计量经济学自相关实验报告

1、第六章 自相关实验报告一、研究目的对于广大的中国农村人口而言，其消费总量比重却不高。农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。二、模型设定影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为：yt=+1xt+ ut参数说明：yt农村居民人均消费支出 (单位：元)xt农村居民人均纯收入（单位：元）ut随机误差项收集到数据如下（见表2-1）表2-1 1985-2011年农

2、村居民人均收入和消费 单位：元年份人均纯收入现价人均消费支出现价消费价格指数1985=100人均收入1985可比价人均消费支出1985可比价1985397.6317.4100.0397.6317.41986423.8357.0106.1399.4336.481987462.6398.3112.7410.5353.421988544.9476.7132.4411.6360.051989601.5535.4157.9381.0339.081990686.3584.63165.1415.7354.111991708.6619.8168.9419.5366.961992784.0659.8176.84

3、43.4373.191993921.6769.7201.0458.5382.9419941221.01016.8248.0492.341019951577.71310.4291.4541.4449.6919961923.11572.1314.4611.7500.0319972090.11617.2322.3648.5501.7719982162.01590.3319.1677.5498.2819992214.31577.4314.3704.5501.7520002253.41670.0314.0717.7531.8520012366.41741.0316.5747.7550.082002247

4、5.61834.0315.2785.4581.8520032622.241943.3320.2818.9606.8120042936.42184.7335.6875.0650.9720053254.932555.4343.0949.0745.0120063587.042829.0348.11030.5812.7020074140.363223.9366.91128.5878.6720084760.623660.7390.71218.5936.9520095153.173993.5389.51323.01025.2820105919.014381.8403.51466.91085.9520116

5、977.295221.1426.91634.41223.03注：资料来源于中国统计年鉴1986-2012。为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格进行调整后的1985年可比价格及人均纯收入和人均消费支出的数据做回归分析。根据表2-1中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普通最小二乘法估计消费模型得如下结果。表2-2 最小二乘估计结果dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/04/13 time: 20:00sample: 19

6、85 2011included observations: 27coefficientstd. errort-statisticprob.c45.4022510.302254.4070250.0002x0.7185260.01252657.360690.0000r-squared0.992459mean dependent var580.5296adjusted r-squared0.992157s.d. dependent var256.4506s.e. of regression22.71079akaike info criterion9.154744sum squared resid12

7、894.50schwarz criterion9.250732log likelihood-121.5890hannan-quinn criter.9.183287f-statistic3290.249durbin-watson stat0.528075prob(f-statistic)0.000000由以上结果得到以下方程:t=45.4022545+0.718526xt （6.1）（10.30225）（0.012526）t = (4.407025) (57.36069)r2=0.992459 =0.992157 f=3290.249 dw=0.528075该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为27，一个解释变量的模型、5%显著水平，查dw统计表可知，dl=1.32，du= 1.47，模型中dw du，说明广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数r2、t、f统计量也均达到理想水平。故可判断已不存在一阶自相关性。由差分方程得由