计量经济作业-社会消费品零售总额模型教材

计量经济作业-社会消费品零售总额模型教材社会消费品零售总额模型TotalRetailSalesofSocialConsumerGoodsModel[摘要]本文旨在于1990至2008年间总人口数、农村居民家庭人均收入、城镇居民年总收入、CPI等因素对于社会消费品零售总额的影响进行实证分析。首先我们从中国统计网搜集了相关的数据，根据数据，我们试着建立模型，并用eviews对模型进行检验，筛选出较优的模型。并且运用eviews做了参数估计和检验，并加以修正。最后，根据所得出的结果作了经济意义的分析，得出结论，并提出政策性建议。[关键词]社会消费品零售总额；计量经济分析；检验；经济意义分析Abstract:Thisthesisaimsatanalyzingtheelementsthatinfluencethetotalvolumeofretailsales.Herewechooseseveralfactorstobeanalyzed.Theyaretotalpopulation,themeanincomeofcottar,themeanincomeofhometownresidents,CPI(customerpriceindicator).Thecollecteddatacamefromchinastatisticwebsite.Basedonthesedata,weidentifymodelsthroughselection,whichpassedthetestsofEviews.ByusingEviews,parameterestimationandmeasurementswerefinished.Inordertomaketheresultsbetter,someadjustmentsonparameterweredone.Intermsoftheresults,theanalysisofeconomicalsignificancewasmade,thatisalsoleadingtoaconclusionandpoliticalsuggestionintheend.Keywords:thetotalvolumeofretailsales,economicanalysismeasurement,analysisofeconomicalsignificance一.引言1.研究背景及意义在十二五计划中，将“坚持扩大内需战略，保持经济平稳较快发展”放在了较为战略性重要地位。坚持扩大内需特别是消费需求的战略，必须充分挖掘我国内需的巨大潜力，着力破解制约扩大内需的体制机制障碍，加快形成消费、投资、出口协调拉动经济增长新局面。为了达到这一规划199935647.912578629875888.898.6200039105.71267433146.26295.9100.4200143055.41276273306.96907.1100.7200248135.91284533431.78177.499.2200352516.31292273582.49061.2101.22004595011299884039.610128.5103.9200568352.61307564631.211320.8101.8200679145.21314485025.112719.2101.5200793571.61321295791.114908.6104.82008114830.11328026700.717067.8105.92009132678.41334507115.618858.199.32010156998.41340918119.521033.4103.32011183918.61347359833.123979.2105.4201221030713540410990.726959102.6数据来源：国家统计局二.建立模型1.模型的建立首先我们拟合了2个模型：（1）四元线性回归模型：建立线性模型：Y=模型为：Y=210896.63-1.784394*X1+9.175370*X2+5.690219*X3-133.3074*X4可决系数R方=0.997979F检验p值为0可见，线性模型拟合效果较好，表明模型中解释变量对被解释变量的解释程度较高。对截距以及4个自变量分别进行t检验，只有变量x4的t统计量不显著，未通过检验。（2）四元对数回归模型模型为：LNY=57.9460919-4.841638*LNX1+0.2010875*LNX2+1.228895*LNX3-0.6288267*LNX4可决系数R方=0.998539F检验p值为0可见，对数模型拟合效果较好，表明模型中解释变量对被解释变量的解释程度较高。对截距以及4个自变量分别进行t检验，只有变量lnx2的t统计量不显著，未通过检验。2.模型的选取对比线性回归模型和对数模型，对数模型的可决系数更高，因此采用对数模型对数据进行拟合，但是变量lnx2的t值都不显著，因此，需要对上述模型进行计量经济学方法检验。三.模型的检验1.异方差性检验拟合图和残差图如下：拟合直线和残差的有关结果如下：从上图不能很很直接地看出残差是否存在异方差，因此，需要对模型进行更加深入的检验分析。（1）G-Q检验首先对23个样本按总人口数从小到大排列，去掉中间5个观察值，对前后两个样本进行OLS估计，样本容量均为9。前一个OLS估计结果如图所示：后一个样本的OLS估计结果如下图所示：于是得到如下F统计量为：在5%的显著性水平下，自由度为（4,4）的F分布的临界值为：。于是不能拒绝同方差的假设，表明原模型不存在异方差。由于样本量偏少，G-Q检验说服力不够，因此再进行怀特检验。（2）怀特检验带交叉项的怀特检验：从统计量对应值的伴随概率值0.272979，不能拒绝同方差的假设，表明序列不存在异方差性。去除交叉项的怀特检验：从统计量对应值的伴随概率值0.170023，不能拒绝同方差的假设，因此，同样显示序列不存在异方差性。2.共线性检验及修正2.1相关系数矩阵从上面可以看出lnx1与lnx2，lnx1与lnx3，lnx2与lnx3都存在很强的相关性，它们之间存在高度的相关性。因此有可能存在共线性问题。说明lnx2是引起多重共线性的解释变量，应该剔除掉。用LNX1、LNX2、LNX3、LNX4分别单独与LNY进行回归拟合，结果如下：变量LNX1LNX2LNX3LNX4T检验P值0000.11R20.970050.991650.996640.11655D.W.0.1550.4980.3660.109按R2的大小排列为：LNX3、LNX2、LNX1、LNX4，但是，LNX4的R2很小，所以剔除X4。最后确定的模型如下：LNY=12.39220428-1.064951931*LNX1+0.3827030036*LNX2+0.8674025931*LNX3这是消除多重共线性以后的结果从上图结果看出：方程通过了F检验，截距项和每个自变量均通过了t检验，且=0.997972，解释变量对被解释变量的解释性很高，模型拟合效果较好。3.序列自相关性检验在eviews的的软件下，得出如图的回归结果：由于D.W值为0.529337，小于显著性水平为5%下，样本容量为21的D.W.分布的像限临界值=1.13。所以，序列存在正自相关，于是，我们再通过LM检验法进行检验,假设存在一阶序列相关，结果为：上表说明，该模型存在1阶自相关。用广义差分法进行修改之后，拟合结果如下：修正后的模型为LNY=-174.078585+14.988947*LNX1+0.312899*LNX2+0.584324*LNX3+0.920583*AR(1)由上表可以说明，该模型存在1阶自相关，并且修正后的模型拟合效果较好。四.经济意义分析确定模型：LNY=-174.078585+14.988947*LNX1+0.312899*LNX2+0.584324*LNX3+0.920583*AR(1)其中，Y代表社会消费品零售总，X1代表年末总人口(万人)，X2代表农村居民家庭人均年总收入，X3代表城镇居民家庭人均年总收入，AR(1)表示随机干扰项的1阶自回归，LNY或LNXi表示对应的变量取自然对数。1.总人口对社会消费品零售总额的影响从模型中可以看出，总人口对社会消费品零售总额对应的回归系数为14.9889，说明每增加以一单位的LNX2，LNY会增加14.9889个单位。这与事实相符，总人口增加，社会消费品零售总额必然也随之增加。从p值上看，相对于其他两个变量影响并不是很显著。2.农村居民家庭人均年总收入对社会消费品零售总额的影响模型表明，农村居民家庭人均年总收入对社会消费品零售总额对应的回归系数为0.3129，且p值=0.0247，说明影响较为显著，农村居民家庭人均年总收入的增加对提高社会消费品零售总额有较显著的影响。因此，这也与我国现阶段的消费政策：进一步加大对农民和困难群众的消费支持相一致。3.城镇居民人均年总收入对社会消费品零售总额的影响从模型中可以看出，城镇居民人均年总收入对社会消费品零售总额同样有拉动作用，回归系数为0.5843。P值=0.