定量分析方法案例

./案例1.中國的消費函數(shù)本案例以中國的收入與消費的總量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立中國消費函數(shù),以說明定量分析方法所遵循的一般步驟。一、理論或經(jīng)驗總結(jié)凱恩斯的絕對收入假說：隨著人們收入水平的增加,消費增加；但消費增加的幅度小于收入增加的幅度；收入與消費之間存在著穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系。從而有線性形式：〔進(jìn)一步,收入與消費的散點圖也顯示,收入與消費存在著線性關(guān)系。二、計量經(jīng)濟(jì)模型影響居民消費的因素,除了居民的收入外,還有諸如消費者偏好、地區(qū)差異、年齡構(gòu)成、信仰等因素的影響,將這些因素歸入一個隨機(jī)變量。從而建立計量經(jīng)濟(jì)模型：表現(xiàn)在圖形上,收入與消費的各個點不完全位于一條直線上,而是圍繞在一條直線的附近變化。三、數(shù)據(jù)收集與整理有關(guān)中國的總量消費資料如下：中國的GDP與總消費的一組數(shù)據(jù)〔1990——2000,億元Y〔GDPC<總消費>18319.521280.425863.734500.746690.758510.568330.474894.279003.382673.289112.511365.213145.915952.120182.126796.033635.040003.943579.446405.949722.854617.2中國的GDP與總消費的散點圖如下：四、估計模型根據(jù)上述數(shù)據(jù),運用OLS進(jìn)行參數(shù)估計,從而得到估計模型?；貧w結(jié)果如下：666.940.0110.000253.331.000.000,SeofRegression=924.56五、檢驗?zāi)Ｐ?.經(jīng)濟(jì)意義檢驗：0<MPC=0.593<12.統(tǒng)計檢驗:,說明擬合優(yōu)度非常高；＝53.33,表明收入對消費的影響非常顯著。六、應(yīng)用模型1.預(yù)測：中國20XX的GDP為107514.2億元,代入回歸方程得到20XX總消費的估計值為63756.1億元〔20XX的實際總消費為62364.6億元。2.政策評價：由MPC＝0.593,可以計算出財政支出乘數(shù)為：從而,政府支出每增加1億元人民幣,GDP增加大約2.46億元。進(jìn)一步,還可計算對就業(yè)的影響等。案例2為了研究交通安全,美國交通部收集了每1000個駕駛員中發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)和有駕駛執(zhí)照的司機(jī)中21歲以下者所占比例的數(shù)據(jù),樣本由42個城市組成,在一年間收集的數(shù)據(jù)如下：21歲以下者所占比例〔％每千個駕駛員中發(fā)生車禍次數(shù)21歲以下者所占比例〔％每千個駕駛員中發(fā)生車禍次數(shù)132.962174.100120.70882.19080.885163.623121.652152.623112.09190.835172.62780.820183.830142.89080.36881.267131.142153.22480.645101.01491.082100.493162.801141.443121.405183.61491.433101.926100.039141.64390.338162.943111.849121.913122.246152.814142.885132.634142.35290.926111.294173.256管理報告：對這些數(shù)據(jù)做出數(shù)值的和圖型的描述。利用回歸分析研究發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)和司機(jī)中21歲以下者所占比例之間的關(guān)系,并對你的結(jié)論進(jìn)行討論。從你的分析中,你能得出什么結(jié)論或提出什么建議？管理報告〔全部數(shù)據(jù)均運用SPSS計算1.對這些數(shù)據(jù)做出數(shù)值的和圖型的描述。在42個調(diào)查的樣本數(shù)據(jù)中,21歲以下者所占比例最小<Minimum>的是8%,最大<Maximum>的是18%,極差為10%,平均<Mean>所占比例是12.26%,方差<Variance>是9.808%,標(biāo)準(zhǔn)差<Std.Deviation>是3.1317%,說明在42個城市中21歲以下執(zhí)照司機(jī)所占比例差距不是很大,且比較集中,沒有異常值出現(xiàn)〔根據(jù)經(jīng)驗法則：,偏度系數(shù)為0.210≥0,說明樣本數(shù)據(jù)是右偏態(tài)分布；每千個駕駛執(zhí)照中發(fā)生車禍次數(shù)最少<Minimum>的是0.039,最多<Maximum>的是4.10,極差為4.06,平均次數(shù)<Mean>是1.9244,方差<Variance>是1.146,標(biāo)準(zhǔn)差<Std.Deviation>是1.0706,說明在42個城市中有駕駛執(zhí)照的司機(jī)發(fā)生死亡交通車禍率都在5‰以,城市之間的差距不是很大,且比較集中,沒有異常值出現(xiàn)〔根據(jù)經(jīng)驗法則：,偏度系數(shù)為0.192≥0,說明樣本數(shù)據(jù)是右偏態(tài)分布。通過相關(guān)分析,樣本的皮爾遜相關(guān)系數(shù)<PearsonCorrelationCoefficient>是0≤0.839≤1,說明交通死亡事故發(fā)生次數(shù)和21歲以下者所占比例之間存在正線性相關(guān),且相關(guān)性比較強(qiáng),有執(zhí)照的司機(jī)中21歲以下者所占比例和交通死亡事故發(fā)生次數(shù)同步變化。根據(jù)42個樣本數(shù)據(jù)做出散點圖,橫軸表示21歲以下者所占比例〔%,縱軸表示每千個駕照中發(fā)生車禍次數(shù)。從散點圖中可以看出,21歲以下者所占比例〔%高的城市,其發(fā)生死亡車禍率的比例也較高。另外還可以看出,這兩者之間似乎有正向線性相關(guān)關(guān)系。通過上面的分析,我們選擇發(fā)生交通死亡事故次數(shù)為被解釋變量,21歲以下者所占比例〔%為解釋變量,考察他們之間的線性回歸關(guān)系。2.利用回歸分析研究發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)和司機(jī)21歲以下者所占比例之間的關(guān)系,并對你的結(jié)論進(jìn)行討論。利用SPSS對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,可得如下估計結(jié)果：該估計模型中,各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差較小<0.37,0.03>,樣本決定系數(shù)較大<0.7>,說明模型的估計效果較好。T統(tǒng)計量較大<9.75>,說明X與Y之間存在顯著的線性關(guān)系。所以可以利用所求的樣本回歸方程來進(jìn)行預(yù)測分析,或作為政策建議的理論依據(jù)。3.結(jié)論和政策建議從樣本回歸方程知,有駕駛執(zhí)照的司機(jī)中21歲以下者所占比例每增加一個百分點,則每