中國國民總收入與最終消費(fèi)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析.doc

中國國民總收入與最終消費(fèi)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析一、研究的目的要求 我們研究的對(duì)象是中國國民總收入與最終消費(fèi)。中國國民最終消費(fèi)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展中有著重要的作用。合理的最終消費(fèi)率有利于經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康的增長，最終消費(fèi)分為居民消費(fèi)和政府消費(fèi)，最終消費(fèi)率由此可進(jìn)一步分解為“居民消費(fèi)率”和“政府消費(fèi)率”兩部分，即居民消費(fèi)和政府消費(fèi)分別占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重。最近20多年來，中國最終消費(fèi)率一直處于低位水平并保持持續(xù)走低態(tài)勢(shì)。研究中國國民總收入與最終消費(fèi)的關(guān)系，對(duì)于探尋消費(fèi)變化的變化，預(yù)測(cè)最終消費(fèi)率有重要意義。二、模型設(shè)定模型的被解釋變量Y選定為“最終消費(fèi)”。 “中國國民收入”作為解釋變量X。表二 中國國民收入與最終消費(fèi)年份國民總收入X最終消費(fèi)Y198610274.386821.8198712050.627804.6198815036.829839.5198917000.9211164.2199018718.3212090.5199121826.214091.9199226937.2817203.3199335260.0221899.9199448108.4629242.2199559810.5336748.2199670142.4943919.5199778060.8348140.6199883024.2851588.2199988479.1555636.9200098000.45615162001108068.266878.32002119095.771691.2200313517477449.52004159586.787032.92005184739.197822.72006211808110413.2從散點(diǎn)圖可以看出最終消費(fèi)(Y)和國民總收入(X)大體呈現(xiàn)為線性關(guān)系，所以建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為如下線性模型： 三、參數(shù)估計(jì)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/09/11 Time: 23:44Sample: 1986 2006Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C4145.6701217.8783.4040100.0030X0.5320600.01269141.923720.0000R-squared0.989305 Mean dependent var44714.05Adjusted R-squared0.988743 S.D. dependent var31938.84S.E. of regression3388.750 Akaike info criterion19.18470Sum squared resid2.18E+08 Schwarz criterion19.28418Log likelihood-199.4394 F-statistic1757.598Durbin-Watson stat0.176375 Prob(F-statistic)0.000000 在本例中，參數(shù)估計(jì)的結(jié)果為： t=4145.670+0.532060Xt(1217.878) (0.012691)t =(3.404010) (41.92372)R2 =0.989305 F=1757.598 n =21若要顯示回歸結(jié)果的圖形，在“Equation”框中，點(diǎn)擊“Resids”，即出現(xiàn)剩余項(xiàng)（Residual）、實(shí)際值（Actual）、擬合值（Fitted）的圖形，如圖所示。四、模型檢驗(yàn)1、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)所估計(jì)的參數(shù)1=4145.670, 2=0.532060,說明國民總收入每增加1元，平均說來可導(dǎo)致最終消費(fèi)提高0.532060元。這與經(jīng)濟(jì)學(xué)中邊際消費(fèi)傾向的意義相符。2、擬合優(yōu)度和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)用EViews得出回歸模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果的同時(shí)，已經(jīng)給出了用于模型檢驗(yàn)的相關(guān)數(shù)據(jù)。擬合優(yōu)度的度量：由表2中可以看出，本例中可決系數(shù)為0.989305，說明所建模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合較好，即解釋變量“國民總收入”對(duì)被解釋變量“最終消費(fèi)”的絕大部分差異作出了解釋。對(duì)回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)：針對(duì)和，由表2中還可以看出，估計(jì)的回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和t值分別為：SE(1)=1217.878 t(1)=3.404010；的標(biāo)準(zhǔn)誤差和t值分別為：SE(2)=0.012691 t(2)=41.92372取，查t分布表得自由度為n-2=21-2=19的臨界值t0.025(19)=2.093。因?yàn)閠(1)=3.404010t0.025(19)=2.093，所以不能拒絕；因?yàn)閠(2)=41.92372 t0.025(19)=2.093，所以應(yīng)拒絕。這表明，中國國民總收入對(duì)最終消費(fèi)有顯著影響。五、回歸預(yù)測(cè)如果2007年國民總收入將比2006年增長16.5809%，將達(dá)到183076.1，利用所估計(jì)的模型可預(yù)測(cè)2007年最終消費(fèi)，點(diǎn)預(yù)測(cè)值得計(jì)算方法為f=4145.670+0.532060*246927.6247=135525.982(億元)用EViews作回歸預(yù)測(cè)，首先在“Workfile”窗口點(diǎn)擊“Range”，出現(xiàn)“Change Workfile Range”窗口，將“End data”由“2006”改為“2007”，點(diǎn)“OK”，將“Workfile”中的“Range”擴(kuò)展為1986-2007。在“Workfile”窗口點(diǎn)擊“sampl”，將“sampl”窗口中的“1986-2006”改為“1986-2007”，點(diǎn)“OK”，將樣本區(qū)也改為1986-2007。 為了輸入1183076.1fX=，在EViews命令框鍵入data x /回車, 在X數(shù)據(jù)表中的“2007”位置輸入“183076.1”，將數(shù)據(jù)表最小化。然后在“E”框中，點(diǎn)擊“Forecast”，得對(duì)話框。在對(duì)話框中的“Forecast name”(預(yù)測(cè)值序列名)鍵入“”， 回車即得到模型估計(jì)值及標(biāo)準(zhǔn)誤差的圖形。雙擊“Workfile”窗口中出現(xiàn)的“”，在“”數(shù)據(jù)表中的“2007”位置出現(xiàn)預(yù)測(cè)值1135525.982fY=，這是當(dāng)1183076.1fX=時(shí)最終消費(fèi)的點(diǎn)預(yù)測(cè)值。為了作區(qū)間預(yù)測(cè)，在X和Y的數(shù)據(jù)表中，點(diǎn)擊“View”選“Descriptive StatsCmmon Sample”，則得到X和Y的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果，見表3。 可計(jì)算出= (n-1)=52316.132*(21-1)=5473954916=(246927.6247-52316.13)2=37873630000當(dāng)Xf=183076.1時(shí)，135525.