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计量经济学案例分析 小组成员： 王旭 马小云 毛洁琼 张洋 摘要：运用数理统计的R2p准则，简单、直观地确定了北京市城镇居民消费模型；并从计量经济学角度，结合消费函数的经济理论，通过对模型经济意义检验、统计检验、计量经济学检验以及模型预测检验等过程，对模型反复修正与改进，最终取得了与绝对收入假说下的消费模型相一致的北京市城镇居民消费模型。对所得模型进行预测检验，结果显示，计量经济模型较R2p所得模型更为合理、精确，对制定相关经济政策更具指导意义。 关键词：北京居民消费模型；R2p准则；序列相关性；异方差性；多重共线性；差分方程 北京市城镇居民消费函数模型 一切经济活动的目的是为了满足人们不断增长的消费需求。消费活动是经济活动的终点，也是经济活动的起点，是推动经济增长的真正的和持久的拉动动力。我国改革开放以来，整个社会经济发生了巨大变化，人们的消费理念。消费行为也发生了很大变化，因此，探讨、费希社会消费行为的规律，对制定宏观经济政策，打动经济增长具有十分重要的意义。 本文仅就北京市城镇居民这一消费群体，建立消费模型，从一个侧面来说明我国居民的消费行为。 1 模型变量的选择 经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平、消费者偏好等等。在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。因此，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出，因此，北京市城镇的居民消费模型可以选择市城镇居民年人均可支配收入，年人均储蓄余额及是人均国内生产总值作为解释变量，以市城镇居民年人均消费支出作为被解释变量。 样本数据及其理论模型 以t代表年份，C代表北京市城镇居民年人均消费额，Y代表十年人均国内生产总值，I代表市城镇人均可支配收入，S代表市城镇居民年人均储蓄余额，表I列出了有关的统计数据：（注：由于EVIEWS软件默认值影响的缘故，故在图中分别用Y代表北京市城镇居民年人均消费额C，用X1代表十年人均国内生产总值Y，用X2代表市城镇人均可支配收入，用X3代表市城镇居民年人均储蓄余额S）： 表一 消费模型样本数据 元 年份t 居民消费C 国内生产总值Y 可支配收入I 储蓄余额S 1978 359.86 1290 365.4 185.8 1979 408.66 1391 414.95 204.71 1980 490.44 1582 501.36 255.85 1981 511.43 1558 514.14 295.31 1982 534.82 1704 561.05 352.76 1983 574.06 1977 590.47 450.81 1984 666.75 2308 693.7 563.86 1985 923.32 2704 907.72 720.82 1986 1067.38 2955 1067.52 895.65 1987 1147.6 3338 1181.87 1180.38 1988 1455.55 4125 1436.97 1393.08 1989 1520.41 4499 1787.08 2014.31 1990 1646.05 4881 1787.08 2793.91 1991 1860.17 5781 2040.43 3658.57 1992 2134.66 6805 2363.68 4742.92 1993 2939.6 8240 3296.04 6824.33 1994 4134.12 10265 4731.24 10288 1995 5019.76 13073 5868.36 13638.04 1996 5729.45 15044 6885.48 18436.79 1997 6531.81 16735 7813.11 21439.47 利用以上样本观测值，分别做C与Y,I,S的散点图，（即Y与X1，X2，X3的散点图）： 可知C与Y,I,S间基本上服从线性关系，于是可得出该模型的理论方程 C=β0+β1Y+β2I+β3S+μ, (1) 其中，β1为待估参数，i=0,1,2,3;μ为随机变量，体现除主要解释变量Y,I,S外的多种因素的综合影响。 模型中参数的确定与检验 3.1 数理统计的方法——Rp准则 在（1）式模型中，所选解释变量对居民消费变量的影响是不一样的，应从模型中找出那些最主要的，而提出哪些影响不显著的因素，使得模型既能拟合又能“最佳 ”拟合统计数据 ，而衡量拟合程度，统计上常使用样本决定系数R2p.