对我国城镇居民消费水平计量经济分析.docVIP

关于我国城镇居民消费水平变化的分析 背景介绍： 众所周知，改革开放33年以来我国经济发展迅速，城乡居民生活状况变化巨大，人民生活水平显著提高。与此同时，消费是实现国民经济良性循环的重要因素。因此，通过对我国城镇居民消费水平变化的分析，可以很清楚地发现城镇居民生活水平的变化。 【内容摘要】本文运用统计分析和计量分析方法，以城镇居民消费水平为基础，引入城镇居民可支配收入、国民生产总值（GDP）、税收收入、城镇居民上年的消费水平、储蓄总额 等解释变量，建立城镇居民消费水平及其影响因素的分析模型。通过Eviews软件对模型进行OLS参数估计，得到合理的数学方程，分析各因素对消费水平的影响，并进一步分析其可能存在的原因，找出城镇居民消费水平变化的切实原因。 【关键词】 城镇居民消费水平 城镇居民可支配收入 GDP 税收收入城镇居民上年消费水平 储蓄总额 【因素分析】选择城镇居民消费水平（Y）作为被解释变量，另外选取了五个指标作为模型的解释变量（X）： X1：城镇居民可支配收入——收入决定消费； X2：税收收入——同等条件下，税收的增加可以导致消费水平的降低。因此，税收对于消费水平的提高具有反作用； X3：国民生产总值——GDP的增长可以带动消费水平的提高； X4：城镇居民上年消费水平——一般来说，城镇居民的消费水平具有连续性，上一年的消费水平会对下一年产生影响； X5：储蓄总额——储蓄对于居民消费水平的影响类似于税收，同等条件下，储蓄增加会导致消费减少； 附表1列出了1994—2009年我国城镇居民消费水平以及五个解释变量的具体数据。（注：所有数据均来自2010年《中国统计年鉴》 ） 利用Eviews分别对各变量做散点图，结果如下： 城镇居民可支配收入与消费水平的散点图 税收与消费水平的散点图 GDP与消费水平的散点图 城镇居民上年消费水平与消费水平的散点图 储蓄总量与消费水平的散点图 从图中可以看出，被解释变量Y与各个解释变量之间都存在比较好的线性关系，但这并不代表被解释变量只是各个解释变量的简单相加或相减，还需要作进一步的分析，找出各个解释变量对被解释变量的影响程度。 设城镇居民消费水平的基本模型为： Y=b0+b1*X1+b2*X2+b3*X3+b4*X4+b5*X5+u 三、对总体方程的回归及检验和修正： 可以看出，总体模型的R2=0.999518，拟合优度非常高。同时F检验值4149.736也非常显著。 且解释变量X2、X5的系数为负，也符合经济意义检验。但由于 t0.025(16-2)=2.145 （设定a=0.05，下同） 模型中的X2、X5均未通过t检验，故需要对模型做多重共线性检验。 1、多重共线性的检验和修正： （1）对模型做相关系数矩阵，如下图： 由矩阵中数据可以看出被解释变量与各个解释变量之间的相关程度都比较大，均大于50%，这说明可以用线性模型来进行该问题的研究，但是各个变量之间是否存在严重的多重共线性还要经过进一步验证才能得出结论。 （2）找出最符合要求的解释变量组合： 先列出所有的解释变量组合并逐个进行回归分析（见附表2），找出R2最大的一组解释变量X1、X2、X3、X4，如图 尽管X1、X2、X3、X4中，R2=0.999356最接近模型的拟合优度0.999518，但由于t0.025(14)=2.145,而模型中X1、X2均未通过t检验，故舍去； 经过比较，模型X3、X4符合要求，具体如图所示: 模型X3,X4不但各项均通过t检验，且R2=0.999026比较接近0.999518，且t值比较原模型和模型X1, X2, X3, X4均有明显变大，说明原模型中去掉X1、X2、X5后相关程度没有发生明显变化，因此X1、X2、X5是引起多重共线性产生的变量。 （3）采用逐步回归分析法修正多重共线性 a、加入城镇居民可支配收入X1，做出回归模型如下图 可见，加入X1之后，R2=0.999163提高了，但是X1的t检验值1.400299未通过t检验，故舍去； b、加入税收收入X2，回归模型如下： 可见，加入X2之后，R2=0.999129提高了，但是X2的t检验值-1.186401的绝对值未通过t检验，故舍去； C、加入储蓄总量X5，回归模型如下： 可见，加入X5之后，R2=0.999064提高了，但是X5的t检验值-0.692718的绝对值未通过t检验，故舍去；故最终模型为： Y=b0+b1*X3+b2*X4+u 2、异方差检验 a、利用White检验法检验是否存在异方差： 由图，nR2=11.95666大于X0.05(5)=11.071，同时Prob.=0.035387小于a=0.05，因此原模型不能通过White检验，故判断存在异方差性。 b、利用加权最小二乘法修正异方差，