计量经济模型分析
商品房计量经济模型分析
摘要：自20世纪80年我国住房制度改革以来，商品房就成为我国经济市场中最炙手可热的商品，由于我国人口仍在逐年上升，商品房的需求也总是呈现不断攀升的趋势，针对商品房价格的上升，以计量经济学为工具，建立了一个商品房价格的单方程计量经济模型并对其有效性做了全面的检验。
关键词：商品房价格；影响因素；计量经济模型
—．引言
随着我国宏观政策对房地产的影响，改革开放以来政府通过提供各种优惠政策刺激房地产业发展的背景下，许多城市通过发展房地产业支持经济的发展，自此商品房快速发展并成促进我国经济房展的支柱产业。
伴随着商品房的涌现，商品房价格成为人们广大居民关注的一个热点。影响房地产价格波动的因素大致可分为内生因素和外生因素，内生因素包括地价、建筑成本和经济发展带来的社会需求等，外生因素包括利率、区位因素、经济政策等。外生因素一般是通过内生因素的传导来实现对房地产价格波动的影响。
二．商品房价格的计量经济学模型
1 模型的设计与参数估计
（1）模型的设计
城镇居民人均可支配收入与商品房竣工面积是影响商品房需求和供给的两个最重要的因素。本模型是把城镇居民人均可支配收入和商品房竣工面积作为解释变量来解释商品房平均价格，并采用线形回归方法进行分析。
把城镇居民人均可支配收入作为变量X1、商品房竣工面积作为变量X2、商品房平均价格作为被解释Y，建立起商品房平均价格的单方程计量经济学模型：
Y = c + b 1 X 1 i + b 2 X 2 i + u i
其中c，b1、b2 为待估计参数，i =1，2，3...n，ui 为随机误差项，它包含了除城镇居民人均可支配收入和商品房竣工面积以外的因素对商品房平均价格的影响。
表1 给出了自1998 年以来的城镇居民人均可支配收入、商品房竣工面积和商品房平均价格。
表1 1998～2007 年城镇居民人均可支配收入、商品房竣工面积和商品房平均价格
通过EViews 软件，得到输出的结果表1 所示。
表1 城镇居民人均可支配收入、商品房竣工面积和商品房平均价格的关系回归分析结果
由结果可得商品房平均价格的单方程计量经济学模型为：
Y = 563.661+ 0.339X1 ? 233.938X 2
T 统计量：(6.551636) (8.689326) (-3.081017)
可决系数R2：0.992112
修正的可决系数R2：0.989858
F 统计量：440.2052
D.W：1.682742
（2）回归分析
回归结果表明，在1998—2007 年间，Y 变化的99.21%可由其他两个变量解释。在5%的显著水平下，自由度的统计量的临界值为t0.025（7）=1.68，因此所有的变量参数都显著的不为零。从X1 前的参数看，在所选的时间段里，商品房平均价格指数关于城镇居民人均可支配收入的弹性小于1，说明这段期间，随着城镇居民人均可支配输入的增加，对商品房平均价格的增加影响不大；X2 前的参数为负且绝对值较大，表明商品房竣工面积的增加会引起商品房平均
价格的大幅下降。显然后者的力量超过了前者。
由于X2 前的t 值较小，可以得出商品房竣工面积对商品房的平均价格影响的显著性较小，这是由于经营者和消费者所处地位不同，双方市场权利不对等、市场信息不对称，导致消费者在知情权、选择权、价格上的谈判权上处于弱势地位。而开发商则利用掌握市场行情、竞争趋势、成本信息等优势地位，形成炒房的短期套利投机行为。炒房者囤积房屋，造成住房紧缺的假象，并同开发商一起四处宣传房价必涨、供给紧张等信息，造成房价居高不下。
2.模型的检验
（1）经济意义检验
从经济意义上看，城镇居民人均可支配收入每增加一元钱，商品房平均价格就增加0.339元；商品房竣工面积每增加一亿平方米，商品房平均价格就减少233.938 元，这在经济意义上是合理的。
（2）统计检验
从回归估计结果上看，模型拟合较好。可决系数R2=0.9921，表明模型在整体上拟合得非常好。
从序列自相关看，D.W=1.6827，在2 附近，表明简单的回归分析不存在残差序列自相关现象。
从方程显著性检验上看，F 统计量为440.2052，远大于临界值9.55(5%的显著水平)，方程显著性检验通过。
三．启示意见
1 减少投资活动的盲目性
由b2=-233.9383 可知商品房的竣工面积的扩大会大幅降低平均价格，且根据一般的经济规律，一个行业的投资回报率高，那么会导致大量投资的不断涌入，进而导致该行业供大于求、投资回报率下降。所以，很少有哪个行业的投资回报率能长久地保持一个相对很高的水平，商品房市场也是如此。
1998 年以来，商品房价格上涨较快，在房价上涨预期的驱动下房地产开发投资增长迅猛，1998 年到2007 年，房地产开发投资的年增长幅度均较高，如此高增幅的增长持续下去必将出现商品房供大于求、商品房平均价格下跌的局面。因此，商品房市场的投资者在商品房价格上涨的行情中，必须要有一个理性的心态，避免非理性行为，减少投资活动的盲目性。
2 以周期波动的眼光看待商品房市场的发展
商品房市场的投资者必须要以波动的眼光看待商品房市场的发展，这是因为：
第一，商品房市场确实存在着周期波动。中国房地产及住宅研究会副会长兼秘书长张元端在《房地产业周期波动又探一中国房地产业步入新的周期》一文中利用“商品房销售额增长率”这一指标分析中国房地产业发展周期波动时指出：“中国房地产业波动周期大约是4 到6 年，进入上世纪九十年代以来，房地产
业周期波动的波峰出现在1993 年、1998 年、2003年”，本文利用房价涨落这一指标也从另一个方面基本印证了上述观点。所以商品房价格不会要么一直涨、要么一直跌，也不会要么一直快速涨、要么一直低速徘徊。
第二，商品房平均价格周期波动的幅度还可能较大。在商品房市场的周期波动中，尽管城镇居民人均可支配收入的增幅可能保持不变，但商品房竣工面积的增幅在不同年份是有差别的，因此商品房的平均价格就可能会有比较大的波动幅度。
所以，商品房市场的投资者必须要以波动的眼光看待商品房市场的发展，并以此来指导自己的投资活动，这样才能有效避免非理性行为，减少投资活动的盲目性。
3 关注国家在房地产方面的相关政策
既然投资者要以波动的眼光看待商品房市场的发展，那么如何把握商品房市场的周期波动呢?如何确定当前的商品房市场在这个波动中所处的位置（波峰还是波谷）呢？这个问题对于一般的投资者来说，可以通过关注国家在房地产方面的相关政策来找到答案。我们看到，城市化进程的加快、土地资源的有限性和楼市供不应求的表面现象在根本上支撑着高高的房价，但是非理性、放纵、失灵的房地产市场价格形成机制也是房价升高的重要原因。政府看到了这一点，并且采取了一系列必要的调控措施，在去年连续实施了各种调控手段：为控制投机性贷款防范金融风险，从3月份到9月份半年的时间内连续5次加息，房贷基准利率提高近1个百分点，增长率达到6.29%；4次提高银行存款准备金率，并且针对“二套房”贷款从提高首付比例和房贷利率两方面发布新政；为提高广大低收入者的住房水平，8月7日国务院发布了《关于解决城市低收入家庭住房困难的若干意见》，进一步明确了经济适用房和廉租房的实施制度、政策，加大了经济适用房和廉租房的建筑面积和供应比例；12月份，国务院派出由“房地产调控部际联系会议”的成员部门组成的督察组，奔赴全国十多个城市，检查各地区落实房地产既有调控政策的情况，重点检查了房价与供应结构调整情况。
随着这诸多经济政策调控措施的贯彻落实到位，各级党委、政府的高度重视，房地产市场供求格局的变化，高昂的房市价格趋于回落应该说在情理之中、预料之内，是必然趋势。
四．结论
通过本文的论述，我们可以看到目前影响商品房市场的因素主要有城镇人均可支配收入和商品房竣工面积，其中城镇人均可支配收入具有较大的影响力。除此之外，虽然还存在较多的不合理因素，但是仍然是蕴含着巨大潜力的市场。我们有充分理由相信，随着中国经济的持续、稳定发展，经济体制改革逐步深化，市场体系不断完善，宏观调控得到加强和改善，中国房地产业的发展前景是十分广阔的。
经济学院金融0804
陈彩琴
0811201094
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
建立计量经济学模型的步骤和要点1
阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 建立计量经济学模型的步骤和要点 一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。 生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1、确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。 法拉兹·日·阿卜——学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。． 阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。
计量经济学模型分析论文
计量经济学模型分析论文 工商101
我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。
引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。
计量经济模型选择分析报告
关于计量经济模型选择问题的初探 An Tentative Inquiry Into The Selection Of The Econometrical Models 经济学院数理经济研究所 2004级数量经济学专业硕士研究生鹏 摘要：本文试图介绍计量经济学一些常用模型的函数形式，并且以计量软件SPSS作为分析工具，以拟合优度作为评判标准，来讨论最优的经济计量模型的选择问题。 关键字：计量经济模型，SPSS，拟合优度 在研究经济变量之间的关系时，特别是初学者，通常首先想到的是选取线性回归模型。这种做法虽然能把问题简单化，使之易于处理，甚至有时候能产生比较好的效果。但总的来说，由于经济现象是纷繁复杂的，在很多情况下这么做，并不能比较准确地对客观经济的运行态势进行模拟。在实际运用中，如果不问青红皂白地把所有计量模型的设定问题，都采用线性的形式，显然是行不通的。比如把经济变量之间的非线性关系，直接用线性回归的方式去处理，这样得到的回归方程是无效的。用它来进行经济分析、政策评价和经济预测，则没有丝毫价值，甚至带来负面影响。为此我们必须根据实际问题进行具体分析，依据直觉和经验，建立与实际样本数据拟合较好的函数，再运用我们所学的知识进行参数估计和检验，使我们的成果与现实尽可能的接近。 本文试就对如何通过经济理论和经验，并借助计量软件进行模型的选择给
予一般的说明。 一、计量经济学模型的主要几种函数形式。 （1）线性模型（Linear ）。它的一般形式是： 12y x ββ=+ （1） 线性函数我们大家已经耳熟能详。这里我们不作过多介绍。 （2）抛物线模型（Quadratic ）。抛物线模型的一般形式为： 212y x x βββ=++ （2） 判断某种现象是否适合应用抛物线，可以利用“差分法”。其步骤为：首先将样本观察值按x 的大小顺序排列，然后按以下两式计算x 和y 的一阶差分t x ?、t y ?以及y 的二阶差分2t y ?。（其中1t t t x x x -?=-； 1t t t y y y -?=-；21t t t y y y -?=?-?）当t x ?接近于一常数，而△2t y ?的绝对值接近于常数时，Y 与X 之间的关系可以 用抛物线模型近似加以反映。 （3）对数函数模型（Logrithmic ）。对数函数是指数函数的反函数，其方程形式为： 01ln y x ββ=+ （3） 对数函数的特点是随着X 的增大，X 的单 位变动对因变量Y 的影响效果不断递减。 （4）立方模型（Cubic ）。其一般形式为： 230123y x x x ββββ=+++ （4） 其扩展形式是多项式模型。当所涉及的自变量只有一个时，所采用的多项式方程称为一元多项式，其一般形式为： 2012p p y x x x ββββ=+++??????+ 多项式模型在非线性回归分析中占有重要的地位。因为根据数学上级数展开的原理，任何曲线、曲面、超曲面的问题，在一定的围都能够用多项式任意
计量经济学 案例分析
第二章 案例分析 研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义. 一． 模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系 图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图 由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型： Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y
二．估计参数 假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下： 表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得， β1=11.9580，β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为： ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31
计量经济模型
关于我国影响税收增长因素的实证分析【摘要】：税收是我国财政收入的重要组成部分，对维持社会稳定和促进经济增长有很大的作用。影响税收收入的因素来自于很多方面，从国内生产总值，财政支出和物价这三个方面进行研究，得出税收与三者的关系，为现行政策提供参考。 【关键词】：国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量模型检验 一、问题的提出 改革开放以来，中国经济高速增长，1978-2008年的31年间，国内生产总值从3645.2亿元增长到314045亿元，一跃成为世界第二大经济体。随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况也发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2008年已增长到54223.79亿元，31年间平均每年增长16.76%。税收作为财政收入的重要组成部分，在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。而且从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而它在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具非常重要的作用。 二、模型设定 （一）为了具体分析各要素对提高我国税收收入的影响大小，选择能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”为被解释变量（用Y表示），选择能影响税收收入的“国内生产总值（用X1表示）”、“财政支出(用X2表示)”和“商品零售价格指数（用X3表示）”为解释变量。 计量经济学模型的设定 lnY= β0+ β1 lnX1+ β2 lnX2 + β3 X3 + u i （二）确定参数估计值X围 由经济常识知，因为国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）的增加均会带动税收收入的增加，所以国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）与税收收入应为正相关的关系，所以可估计0＜β1＜1 ,0＜β2＜1, 0＜β3＜1。 表1为由《中国统计年鉴》得到的1990-2009年的有关数据。 表1 税收收入模型的时间序列表
计量经济学分析模型
计量经济学分析模型
摘要 改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews
目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)
财政收入计量经济学模型分析
我国财政收入的计量经济学模型分析
一、经济理论背景 近几年来，中国经济保持了快速发展势头。财政是同国家的产生和存在相联系。国家为了维持自身的存在和发挥职能，必须消耗一定的社会产品。但是，国家本身通常不直接从事生产活动，因而必须凭借自身拥有的政治权力，强制性地征收一部分社会产品，以满足各方面支出的需要。这种国家的收入和支出就是财政，它是国家凭借政治权力而进行的社会产品的分配。从这一概念的内容可以看出，财政是一种分配关系，是一种以国家为主体、在社会范围内集中性的分配关系。这就是财政的本质。我们选取了全国1978-2001年的财政收入，通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响财政收入的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终使财政收入成为促进中国经济发展的基石。 二、有关财政收入及其影响因素的理论 我们主要从以下几个方面分析我国财政收入的影响因素： ①税收 税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。 ②国民生产总值gross national product（GNP） GNP是指一个国家（地区）所有常住机构单位在一定时期内（年或季）收入初次分配的最终成果。 ③其他收入 包括基本建设贷款归还收入、基本建设收入、捐赠收入等。例如企业、个人的捐款，国际组织和别国政府的援助等。 ④从业人数 非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。非农就业人数主要是反映制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。 ⑤进出口额 是指一个国家（地区）与另一个国家（地区）之间的商品和劳务的交换。这种贸易由进口和出口两个部分组成。 我们猜想财政收入的增加或减少与以上五个因素有关。 三、分析影响财政收入的目的和意义 影响财政收的根本性因素济是经发展水平，所以只有大力发展经济，使经济持续稳定地增长，财政收入才能增加。 增加财政收入要处理好国家、企业、个人的关系。财政收入的增加是财政支出的前提，也是在市场经济条件下发挥国家宏观调控作用的基础。虽然从长远来看，国家实力的增强必然会给每个企业的发展和人民生活水平的提高带来机会，但是，它毕竟与企业和人民的希望不完全相等。所以，必须把握财政收入增长的度。如果国家财政收入过多，就是财政资金分配不当的一种表现。它的结果是会直接减少企业和个人的收入，这对企业生产规模的扩大和个人购买力的增加产生不利影响，最终会阻碍经济的发展，背离财政收入增加的初衷，反而导致财政收入增加困难。如果国家财政收入过少，其直接后果则是减少财政在经济建设方面
第六章联立方程计量经济学模型案例
第六章 联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据 单位：亿元 （1） 用狭义的工具变量法估计消费方程 选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下：
结果如下： 所以，得到结构参数的工具变量法估计量为： 012???582.27610.2748560.432124α αα===，， （2） 用间接最小二乘法估计消费方程 消费方程中包含的内生变量的简化式方程为： 1011112120211222t t t t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为：
11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计，结果如下： 所以参数估计量为： 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以，得到间接最小二乘估计值为： 12122??0.274856?π α π ==
211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= （3）用两阶段最小二乘法估计消费方程 第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程，得到 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ，直接用OLS 估计消费方程，过程如下：
计量经济学经济模型分析
我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详 一、建立回归模型并进行参数估计 导入数据后得到下表：
表2 由表2可知，模型估计的结果为： 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表：
表3 由表3可知，35292.11n 2 =R ，由怀特检验，在α=0.05的情况下，查可 知92.16905 .02 =）（χ >35292.11n 2=R ，表明模型不存在异方差性。 三、序列相关性的检验 由表2中结果可知D.W.=0.9217，D.W.检验结果表明，在5%的显著性水平下，n=20，k=2，查表得20.1d =L ，41.1d =U ，由于0 上海市当年累计合同金额和实际投资的分析 外商投资统计的基本任务是：及时、准确、全面地反映上海吸收外商投资情况，对国家批准的外商投资协议、合同和实际执行情况，以及由此产生的经济效益和已设立外商投资企业运营等方面的情况，进行系统的统计调查、统计分析，实行统计监督。为政府部门经济管理和宏观决策提供统计信息、统计咨询，并为对外交流提供服务。外商投资统计具体实施工作采取分级负责；各级外资主管部门组织、协调、管理本级职责范围内的外资统计工作。各市级集团公司负责集团公司投资的中外合资、中外合作和股份制外商投资企业；各区县外资统计主管部门负责本行政区内外商独资企业、无主管部门的外商投资企业；闵行、虹桥、漕河泾三个经济技术开发区相关开发公司，临港、洋山、化工区管委会负责相关区域内无主管部门的外商投资企业；中央企业和暂未落实中方上级主管部门的，由上海市商务委员会直接负责 一、收集数据 对数据进行整理描述 二、建立模型 建立如下一元回归模型： μββ++=x 10y （本模型中x 表示当年累计合同 金额，Y 表示实际投资） 三、模型检验 （一）、卡方检验 （二）、回归分析 （三）、T检验 通过T型检验 T=7.363，自由度df=19,sig.=0.000并且sig.(双 侧)=0.000。由于sig.比α=0.05小得多，故认为上海市当年累计合同金额和实际投资有关。 对数据进行回归分析的计算结果，利用0β和1β的估计值，可建立如下上海市实际投资函数： 四、认识 从回归估计的结果看，模型较好。可以看出上海市当年累计合同 金额和实际投资有关，并且两者的相关性较强。可以看出企业按合同（章程）规定的外商以现汇、实物、外商所得股利的再投资以及工业产权、专有技术、土地使用权、无形资产计价等的全部实缴资本额。包括经有关部门批准，外商用于扩大再生产、发展企业规模或补充基本建设资金不足而投入的追加资本及外商所得股利的再投资。其中，外商增资额予以单独列出。外商实际投资额有增减变动的，必须以会计师事务所出具的验资报告及相关附件作为统计依据，实缴资本额一律折成美元计算。投资方如来自两个以上不同的国家（地区），请一一列明（下同）。企业按合同（章程）规定的中方以现金、 实物以及工业产权、专有技术、 土地使用权等无形资产计价的全部实缴资本额。包括经有关部门批准，中方用于扩大再生产、 发展企业规模或补充基本建设资金不足而投入的追加资本及中方所得股利的再投资。其中，中方增资额及由中方利润转入的增资部分，予以单独列出。 X +=998.0054.2-Y ? #学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。 第八章案例分析 改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存 款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中 国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表 居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。 表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。 单位：亿元 2004 鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。 为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城 乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示: 图8.5 从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量 （YY ）,并作时序图（见图 8.6） 从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图 看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。 为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后 其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前 对上式进行回归后，有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot ， RtKXD Tconr GF* 思考题答案 第一章绪论 思考题 怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用 答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。 理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么 答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。 应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。 怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系 答：1、计量经济学与经济学的关系。联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。 2、计量经济学与经济统计学的关系。联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同 答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素你能举一个例子吗 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如研究消费函数的计量经济模型：u + = α βX Y+ 其中，Y为居民消费支出，X为居民家庭收入，二者是经济变量；α和β为参数；u是随机误差项。 假如你是中央银行货币政策的研究者，需要你对增加货币供应量促进经济增长提 计量经济学数据分析 学院：管理与经济学院 专业：技术经济及管理 姓名：葛文 学号：20808172 分析中国经济发展对中国股票市场的影响 本文通过分析2000年到2007年各月股票市场流通市值（value），成交金额(turnover)，GDP现价和居民储蓄(saving)的相关数据，试图分析我国经济发展对股票市场的影响。数据来源为CCFR数据库和证监会网站。具体分析如下： 一、绘制四个数据变量的线性图，查看2000年到2007年他们各自的走势。 二、采用最小二乘法（ＯＬＳ）进行分析 回归表达式：gdp=10433.48+0.191218*turnover 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.195641，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000013<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 回归表达式：gdp=8470.567+0.196853*value 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.154730，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000125<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 三、格兰杰因果检验 （1）检验GDP同流通市值之间的格兰杰因果关系 滞后期为10，P(F>1.08348)=0.38941，P(F>2.67705)=0.00904，所以原假设“TURNOVER不是GDP变化的原因”被接受，但原假设“GDP不是TURNOVER 变化的原因”被拒绝。 （2）检验GDP同成交金额之间的格兰杰因果关系 滞后期为10，P(F>0.63514)=0.77782，P(F>3.30636)=0.00185，所以原假设“VALUE不是GDP变化的原因”被接受，但原假设“GDP不是VALUE变化的原因”被拒绝。 四、时间序列模型估计 （1）时间序列图 （2）流通市值的相关图和偏相关图 由图可知，流通市值的是平稳序列。 （3）成交金额的相关图和偏相关图 由图可知，成交金额是平稳序列。 （4）GDP与居民储蓄散点图 五、居民储蓄的单位根ADF检验（一阶差分） ADF=-7.449984，为负且绝对值很大，则拒绝单位根假设而表明序列是平稳的。 六、VAR模型分析与协整检验 （1）GDP与流通市值的VAR模型 （2）GDP与成交金额的VAR模型 （3）DGP与成交金额的协整性检验 以检验水平0.05判断，迹统计量检验有12.66143<15.49471， ∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析 依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均 消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5： 表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯 收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线 性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中 的 62.39 元用于消费。 我国人口数量的相关分析 一，寻找相关数据 二，进行模型的建立 打开Eviews，建立一个新的Workfile。数据类型为时间序列，1979~2012年。 输入被解释变量y与5个解释变量（如图所示） 将数据导入group中 分别观察y与x1,x2,x3,x4,x5的散点图，Y与x1的散点图： Y与x2的散点图： Y与x4的散点图： 观察上述散点图发现y与x1，x2，x3，x4，x5为非线性关系，因此对其进行非线性模型的线性化处理。 三，对模型进行参数估计 首先对模型进行线性化处理 对其进行模型回归，输入ls y c z1 z2 z3 z4 z5 得到如下图所示回归结果 回归结果为 i Y ^ =-123441.8-3988.052Z 1 +5043.003Z 2 +6105.032Z 3 -11.015X 4 +20443.4Z 5 i Y ^ =-123441.8-3988.05log(X 1 )+5043.0log(X 2 )+6105.03log(X 3 )-11.015X 4 +20443.4 log(X 5 ) t =(-5.5428) (-2.2016) (0.7198) (7.8404) (-5.3888) (6.2395) R 2 =0.997258 2— R =0.996769 F=2037.054 DW=0.981736 (1)经济意义检验 β1=-3988.052，说明出生率每增加单1%，我国总人口减少3988.052单位； β2=5043.003，说明死亡率每增加单1%，我国总人口增加5043.003单位； β3=6105.032，说明人均可支配收入每增加1个单位，我国总人口增加6105.032单位； β1=-11.015，说明受高等教育人数每增加1个单位，我国总人口减少11.015单位； β1=20443.4，说明医疗机构数每增加1个单位，我国总人口增加20443.4单位； (2)统计检验 ○ 1拟合优度检验 可决系数R 2 =0.997258，修正后的可决系数2 — R =0.996769，表明拟合结果相当好。 ○ 2T-检验 由表可知各参数的t 统计量为 β1为t 1=-2.2016 β2为t 2=0.7198 β3为t 3=7.8404 研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系 班级：08投资姓名：陈婷婷学号：802025105 一、研究的目的 本案例分析根据1980年～2009 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。 二、模型设定 表1 1980—2009年城镇人均可支配收入和人均消费性支出 为分析1980—2009年城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)的关系，作下图所示的散点图。 图1 城镇人均可支配收入和人均消费性支出的散点图 从散点图可以看出城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)大体呈现为线性关系，为分析中国城镇人均消费性支出随城镇人均可支配收入变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型： Y=β+βX+u i12i 三、估计参数 Eviews的回归结果如下表所示： 表2 回归结果 ① 参数估计和检验的结果写为： ^ 184.59590.780645i i Y X =+ （41.10880）（0.004281） t =(4.490423) (182.3403) 2R =0.999159 2R （修正值）=0.999129 F =33247.99 n=30 ② 回归系数的区间估计[α=5% 2 t α(n-2)=2.048 ] ^^ 22222 2 2 ????[()()]1P t SE t SE ααβββββα-≤≤+=- =P （0.780645—2.048*0.004281 2β≤≤0.780645+2.048*0.004281） =P （0.7719 2β≤≤0.7894） =95% 剩余项（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）的图形如下： 图2 剩余项、实际项、拟合值的图形 四、模型检验 1、 经济意义检验 所估计的参数β1= 184.5959，β2=0.780645，说明城镇人均可支配收入每增加一元，可导致人均消费性支出提高0.780645元。计量经济学的模型分析
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