最终消费支出与国内生产总值之间关系计量分析.docVIP

中国最终消费支出与国内生产总值的之间关系的计量分析 学院班级：国贸083 姓 名：方卓 学 号：20084060347 一．变量选择及关系分析： 通过西方经济学理论，认为居民可支配收入、情况。 最终消费支出y 国内生产总值x 1990 9450.9 18667.8 1991 10730.6 21781.5 1992 13000.1 26923.5 1993 16412.1 35333.9 1994 21844.2 48197.9 1995 28369.7 60793.7 1996 33955.9 71176.6 1997 36921.5 78973 1998 39229.3 84402.3 1999 41920.4 89677.1 2000 45854.6 99214.6 2001 49213.2 109655.2 2002 52571.3 120332.7 2003 56834.4 135822.8 2004 63833.5 159878.3 2005 71217.5 183217.4 2006 80476.9 211923.5 2007 93602.9 257305.6 2008 108392.2 300670 由上表可以得知，消费支出随国内生产总值的增加而增加。 可以得出YX的散点图为： XY 的趋势图为： 从x与y的散点图及趋势图可以看出，最终消费支出Y与国内生产总值X之间存在线性关系。因此可以设定最总消费支出Yt与国内生产总值Xt的关系为 Yt=b0+b1*Xt+U Yt表示t年最终消费支出 Xt表示t年国内生产总值 U表示随机误差项 由于经济中许多变量之间都有隐藏的表面看不到的相关性，经济中许多方面有些微妙的联系，就如人们对某一产品的需求量会受到该产品价格，替代品价格，居民收入水平等因素影响。Yt=7206.817+0.348590*Xt S=(1234.375) (0.009085) T=(5.838432) (38.36872) R^2=0.988584 R^2修正值=0.987913 F=1472.159 DW=0.142269 SE=3088.066 1.经济意义检验： 就本模型而言，从经济意义上看，b1的估计值为0.348590符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向的在0与一之间，表明我国国内生产总值每增加100亿元，最终消费支出平均增加34.859亿元。 2.估计标准误差评价 估计标准误差是用来反映被解释变量的实际值和估计值之间的平均误差程度的指标。SE越小则回归直线精度越高。本模型的SE=3088.066，即估计标准差为3088.066亿元，它代表我国最终消费支出的估计值与实际值之间的平均值为3088.066亿元。回归系数真值有66.6%的的概率落在系数估计值一个标准误差之内，有95%的可能性位于估计值两个标准误差之内。 3拟合优度检验 本模型的R^2=0.988584，这说明回归直线的解释能力为98.86%它代表我国最终消费总支出yt的总变差中，由解释变量xt解释的部分为98.86%，或者说我国最终的消费变动的98.86%可由样本回归直线作出解释。模型的拟合优度较高。 4参数显著性检验 对于b1，t统计变量为38.36872。对于给定的a=0.05，查t分布表，在自由度为n-2=17下，得临界值t0.025(17)=2.1098，因为t=38.368722.1098,所以拒绝H0:b1=0，表明我国国内生产总值对我国最终消费支出的影响显著。 四. 计量经济学检验 1，异方差检验 图示法——残差的图示检验 使用Eviews,可以得出如下模型的残差图： 由上图可以看出，残差分布的离散程度并不存在明显的扩大或缩小的趋势，则表明y的离散程度并不与解释变量之间存在一定的相关关系，所以可以初步判断模型不存在异方差性。但是图示检验法只能粗略地判断模型是否存在异方差性，如果方差不太明显，还需要采用较为精确的方法。下面采用怀特检验法对模型的异方差性进行再次检验。 怀特检验： 回归模型的怀特检验结果如下 其中F值是辅助回归模型的F统计值。取显著水平a=0.05，查表得自由度为1，上分为点为0.05的咖方分布值为7.879，nR^2=4.9593927.789,所以不存在异方差。实际上，由输出结果的概率值可以看出，只要显著水平取小于0.083769，就可以认为不存在异方差。 由以上两种方法的检验，可以作出结论，该模型不存在异方差。即被解释变量y的离散程度并不与解释变量之间存在一定的相关关系。因此可以排除异方差对该模型的影响。该模型回归系数b0,b1由于不受随机误差项异方差的影响，他们的最小二乘估计量均具有最小方差。参数估计值