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计量经济学大作业

计量经济学大作业

计量经济学实验报告

姓名:

沈娴婷学号:

1043117班级:

10金融1班

影响城镇居民人均可支配收入的因素分析

一、研究的问题

近年来,随着经济的快速发展,人均国内生产总值在不断地提高。

城镇居民家庭人均可支配收入在近几十年里也逐步提升,有了些许改变。

为了研究影响城镇居民人均可支配收入的原因,和各种原因影响因素的程度关系,分析居民可支配收入增长,预测未来的城镇居民的可支配收入,需要建立计量经济模型。

二、对问题的经济理论分析,所涉及的经济变量

1经济理论分析

A)商品零售价格指数:

零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入,影响居民购买力和市场供需平衡,影响消费与积累的比例。

因此,计算零售价格指数,可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。

B.)人均国内生产总值:

人均国内生产总值,作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标。

C)城镇平均人均工资:

平均工资与城镇居民家庭人均可支配收入的工资是有差别的,但具有正相关性。

平均人均工资增加,家庭人均可支配收入也增加。

反之亦然。

三、理论模型的建立

建立如下三元回归模型:

Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+U

四相关变量的数据收集及来源说明

年份

Y:

城镇居民家庭人均可支配收入(元)

X1:

商品零售价格指数

X2:

人均国内生产总值(元)

X3:

城镇平均人均工资(元)

1991

1700.6

93.6

2854.02

2340

1992

2026.6

97.3

2933.14

2711

1993

2577.4

95.4

3592.23

3371

1994

3496.2

110.4

4817.12

4538

1995

4283

114.8

5855.72

5500

1996

4838.9

106.1

6517..88

6210

1997

5160.3

100.8

6820.18

6470

1998

5425.1

97.4

7931.03

7479

1999

5854.02

97

8721.5

8346

2000

6280

98.5

9952.67

9371

2001

6859.6

99.2

15378.7

10870

2002

7702.8

98.7

16727.05

12422

2003

8472.2

99.9

18316.97

14040

2004

9421.6

102.8

19239.57

16024

2005

10493

100.8

23596.35

18364

2006

11759.5

101

23668.72

21001

2007

13785.8

103.8

28471.46

24932

2008

15780.76

105.9

31541.71

29229

2009

17174.65

98.8

36438.53

32736

2010

19109.44

103.1

42859.04

37147

2011

21809.78

104.9

46383.23

41799

数据来源:

中国国家统计局网站

五数据的输入及运行过程

 

2模型的运行:

1)散点图

 

如图得:

由X1,X2,X3与Y的散点图可以看出,Y与X2,X3都呈现正的线性相关,与X1不明显。

值得注意的是,X2和X3的变化形式和规律也较为相似。

2)通过最小二乘法建立线性模型

 

Y=-15463.22+238.8221X1

(-0.、586728)(0.920279)R^2=0.0426

Y=1345.896+0.606887X2

(7.579)(52.50606)R^2=0.9931455

Y=1448.170+0.487772X3

(10.55612)(67.40818)R^2=0.995836

变量

X1

X2

X3

参数估计

238.8221

0.606887

0.487772

T统计量

0.920

52.506

67.408

R^2

0.0426

0.9931455

0.995836

由这3个基本回归方程和经济理论可知,X3城镇平均人均工资是最重要的解释变量,且拟合度最好,所以选择第3个回归方程作为基本回归方程。

引入X3(城镇平均人均工资),作Y对X1,X2的回归方程

Y=-829.0549-22.71633X1+0.485967X3

(-0.482601)(1.329675)(67.28097)R^2=0.9962

由此可见,引入X1,R^2稍有增加,但b1,b2在统计上不显著,因此不该添加X1作为解释变量

Y=-1423.527-0.116755X2+0.394265X3

(10.08055)(0.849513)(3.574038)R^2=0.995996

 

5:

异方差性检验

这里我们采用哥德菲尔德-夸特检验方法,来检验样本的异方差性

由于居民消费水平X3是最重要的解释变量(上面已经认证),我们作X3与Y的散点图

并以X3为天剑对全部序列作升序排列

Y=-208.5627+0.82061x3

(-4.7525)(88.0836)R^2=0.999356

RSSS1=7340.194

定义第二个样本范围

RSS2=189639.4

F=RSS2/RSS1=25.8357大于F0.05(5,5)=5.05,所以存在异方差性

修正

重新定义生成新序列y2=y1/X3W1=1/X3

修正后的回归方程为

Y=660.1686+0.5659X3

6序列相关检验

d=0.2942

假定a=5%的显著水平,按照1个解释变量,样本数n=21,查表得dL=1.22dU=1.42

因为d小于dL

因此可以判定随机项u存在一阶正自相关

采用广义差分法P=1-0.4877/2=0.8529

七:

预测

同理输入W2=X3-0.8529*X3(-1)

消除了一阶正自相关

Y=328.0410+0.469762

八:

相关结论及分析

通过以上分析,我们可以看出城镇居民家庭人均可支配收入主要受人均国内生产总值和城镇平均人均工资的影响,是正相关的。

从分析中不难发现,要提高城镇居民家庭人均可支配收入,直接的途径就是城镇平均人均工资。

因为经济是收入的主要来源,只有提高了人均生产总值,才能从中提高城镇平均人均工资。

值得注意的是,原本以为商品零售价格指数变化,会对人均可支配收入具有一定的关联度,但是分析来看对城镇居民可支配收入的作用不大。

这主要是因为在城镇消费,商品零售价格指数变化作用<在农村居民的可支配收入。

当然,还有其他因素影响着城镇居民家庭人均可支配收入,如公共设施,医疗养老保障的健全等,如果这些设施健全的话,会减少居民的储蓄水平和对未来价格通货膨胀的预期,城镇居民的可支配收入会增加。

工资高而伴随着物价也高的情形,让多数居民缺乏安全感。

有趣的是,从全球经济来看,认为中国的城镇居民的收入是偏低的。

但在我国的奢侈品消费方面,中国也已傲立全球。

同时,我发现,随着人均GDP的增加,城镇平均人均工资增长的幅度是小于GDP的增速的,这意味着,虽然收到的工资增加,但是人民的生活水平是下降的。

在资料收集和模型制作过程中,还存在一些不足,望张老师给予指导。

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