基于多元線性回歸模型的影響居民消費水平相關(guān)因素分析

1、論文題目：基于多元線性回歸模型的影響居民消費 水平相關(guān)因素分析 姓 名： 學(xué) 號： 學(xué) 院： 專 業(yè)： 聯(lián)系電話：      年 月 日 基于多元線性回歸模型的影響居民消費 水平相關(guān)因素分析一、研究背景中國GDP總量超越日本，成為僅次于美國的第二大經(jīng)濟體，但我國人均GDP依然很低，全球排名87位，這很大程度上制約了居民消費水平的提高。到2020年實現(xiàn)全面建成小康社會的目標(biāo)，十八大明確提出提高居民人均收入和人均消費水平，共享改革開放成果。我國居民消費水平在改革開放后有了很大提高，但消費水平依然很低，消費量占GDP比重依然很小。為此，本文旨在根據(jù)全國經(jīng)濟宏觀

2、政策、國內(nèi)生產(chǎn)總值、職工平均工資指數(shù)、城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)、普通中學(xué)及高等學(xué)校在校生數(shù)、衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)和基本設(shè)施鐵路公路貨運量等因素的變化情況，來分析如何提高居民消費水平，以判斷是否能使居民消費水平有很大的提高。本文通過對1978-2010年影響居民消費水平因素數(shù)據(jù)的分析，找到影響居民消費水平的主要原因，通過計量經(jīng)濟分析方法來建立合理的模型，探討影響居民消費增長的長期趨勢規(guī)律，并給政府提出合理的建議，以提高居民消費水平。二、影響居民消費水平的因素宏觀經(jīng)濟模型,經(jīng)濟發(fā)展應(yīng)該緊緊抓住消費這一駕馬車，而居民消費水平的高低受制于多種因素。凱恩斯消費理論認(rèn)為居民消費主要受收入影響，我國居民消費一直很低，消費

3、意愿不強，本文通過計量分析找到影響我國居民消費水平的主要因素，從根本上改善消費不足,促進(jìn)我國經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定健康發(fā)展。消費分為居民消費和政府消費，居民消費包括農(nóng)村居民消費和城鎮(zhèn)居民消費。本文結(jié)合居民消費水平的影響因素，列出了國內(nèi)生產(chǎn)總值、職工平均工資指數(shù)、城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)、普通中學(xué)及高等學(xué)校在校生數(shù)、衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)和基本設(shè)施鐵路公路貨運量等相關(guān)因素，進(jìn)行計量分析,得到回歸模型。三、居民消費水平模型的總體分析框架（1）多元線性回歸法OLS概述回歸分析是計量經(jīng)濟分析中使用最多的方法，在現(xiàn)實問題研究中，因變量往往受制于多個經(jīng)濟變量的影響，通過統(tǒng)計資料，根據(jù)多個解釋變量的最優(yōu)組合來建立回歸方程預(yù)測被解釋

4、變量的回歸分析稱為多元線性回歸法。其模型基本形式為：其中、是個未知參數(shù)，稱為多元回歸系數(shù)。稱為被解釋變量，、是個可以精確測量和可控的一般解釋變量，是隨機誤差項。當(dāng)時，上式為多元線性回歸模型。 （2）多元回歸模型的建立 定義被解釋變量和解釋變量，被解釋變量為居民消費水平(元)，解釋變量為國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)、職工平均工資指數(shù)()、城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)()、普通中學(xué)及高等學(xué)校在校生數(shù)(萬人)、衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)(個)和基本設(shè)施鐵路公路貨運量(萬噸)。 （3）統(tǒng)計數(shù)據(jù)選取 本文所有數(shù)據(jù)均來自中國統(tǒng)計局和中國統(tǒng)計局外網(wǎng)中國統(tǒng)計年鑒。197818421261169732195301197920817514238

5、29291980238180553493327198126419012647133619822881934384927371983316196017520197 1984361198256657456 1985446200866668771 1986497203139755748 1987565204960852077 1988714205988877263 1989788206724885270 1990833208734874721 1991932209236886800 19921116204787938568 199313931935861003050 1994183319174210

6、58130 199523551900571106369 199627893225661154884 199730023150331148685 199831593140971140313 199933463009961157998 200036323247711217394 200138693303481249501 200241063060381321280200344110112.0291323138420520044925002975401494007200554630298997161107420066138003089691754571200770810298408195366920

7、0883492976371966731200990983011221967983201099683167511987111 在Eviews5中建立被解釋變量和解釋變量序列，如下圖：在新建的序列中輸入數(shù)據(jù)，如下圖：四、構(gòu)建計量模型（1）根據(jù)被解釋變量和解釋變量，建立以下模型： 上式是常數(shù)，、是回歸模型系數(shù)，是隨機變量。（2）模型參數(shù)的估計 對于理論模型運用最小二乘法OLS 進(jìn)行參數(shù)估計，估計結(jié)果如下圖：運用最小二乘法OLS估計模型的方程如下圖：（3）計量模型統(tǒng)計檢驗 (3.1)擬合優(yōu)度和調(diào)整擬合優(yōu)度：,本模型的擬合效果很好。 (3.2)檢驗和檢驗：在給定的顯著性水平，查分布表和分布表得到臨界值，

8、。由圖建立如下方程：原假設(shè)由回歸結(jié)果知，故拒絕原假設(shè)，能顯著的解釋居民消費水平；同理，、的值分別為、都比顯著性水平，下得到的臨界值要小，故接受原假設(shè)，、不能顯著的解釋居民消費水平；、的值都比顯著性水平，下得到的臨界值要大，故拒絕原假設(shè)，、能顯著的解釋居民消費水平。其中,說明被解釋變量的變差被模型解釋的比例為，因此樣本回歸直線擬合度很好，但解釋變量和的檢驗不能通過，不能顯著解釋居民消費水平，可知此模型存在多重共線性。 （4）計量經(jīng)濟模型的檢驗與克服 （4.1）多重共線性通過eviews5查看各變量之間的相關(guān)系數(shù)，如下表：,由上式知與、的相關(guān)系數(shù)都大于，相關(guān)程度比較高，與的相關(guān)程度最高，達(dá)到了。

9、（4.2）多重共線性的克服利用eviews5分別將對、回歸，對進(jìn)行線性回歸得到。同理，分別、進(jìn)行線性回歸，擬合優(yōu)度分別為：對的擬合優(yōu)度最高，因此把GDP作為居民消費水平的第一個解釋變量得到最初的回歸模型,然后向回歸模型中分別引入、，得到最終的回歸結(jié)果?？梢钥闯觯粌H擬合優(yōu)度提高了，且通過了檢驗，多重共線性經(jīng)過修正后的回歸方程如下：從回歸結(jié)果知，解釋變量均通過檢驗，說明擬合效果很好。各解釋變量均符合經(jīng)濟意義，即居民消費水平主要受收入、衛(wèi)生、價格等影響，隨著它們的提高而提高。(4.3)異方差的檢驗圖示法檢驗作殘差與解釋變量、之間的散點圖，圖形如下： （和的散點圖） （和的散點圖） （和的散點圖）從

10、殘差與解釋變量、之間的散點圖可以看出回歸模型滿足同方差的假定。懷特檢驗法解釋變量有、和，為了減少數(shù)據(jù)損失,采用沒有交叉項的情形進(jìn)行懷特檢驗。由檢驗結(jié)果可知，伴隨概率，在的顯著性水平下知，模型不存在異方差。ARCH檢驗法由于樣本數(shù)據(jù)是時間序列，故還可以用ARCH檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲?，設(shè)置滯后期數(shù)，由于,，在顯著性水平下,故模型中不存在異方差。（4.4）序列相關(guān)性檢驗殘差圖，作出殘差圖如下：作出殘差與其自身前一期殘差的散點圖如下：依據(jù)德賓-沃森檢驗法,，的顯著性水平下，檢驗的臨界值的下限與上限分別為，由于，故回歸模型無一階自相關(guān)。LM乘數(shù)法，拉格朗日乘數(shù)檢驗法是檢驗二階序列相關(guān)性的方法，用evi

11、ews5軟件計算結(jié)果如下： 從表中看出伴隨概率，可知模型不存在二階序列相關(guān)性。 由上述檢驗，回歸模型已消除多重共線性，不存在異方差，無二階自相關(guān)，最后的回歸模型為：五、回歸模型估計結(jié)果的解釋和評價 本文基于1978-2010 年居民消費水平和影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立多元線性回歸模型，居民消費水平和國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)和衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)之間存在高度相關(guān)。根據(jù)理論分析，職工平均工資指數(shù)、普通中學(xué)及高等學(xué)校在校生數(shù)和基本設(shè)施鐵路公路貨運量存在相關(guān)性，但由于與居民消費水平存在多重共線性，因此沒有進(jìn)入回歸模型。 六、回歸模型估計結(jié)果的經(jīng)濟含意（1）由回歸方程可知被解釋變量和解釋變量之間存在正向關(guān)

12、系，回歸模型中解釋變量前的符號正好反映正向關(guān)系。（2）沒什么意義；，表明在其他條件不變時，國內(nèi)生產(chǎn)總值增長個單位，居民消費就增加個單位； ，表明在其他條件不變時，城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)增長個單位，居民消費就增加個單位；，表明在其他條件不變時，衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)增長個單位，居民消費就增加個單位。（3） 擬合優(yōu)度，表明被解釋變量變差被解釋變量解釋的比例為，擬合程度較好。（4） 值和值都通過檢驗，不存在異方差、多重共線性和自相關(guān)。 七、政策建議 居民消費作為推動GDP增長的三駕馬車之一，占GDP的比重很低而且不斷下降，在2008年經(jīng)融危機之后，我國外貿(mào)出口和國內(nèi)投資增長緩慢，我國經(jīng)濟增長速度明顯下滑，在此背景下，黨中央國務(wù)院明確提出擴大國內(nèi)消費，提高居民消費水平。但是我國居民消費意愿很低，大量資金存入銀行，在一定程度上源于他們承擔(dān)