《微观经济学》实验报告模板3.docx

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《微观经济学》实验报告模板3

《微观经济学》实验报告

实验时间:

2013.12.4  系别:

经济与金融学院  专业班级:

经济24  

学  号:

2121802110  姓名:

  禹锴      成  绩:

      

  

【实验题目】个人收入与物价水平对我国城镇居民恩格尔系数影响的实证分析

【实验目的】1)加深学生对消费理论,尤其是恩格尔定律的认识与理解;

2)分析影响恩格尔系数大小的影响因素。

 

【理论基础】

1.恩格尔定律的公式:

食物支出对总支出的比率(R1)=食物支出变动百分比÷总支出变动百分比x100%

食物支出对收入的比率(R2)=食物支出变动百分比÷收入变动百分比x100%

2.恩格尔系数

恩格尔系数=食品消费支出÷总消费支出

3.恩格尔系数的影响因素

根据消费理论中斯勒茨基方程的收入效应和替代效应,收入和物价变动是影响恩格尔系数最重要的原因。

据此建立一个局部调整模型。

局部调整假设认为,被解释变量的实际变化仅仅是预期变化的一部分,即

将上述两式合并转化形式,得到

注:

本期食品零售价格指数(FPI)、本期消费价格指数(CPI)、本期收入(Y)、上期的EC

 

【实验要求】要求学生掌握生产、成本和市场结构理论的相关知识,学习和了解相关的计量分析方法和软件。

 

【实验方案与进度】本实验选取的样本区间为1978~2005年的年度数据,数据来源于课堂ppt以及中国国家统计局官方网站的公开统计资料,建立了我国农村居民的本期食品零售价格指数(FPI)、本期消费价格指数(CPI)、本期收入(Y)、上期的恩格尔系数EC四个相关数据,并且根据分析需要对数据进行了必要的数学处理。

最后利用Eviews软件进行计量经济学分析。

 

【实验过程与步骤】

1)设计回归模型

根据理论分析,恩格尔系数作为被解释变量,以EC表示;它与解释变量本期食品零售价格指数(FPI)、本期消费价格指数(CPI)、本期收入(Y)、上期的EC存在以下关系(为缩小变量间的数量级差距,以及使模型更符合斯勒茨基方程的特征,取变量的自然对数形式)

2)利用EViews软件进行回归分析,得到回归方程:

3)修正多重共线性

4)异方差检验

多元线性回归模型要求满足随机扰动项μt同方差的基本假设,如存在异方差现象,就可能出现严重的偏差。

   利用White检验法,进行异方差检验,由以上结果,按路径view/residualtests/whiteheteroskedasticity(nocrossterms)进入White检验

5)平稳性检验与协整分析

通过对原回归结果中的残差项进行平稳性检验,如残差项是平稳的,则消除了“伪回归”的可能,原回归结果反映了各变量间的长期均衡关系。

 

【实验结果】

1.得到回归方程

2)修正多重共线性

•从回归估计结果来看,R2=0.946957,R2=0.937312,两者都很高,说明模型对样本的拟合很好;F=98.18880检验值很大,说明回归方程显著,即各解释变量联合起来确实对被解释变量“本期恩格尔系数的对数”有显著影响;但在给定显著性水平α=0.05,变量LNCPI系数的t统计量分别为-1.920253,相应的p值分别为0.0679,说明LNCPI对被解释变量影响不显著。

综上所述,模型很可能存在严重的多重共线性。

去掉lncpi后,回归结果基本上消除了多重共线性。

3)异方差检验

由White检验知,在α=0.05时,查x2分布表,得临界值=12.5916。

因为=6.427486<=12.5916,所以不能拒绝原假设,表明模型不存在异方差。

4)平稳性检验与协整分析

经过依次对模型中各变量进行平稳性检验,结果为各变量原序列都是非平稳的,但经过一阶差分后均变为平稳序列,即各变量都是一阶单整的。

这为下面的协整分析提供了条件.

Lnec

 

Lny

Lncpi

Lnfpi

 

协整分析是通过对原回归结果中的残差项进行平稳性检验,如残差项是平稳的,则消除了“伪回归”的可能,原回归结果反映了各变量间的长期均衡关系

【结果分析】经过以上一系列检验和调整,最终得到的模型估计结果为:

Lnec=1.173834+0.141741lnfpi+0.697433lnec(-1)-0.111944lny

•,首先,本期恩格尔系数的对数会受到上一期恩格尔系数对数的影响,影响系数为0.697433,证明了农村居民的消费存在一定程度的刚性,我们可以将其理解为消费习惯和消费结构在短期内难以改变;

•其次,从长期看来,恩格尔定律在我国也是适用的,随着收入的增加,恩格尔系数呈下降趋势。

•最后,LNFPI的系数为正,说明食品价格上涨会使城乡居民的恩格尔系数增大。

 

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