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计量经济学论文(eviews分析)《我国东西部消费差异的实证研究》

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我国东西部消费差异的实证研

摘要：本文选取的是2003年全国31个省市的城镇居民的人均全年可支配收入和人均全年

消费支出，以及各地区的失业率。

关键词：消费支出 可支配收入 失业率(%)

（由于造成消费支出因素很多，笔者只是找到几个关键因素进行分析） 具体数据如下：

消费支出 (元/每人全年) y 可支配收入 (元/每人全年) X1 失业率(%) X2 北京 11123.84 13882.62 1.4 天津 7867.53 10312.91 3.8 河北 5439.77 7239.06 3.9 山西 5105.38 7005.03 3 内蒙 5419.14 7012.9 4.5 辽林 6077.92 7240.58 6.5 吉林 5492.1 7005.17 4.3 黑龙江 5015.19 6678.9 4.2 上海 11040.34 14867.49 4.9 江苏 6708.58 9262.46 4.1 浙江 9712.89 13179.53 4.2 安徽 5064.34 6778.03 4.1 福建 7356.26 9999.54 4.1 江西 4914.55 6901.42 3.6 山东 6069.35 8399.91 3.6 河南 4941.6 6926.21 3.1 湖北 5963.25 7321.98 4.3 湖南 6082.62 7674.2 3.8 广东 9636.27 12380.43 2.9 广西 5763.5 7785.04 3.6 海南 5502.43 7259.25 3.4 重庆 7118.06 8093.67 4.1 四川 5759.21 7041.87 4.4 贵州 4948.98 6569.23 4 云南 6023.56 7643.57 4.1 西藏 8045.34 8765.45 陕西 5666.54 6806.35 3.5 甘肃 5298.91 6657.24 3.4 青海 5400.24 6745.32 3.8 宁夏 5330.34 6530.48 4.4 新疆 5540.61 7173.54 3.5 数据来源于《中国统计年鉴（2004）》

一、建立模型并回归 建立回归方程： Y=a0+a1*X1+a2*X2 +U Y消费支出(元/每人全年) X1 可支配收入 (元/每人全年) X2失业率(%)

运用OLS估计方法对式1中的参数进行估计，得回归分析结果：（表2） Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/10 Time: 12:07 Sample: 1 31 Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 99.66845 512.5545 0.194454 0.8472 X1 0.749028 0.033317 22.48216 0.0000 X2 30.99029 95.80441 0.323475 0.7487

R-squared 0.949335 Mean dependent var 6433.182 Adjusted R-squared 0.945716 S.D. dependent var 1761.376 S.E. of regression 410.3820 Akaike info criterion 14.96382 Sum squared resid 4715575. Schwarz criterion 15.10259 Log likelihood -228.9392 F-statistic 262.3240 Durbin-Watson stat 1.179608 Prob(F-statistic) 0.000000 从表2中可以看出F检验显著，但有几项t检验不过关，说明变量之间存在多重线性。 为此我们进行如下操作：表2可以看出x2的t检验的p值最大，因此将x2因素剔除再进行回归分析。运用OLS估计方法剔除x2的方程进行估计，得回归分析结果：（表3）

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/10 Time: 12:08 Sample: 1 31 Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 238.4694 275.9784 0.864087 0.3946 X1 0.746817 0.032101 23.26488 0.0000

R-squared 0.949146 Mean dependent var 6433.182 Adjusted R-squared 0.947392 S.D. dependent var 1761.376 S.E. of regression 403.9972 Akaike info criterion 14.90303 Sum squared resid 4733197. Schwarz criterion 14.99555 Log likelihood -228.9970 F-statistic 541.2545 Durbin-Watson stat 1.220823 Prob(F-statistic) 0.000000

检验到上一步可得到x1 与y的线性关系显著，f检验和t检验合格。 得到回归方程

Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1 R-squared 0.949146

Prob(F-statistic) 0.000000

二、经济意义检验 回归方程为Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1 说明 a：当x1=0时即可支配收入为0时，消费支出约为238.5元 b: 当x1每增加一个单位，消费支出增加0.75个单位。 此经济意义检验符合经济常识，所以经济意义检验合格 三、经济计量学检验 （一）异方差检验 怀特检验 对Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1 进行怀特检验，结果如下

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.691798 Probability 0.202476 Obs*R-squared 3.342240 Probability 0.188036

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/14/10 Time: 12:12 Sample: 1 31 Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1872177. 1113291. -1.681660 0.1038 X1 422.7464 235.3746 1.796058 0.0833 X1^2 -0.020047 0.011468 -1.748146 0.0914

R-squared 0.107814 Mean dependent var 152683.8 Adjusted R-squared 0.044087 S.D. dependent var 298716.6 S.E. of regression 292057.7 Akaike info criterion 28.09906 Sum squared resid 2.39E+12 Schwarz criterion 28.23783 Log likelihood -432.5354 F-statistic 1.691798 Durbin-Watson stat 2.182169 Prob(F-statistic) 0.202476 Obs*R-squared 3.342240 Probability 0.188036 P值=0.188036》0.05 表明不存在异方差

（二）自相关检验 1 、DW检验

Durbin-Watson stat 2.182169 Durbin-Watson stat的值较接近2，说明回归方程不存在一阶自相关。

2、 LM检验，检验结果如表 ARCH Test: F-statistic 0.359846 Probability 0.701205 Obs*R-squared 0.781111 Probability 0.676681

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/14/10 Time: 12:18 Sample (adjusted): 3 31 Included observations: 29 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 191418.6 73910.86 2.589858 0.0155 RESID^2(-1) -0.093533 0.194319 -0.481337 0.6343 RESID^2(-2) -0.143846 0.194330 -0.740212 0.4658

R-squared 0.026935 Mean dependent var 153793.0 Adjusted R-squared -0.047916 S.D. dependent var 307171.2 S.E. of regression 314444.3 Akaike info criterion 28.25270 Sum squared resid 2.57E+12 Schwarz criterion 28.39414 Log likelihood -406.6641 F-statistic 0.359846

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《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容（一）eviews基本操作（二）1、利用EViews软件进行如下操作：（1）EViews软件的启动（2）数据的输入、编辑（3）图形分析与描述统计分析（4）数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y（社会消费品总量）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。

2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。

三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一 个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。

我国消费需求论文、计量经济学论文

我国消费需求论文、计量经济学论文

研究我国消费需求增长现状农经091 石晓敏 17号【摘要】文章以我国居民消费情况和消费领域现状为出发点，从居民人均可支配收入、农村可支配收入和人均生产总值以及消费水平等分析了影响我国消费需求增长现状的各因素，了解我国消费需求增长的原因，提出了促进居民消费的政策建议，以促进经济又好又快发展。

研究表明，要进一步扩大消费需求，必须进一步深化经济体制改革，不断理顺收入分配关系，提高居民可支配收入，另一方面需要继续提高经济生产总值，发展经济，提高人均生产总值，从而增加居民尤其是低收入者的实际收入，促使消费成为拉动我国经济增长的新引擎。

【关键词】消费居民可支配收入人均生产总值一、引言改革开放以来，我国消费需求总体上保持了较快增长，在我国经济中占据了重要地位。

但从经济增长的总体来看，我国消费增长对经济增长拉动的效力甚微。

目前的消费需求仍存在很多问题。

如何从根本上扭转消费不足的局面，实现持续的消费增长，仍然任重道远。

决定消费的最主要因素是人均生产总值和居民可支配收入，可见增加居民收入和提高人均生产总值和在我国扩大内需战略中具有极其重要的重要意义。

这里通过对城镇居民的可支配收入、农村可支配收入和人均生产总值以及消费水平的关系分析，探究我国消费需求增长原因和存在不足的原因，为政策制定提供理论依据，进一步扩大我国消费需求，从而促进经济增长，提高我国居民生活水平。

必须进一步深化经济体制改革，不断理顺收入分配关系，提高居民可支配收入，另一方面需要继续提高经济生产总值，发展经济，提高人均生产总值，从而增加居民尤其是低收入者的实际收入。

促使消费成为拉动我国经济增长的新引擎。

改革开放以来，我国居民的收入水平在不断提高，居民消费情况也有明显变化。

但从经济增长的总体来看，我国消费增长对经济增长拉动的效力甚微。

目前的消费需求仍存在很多问题。

如何从根本上扭转消费不足的局面，实现持续的消费增长，仍然任重道远。

研究表明，决定消费的最主要因素是人均生产总值和居民可支配收入，可见增加居民收入和提高人均生产总值和在我国扩大内需战略中具有极其重要的重要意义。

计量经济学论文-居民消费水平影响因素的计量分析

计量经济学论文-居民消费水平影响因素的计量分析

计量经济学论文居民消费水平影响因素的计量分析居民消费水平影响因素的计量分析摘要：居民消费水平反映着人们对于满足生存、发展和享受需要方面所达到的程度。

本文就我国近阶段消费方面出现的一些情况，利用Eviews软件对我国1993年至2011年的居民消费水平的影响因素相关数据进行实证分析。

建立居民消费水平的影响因素模型，通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国居民消费水平的影响程度，揭示中国居民消费水平的现状及问题，并在此基础上提出了提高我国居民消费水平的对策。

关键词：居民消费水平影响因素回归分析正文：一、文献综述：1.居民消费水平经济学背景消费，消费是人类通过消费品满足自身欲望的一种经济行为。

是社会再生产过程中的一个重要环节，也是最终环节。

通常讲的消费，是指个人消费。

生产决定消费，消费反过来影响生产。

它是指利用社会产品来满足人们各种需要的过程。

消费又分为生产消费和个人消费。

前者指物质资料生产过程中的生产资料和活劳动的使用和消耗。

后者是指人们把生产出来的物质资料和精神产品用于满足个人生活需要的行为和过程，是“生产过程以外执行生活职能”。

它是恢复人们劳动力和劳动力再生产必不可少的条件。

所以消费的水平对一个国家的发展有着十分重要的影响。

居民消费水平，是按国内生产总值口径，即包括劳务消费在内的总消费进行计算的。

是居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度的数量指标。

消费进行计算的。

计算公式为：⑴平均实物消费量指标。

平均每人全年主要有消费品的消费量、平均每百户耐用消费品拥有量、人均居住面积、平均每人生活用水量、平均每人生活用电量等；⑵现代化生活设施的普及程度指标。

自来水普及率、煤气普及率、平均每百户主要家用电器拥有量、电话普及率等；⑶反映消费水平的消费结构指标。

居民生活消费支出中食品的比例、居民生活消费支出中文化生活服务支出比例、不同质量消费晶的消费比例等；⑷平均消费量的价值指标。

计量经济学论文城乡居民收入与消费

计量经济学论文城乡居民收入与消费

计量经济学论文：城乡居民收入与消费引言城乡居民收入和消费是计量经济学中一个重要的研究领域。

随着我国城市化进程的加快，城乡居民收入差距和消费水平的差异成为社会关注的焦点。

本文旨在通过计量模型的分析，探讨城乡居民收入与消费之间的关系，以提供有效的政策建议和参考。

数据来源和描述本文使用的数据来自中国统计年鉴和国家统计局发布的相关数据。

主要包括城乡居民收入、消费支出、人口信息、价格指数等。

以下是数据的主要描述：•城乡居民收入：包括城市居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入。

•消费支出：包括城市居民人均消费支出和农村居民人均消费支出。

•人口信息：包括城市人口和农村人口的总量和结构。

•价格指数：包括城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数。

模型设定为了探索城乡居民收入与消费之间的关系，我们使用了以下计量模型进行分析：1. 静态计量模型首先，我们使用静态计量模型来研究城乡居民收入与消费之间的相关性。

模型设定如下：$$ C_i = \\beta_0 + \\beta_1Y_i + u_i $$其中，C i代表第i个居民单位的消费支出，Y i代表该居民单位的收入水平，$\\beta_0$和$\\beta_1$分别为模型的截距和斜率，u i为模型的误差项。

2. 动态计量模型其次，我们使用动态计量模型来考察城乡居民收入对当前和未来消费的影响。

模型设定如下：$$ C_{i,t} = \\alpha_0 + \\alpha_1Y_{i,t} + \\alpha_2Y_{i,t-1} + \\alpha_3Y_{i,t+1} + v_{i,t} $$其中，C i,t代表第i个居民单位在时期t的消费支出，Y i,t代表该居民单位在时期t的收入水平，Y i,t−1和Y i,t+1分别代表该居民单位在前一时期和后一时期的收入水平，$\\alpha_0$、$\\alpha_1$、$\\alpha_2$和$\\alpha_3$为模型的参数，v i,t为模型的误差项。