计量经济学实习报告

计量经济学 实习报告 酒店前台实习报告法院实习报告铁路实习报告链家实习报告寒假实习报告 中国居民消费指数水平相关影响因素分析 学号: 学院: 班级: 姓名:工程学院 双专业五班 中国居民消费指数水平相关影响因素分析 摘要:九十年代以来，我国居民收入水平和消费水平不断提高，居民消费需求对国民经济的发展影响越来越大，对国民经济产生了巨大的拉力作用。目前，我国经济逐步由短缺走向过剩、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得突出。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，对于维持我国经济增长有重要意义。 关键字:消费 收入 需求 居民 GDP CPI 一、引言 居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。它主要通过消费的物质产品和劳务的数量和质量来反映。 二、模型设定及数据说明 ,、模型设定 通过对数据观察，根据搜集的1991年至2011年的统计数据，建立模型。其模型表达式为: Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+µ 其中: Y——居民消费水平:指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。它主要通过消费的物质产品和劳务的数量和质量来反映。 X1——国内生产总值:(Gross Domestic Product，简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。 X2——居民消费价格指数:英文缩写为CPI，是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。 X3——人口自然增长率:是反映人口发展速度和制定人口 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 的重要指标，也是计划生育统计中的一个重要指标，它表明人口自然增长的程度和趋势。 X4——税收:是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律 规定 关于下班后关闭电源的规定党章中关于入党时间的规定公务员考核规定下载规定办法文件下载宁波关于闷顶的规定 ，通过税收工具强制地、无偿地征收参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入 的一种形式。取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、 收费、罚没等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。税收具有无偿性、 强制性和固定性的形式特征。税收三性是一个完整的统一体，它们相辅相成、缺 一不可 随机误差项:随机误差项(stochastic error),是指数学表达式中关于随机误 µ—— 差的描述项。在总体回归参数PRF中，我们把个别的Yi围绕在它的期望值的离 差(deviation)表述为:Ui=Yi-E(Y|Xi).其中离差Ui是一个不可观测的可正可负 的随机变量，在专业术语中，把Ui成为随机干扰或随机误差项。因而，干扰项 是从模型中省略下拉的而又集体地影响着Y的全部变量的替代物。 通过上式，我们可以了解到，各解释变量每变化一定量时，居民消费水平会如 何变化。从而进行经济预测，为提高居民消费水平提供依据与参考。 ,、数据说明 以下数据来自《中国统计年鉴》见表格 年份 1991 居民消费水国内生产总居民消费价格指数 人口自然增长税收 平 值 率 932 21826.2 3.4 12.98 2990.17 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 1116 1393 1833 2355 2789 3002 3159 3346 3632 3887 4144 4475 5032 5596 6299 7310 8430 9283 10522 12272 26937.3 35260.0 48108.5 59810.5 70142.5 78060.9 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 134977.0 159453.6 183617.4 215904.4 266422.0 316030.3 340320.0 399759.5 472115.0 6.4 14.7 24.1 17.1 8.3 2.8 -0.8 -1.4 0.4 0.7 -0.8 1.2 3.9 1.8 1.5 4.8 5.9 -0.7 3.3 5.4 11.60 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.28 5.17 5.08 4.87 4.79 4.79 3296.91 4255.30 5126.88 6038.04 6909.82 8234.04 9262.80 10682.58 12581.51 15301.38 17636.45 20017.31 24165.68 28778.54 34804.35 45621.97 54223.79 59521.59 73210.79 89738.39 三、模型参数估计 运用eview5.0软件，采用OLS法进行参数估计，对上表中的数据进行线性回 归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 13: 12 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable C X1 X2 Coefficient 1298.459 0.035940 -9.362052 Std. Error 440.2968 0.005165 6.198263 t-Statistic 2.949055 6.958221 -1.510432 Prob. 0.0094 0.0000 0.1504 X3 X4 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat -60.12488 -0.066003 0.998275 0.997844 147.1222 346318.9 -131.7589 0.594346 33.58587 -1.790184 0.024656 -2.677003 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0.0924 0.0165 4800.333 3168.758 13.02466 13.27336 2315.487 0.000000 从估计结果可得模型: Y=1298.459+0.035940X1-9.362052X2-60.1248X3-0.066003X4 t=(2.949055 6.958221 -1.510432 -1.790184 -2.677003 ) R2= 0.998275 校正R2=0.997844 F=2315.487 四、模型的检验 通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验: ,、经济意义检 验 该模型通过经济意义的检验，系数均符合经济理论。 在其他条件不变的情况下, 国 2、统计检验 ? 拟合优度检验 R2= 0.998275,修正后的R2=0.997844, 表示了各解释变量联合 起来能够解释Y的能力很强，同时也说明了模型的拟合度很高，拟合效果非常 好。 (2)F检验 F=2315.487, 相应的P值几乎为0 , 说明了该方程在统计意义上是极显著的。 (3)t检验 X1、X4所对应的t统计量的P值均小于0.05,即X1、X4对于模型均有意义。 3、计量经济学检验 ?解释变量之间的多重共线性检验 ? X1 X4 X3 X2 X1 1 0.997128 -0.82216 -0.258419 X4 0.99712 1 -0.7891267 -0.2323 X3 -0.82216 -0. 1 0.5062416 X2 -0.258418 -0.2323 0.5 1 由上表可知，模型中存在高度线性关系,因此需要对模型进行多重共线性检验。 第一步，运用OLS方法求y对每个解释变量对被解释变量的回归，用Eviews回归过程如下:: Y对X1的回归: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 16 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable C X1 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Y对X2的回归: Coefficient 944.7789 0.024348 0.992743 0.992361 276.9539 1457365. -146.8477 0.207414 Std. Error t-Statistic 96.80834 9.759272 0.000478 50.98178 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob. 0.0000 0.0000 4800.333 3168.758 14.17597 14.27545 2599.142 0.000000 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 17 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable C X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 5518.770 Std. Error 850.8084 t-Statistic 6.486502 Prob. 0.0000 0.1805 4800.333 3168.758 19.00487 19.10435 1.932869 0.180518 -147.9135 106.3914 -1.390277 0.092337 Mean dependent var 0.044565 S.D. dependent var 3097.346 Akaike info criterion 1.82E+08 Schwarz criterion -197.5511 F-statistic 0.116541 Prob(F-statistic) Y对X3的回归: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 20 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable C Coefficient 12611.34 Std. Error 1134.838 t-Statistic 11.11290 Prob. 0.0000 Y对X4的回归: X3 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat -998.2425 0.735509 0.721589 1671.985 53115154 -184.6039 0.194177 137.3316 -7.268850 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0.0000 4800.333 3168.758 17.77180 17.87128 52.83618 0.000001 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 22 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable Coefficient C 1639.671 X4 0.124670 R-squared 0.976997 Adjusted R-squared 0.975786 S.E. of regression 493.0854 Sum squared resid 4619531. Log likelihood -158.9612 Durbin-Watson stat 0.198280 Std. Error t-Statistic 154.7810 10.59349 0.004389 28.40720 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob. 0.0000 0.0000 4800.333 3168.758 15.32963 15.42911 806.9691 0.000000 第二步，逐步回归。将剩余变量分别加入模型，得到以下的二元回归结果: Y对X1、X2回归 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 24 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable C X1 Coefficient 1112.013 0.024034 Std. Error 100.4250 0.000420 t-Statistic 11.07307 57.28746 Prob. 0.0000 0.0000 X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat X3回归 Y对X1、 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 26 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable C X1 X3 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Y对X1、X4回归 ?Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 29 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable C X1 X4 R-squared Adjusted R-squared -24.19655 0.995049 0.994499 235.0277 994284.7 -142.8329 0.314065 8.356881 -2.895404 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0.0096 4800.333 3168.758 13.88885 14.03807 1808.774 0.000000 Coefficient 2402.687 0.021964 -138.0850 0.997303 0.997004 173.4484 541518.4 -136.4526 0.485004 Std. Error t-Statistic 271.1006 8.862714 0.000525 41.80360 25.02681 -5.517484 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 4800.333 3168.758 13.28120 13.43042 3328.624 0.000000 Coefficient Std. Error t-Statistic 360.1255 124.4696 2.893281 0.045905 0.004003 11.46830 -0.111585 0.020660 -5.401018 0.997231 Mean dependent var 0.996923 S.D. dependent var Prob. 0.0097 0.0000 0.0000 4800.333 3168.758 S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 175.7708 556116.6 -136.7319 0.560630 Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 13.30780 13.45702 3241.010 0.000000 通过观察比较以上结果，并根据逐步回归的思想，我们可以看到，新加入变量 X3的二元回归方程校正系数R2=最大，并且各参数的t检验显著，参数的符号 也符合经济意义，因此，保留变量X3。 第三步，在保留变量x1、x3基础上，继续进行逐步回归，分别得到以下所示 的回归结果 Y对X1、X2、X3回归 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 30 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable Coefficient C 2268.139 X1 0.022170 X2 -8.421326 X3 -119.8286 R-squared 0.997503 Adjusted R-squared 0.997062 S.E. of regression 171.7443 Sum squared resid 501434.0 Log likelihood -135.6451 Durbin-Watson stat 0.442734 Y对X1、X3、X4回归 Std. Error 292.1982 t-Statistic 7.762332 Prob. 0.0000 0.0000 0.2598 0.0008 4800.333 3168.758 13.29953 13.49849 2263.790 0.000000 0.000549 40.35272 7.223958 -1.165750 29.31468 -4.087665 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 14: 31 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Variable C X1 X3 X4 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 1478.576 0.035271 -82.26528 -0.063892 0.998030 0.997682 152.5662 395699.7 -133.1585 0.618961 Std. Error t-Statistic 439.5246 3.364034 0.005336 6.609420 31.33646 -2.625226 0.025527 -2.502927 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob. 0.0037 0.0000 0.0177 0.0228 4800.333 3168.758 13.06272 13.26167 2870.208 0.000000 通过观察比较以上结果，并根据逐步回归的思想，我们可以看到，新加入变量 X4的二元回归方程校正系数R4=最大，并且各参数的t检验显著，参数的符号 也符合经济意义，因此，保留变量X4。 根据经济理论，越高的物价，越会抑制人们的消费，消费水平会越低。但是回 归结果显示CPI的可决系数很低，t统计检验不显著。此矛盾的形成可能与统计 数据误差以及估计方法有关系，CPI解释变量暂且保留。 根据以上结果，得出的最优模型为: Y=1298.459+0.035940X1-9.362052X2-60.1248X3-0.066003X4 t=(2.949055 6.958221 -1.510432 -1.790184 -2.677003 ) R2= 0.998275 校正R2=0.997844 F=2315.487 1)异方差检验 对回归方程 Y=1298.459+0.035940X1-9.362052X2-60.1248X3-0.066003X4 进行White检验 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.125766 Probability Obs*R-squared 9.003501 Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 19:23 Sample: 1991 2011 Included observations:2 -430.5639 3147.933 -0.136777 X4 1.715146 11.38421 0.150660 X4 -4.08E-05 0.000100 -0.406211 R-squared 0.428738 Mean dependent var Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.047897 22226.11 5.93E+09 -234.1112 1.954808 S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0.411698 0.342001 Prob. 0.9463 0.6946 0.7038 0.1487 0.1339 0.9467 0.8935 0.8827 0.6917 16491.38 22778.31 23.15345 23.60110 1.125766 0.411698 由表可知， )=0.7107，所以拒绝n*R2=9.003498 ，在5%的显著水平下，9.003498>χ(4 原假设，该模型存在异方差。接下来采用加权最小二乘法进行修正。 修正结果为: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/5/13 Time: 19:30 Sample: 1991 2011 Included observations: 21 Weighting series: W1 Variable C X1 X2 X3 X4 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat Coefficient Std. Error t-Statistic 828.6680 206.2498 4.017787 0.046752 0.001684 27.76758 -6.118403 1.411956 -4.333280 -42.79965 15.29651 -2.798001 -0.120675 0.008644 -13.96008 Weighted Statistics 0.996305 Mean dependent var 0.995381 S.D. dependent var 59.13953 Akaike info criterion 55959.74 Schwarz criterion -112.6203 F-statistic 1.363735 Prob(F-statistic) Unweighted Statistics 0.997549 Mean dependent var 0.996936 S.D. dependent var 175.3933 Sum squared resid 0.682256 Prob. 0.0010 0.0000 0.0005 0.0129 0.0000 2563.534 870.1475 11.20193 11.45063 2928.138 0.000000 4800.333 3168.758 492205.0 Eviews 用WLS修正后消除了异方差，得到的模型为 Y=828.6680+0.046752X1-6.118403X2-42.79965X3-0.120675X4 t(4.017787 27.76758 -4.333280 -2.798001 -13.96008) R2=0.996305 校正R2=0.995381 由该方程可看出，国民收入每增加一亿元，居民消费水平平均提高0.046752 元;居民消费价格指数每上升1%，居民消费水平平均下降6.118403元;人口自 然增长率每提高1%，居民消费水平平均下降42.79965元;税收每增加一亿元， 居民消费水平平均下降0.120675元。 五、对策建议 政府在制定消费政策时必须考虑到消费函数的这一特征，依据协整理论，居民的消费主要取决于居民的收入，从长期分析，要刺激城镇消费市场，必须依靠增加城镇居民的人均可支配收入。对于刺激消费的一些短期性政策，如降低利率、增加消费信贷等，虽然短期内可能扩大消费，但不可能影响消费和收入的长期均衡关系，上一期扩大的消费将在下一期的消费中进行修正。因此，短期的消费政策是无效的。可见要提高居民消费水平，首先要在提高收入上做文章。具体措施应包括以下三个方面: 提高国家机关和事业单位职工工资水平 适当提高国家机关和事业单位职工工资水平。进一步完善工资政策。目前，城市居民收入，从显性收入方面的工资到隐性收入方面的社会福利，乃至到就业机会本身，都存在着向下的压力。这一现象说明，作为价格体系的重要组成部分的劳动者收入必然会影响总体价格水平的变动趋势。因此，应该制定和实施有利于提高城市居民整体收入水平的入手，争取取得更好的效果。 建立健全社会保障 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 其次，建立健全社会保障制度。完善下岗职工基本生活保障、失业保险和城市居民最低生活保障“三条保障线”制度，积极推进城镇职工医疗保险制度改革，全面普及城市居民最低生活保障制度，提高 低收入者的福利保障程度，建立对低收入群体的社会救济法律法规制度。在做到“应保尽保”基础上，保障金应随着市场价格、居民收入、消费水平的变化进行适当调整和增加，消除低收入居民家庭对当前和今后生活的担心和顾虑，增强他们对未来的信心。 要继续强化税收调节个人收入分配的功能 最后，要继续强化税收调节个人收入分配的功能。完善个人所得 税体制，加快建立分类与综合相结合的个人所得税体制，进步强化税收征缴，适当扩大消费税的征收范围，特别应该对奢侈品征收较高的消费税。 参考文献 1、《经济计量学精要》(原书第4版)机械工业出版社 2、《中国统计年鉴》-2012 3、经济学原理(第5版):宏观经济学分册曼昆 (N. Gregory Mankiw) 北京大学出版社 4、高鸿业.西方经济学.北京:中国人民大学出版社，2004 5、EVIEWS统计分析与应用 樊欢欢，张凌云编著 北京市:机械工业出版社 , 2009.06 6 、消费统计学 相似图书 陈晓春主编 长沙市:湖南人民出版社