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我国城镇居民消费水平的计量经济模型分析(2)

时间:2014-12-15 09:11 来源:www.fabiaoba.com 作者:李洋 点击:

  数据来源

  本文获取1978-2009年各指标的数据,如表1所示。

  模型的估计与调整

  (一)城镇居民消费水平对各影响因素的回归分析

  根据本文建立的模型:

  InYt=β1+β2InX2t+β3InX3t+β4InX4t+β5InX5t+β6InX6t+β7InX7t+ut

  用EViews的最小二乘法进行回归估计,得到回归方程:

  (二)模型检验

  经济意义的检验。模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,城镇家庭实际人均可支配收入每增长1%,城镇居民消费水平就会增长0.376138%;在假定其他变量不变的情况下,城市居民消费价格指数每增长1%,城镇居民消费水平就会增长0.014395%;在假定其他变量不变的情况下,论文格式实际人均国内生产总值可支配收入每增长1%,城镇居民消费水平就会增长0.292557%;在假定其他变量不变的情况下,城乡居民储蓄存款年增加额每增长1%,城镇居民消费水平就会减少0.019675%;在假定其他变量不变的情况下,城市登记失业率每增长1%,城镇居民消费水平就会减少0.022774%;在假定其他变量不变的情况下,城镇固定资产投资额每增长1%,城镇居民消费水平就会增长0.118284%。解释变量系数的符号与预期相同,这与理论分析和经验判断相一致。

  统计推断检验。拟合优度:从回归结果看R2=0.998564   R2=0.998219,说明模型对样本的拟合很好。

  t检验。给定α=0.05,查t分布表,在自由度为25时得临界值2.060。其中,InX3、InX4、InX5、InX6系数t统计量的绝对值小于临界值,说明“城市居民消费价格指数X3”、“实际人均国内生产总值X4”、“城乡居民储蓄存款年增加额X5”、“城市登记失业率X6”对城镇居民消费水平没有显著影响。InX2、InX7系数t统计量的绝对值大于临界值,说明“城镇家庭实际人均可支配收入X2”、“城镇固定资产投资额X7”对城镇居民消费水平有显著影响。

  F检验。给定α=0.05,在F分布表中的自由度为6和25的临界值约为3.05,由表中得到F=2896.829大于临界值,说明回归方程显著,即“城镇家庭实际人均可支配收入X2”、“城市居民消费价格指数X3”、“实际人均国内生产总值X4”、“城乡居民储蓄存款年增加额X5”、“城市登记失业率X6”、“城镇固定资产投资额X7”联合起来对城镇居民消费水平有显著影响。

  计量经济学检验。多重共线性检验。由回归结果看出,该模型可决系数很高,F检验显著,但是当α=0.05时,X5、X6系数的t检验不显著,这表明可能存在多重共线性。计算各解释变量的相关系数,得到相关系数矩阵。由相关系数矩阵可以看出,部分解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在多重共线性。采用逐步回归的办法,分别做lnYt对lnX2t、lnX3t、lnX4t、lnX5t、lnX6t、lnX7t的一元回归,回归结果表明lnX3t、lnX5t、lnX6t引起多重共线性,应予剔除。最后修正多重共线性影响的回归结果为:

  异方差检验。Goldfield-Quanadt检验。分别按照解释变量lnX2t、InX4t、lnX7t的递增型排序,构造样本容量n=12的子样本区间,用OLS法得到结果后,定义样本区间为21-32,用OLS法得到结果,根据结果计算F统计值,分别为1.185597、1.758101和1.778105,在α=0.05下,各F统计值均小于临界值F0.05(8,8)=3.44,所以不拒绝原假设,表明模型不存在异方差。

  White检验。用EViews作White检验,辅助回归模型中有交叉项,得到检验结果。由White检验知,在α=0.05下,查χ2分布表,得到临界值χ20.05(6)=12.5916,比较计算的χ2统计量与临界值,因为nR2=5.748802小于χ20.05(6)=12.5916,表明模型不存在异方差。

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