。虽然模型存在一些需进一步解决的问题，但这一结果较理论更为接近实际情况。（五） 自相关 1）D

21、W检验由于模型存在多重共线性且存在异方差，所以对模型进行修正后，得到该模型的最终估计结果为 （-1.851571） （22.56957） =0.946135 = 0.944278 DW=2.054969 F=509.3853 该模型可决系数较高，回归系数均显著。对样本容量为31、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，模型中，显然该模型中不存在自相关。这一点从残差图也可以看出来，如图所以，最终回归模型为 综上所述，2013年各省的边际消费倾向为0.93797，即每增加1元可支配收入，平均消费会增加0.93797元。六、 最终结论 影响居民消费水平的最主要因素是人居可支配收入七、 政

22、策建议附表数据：地区居民消费水平（元）/Y人均可支配收入/X1工业生产总值（亿元)/X2居民消费价格指数/X3人口（万人）/X4北京市33337.00 42174.00 19500.56 103.30 2115.00 天津市26261.00 26359.00 14370.16 103.10 1472.00 河北省11557.00 15190.00 28301.41 103.00 7333.00 山西省12078.00 15120.00 12602.24 103.10 3630.00 内蒙古17168.00 18693.00 16832.38 103.20 2398.00 辽宁省20156.00

23、 20818.00 27077.65 102.40 4390.00 吉林省13676.00 15998.00 12981.46 102.90 2751.00 黑龙江省12978.00 15903.00 14382.93 102.20 3835.00 上海市39223.00 42174.00 21602.12 102.30 2415.00 江苏省23585.00 24776.00 59161.75 102.30 7939.00 浙江省24771.00 29775.00 37568.49 102.30 5498.00 安徽省11618.00 15154.00 19038.87 102.40 603

24、0.00 福建省17115.00 21218.00 21759.64 102.50 3774.00 江西省11910.00 15100.00 14338.50 102.50 4522.00 山东省16728.00 19008.00 54684.33 102.20 9733.00 河南省11782.00 14204.00 32155.86 102.90 9413.00 湖北省13912.00 16472.00 24668.49 102.80 5799.00 湖南省12920.00 16005.00 24501.67 102.50 6691.00 广东省23739.00 23421.00 6216

25、3.97 102.50 10644.00 广西11710.00 14082.00 14378.00 102.20 4719.00 海南省11712.00 15733.00 3146.46 102.80 895.00 重庆市15270.00 16569.00 12656.69 102.70 2970.00 四川省12485.00 14231.00 26260.77 102.80 8107.00 贵州省9541.00 11083.00 8006.79 102.50 3502.00 云南省11224.00 13670.00 11720.91 103.10 4687.00 西藏自治区6275.00 9739.00 807.67 103.60 312.00 陕西省13206.00 14372.00 16045.21 103.00 3764.00 甘肃省9616.00 10954.00 6268.01 103.20 2582.00 青海省12070.00 12948.00 2101.05 103.90 578.00 宁夏13537.00 14566.00 2565.06 103.40 654.00 新疆11401.00 13670.00 8360.24 103.90 2264.00