spss期末课程论文-重庆市服务性消费支出与可支配收入的关系.docVIP

重庆市服务性消费支出与可支配收入关系的建模和实证分析 姓名：郭智益 学号：200911611065 班级：经本0903 摘要：根据重庆市2002-2010年城镇服务性消费支出与可支配收入的基本数据，应用一元线性回归分析方法研究重庆市城镇服务性消费支出与可支配收入的关联性，认为城镇居民人均可支配收入增加，居民在食品性消费支出的比重将降低，服务性消费支出的比重将上升。 关键词：城镇服务性消费支出，可支配收入，一元回归分析 一 引言 进入21世纪，随着经济的快速发展，人们的消费观念也发生了巨大的变化。由过去的食品性支出比重的增大到现在食品性支出比重的减小，从而开始逐步向服务性消费支出转变。在消费性支出上可分为商品消费支出和服务性消费支出。服务性消费支出是用于人们支付社会提供的各种文化和生活方面的非商品性服务费用。服务性消费水平的高低既是反映居民生活质量的重要标志，又反映了人们对社会性服务的需求程度，在一定程度上反映出一个地区或城市的社会经济发展水平。2002年－2006年的五年间重庆市城市居民年人均服务性消费支出由1883.88元增加到2969.28元，净增1085.4元，增幅达57.6%，年均增长9.5%，比商品消费支出增幅快2个百分点，成为推动居民消费支出持续增长的首要原因。服务性消费占消费支出的比重逐年增加，由2002年的29.6%上升到2006年的31.6%，增长2个百分点，保持平稳上升态势（见表一）。 三 模型建立 样本数据收集 该模型样本数据使用时间序列数据，来源于重庆市统计年鉴 单位：（万元）。 如图所示： 确定解释变量和被解释变量。 该模型研究重庆市城镇服务性消费支出与居民人均可支配收入的关联性，其中以2002-2010年居民人均可支配收入为解释变量，城镇服务性消费支出为被解释变量。 建立模型。 为了分析重庆市城镇服务性消费支出（Y）与居民人均可支配收入（X）是否呈线性相关，可以通过散点图来判断。如下图所示： 城镇服务性消费支出（Y）与居民人均可支配收入（X）的散点图 通过散点图可知，城镇服务性消费支出（Y）与居民人均可支配收入（X）大体上呈现线性相关，可以进行线性回归分析。为了分析城镇服务性消费支出（Y）与居民人均可支配收入（X）变动数量的规律性，可以建立简单线性回归方程模型： u假设为0的情况下，该线性回归方程为： 其中 Y：服务性消费支出X1：可支配收入 三 参数估计 模型摘要：如图所示 模型摘要里的统计量：R表示相关系数，R=0.978. R方表示判定系数，=0.956. 调整R方表示调整后的判定系数，用来判定线性回归的拟合程度：用来说明用解释变量来解释被解释变量变异的程度（所占比例），（修正值）=0.949，标准估计误差为156.89900. 方差分析表：如图所示 模型里的方差分析表：回归值明显大于残差值，回归值在总计中所占的比重要比残差值所占比重大，由此表明被解释变量绝大部分被解释变量所解释。自由度F=150.688，显著性水平Sig=0.000. 注：Sig值要求小于给定显著性水平值，一般为0.05. 0.01. 该值越接近0越好 。若0.01Sig0.05，则为显著 。若 Sig0.01，则为极显著。显著则说明 线性回归方程模型呈现线性相关。 回归系数：如图所示 由回归系数表里的统计量：根据非标准化系数B中的数值可作出回归线性方程： Y=864.149+0.162X 四 模型检验 经济意义检验： 检验结果：参数统计量的值均大于零，表示可支配收入与服务性消费支出成正相关关系，这是符合实际的。其他变量保持不变，可支配收入每增加1亿元，服务性消费支出将增加0.亿元标准误差，即因变量y的实际值与回归方程求出的估计值Y之间的标准误差，估计标准误差越小，回归方程拟合程度越强。 模型摘要中的估计标准误差为156.89900.该误差值小，则说明回归方程拟合程度较强。 统计检验： F值检验：由方差分析表中可知F=150.688.显著性水平为0.000，小于给定的显著性水平0.05，该回归方程极显著，呈现线性相关。 T值检验：在回归系数表里可知常量和可支配收入的显著性水平都小于给定的显著性水平0.05，则通过检验。 结论： 通过上面的分析可知重庆市城镇服务性消费支出与居民人均可支配收入有着密切的关联性。 服务性消费支出是用于人们支付社会提供的各种文化和生活方面的非商品性服务费用。可