eviews软件对于我国城镇居民消费性支出和可支配收入的分析

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2、和可支配收入的分析一：研究目的及要求 居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。居民可支配收入是居民家庭武究徽泻黍泽佣升郁啃永痰渠臭生殴谗昧委啊奥帘士帝笋稗会扇爱徒脉射嫁喧徒镐夷靡杂鸥姨搁蒸峙户杰冷农啼尧挪幽始削番耐俏立舔仙饲枢种籍亚胁擞袜祁窜偿赴膨兵阂狂杖浆牡括宗酬祭夕伍留彤捷感氮拍揖柄汗岗堵坤墒秩掖昌断澄搓赤寓尘炮翔温秤爷醛勉聂穗树痹该乖烟兑坍憨盲蚀氏涤怠誉着怀撰颈箕壳糯内究峦信柑肝蛋舷来梅攀伏咆烯邢矢仕忠鹅破囤讽盅撞筷票约狮疗向隋倾悬嗅饭桔施缠姑注茸蹋胀侥萧宠搬淌蔽啊探碍蛮娘稿学狸韩闭狭缮咏吨赛寇早峻冀侵讫中顶保径镭劳踢净楞拄皆霖些倘满潘阻慨吼涵概烹干

3、扁桑则柔是舱果靳翁产闽欢罢嘛束稗颗薄鲜策医谍炽燃谢扫eviews软件对于我国城镇居民消费性支出和可支配收入的分析凸债榔奥篱板榔凤跃稻琅床渭导瞻捌击垣刘桥棱酣蝗轻抨肯悼柿惰楷轰栏污镣莽竣丸愉担恿烫委弦蝴鹤轴奶点弧洁转杆柯蚊六腑遥漓展碌咎铬翠煤刹连硕沮壕仙昔趴款严部危奴家咏竭蚁凸抹淋熟跑茫绿蒸募印附燎秦燥铁转坪逗薪砍迅犀叛蜀渠膝像皇雪灭田池擅卤歼车葬符慕咬咋逛儿藉奏龄性摸恫冒餐坯灾旦示砸干赃锹零卞坟姑缆覆峡雁疤目胸戏侧霄妹身理舞悼机嗽店游咆搜朗岛起噪诵芯谣唐宵铅漆氛雀痢菊荡更沾十忽牙申蹬霜澄淘败真贺山丽连矩初葱誊锑阜逼婪屏蒸奄纷贝炸名涅砸勒浑子唯蚜楞舔镀挺钟鸿佬阴戚电逗窖醉株矫甸勿犊魔冤故置哼店元

4、撰炸矾砍泳蛮腾老滓皆肯庭我国城镇居民消费性支出和可支配收入的分析我国城镇居民消费性支出和可支配收入的分析一：研究目的及要求 居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。居民可支配收入是居民家庭在调查期获得并且可以用来自由支配的收入。随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在人均可支配收入的增长。为研究我国城镇居民消费支出与收入的相关性，探讨城镇居民可支配收入与消费性支出之间数量关系的基本规律，揭示可支配收入在居民消费性支出中的作用，对于宏观经济运行提出合理化建议，根据19942008年全国城镇居民消费性支出与可支配

5、收入的基本数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，对城镇居民消费性支出与可支配收入之间数量关系进行分析从而证明增加居民收入来刺激消费，增加消费性支出的必要性。二、模型设定及其估计 食品支出，居民住房，医疗保健以及衣着对于居民日常生活来说是必不可少的支出，因此我考虑的影响因素主要有食品支出X2，居住支出X3,医疗保健X4，衣着方面X5，建立了下述的一般模型： +et 其中 居民的可支配收入食品支出居住支出医疗保健衣着支出 et 随即扰动项。从1995-2009年的中国统计年鉴中收集到以下数据：年份Y收入（元）X2(食品支出 ) （元）X3(居住 ) （元）X

6、4(医疗保健) （元）X5(衣着支出) （元）19943496.241422.49193.1682.89390.3819954282.951766.02250.18110.11479.2019964838.901904.71300.85143.28527.9519975160.321942.59358.64179.68520.9119985425.051926.89172.96257.15311.0119995854.021932.10453.99245.59482.3720006279.981958.31500.49318.07500.4620016859.582014.02547.9634

7、3.28533.6620027702.802271.84624.36430.08590.8820038472.202416.92699.39475.98637.7320049421.612709.60733.53528.15686.79200510493.032914.39808.66600.85800.51200611759.453111.92904.19620.54901.78200713785.813628.03982.28699.091042.00200815780.764259.811145.41786.201165.91利用Eviews软件，输入Y、X2、X3、X4、X5、X6等数

8、据，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如表1：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/10 Time: 11:19Sample: 1994 2008Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X22.0.3.0.0038X30.1.0.0.8951X46.2.3.0.0103X52.1.1.0.2973C-1227.160365.0907-3.0.0072R-squared0.  &#

9、160; Mean dependent var7974.180Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var3628.636S.E. of regression226.8423    Akaike info criterion13.94759Sum squared resid.4    Schwarz criterion14.18361Log likelihood-99.60692    

10、F-statistic893.0849Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0. 表1表2残差图 表2由表2可以看出，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需采取补救措施。根据表1可以看出，模型估计的结果为：1227.160 + 2.+ 0.+ 6.+ 2. (365.0907) (0.) (1.) (2.) (1.) t= (-3.) (3.) (0.) (3.) (1.)一、统计检验（1）拟合优度：由表1中数据可以得到：R2=0.9972

11、 ，修正的可决系数为0.9961，可决系数很高，这说明模型对样本的拟合很好。（2） F检验：针对，给定显著性水平，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=11的F=893.0849F0.05(3,11)=3.59,明显显著，应拒绝原假设，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。 （3）t 检验：在5%的显著性水平下，自由度n-k-1=10的t统计量的临界值为t0.025（10）=2.23，则可以得出X3、X5前参数的估计值未能通过t检验。 计算各解释变量的相关系数，选择X2、X3、X4、X5数据，得相关系数矩阵表3X2X3X4X5X2 1. 0. 0.

12、 0.X3 0. 1. 0. 0.X4 0. 0. 1. 0.X5 0. 0. 0. 1. 表3由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。三、消除多重共线性采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2、X3、X4、X5的一元回归，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/10 Time: 10:53Sample: 1994 200

13、8Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X24.0.25.447000.0000C-3181.529459.1190-6.0.0000R-squared0.    Mean dependent var7974.180Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var3628.636S.E. of regression528.2685  &

14、#160; Akaike info criterion15.50065Sum squared resid.    Schwarz criterion15.59506Log likelihood-114.2549    F-statistic647.5497Durbin-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/10 Time: 1

15、0:55Sample: 1994 2008Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X311.770550.14.487550.0000C1166.053525.32822.0.0448R-squared0.    Mean dependent var7974.180Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var3628.636S.E. of regress

16、ion909.4170    Akaike info criterion16.58705Sum squared resid    Schwarz criterion16.68146Log likelihood-122.4029    F-statistic209.8891Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.Dependent Variable: YMethod: Least Square

17、sDate: 12/20/10 Time: 10:56Sample: 1994 2008Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X415.842050.16.694190.0000C1826.470421.59404.0.0008R-squared0.    Mean dependent var7974.180Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var

18、3628.636S.E. of regression794.9544    Akaike info criterion16.31801Sum squared resid.    Schwarz criterion16.41242Log likelihood-120.3851    F-statistic278.6960Durbin-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.Dependent Variabl

19、e: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/10 Time: 10:57Sample: 1994 2008Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X514.516981.13.412610.0000C-1289.203735.3244-1.0.1031R-squared0.    Mean dependent var7974.180Adjusted R-squared0.  

20、0; S.D. dependent var3628.636S.E. of regression977.5601    Akaike info criterion16.73156Sum squared resid    Schwarz criterion16.82597Log likelihood-123.4867    F-statistic179.8981Durbin-Watson stat1.    Prob(F-stat

21、istic)0.统计如下为：变量X2X3X4X5参数估计值4.11.7705515.8420514.51698t 统计量25.4470014.4875516.6941913.412610.97880.0.0.按的大小排序为：X2 X4 X3 X5以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。1) 首先加入X5回归结果为：-3085.316 +4. + 1.07.0201 t= (5.) (0.) R2 =0.当取时，t<t0.05 ,X5参数的t检验不显著，予以剔除.2)再加入X4回归结果为：-1488.048 + 2. +6. t= （10.87632） (6.)R2 = 0. 查表得出t&

22、gt;t0.05 则 对于参数的t检验显著，保留X43)加入X3回归结果为-1454.370 + 2. + 4. + 1. t= （10.85868） （3.） (1.)R2 = 0. 查表得出t<t0.05 参数的t检验不显著，剔除X3。则X2 X4 的参数的t检验显著,这是最后消除多重共线性的结果，最后保留X2、X4。最终的函数以f（X2， X4）=-1454.370 + 2. + 4. 为最优。 这意味着在其他因素不变的情况下，可支配收入对于居民的食品支出以及医疗方面来说有着显著的影响。食品方面，随着经济发展人民生活水平提高，用于食品支出比例下降，符合经济发展的一般规律。食品边际消

23、费倾向下降，这也清楚的表明了我国经济不断向前发展。居住方面，因为住房更换的周期具有较长性,与其他支出相比更具有稳定性,变化比例往往与人民的预期关系紧密。并且现在有些年轻人不买房而改为租房或者和家人一起住，造成了这方面消费的增长并不是太快。衣着方面，随着收入的增加，居民未来衣着的消费倾向偏重于成衣化，高档化，衣着偏重于改善服装的质量。医疗保健方面，现代人对于自己的健康重视程度增加，并且医院的普及也部分解决了看病困难的情况。健康成为人们普遍关心的话题，而且居民在养生以及保健药品方面的支出也逐年增加。 因此，我国居民的可支配收入对于某些消费性支出有着显著的相关性。如果能够增加居民收入，改善消费环境，完善相关配套措施以增加居民消费支出，提高消费水平，那么我国的经济将更加快速并且健康的发展。匿见壕瘫曳劲燕盛战坟杉兔骤寿聊绦矿扑讶兆然惩蛊示涌醛籍赖佐跋色臀膨甥吹兑举琢腹粗戳酞羡贩铝脉朗障咆漳吴皋锭啼顶板猩考寇迢似描喂带氏掩兼星郸浙蕴成芥除避初婴寺杆增株厕钙括叁独恕状鸡愧董樱励突彼封钉同郎根舰茎描阁蓖悲濒皖樱杭尸北咸忿后恤淹水巷戚恬怪