2016計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文上傳

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文中國(guó)農(nóng)村居民生活消費(fèi)水平影響因素分析 學(xué)號(hào)：xx 學(xué)院：xx 班級(jí)：xx 姓名：xx摘要：當(dāng)前制約我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的因素很多，擴(kuò)大內(nèi)需、提升居民消費(fèi)水平來(lái)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)應(yīng)是長(zhǎng)久之策。為提升中國(guó)農(nóng)村居民生活消費(fèi)水平，應(yīng)加大農(nóng)業(yè)的扶持力度；調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展優(yōu)質(zhì)高效農(nóng)業(yè)；大力發(fā)展農(nóng)村合作經(jīng)濟(jì)組織，服務(wù)農(nóng)民；大力發(fā)展生產(chǎn)力，增加科技投入；提高農(nóng)產(chǎn)品的最低回收限價(jià)，切實(shí)保證農(nóng)民收入。關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì) 投資 居民消費(fèi)水平 農(nóng)業(yè)一、研究概述（一）引言多年來(lái)，受純收入的限制，我國(guó)農(nóng)村居民生活消費(fèi)發(fā)展相對(duì)緩慢，農(nóng)民消費(fèi)還存在巨大潛力。要擴(kuò)大內(nèi)需，不僅從消費(fèi)價(jià)格這個(gè)角度來(lái)考慮，更要解決如何使農(nóng)民

2、收入持續(xù)快速增長(zhǎng)，提高農(nóng)民總體購(gòu)買力，推動(dòng)農(nóng)村消費(fèi)不斷擴(kuò)大。對(duì)于我國(guó)農(nóng)村居民的消費(fèi)水平主要選取了以下兩個(gè)影響因素：農(nóng)村居民家庭人均純收入及商品零售價(jià)格指數(shù)。本文以1998-2015年的數(shù)據(jù)為依據(jù)，進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型建立與分析。（二）模型設(shè)定及數(shù)據(jù)說(shuō)明依據(jù)我們的常識(shí)，假設(shè)農(nóng)民消費(fèi)水平的高低與農(nóng)民的純收入和商品零售價(jià)格指數(shù)呈正相關(guān)。 y=c+a*x1+b*x2,其中y表示農(nóng)民的消費(fèi)水平，x1表示農(nóng)民純收入，x2表示商品零售價(jià)格指數(shù)。（三）模型估計(jì)表：1988年-2015年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒資料 年份農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出農(nóng)村居民人均純收入商品零售物價(jià)指數(shù)1988287355.3102.819893493

3、97.6108.81990378423.81061991421462.6107.31992509544.9118.51993549601.5117.81994560686.3102.11995602708.6102.91996688784105.41997805921.6113.2199810381221121.7199913131577.7114.8200116261926.1106.1200217222090.1100.820031730216297.4200417662210.397200518602253.498.5200619692366.499.2200720622475.698.

4、7200821032622.299.9059200923012936.4102.8062201025603254.9100.7774201128483587101.028220123223.854140.36104.920133660.684760.62106.720143993.455153.1799.020154381.825919.01103.6初步建立模型：y=c+a*x1+b*x2+u,其中y表示農(nóng)民的消費(fèi)水平，x1表示農(nóng)民純收入，x2表示商品零售價(jià)格指數(shù)，u為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。二、模型的檢驗(yàn)與修正利用Eviews軟件，做Y對(duì)X1、X2的回歸，Eviews的最小二乘估計(jì)的回歸結(jié)果如下表1：

5、 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 20/10/16 Time: 20:26 Sample: 1988 2015 Included observations: 27 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -194.5802 119.2363 -2.631888 0.0008 X1 0.795342 0.006939 114.6172 0.0000 X2 2.213337 1.092073 2.086730 0.0039 R-squared 0.998475&

6、#160;   Mean dependent var 1144.370 Adjusted R-squared 0.998348    S.D. dependent var 836.6659 S.E. of regression 34.00400    Akaike info criterion 9.995273 Sum squared resid 27750.53    Schwarz criterion 10.13925 Log likelih

7、ood -131.9362    Hannan-Quinn criter. 10.03809 F-statistic 7858.230    Durbin-Watson stat 0.789170 Prob(F-statistic) 0.000000（一）模型初始估計(jì)1.經(jīng)濟(jì)意義上的檢驗(yàn)該模型可初步通過(guò)經(jīng)濟(jì)意義上的檢驗(yàn)，系數(shù)符號(hào)均符合經(jīng)濟(jì)意義，農(nóng)村居民家庭人均純收入及商品零售價(jià)格指數(shù)均能在數(shù)量上增加居民消費(fèi)。2.統(tǒng)計(jì)意義上的檢驗(yàn)當(dāng)n=22, =0.05時(shí)，t檢驗(yàn)值為2.074。由數(shù)據(jù)可以看出，X1、X2的t檢驗(yàn)值得

8、絕對(duì)值大于2.074，符合t檢驗(yàn)。F=7858.230符合F檢驗(yàn)。R-squared=0.998475，Adjusted R-squared=0.998348,模型的擬合度較好。因此這些因素對(duì)農(nóng)村居民的消費(fèi)水平有較大的影響。3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)樣本數(shù)為27，且模型為二元線性回歸模型，利用懷特檢驗(yàn)對(duì)異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)，利用OLS課的殘差ei,求殘差平方和ei2并將其x1、x2、x1 2、x2 2和x1*x2作回歸。（二）異方差懷特檢驗(yàn)可得結(jié)果如下表2： Dependent Variable: RESID2 Method: Least Squares Date: 20/10/16 Time: 20:3

9、6 Sample:1988 2015 Included observations: 27 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 3921.725 4597.629 0.852989 0.4029 X1 -3.426164 7.555661 -0.453456 0.6547 X12 6.36E-06 0.000282 0.022525 0.9822 X1*X2 0.041018 0.072550 0.565369 0.5775 X22 -0.363188 0.413315 -0.878721 0.3890 R-squared

10、 0.408489    Mean dependent var 1027.797 Adjusted R-squared 0.300941    S.D. dependent var 1482.430 S.E. of regression 1239.456    Akaike info criterion 17.24831 Sum squared resid 33797521    Schwarz criterion 17.48828 L

11、og likelihood -227.8522    Hannan-Quinn criter. 17.31966 F-statistic 3.798214    Durbin-Watson stat 2.023826 Prob(F-statistic) 0.017039可知R-squared=0.408489，查表可得樣本數(shù)為27，自由度為5的2分布的值為11.0705，因?yàn)閚R 2<11.0705所以接受原假設(shè)，說(shuō)明殘差是同方差的。（三）多重共線性檢驗(yàn)讓Y分別對(duì)x1、x2做回歸，首先將Y與x1作回歸得結(jié)果如

12、下表3： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 20/10/16 Time: 20:40 Sample: 1988 2015 Included observations: 27 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 46.06100 11.59588 3.972186 0.0005 X1 0.789438 0.006678 118.2166 0.0000 R-squared 0.998214    Mean depende

13、nt var 1144.370 Adjusted R-squared 0.998143    S.D. dependent var 836.6659 S.E. of regression 36.05556    Akaike info criterion 10.07919 Sum squared resid 32500.08    Schwarz criterion 10.17517 Log likelihood -134.0690   

14、0;Hannan-Quinn criter. 10.10773 F-statistic 13975.16    Durbin-Watson stat 0.744042 Prob(F-statistic) 0.000000讓Y分表對(duì)x2做回歸，首先將Y與x2作回歸得結(jié)果如下表4： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 20/10/16 Time: 20:41 Sample: 1988 2015 Included observations: 27 Coefficient Std. Error t-

15、Statistic Prob.   C 6430.506 2392.850 2.687383 0.0126 X2 -50.33850 22.74159 -2.213500 0.0362 R-squared 0.163868    Mean dependent var 1144.370 Adjusted R-squared 0.130423    S.D. dependent var 836.6659 S.E. of regression 780.2005   

16、60;Akaike info criterion 16.22817 Sum squared resid 15217819    Schwarz criterion 16.32415 Log likelihood -217.0802    Hannan-Quinn criter. 16.25671 F-statistic 4.899581    Durbin-Watson stat 0.154254 Prob(F-statistic) 0.036214可知y與x1的組合為最優(yōu)方

17、程。雖然x2與y的擬合度不是很好，但由表可知，引入X2后R-squared=0.998475,大于y與x1回歸的車的R-squared=0.998214,這說(shuō)明x2這跟變量對(duì)模型有改善作用，且t檢驗(yàn)符合，故不能舍棄。（四）自相關(guān)問(wèn)題的檢驗(yàn)根據(jù)表1中農(nóng)村居民家庭人均純收入X1，商品零售價(jià)格指數(shù)X2數(shù)據(jù)，使用最小二乘法估計(jì)消費(fèi)模型得 y=-194.5802+0.795342x1+2.213337x2DW=0.789170對(duì)樣本量為27，二個(gè)解釋變量的模型、5%的顯著水平，查DW統(tǒng)計(jì)表可知，dl=1.147，du=1.541，模型中DW<dl,顯然消費(fèi)模型中有自相關(guān)。在Eviews命令欄中輸入

18、ls y c x1 x2 ar(1)，可得回歸結(jié)果表5如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 20/10/16 Time: 20:50 Sample (adjusted):1988 2015 Included observations: 26 after adjustments Convergence achieved after 6 iterations Coefficient Std. Error T-Statistic Prob.   C -146.2788 128.5460 -1.137949 0.

19、2674 X1 0.788908 0.013160 59.94766 0.0000 X2 1.846681 1.152512 1.602310 0.1233 AR(1) 0.615752 0.171647 3.587318 0.0016 R-squared 0.998982    Mean dependent var 1181.538 Adjusted R-squared 0.998843    S.D. dependent var 830.1919 S.E. of regression 28.23974 

20、;   Akaike info criterion 9.659976 Sum squared resid 17544.62    Schwarz criterion 9.853529 Log likelihood -121.5797    Hannan-Quinn criter. 9.715712 F-statistic 7194.688    Durbin-Watson stat 1.358296 Prob(F-statistic) 0.000

21、000在Eviews命令欄中輸入ls y c x1 x2 ar(1) ar(2)，可得回歸結(jié)果表6如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 20/10/16 Time: 20:51 Sample (adjusted):1988 2015 Included observations: 25 after adjustments Convergence achieved after 8 iterations Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -235.0595

22、 121.7240 -1.931086 0.0678 X1 0.799907 0.007713 103.7050 0.0000 X2 2.556415 1.105357 2.312750 0.0315 AR(1) 0.952293 0.179558 5.303548 0.0000 AR(2) -0.671061 0.199515 -3.363456 0.0031 R-squared 0.999297    Mean dependent var 1220.760 Adjusted R-squared 0.999157   &#

23、160;S.D. dependent var 822.3582 S.E. of regression 23.88188    Akaike info criterion 9.360973 Sum squared resid11406.88    Schwarz criterion 9.604749 Log likelihood -112.0122    Hannan-Quinn criter. 9.428586 F-statistic 7109.368  

24、  Durbin-Watson stat 1.752678 Prob(F-statistic) 0.000000由于使用了廣義差分?jǐn)?shù)據(jù)，樣本容量減為25個(gè)。查5%顯著性水平的DW統(tǒng)計(jì)表可知dl=1.125，du=1.538，模型中DW=1.752678>du，說(shuō)明在1%顯著性水平下廣義差分模型中已無(wú)自相關(guān)，不必再進(jìn)行迭代。同時(shí)可見(jiàn)，可決系數(shù)R2、t、F統(tǒng)計(jì)量也達(dá)到了理想水平。所以模型為：y=-235.0595+0.799907x1+2.556415x2(-1.931086) (103.7050) (2.312750)R2=0.999297 F=7109.365 DW=1.752678由公