一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响实验报告.docVIP

实验报告

一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响

1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验

2、实验要求：

（1）对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理；

（2）对回归模型做出经济上的解释；

（3）独立完成实验建模和实验报告

二、实验报告：中国1978-2006年居民人均消费与经济水平之间的关系

1、问题的提出

合理的消费可以促进经济的增长，居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用。只有保证居民的消费水平，才能发挥消费对经济的促进作用。居民的人均消费受很多因素的影响，比如人均国内生产总值，消费者物价指数等等。如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，那么居民的消费也会增加。在这次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与人均GDP数据，研究人均消费和经济水平之间的关系。

2、指标选择

此次实验选择1978-2006年的人均国内生产总值和居民人均消费，除此之外还有1978-2006年的消费者物价指数作为物价变动的剔除处理。

3、数据来源;

实验课上提供的实验数据

year

ACON

GDP

CPI

1978

184

381

100.7

1979

208

419

101.9

1980

238

463

106.7

1981

264

492

102.5

1982

288

528

102

1983

316

583

101.7

1984

361

695

102.7

1985

446

858

109.3

1986

497

963

106.5

1987

565

1112

107.3

1988

714

1366

118.8

1989

788

1519

118

1990

833

1644

103.1

1991

932

1893

103.4

1992

1116

2311

106.4

1993

1393

2998

106.4

1994

1833

4044

114.7

1995

2355

5046

124.1

1996

2789

5846

117.1

1997

3002

6420

108.3

1998

3159

6796

102.8

1999

3346

7159

99.2

2000

3632

7858

98.6

2001

3869

8622

100.4

2002

4106

9398

100.7

2003

4411

10542

99.2

2004

4925

12336

101.2

2005

5463

14103

103.9

2006

6111

16084

101.8

4、数据处理

首先我们必须剔除价格的因素对人均消费和人均GDP的影响，这样才能保证各个时期数据的可行。在这里我们用1980的CPI作为基期来调整数据。同时将人均国内生产总值以及居民人均消费都调整成以1980年为基期的数据。

调整过后的人均消费和人均GDP如表

人均GDP与人均消费的可比价数据（单位：元）

year

ACON（1980）

GDP（1980）

CPI（1980）=100

1978

200.0582

414.2510

91.9732

1979

221.9360

447.0730

93.7207

1980

238.0000

463.0000

100.0000

1981

257.5610

480.0000

102.5000

1982

275.4663

505.0215

104.5500

1983

297.1954

548.3067

106.3274

1984

330.5916

636.4574

109.1982

1985

373.6795

718.8722

119.3536

1986

390.9950

757.6019

127.1116

1987

414.2510

815.3045

136.3908

1988

440.6531

843.0422

162.0322

1989

412.1382

794.4643

191.1980

1990

422.5742

833.9879

197.1252

1991

457.2496

928.7269

203.8274

1992

514.5884

1065.6037

216.8724

1993

559.9942

1205.2135

248.7526

1994

593.7766

1310.0013

308.7020

1995

651.4703

1395.8892

361.4900

1996

712.3997

1493.2553

391.4937

1997

745.9210

1595.2074

402.4555

1998