预测与决策课程设计

1、预测与决策课程设计题 目： 江苏城镇居民人均消费支出影响因素分析 专业班级： 工程管理（4） 学生姓名： 张宇坤 学生学号： 20110402448 指导教师： 胡长深 完成时间： 2014.11.30 我国城镇居民人均消费支出影响因素分析摘要： 随着改革开放的深入和市场经济的发展,人民的生活水平得到了大大地提高。作为总需求中最主要的部分，消费的增长在GDP的增长中占了极大的比例。由此，分析影响我国城镇居民此群体的消费具有代表性消费性支出的多种因素各自的重要程度，将有助于我们认清当前中国经济发展的重要原因。 本论文通过利用客观的时间序列数据，通过计量经济方法建立了我国城镇居民人均消费支出影响因

2、素的理论模型。从多方面因素分析影响城镇居民人均消费支出，选取了可支配收入，城镇家庭人数，价格指数，GDP，城镇居民恩格尔系数等多个有可能影响城镇居民人均消费支出的因素。在建模过程中，处理了多重共性，自相关性，异方差性，滞后性等问题，同时剔除不显著因素和不符经济意义因素。最后确定最终模型，认为可支配收入和城镇居民恩格尔系数是影响我国城镇居民人均消费支出很大的因素。关键词： 城镇居民人均消费支出 计量经济模型 影响因素 多种共性 异方差性 滞后性 自相关性1 引言：消费，投资和净进出口是我国经济发展的三驾马车，其中消费是最重要的因素。近年来随着经济的发展和人民生活水平的提高，我国人均消费支出不断增

3、加，尤其是城镇居民消费支出。根据经典的消费决定理论,消费支出由可支配收入决定,两者有非常强的相关关系,收入是消费的来源和基础,是影响消费的最重要因素,提高可支配收入就可提高消费支出,从而促进实体经济的发展。本文在选取可支配收入基础上，还选取了其他因素多方面分析。在此基础上得出相关结论，并为提高城镇居民消费支出从而促进经济发展提供建议。二，文献综述：通过阅读各种文献，研究我国人均消费支出因素的有很多，各种研究考虑的因素也不一样，其中大部分都考虑到了可支配收入，有些也专门分析了其他因素对人均消费支出的影响。但考虑到恩格尔系数的后却很少。研究我国人均消费支出有：赵伟分析入世后我国进口总额与我国城镇居

4、民消费支出水平之间的关系。同时分析三次产业结构比重变化对消费支出产生的影响,并分析各次产业对消费支出的影响水平。最后建立线性模型,论证分析影响城镇居民消费支出的部分因素 。高玉成 赵庆光 张群在四大消费基础理论上加入心理和预期变量,对我国城镇居民消费函数进行进一步实证比较。并利用加入心理预期变量后的消费函数对当前城镇居民消费支出的变动情况进行解释。王波在分析我国江苏省城镇居民消费支出情况及其发展趋势的前提下,运用灰色系统的相关理论对江苏省城镇居民消费支出的各相关因子进行关联分析,并提出相应的对策建议樊孝菊根据1981年2004年襄樊城镇居民消费支出与可支配收入的基本数据,应用线性回归分析的方法

5、研究了襄樊城镇居民消费支出与可支配收入之间数量关系的基本规律。在此基础上提出了增加居民收入,提高居民生活消费水平和生活质量的建议王志远以ELES模型为基础对20032005年我国城镇居民消费支出进行横截面数据的计量分析。计量结果表明:城镇居民的基本需求量增长慢于收入增长速度、基本需求量结构趋于稳定、低收入者的消费支出低于基本需求量水平;城镇居民的边际消费倾向受非收入因素的影响较大;随着居民收入水平的上升,各种商品的收入弹性呈现出不同的变化趋势。陈菲在经典经济学消费理论的前提下,将利率作为影响消费的因素进行综合考虑,探讨利率变动对多我国城镇居民消费支出的影响。构建了经济计量模型对上述问题进行实证

6、分析,得出了影响我国城镇居民家庭平均每人全年消费性支出增长率的自回归分布滞后模型,并提出了相应的政策建议。黄庆伟; 张超以北京市为例分析了缓慢增长的居民收入和过高的商品房价格对城镇居民消费支出的影响,得出高房价切实影响了城镇居民消费的结论,并提出了相关政策建议。李津主要关注人口老龄化对于中国居民消费支出的影响,并从平均消费倾向和国民收入两个角度进行分析,最后提出一些建设性的意见。胡月; 王栋对影响居民消费支出的居民收入、财政收入和贷款额等因素进行实证分析。根据影响消费的主要理论观点建立模型收集相关数据,利用EVIEWS软件对模型进行估计和检验,最后据此结果分析经济意义并相应提出一些政策建议。

7、李尚伦采用因子分析中的主成分分析方法和回归分析方法,考察收入、收入分配的公平性、利率、物价水平、金融资产几个因素对我国居民消费支出的影响.通过因子分析方法,构造出新的变量,然后进行回归分析。 从上文可知影响居民消费支出的因素很多，本文采取了可能影响消费支出的因素，其中特别突出的是加了恩格尔系数。三，模型数据本文研究采用的解释变量和被解释变量如下：（1）被解释变量y我国城镇居民人均消费支出(元)（2）解释变量X1城镇居民可支配收入（元）X2城镇家庭人数X3人均GDP（元）X4价格指数X5城镇居民恩格尔系数表1我国城镇居民消费支出及相关因素数据统计表年份城镇居民消费支出（元）城镇居民可支配收入（元

8、）城镇家庭人数人均GDP（元）价格指数（以1994年为基期）城镇居民恩格尔系数19942851.343496.23.283586.33110050.04 19953537.574282.953.234600.81117.0950.09 19963919.474838.93.25395.576126.848.76 19974185.645160.33.196004.68130.3646.60 19984331.615425.13.166386.483129.3144.66 19994615.915854.023.146806.089127.4942.07 2000499862803.137538

9、.49612839.44 20015309.016859.63.18312.94128.8938.20 20026029.887702.83.049161.207127.8437.68 20036510.948472.23.0110398129.3937.10 20047182.19421.62.9812275.9134.4237.70 20057942.88104932.9614292.97136.8536.70 20068696.5511759.52.9516732.51138.9435.80 20079997.4713785.82.9120597.2145.5936.29 数据来源：中国

10、统计年鉴（2008年）四，建模过程通过Eviws软件plot命令画出y的趋势图如下 大致可以看出模型成线性或者指数型 图1 Y的趋势图再通过Eviws软件绘出y与x1,x2,x3,x4,x5的相关图如下 图3 y与x2的相关图 图2 y与x1的相关图 图4 y与x3的相关图 图5 y与x4的相关图 图6 y与x5的相关图从上面5副相关图可以看出城镇居民消费支出与城镇居民可支配收入，城镇家庭人数，人均GDP存在很大的线性相关性，与其他2个因素线性不是很强，但根据实际情况可知可支配收入是决定消费支出的决定性因素，因此建立现象Y=c+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+通过Eviws软

11、件 ls y c x1 x2 x3 x4 x5得出如下表表2模型的初步分析表从上图可知R=0.9997，=0.9995，模型整理具有很大的拟合度，但是各个系数的检验只有X1的p=0.0284具有显著性，其他的都不具有显著性。这可能是由于模型中存在无关的因素或者存在严重的多重共性导致。根据实际情况可知居民可支配收入和GDP应该是成正相关，而x2的b值为负数与实际经济意义相悖，而且其t值也是最小可以直接剔除。因此模型为y=c+b1x1+b2x2+b4x4+b5x5表3剔除x3的模型eviws输出表从上图可知剔除了x3之后各系数的符号都符合经济意义，但是x4,x5的系数都不显著。因为模型中含有多个变

12、量模型肯能存在严重的多重共性。模型还需要进一步处理。（一） 多重共性处理从上面模型和实际经验可知模型存在严重的多重共性。（1） 相关系数检验。键入 y x1 x2 x4 x5表4相关系数矩阵表可见每个因素都与城镇居民人均消费支出高度相关，而且解释变量之间也是高度相关的。现按逐步回归原理建立模型。（2） 建立一元回归模型。根据理论分析，可支配收入应该是城镇居民人均消费支出最主要的因素;相关系数矩阵检验也表明，可支配收入与城镇居民人均消费支出的相关性最强。所以以Y=a+bx1+建立基本模型，在逐步引入其他变量。（3） 将其余变量逐个引入模型估计结果如下表（括号里的为t统计值）表5城镇居民人均消费支

13、出逐步回归分析结果模型X1X2X4X5RY=f(x1)0.6938（93.4424）0.99860.9985Y=f(x1,x2)0.6109（38.3999）-2224.6930（-5.3885）0.999620.99955Y=(x1,x4)0.6778（56.0584）5.6098（1.6236）0.998890.99869Y=(x1,x5)0.6694（58.4365）-16.1671（-2.5280）0.999130.99897Y=(x1,x2,x4)0.6088（39.7144）-2064.9757（-5.0125）2.8195(1.4013)0.999680.99959Y=(x1,x

14、2,x5)0.6042(31.8116)-2598.2371(-3.75399)4.8199（0.6821）0.999640.99953Y=（x1,x4,x5）0.6593(51.4106)4.3735（1.4811）-14.5425（-2.3561）0.999290.99907Y=(x1,x2,x4,x5)0.6031(32.8292)-2394.8797(-3.4894)2.7301(1.3101)4.19148(0.6126)0.99970-0.99956从表估计结果可以看出模型引入x2,和x5后系数的符号正确，t值也显著R和也得到提高且数值较大具有很大的拟合度，引入x4后R和虽然也得到

15、提高，系数符号也符合经济意义，但是x4的t值不显著.因此考虑将模型2和模型4作为基本模型在引入其他变量，从上表可知引入其他变量后要么是x2的系数不显著要么是x5的不显著。可见这些因素都不能引入。所以现在有两种模型合理Y=f(x1,x2),Y=f(x1,x5).这两种模型从统计数值上看都很合理。根据现实情况可知，家庭规模在一定程度是不会变的，而且应该是可支配消费总支出与家庭人数相关人均支出与家庭人数关系不大。所以本文不考虑模型Y=f(x1,x2)，研究Y=f(x1,x5).表6由上图可知模型为 Y=1428.416+0.669406x1-16.16706x5 （58.43653） （-2.527

16、996）R=0.9991，=0.9990 F=6330.162（二） 自相关检验残差图分析:通过残差图分析，可以大致判断随机误差的变化特征。如果随时间的推移残差分布呈现出周期性变化，说明可能存在自相关性。从下图可以看出残差图没有周期性变化，可以初步判断不存在自相关性，但残差图不能做出准确的判断，还需进一步分析。D-W检验：模型D-w值为1.7082，n=15，k=,2，取显著水平为=0.05时，查DW检验表，得=0.946，=1.54，4-=2.46 <D-w<4-,可以判断模型不存在一阶自相关。但不能判断是否存在多阶自相关。还需进一步检验。偏相关系数检验：如下图在残差序列偏相关系

17、数中，没有发现|PAC|>O.5，同样没有找到模型存在自相关性。但当滞后期为4的时候 PAC=-0.437 与0.5检验。所以需要选择滞后期为4的BG检验。BG检验: 在方程式中点击ViewResidual TestSerial Correlation LM Tes,选择滞后期为4得出下表。其中n R=6.170695,临界概率p=0.186758，模型不存在自相关性。综上各个检验可知模型不存在自相关性（三） 异方差性检验利用White检验，检验异方差的存在，如下图。通过如上的表格，辅助回归方程得到n=5.012750，P=0.414326，所以模型不存在异方差性。（四） 滞后性分析城镇

18、居民人均消费支出有可能不仅与当期可支配收入相关，还有可能去前几年的可支配收入相关，可能存在滞后性，因此要进行滞后性分析。先利用互相关分析命令CROSS作初步判断，键入 :CROSS Y X1并输入滞后期长度为12，输出如下图相关图。从图中Y与X各期滞后值（lag）的相关系数可知，城镇居民可支配收入与当年或者可能前两年的可支配收入相关，所以滞后期长度可以初步设定为2或3，相关系数只能大致判断y与x1的相关情况，利用，AIC，SC指标可以做出更精确的判断在命令行依次键入 LS Y C PDL(X,K,2) 其中k依次取2,3,4计算出各个检验指标值。判断滞后期长度检验指标值滞后期AICSC20.9

19、99111.2279211.4299630.999011.3973711.5782940.998911.3913411.5426从上图可知滞后期从2延长到4，逐渐下降，AIC和SC也总体上升，所以判断不存在滞后性。（五） 模拟预测检验在方程窗口中点击forecast按钮，可以得到Y在样本期的模拟预测值；设预测变量名为YF。在窗口再输入以下命令： GENR ER=(1-YF/Y)*100 SHOW Y YF ER PLOT Y YF据上图所示结果，预测的相对误差较小（除特殊年份外)都在5.5%以内，而且从拟合图中可以看出，模型对各个实际值拟合程度较高，能很好的反应可支配收入和恩格尔系数对城镇居民人均消费支出的影响。（六） 模型分析和建议Y=1428.416+0.669406x1-16.16706x5 （58.43653） （-2.527996）R=0.9991，=0.9990 F=6330.162（1） 从上模型可看出城镇居民消费支出和可支配收入成正比，和恩格尔系数成反比，整体模型的拟合优度达到了99.91%，并且各系数也显著是个合理的模型。(2) 可支配收入的t值比恩格尔的系数大很多，这证明了可支配收入是影响城镇居民人均消费支出的决定性因素，0.6669046反应了没增加一单位可支配收入将增加0.6669