计量经济学论文
计量经济学课程论文
影响我国居民消费水平的因素
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学号：Array
系
专
二Ｏ一四年十二月
影响我国居民消费水平的因素之实证研究
摘要：
改革开放以来，随着经济的快速发展，人民的生活水平不断提高，居民的消费水平也不断提高。本文以分析我国居民消费水平为目的，选取了国内生产总值GDP 、农村家庭人均纯收入、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民家庭恩格尔系数、城乡居民人民币储蓄存款年底余额作为解释变量，利用1978年至2013年的统计数据，建立居民消费水平的双对数回归模型，运用Eviews 软件，通过对模型进行多重共线性、异方差、自相关等检验和修正，对我国居民消费水平进行了实证分析。
关键词：居民消费水平，影响因素，双对数回归模型
1.引言
消费是人类社会经济生活中的重要行为和过程，任何社会都离不开消费。在我国，随着社会主义市场经济体制的确立，消费在全民经济生活中的作用更显重要。可以这样概括的说，消费活动是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求；但另一方面，消费活动又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。国家一系列决策和尚待解决的问题很大程度上是既源于消费，又回归到消费。正因为如此，研究消费水平对于正处于转型期的我国经济有极其重要的经济意义。
2.理论基础
2.1 理论模型
经查相关资料可知，影响居民消费水平的因素有国内生产总值GDP 、农村家庭人均纯收入、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民家庭恩格尔系数、城乡居民人民币储蓄存款年底余额，建立居民消费水平模型如下
i t t t t t t u X X X X X Y ++++++=56453423121ln ln ln ln ln ln ββββββ 其中，Y-居民消费水平
X1-国内生产总值GDP
X2-农村家庭人均纯收入
X3-城镇居民家庭人均可支配收入
X4-农村居民家庭恩格尔系数
X5-城乡居民人民币储蓄存款年底余额
2.2 研究现状
3.模型设定
3.1 数据来源
为了估计模型的参数，本文从中国统计年鉴获取了1978-2013年的数据如表1.1所示。
表 3.1
年份居民消费水
平
（Y）/元
国内生产总
值（X1）/亿
元
农村家庭人
均纯收入
（X2）/元
城镇居民家
庭人均可支
配收入（X3）
/元
农村居民家
庭恩格尔系
数（X4）/%
城乡居民人
民币储蓄存
款年底余额
（X5）/亿元
1978 184.0000 3645.220 133.6000 343.4000 67.70000 210.6000 1979 208.0000 4062.580 160.2000 405.0000 64.00000 281.0000 1980 238.0000 4545.620 191.3000 477.6000 61.80000 395.8000 1981 264.0000 4891.560 223.4000 500.4000 60.70000 523.4000 1982 288.0000 5323.350 270.1000 535.3000 59.90000 675.4000 1983 316.0000 5962.650 309.8000 564.6000 59.40000 892.9000 1984 361.0000 7208.050 355.3000 652.1000 59.20000 1214.700 1985 446.0000 9016.040 397.6000 739.1000 58.90000 1622.600 1986 497.0000 10275.18 423.8000 900.9000 58.80000 2237.800 1987 565.0000 12058.62 462.6000 1002.100 58.60000 3083.400 1988 714.0000 15042.82 544.9000 1180.200 58.10000 3819.100 1989 788.0000 16992.32 601.5000 1373.900 57.80000 5184.500 1990 833.0000 18667.82 686.3000 1510.200 57.60000 7119.600 1991 932.0000 21781.50 708.6000 1700.600 57.60000 9244.900 1992 1116.000 26923.48 784.0000 2026.600 56.40000 11757.30 1993 1393.000 35333.92 921.6000 2577.400 56.30000 15203.50 1994 1833.000 48197.86 1221.000 3496.200 55.80000 21518.80 1995 2355.000 60793.73 1577.700 4283.000 55.10000 29662.30 1996 2789.000 71176.59 1926.100 4838.900 54.80000 38520.80
1997 3002.000 78973.03 2090.100 5160.300 54.00000 46279.80 1998 3159.000 84402.28 2162.000 5425.100 53.40000 53407.47 1999 3346.000 89677.05 2210.300 5854.000 52.60000 59621.83 2000 3632.000 99214.55 2253.400 6280.000 49.10000 64332.38 2001 3887.000 109655.2 2366.400 6859.600 47.70000 73762.43 2002 4144.000 120332.7 2475.600 7702.800 47.20000 86910.65 2003 4475.000 135822.8 2622.200 8472.200 46.30000 103617.7 2004 5032.000 159878.3 2936.400 9421.600 45.60000 119555.4 2005 5596.000 184937.4 3254.900 10493.00 45.50000 141051.0 2006 6299.000 216314.4 3587.000 11759.50 43.70000 161587.3 2007 7310.000 265810.3 4140.400 13785.80 43.10000 172534.2 2008 8430.000 314045.4 4760.600 15780.80 43.00000 217885.4 2009 9283.000 340902.8 5153.200 17174.70 41.10000 260771.7 2010 10522.00 401512.8 5919.000 19109.40 41.00000 303302.5 2011 12570.00 473104.1 6977.300 21809.80 40.40000 343635.9 2012 14110.00 519470.1 7916.600 24564.70 39.30000 399551.0 2013 15632.00 568845.2 8895.900 26955.10 37.70000 447601.6 数据来源：中国统计年鉴
3.2 模型建立
1.先通过EViews软件画出Y、X1、X2、X3、X4、X5的线性图。
图3.1
4,000
8,00012,00016,00020,00024,00028,000
图3.2
36
40444852566064
68X4
图3.3
通过观察它们的线性图可以看出，Y 、X1、X2、X3、X5都是逐年增长的，但增长速率有所变化，而X4大体上呈现出逐年递减的趋势，但减小速率有波动。这就说明变量之间不一定是线性关系。可探索的将模型设定为对数模型：
i t t t t t t u X X X X X Y ++++++=56453423121ln ln ln ln ln ln ββββββ （3.1） 2.参数的估计
首先利用EViews 软件以LNZ=LOG(Z)的生成方式生成LNY 、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5等对数变量的数据。再利用最小二乘法（LOS ）估计模型的参数，得到的回归结
果如（表3.2）所示。
表3.2 回归结果
Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/08/14 Time: 20:58 Sample: 1978 2013 Included observations: 36
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.360282 0.559721 -4.216893 0.0002 LNX1 0.356000 0.092359 3.854523 0.0006 LNX2 0.323331 0.045496 7.106725 0.0000 LNX3 0.332025 0.110581 3.002558 0.0054 LNX4 0.267855 0.098987 2.705965 0.0111 LNX5
-0.002096
0.019415
-0.107977
0.9147
R-squared
0.999761 Mean dependent var 7.502503 Adjusted R-squared 0.999721 S.D. dependent var 1.362779 S.E. of regression 0.022757 Akaike info criterion -4.576846 Sum squared resid 0.015537 Schwarz criterion -4.312926 Log likelihood 88.38323 Hannan-Quinn criter. -4.484731 F-statistic 25095.85 Durbin-Watson stat 1.112372
Prob(F-statistic)
0.000000
根据表3.2中的数据，模型估计的结果为：
54321ln 0021
.00.2679lnX ln 3320.00.3233lnX 0.3560lnX -2.3603ln X X Y i -++++=∧
（0.5597）（0.0924）（0.0455）（0.1106）（0.0989）（0.0194）
=t (-4.2169)(3.8545)(7.1067)(3.0026)(2.7059)(-0.1079)
99976.02
=R 9997.02=-
R F=25095.85 n=36 DW=1.1124 （3.2）
3.3 模型检验及修正
1.经济意义检验
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当国内生产总值GDP 每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.3560%；在假定其他变量不变的情况下，当农村家庭人均纯收入每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.3233%；在假定其他变量
不变的情况下，当城镇居民家庭人均可支配收入每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.3320%；在假定其他变量不变的情况下，当农村居民家庭恩格尔系数每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.2679%；在假定其他变量不变的情况，当城乡居民人民币储蓄存款年底余额每增长1%，平均说来居民消费水平会减少0.0021%。显然这与理论分析与经验判断有一定的出入，所以要对模型做进一步的该进。 2. 回归方程和回归参数的检验
1）拟合优度：由表 3.2中的数据可以得到99976.02=R ,修正的可决系数为
9997.0__
2
=R
,这说明模型对样本的拟合很好。
2）F 检验：针对
H ：065432=====βββββ，给定显著性水平05.0=α，
在F 分布表中查出自由度为k-1=5和n-k=30的临界值53.230
,5(=）αF 。由表1.2中得到F=25095.85，由于F=25095.85>53.230
,5(=）αF ，应拒绝原假设0
H ：
065432=====βββββ，说明回归方程显著，即“国内生产总值”，“农村家庭人均纯收入”，“城镇居民家庭人均可支配收入”，“农村居民家庭恩格尔系数”，“城乡居民人民币储蓄存款年底余额”等变量联合起来确实对“居民消费水平”有显著影响。 3）t 检验：分别针对
0H ：0=j β（j=1，2，3，4，5，6），给定显著性水平05
.0=α查t 分布表得自由度为n-k=30的临界值042.2)(2/=-k n t α。由表1.2中数据可得，
与∧1β，∧2β，∧3β，∧4β，∧
5β
对应的t 统计量分别为-4.2169，3.8545，7.1067，3.0026，2.7059，其绝对值均大于042.2)(2/=-k n t α，这就说明在显著性水平05.0=α下，分别应当拒绝
H ：
=j β（j=1，2，3，4，5，），也就是说，当在其他解释变量
不变的情况下，解释变量“国内生产总值”（X1），“农村家庭人均纯收入”(X2)，“城镇居民家庭人均可支配收入”(X3)，“农村居民家庭恩格尔系数”(X4)分别对被解释变量“家庭消费水平”Y 都有显著的影响。“城乡居民人民币储蓄存款年底余额”（X5）所对应的t 统计量为0.0194，从表1.2中可得其P 值为0.9147，表明在05.0=α下，“城乡居民人民币储蓄存款年底余额”（X5）对“家庭消费
水平”Y 的影响不显著，但在25.0=α下，可不拒绝“城乡居民人民币储蓄存款年底余额”（X5）对“家庭消费水平”Y 有显著影响。 3. 计量经济学检验及修正 （1）异方差（White 检验）
由表1.2估计结果进入White 检验。根据White 检验中辅助函数的构造，则辅助函数为
t t t t t t t t t t t X X X X X X X X X X 5164153142132121102ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ααααααασ++++++=252051926ln ln ...ln t t t X X X ααα+++ （3.3）
用EViews 软件估计出现White 检验结果，见附录表1。
从附录表1中可以看出，9099.232
=nR ，由White 检验知，在05.0=α下，查2
χ
分布表，得临界值1435.30)19(205.0=χ，比较计算的2χ统计量与临界值，因为
9099.232=nR <1435.30)19(2
05.0=χ，所以接受原假设，拒绝备择假设，表明模型不存
在异方差。
（2）多重共线性
1）多重共线性的检验
由表1.2回归结果可知，该模型99976.02
=R ，9997.02
=-
R 可决系数很高，F 检验值25095.85，明显显著。但是当05.0=α时，042.2)636()(025.02/=-=-t k n t α，5
ln X 的系数t 检验不显著，而且4ln X 系数的符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。
用EViews 软件计算各解释变量的相关系数，得到的相关系数矩阵如表3.4所示。
表3.4 相关系数矩阵
变量
1ln X
2ln X
3ln X
4ln X
5ln X
1ln X 1.0000 0.9964 0.9996 -0.9523 0.9921 2ln X
0.9964 1.0000 0.9965 -0.9466 0.9939 3ln X 0.9996 0.9965 1.0000 -0.9496 0.9932 4ln X
-0.9523
-0.9466
-0.9496
1.0000
-0.9242
5ln X
0.9921 0.9939 0.9932 -0.9242 1.0000
由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。
2）多重共线性的修正（逐步回归法）
采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y ln 对1ln X 、2ln X 、
3ln X 、4ln X 、5ln X 的一元回归，结果如表3.5所示。
表3.5 一元回归估计结果
其中，加入3ln X 的方程_
2
R 最大，以3ln X 为基础，顺序加入其他变量逐步回归。
结果如表3.6所示。
表3.6 加入新变量的回归结果（一）
经比较，新加入3ln X 的方程_
2
R =0.9995，改进最大，而且各参数的t 检验显著，
选择保留3ln X ，再加入其它新变量逐步回归，结果如表3.7所示。
表3.7 加入新变量的回归结果（二）
在2ln X ，3ln X 的基础上加入1ln X 后的方程_
2R 有所改善，且各参数的t 检验都显
著。而加入4ln X 时，_
2R 虽然有所提高，
但是4ln X 参数的t 检验变得不显著。加入5ln X 后，_
2R 没有明显的变化，但是5ln X 参数的t 检验变得不显著。保留1ln X ，再加入其他新变量逐步回归，结果如表3.8所示。
表3.8 加入新变量的回归结果（三）
当加入4ln X 时，_2
R 没有明显的变化，但是其参数的t 检验显著。而加入5ln X 后_
2
R 有所下降，且其参数的t 检验不显著。从相关系数矩阵也可以看出，5ln X 与其他变量高度相关，这说明主要是5ln X 引起了多重共线性，予以剔除。 最后根据附录表2的数据，修正严重共线性影响后的回归结果为
43210.2621lnX ln 3289.00.3207lnX 0.3570lnX -2.3253ln ++++=∧X Y i
=t （-5.1753）（3.9496）（8.4515）（3.1318）（3.1903）
99976.02
=R 99973.0_
2=R F=32402.88 DW=1.1089 （3.5）
这说明，在假定其他变量不变的情况下，当国内生产总值GDP 每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.3570%；在假定其他变量不变的情况下，当农村家庭人均纯收入每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.3207%；在假定其他变量不变的情况下，当城镇居民家庭人均可支配收入每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.3289%；在假定其他变量不变的情况下，当农村居民家庭恩格尔系数每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.2621%。这与理论分析与经验判断大体有一定的出入，所以要对模型继续调试。
（3）自相关的检验（相关图法）与修正（Cochrane-Qrcutt 迭代法）
1）自相关的检验（相关图法）
从估计结果看，t 检验是显著，判定系数也高，看起来很好，但对于时间序列可能存在自相关。利用EViews 软件作出其相关图，如图3.4所示。
图 3.4
由于第七栏PROB 是Q 检验统计量的伴随概率大多数都小于0.05，则表明此序列存在自相关。再通过观察第二栏的偏相关图，可以得到该序列既存在正相关又存在负相关，而且是二阶自相关。
2）自相关的修正（Cochrane-Qrcutt 迭代法）
由于该模型具有二阶自相关，主要使用Cochrane-Qrcutt 迭代法。首先建立回归方程为t t t t v u u u ++=--2211ρρ （3.6）
然后在EViews 软件命令栏中输入命令：ls lny c lnx1 lnx2 lnx3 lnx4 ar(1) ar(2) 即可得到广义差分的估计结果如附录表3所示。
通过观察附录表3的估计结果，给出了二阶自相关系数的估计值：9956.01=ρ 2275.02-=ρ。从修正后的估计结果可以看出，DW=1.9436,n=30,k=4,在 01.0=α下,查表得：dl=0.941,du=1.511，由于DW=1.9402> du=1.511而DW 检验无自相关的区间为（1.511,2.489），此时的DW 统计量落入此区间，故模型中的自相关已经得到修正，并且t 统计量，F 统计量以及判定系数都很理想。
再利用EViews 软件作出其相关图，得到的结果如图3.5所示。
图 3.5
由于第七栏PROB 是Q 检验统计量的伴随概率都大于0.05，则表明此序列不存在自相关。根据附录表3的数据，我们得到最终的中国居民家庭消费水平的模型为
43210.0321lnX -ln 0002.00.2496lnX 0.6603lnX -1.2526ln X Y i -++=∧
=t （-1.2732）
（4.7978）（2.4142）（-0.0013）（-0.1669） 9998.02
=R 9997.0__
2
=R F=22616.26 DW=1.9402 （3.7）
由式（3.7）的中国居民家庭消费水平的模型可知，在假定其他变量不变的情况下，当国内生产总值GDP 每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.6603%；在假定其他变量不变的情况下，当农村家庭人均纯收入每增长1%，平均说来居民消费水平会增长0.2496%；在假定其他变量不变的情况下，当城镇居民家庭人均可支配收入每增长1%，平均说来居民消费水平会减少0.0002%；在假定其他变量不变的情况下，当农村居民家庭恩格尔系数每增长1%，平均说来居民消费水平会减少0.0321%。这与理论分析与经验判断大体上一致。
4.结论
4.1 实证的结果
由以上回归数据以及相关检验，我们得出了各个变量与我国居民消费的变动关系。
1、国内生产总值GDP 增加，居民消费水平增加。
2、农村家庭人均纯收入增加，居民消费水平增加。
3、城镇居民家庭人均可支配增加，居民消费水平减少。
4、农村居民家庭恩格尔系数增加，居民消费水平减少。
4.2 实证的局限性
1、由于模型具有多重共线性，并且剔除了一个主要变量，可能模型对实际意义的解释存在一定的不足。
2、收集的数据是时间序列的没有对其进行平稳性的检验，所以模型可能存在伪回归的现象。
5.政策建议
当前扩大居民消费的政策建议
第一，近年来在城市基础设施建设明显改善的同时，要增加对农村基础设施建设的投入，加强水、电、路、通讯等基础设施建设。要继续加大电网改造力度、降低农村电价，为空调、冰箱、洗衣机等家电大规模、全面进入农村居民家庭创造条件。要健全和发展农村商业网点，加强农村消费市场建设，降低农村市场流通成本。要对垄断行业和部门加强监管，规范公路收费和降低信息通信服务价格，减少商品流通成本。目前我国公路违规收费、超期收费问题突出，大大提高了区域经济之间的物流成本，严重影响了公路的利用率和运输效率，制约了旅游、运输等与交通行业密切相连的行业的发展。在信息通信领域，由于垄断和垄断经营的存在，信息通信服务价格明显高于国际上发展水平相近的国家，在抑制潜在消费能力增长的同时，也提高了信息获取的成本。
第二，整顿和规范市场经济秩序，提高产品质量、保证食品安全。要加大整顿和规范市场经济秩序的力度，深入持久地打击制售假冒伪劣商品的违法犯罪活动，抓紧查处严重破坏市场经济秩序的大案要案，增强群众的消费信心。要大力加强对农村消费品市场的监管，严厉打击“假冒伪劣”商品和有毒有害商品。打击传销，规范直销和代销等各种销售形式，严格查处虚夸广告和虚假宣传。要不断完善质量监督检验检疫的法律法规体系和质量标准体系，加大执法监督力度，保障食品安全，不断提高产品质量，维护中国产品的国际声誉。对于已经发生的产品质量和食品安全问题，要参照国际惯例，本着对内对外负责任的态度加以处理。
参考文献
[1] 庞皓主编计量经济学（第二版）.北京：科学出版社
[2] 张晓峒.2004.计量经济学EViews使用指南.2版.天津：南开大学出版社
[3] 高鸿业主编西方经济学（微观部分）第五版.北京：中国人民大学出版社
附录
表1 White检验结果
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.665398 Prob. F(19,16) 0.1536 Obs*R-squared 23.90997 Prob. Chi-Square(19) 0.1996 Scaled explained SS 16.36581 Prob. Chi-Square(19) 0.6327
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/09/14 Time: 17:34
Sample: 1978 2013
Included observations: 36
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -3.464369 6.272776 -0.552286 0.5884
LNX1 -0.713691 0.799787 -0.892352 0.3854
LNX1^2 -0.007321 0.031428 -0.232930 0.8188 LNX1*LNX2 -0.012281 0.055095 -0.222913 0.8264 LNX1*LNX3 0.021463 0.046615 0.460432 0.6514 LNX1*LNX4 0.165144 0.159964 1.032380 0.3172 LNX1*LNX5 0.014039 0.021388 0.656404 0.5209 LNX2 0.705102 0.283457 2.487512 0.0243
LNX2^2 -0.028151 0.030241 -0.930900 0.3657 LNX2*LNX3 0.023607 0.053757 0.439144 0.6664 LNX2*LNX4 -0.123578 0.052420 -2.357454 0.0315 LNX2*LNX5 0.013929 0.014579 0.955435 0.3536 LNX3 0.544338 0.695310 0.782871 0.4451 LNX3*LNX4 -0.146282 0.135864 -1.076683 0.2976 LNX3*LNX5 -0.037633 0.028436 -1.323399 0.2043 LNX4 1.443718 2.223763 0.649223 0.5254
LNX4^2 -0.158713 0.196940 -0.805898 0.4321 LNX4*LNX5 0.010300 0.045820 0.224785 0.8250 LNX5 -0.058091 0.260255 -0.223208 0.8262
LNX5^2 0.003298 0.005885 0.560463 0.5829 R-squared 0.664166 Mean dependent var 0.000432
Adjusted R-squared 0.265363 S.D. dependent var 0.000615 S.E. of regression 0.000527 Akaike info criterion -11.95957 Sum squared resid 4.44E-06 Schwarz criterion -11.07984 Log likelihood 235.2723 Hannan-Quinn criter. -11.65252 F-statistic 1.665398 Durbin-Watson stat 2.746486 Prob(F-statistic) 0.153590
表2 多重共线性修正后的回归结果
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/11/14 Time: 17:06
Sample: 1978 2013
Included observations: 36
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -2.325333 0.449313 -5.175313 0.0000
LNX1 0.357024 0.090394 3.949633 0.0004
LNX2 0.320725 0.037949 8.451527 0.0000
LNX3 0.328904 0.105019 3.131835 0.0038
LNX4 0.262115 0.082161 3.190268 0.0032
R-squared 0.999761 Mean dependent var 7.502503 Adjusted R-squared 0.999730 S.D. dependent var 1.362779 S.E. of regression 0.022392 Akaike info criterion -4.632013 Sum squared resid 0.015543 Schwarz criterion -4.412080 Log likelihood 88.37624 Hannan-Quinn criter. -4.555251 F-statistic 32402.88 Durbin-Watson stat 1.108885 Prob(F-statistic) 0.000000
表3 广义差分的回归结果
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/11/14 Time: 20:03
Sample (adjusted): 1980 2013
Included observations: 34 after adjustments
Convergence achieved after 31 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.252577 0.983833 -1.273160 0.2138
LNX1 0.660322 0.137630 4.797799 0.0001
LNX2 0.249645 0.103407 2.414192 0.0228
LNX3 -0.000165 0.134127 -0.001228 0.9990
LNX4 -0.032065 0.192083 -0.166933 0.8687
AR(1) 0.995620 0.225053 4.423928 0.0001
AR(2) -0.227452 0.218202 -1.042393 0.3065
R-squared 0.999801 Mean dependent var 7.633460 Adjusted R-squared 0.999757 S.D. dependent var 1.285086 S.E. of regression 0.020038 Akaike info criterion -4.801107 Sum squared resid 0.010841 Schwarz criterion -4.486856 Log likelihood 88.61881 Hannan-Quinn criter. -4.693938 F-statistic 22616.26 Durbin-Watson stat 1.940188 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .64 .36
计量经济学论文12篇
计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
计量经济学期末课程论文范文
中国经济增长影响因素实证分析 摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析
一、文献综述 （一）经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 （二）影响因素的分析 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。
计量经济学论文相关论文总结
计量经济学论文 15130322 张佳伟 GDP与CPI和贷款总额的关系 摘要：众所周知，GDP作为一个比较有说服性的统计指标，可以在一定程度上反映一个国家的经济状况，今天我所要研究的，是GDP和居民消费指数和贷款总额之间的关系。改革开放以来，CPI 涨幅与GDP 增幅经历了几轮波动,1997年之前的几轮经济高增长,物价都出现了明显的高涨幅；1998-2008 GDP连续11 年保持两位数增长,但物价涨幅却保持低位运行,经济运行从高增长高物价向高增长低物价转变,反映了CPI涨幅与GDP 增速相关关系随着改革的深入发展发生了一些变化。另外，贷款总额既然作为一个经济指标，其对于国民生产总值的必然会存在一定的影响，至于这个影响程度的大小，如果要具体形象的反映出来，就必须要借助计量经济学的办法，去分析CPI和贷款额这两者对于国民生产总值GDP的影响。 通过计量经济学的手段可以知道，居民消费指数CPI对于国民生产总值GDP的影响要远远大于贷款总额对于国民生产总值的影响。 下面我们就通过计量经济学的办法对于他们三者之间的关系进行一个形象的测算和研究。 为了确定这三个变量之间的关系，决定运用eviews软件对相关的变量进行分析。确定最为合理的方程以及进行变量的显著性检验、异方差检验和多重共线性检验和自相关检验。（为了更加精确的进行变量之间关系数据的测算，使用了eviews8.0版本进行实证分析）
1、确定变量 我们确定“GDP ”为被解释变量，“CPI ”和“贷款总额”为解释变量。 2、建立模型 Y=0β+1βP+2βX+c （c 为随机扰动项） 3、数据处理 此为1992-2008年度的GDP 、CPI 以及贷款额的数据。 年度 GDP （Y ） 居民消费指数（P ） 贷款额（X ） 1992 26923.5 282 26322.9 1993 35333.9 305.8 32943.1 1994 48197.9 320 39976 1995 60793.7 345.1 50544.1 1996 71176.6 377.6 61156.6 1997 78973 394.6 74914.1 1998 84402.3 417.8 86524.1 1999 89677.1 452.3 93734.3 2000 99214.6 491 99371.1 2001 109655.2 521.2 112315 2002 120332.7 557.6 131294 2003 135822.8 596.9 158996 2004 159878.3 645.3 178198 2005 183217.4 698.2 194690 2006 211923.5 766.4 225347.2 2007 257305.6 849.9 261691 2008 300670 926.4 303468 （数据来自人民网） 4、建立多元回归线性模型 （1）建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对话框“Workfile
计量经济学课程论文(1)
计量经济学课程论文： 奥肯定律在中国的验证；城乡收入差距的因素分析；大学生手机预期消费的计量经济模型；第二产业国内生产总值对固定资产投资的影响分析；第二产业GDP形成的因素分析； 各因素对高新技术区发展的影响；关于中国旅游发展的分析； 关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析；国内工业固定资产和劳动就业人数对工业产值的影响；金融发展与经济增长的关系；失业率对中国国内生产总值的影响； 人力资本和实物资本对企业利润的影响分析；人力资本投入与GDP；实证库兹涅茨倒U曲线中国实现；农村剩余劳动力转化途径与农民收入增加的关系分析；农村居民收入影响因素分析； 利率及收入对货币供应量的影响；我国房地产行业的生产函数模型； 我国改革开放后通货膨胀的因素分析；我国房地产市场影响因素分析； 我国居民储蓄影响因素的实证分析；我国居民收入对储蓄存款的影响；适度扩大M2能提高我国GDP；湖北省（或其它省区）农民收入结构分析；湖北省（或其它省区）居民消费水平影响因素的分析； 影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析；影响武汉市机动车总数因素的定量分析； 影响电信业务收入的主要因素的分析；影响货币需求的因素分析； 用误差校正模型研究季度M1需求；政府对公共卫生事业的投资与国民经济增长关系的计量分析； 由弹性价格货币模型论中国汇率和利率的联动性；中国资本外逃的成因解释与计量分析； 中国的菲利普斯曲线；中国城乡人口流动趋势分析；中国外汇储备的影响因素分析； 中国校正失业变化率条件下的奥肯定律检验；菲利普斯曲线的验证； 对我国经济增长的因素分析；恩格尔系数模型检验；地区人均收入影响因素的计量分析； 武汉市投资额影响因素的实证分析；关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析； 固定资产投资对GDP的影响；改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析； 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析；关于教育对中国经济增长作用的计量分析； 吉尼系数影响因素的计量分析；我国经济增长对能源消耗的依赖； 我国旅游经济的因素分析；外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析； 试探交通运输发展与国民经济的关系；我国1978-2011年的财政收入和国民生产总值的计量分析； 影响居民消费水平的因素分析；影响居民消费水平的主要因素分析； 新中国出口的影响因素分析；有关我国居民储蓄影响因素的计量分析； 我国人均GDP与消费的计量分析；影响股价指数的因素分析；中国经济增长与周期波动； 中国能源需求影响因素实证分析；中国旅游业发展状况分析；中国城市居民消费计量分析；
计量经济学论文
计量经济学论文题目：我国财政收入和国民生产总值的关系 姓名：XXX 学号：XXX 专业：XXX 科目：计量经济学
2.13 我国1978~1997年财政收入Y和国民生产总值（GNP）X的统计资料如表1所示（单位：亿元）。 表1 年份财政收入GNP 年份财政收入GNP 1978 1132.26 3624.1 1988 2357.24 14923.3 1979 1146.38 4038.2 1989 2664.90 16917.8 1980 1159.93 4517.8 1990 2937.10 18589.4 1981 1175.79 4860.3 1991 3149.48 21662.5 1982 1212.33 5301.8 1992 3483.37 26651.9 1983 1366.95 5957.4 1993 4348.95 34560.5 1984 1642.86 7206.7 1994 5218.10 46670.0 1985 2004.82 8989.1 1995 6242.20 57494.9 1986 2122.01 10201.4 1996 7404.99 66850.5 1987 2199.35 11954.5 1997 8651.14 73452.5 （1）建立财政收入的一元线性回归模型，并解释斜率系数的经济含义； （2）若1998年国民生产总值为78017.8亿元，求1998年财政收入的预测值。 答案： （1）利用软件建立一元线性回归模型，运行结果如下：
根据运行结果可知： y=858.48+0.1000x t= (46.02) 2R =0.9916 F=2118 S.E=208.7 其中斜率系数为0.1000，表示国民生产总值（GNP ）与财政收入成正比，财政收入（x ）每增加一个单位，国民生产总值（y ）将增加0.1各单位。 （2）根据回归方程可知， 当x=78017.8时，y=858.48+0.1000 78017.8=78876.28 所以1998年的财政收入预测值为78876.3亿元。 2.15 表3是某类商品销售量Y 与该商品价格1X 和售后服务费用2X 的历史统计资料。 （1）建立Y 关于1X 和2X 的回归模型； （2）对所建立的模型进行统计检验； （3）解释模型估计结果的经济含义。 表3 时期 销售量（万件） 价格（元/件） 售后服务费（万元） 1 55 100 5.5 2 70 90 6.3 3 90 80 7.2 4 100 70 7.0 5 90 70 6.3 6 105 70 7.4 7 80 65 5.6 8 110 60 7.2 9 125 60 7.5 10 115 55 6.9 11 130 55 7.2 12 130 50 6.5 答案： （1）利用软件建立回归模型，运行结果如下： （a ）线性模型
计量经济学课程论文模板
计量经济学课程设计的要求 统计年签网址：https://www.360docs.net/doc/1117661357.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取，统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据，如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析，则必须要附图象分析、相关性分析，得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析，则至少需要有多重共线性分析，建议最好也要加入图象分析。
安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目：影响居民消费水平因素分析 院（系）：管理学院 专业班级： 12经济学 学号： 学生姓名： 指导教师：高先务 起止时间：
目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11)
第1章前言 一、探究目的 近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 （一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 （二）国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。
《计量经济学》期末论文
《计量经济学》期末论文 我国居民消费水平的影响因素分析 经济学院 09级国际经济与贸易2班 晋兆晖 290508210
我国居民消费水平的影响因素分析 内容摘要：改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。消费作为拉动经济发展的重要因素，具有较高的研究价值。本文通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为我国政策制定者提供一定参考。虽然各地区的经济消费结构会有所差异，但总体还是有绝大部分相似之处的。分析之后最终促使消费需求成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 关键词：计量经济模型居民消费水平人均可支配收入居民储蓄 一、选题背景 消费是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求。但另一方面，消费又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。一国或某一地区居民的收入水平与其消费需求之间存在着紧密的联系，这一点无论在西方经济学的经典理论中还是在国内外许多学者的实证研究中都得到证实。 随着改革开放以来中国经济高速增长，居民生活水平与消费水平也随之不断提升，我国作为一个巨大的消费市场正吸引着来自世界各地的目光。国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，但是居民存款额依然居高不下，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管是从宏观还是微观来分析，居民的最终消费支出都直接影响到国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针，这有重大的现实意义。 二、变量的选择分析 根据传统的凯恩斯消费理论，消费需求是个人可支配收入的函数，收入水平的高低直接影响居民的消费水平，可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备，这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。 居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素，居民储蓄越多，最终消费就越少，储蓄越少，最终消费支出就越多。 物价水平对消费者的消费倾向会有影响，即影响到居民的消费支出，当居民的收入不变时，若物价上涨，则消费支出增加；反之，居民收入不变，若物价下跌，则消费支出减少。对于物价水平，选择通货膨胀率来反映。 恩格尔系数作为衡量一个国家和地区人民生活水平状况的指标，也是需要被列
税收计量经济学论文
我国税收增长的影响因素分析
摘要 本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1988年至2007年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。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。得出结论是国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。 【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思考 一、研究的目的要求 税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。经济是税收的源泉，经济决定税收，而税收又反作用于经济，这是税收与经济的一般原理。这几年来，中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。。 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。
计量经济学课程论文
我国旅游业收入影响因素研究 学院： 班级： 姓名： 学号：
摘要：近年来，中国旅游产业有了长足的进步，成为中国经济发展的支柱性产业之一，发展潜力巨大，通过建立合理的计量经济学模型，寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系，分析各因素对旅游业发展的贡献，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。 关键词：旅游业；国内旅游收入；旅行社数量；旅游人数；人均花费； 改革开放以来，中国旅游业取得了飞速发展。从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今26.4亿人次；从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元；旅行社以年均21.24%的速度增长；旅游直接从业人员更是年均增长15%。留有基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。然而展望我国旅游业的发展前景，为了旅游业收入的稳定增长，研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。 本文以计量经济学经典的模型为基础，分析影响中国旅游业收入的各个因素，对比不同因素的影响程度大小。文章首先进行研究变量的选择和模型的建立，然后进行回归分析，进而进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验，在此基础上，最后提出相应的建议。 1 模型变量与模型建立 1.1 模型解释变量的选择 旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的
运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。 在现实生活中，影响中国旅游业收入的因素有很多，考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况，选择人均花费（1X ）、旅游人数(2X )、全国旅行社数量(3X )、铁路营业里程(4X )和公路里程(5X )作为影响的主要变量。 1.2 模型设定 设定线性模型：μββββββ++++++=55443322110X X X X X Y Y —国内旅游业收入（亿元）； 1X —人均旅游花费（元）； 2X —旅游人数（百万人次）； 3X —全国旅行社数量（个）； 4X —铁路营业里程（万公里）； 5X —公路里程（万公里）。 1.3 数据搜集（见表1） 表1 1995—2011中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计表
计量经济学课程论文
提升我国服务贸易国际竞争力的实证分析和建议 摘要：自我国加入WTO以来，服务贸易得到迅速发展，但是我国地服务贸易竞争力在世界范围仍处于较低水平。综合之前学者们的分析方法做出变化，作者以反映服务贸易竞争力的国际惯用指标作为定量分析的被解释变量，选取相关影响因素作为解释变量建立双对数模型且对各自进行回归分析和协整分析，得出外商对外直接投资、对外贸易开放度和货物贸易额与国际市场占有率存在正向显著关系，最后对提升我国服务贸易竞争力的给出建议。 关键词：服务贸易国际竞争力影响因素 一、引言 随着中国经济结构逐步转型升级，服务业规模不断扩大，带动服务贸易进入快速发展期，根据《中国服务贸易统计2014》，服务进出口额从2007年的2509亿美元攀升至2014年的6043.4亿美元，7年时间里增长了1.5倍。“十二五”以来，中国服务贸易在对外贸易总额（货物和服务进出口额之和）中的比重持续上升。根据世界贸易组织的统计，中国服务贸易的出口和进口额占世界服务贸易的进口和出口额的4.6%和8.1%，位居全球第五位和第二位。但是，当前的世界经济整体处于低速增长时期，特别是全球服务需求总体疲软，中国重要的贸易伙伴中，美国经济复苏态势较好，欧元区与日本经济复苏动力不足，商品和服务需求下滑。新兴经济体和发展中国家经济增速总体持续回落，服务市场快速增长的态势有所放缓。特别是全球货物贸易持续低增长，全球航运市场深陷低迷，与之密切相关的运输、保险等服务回升乏力。再看国内，我国经济增长下行压力很重，2015年前三季度的GDP增长速度跌至6.9%，这是自2009年以来首次跌破7%。在国内外经济发展环境不稳定的条件下，在很大程度上会拖累服务贸易的发展。 面对如此严峻的态势，我国“十三五”规划对对外贸易做出了明确的发展方向指示。规划中指出“加快对外贸易优化升级，从外贸大国迈向贸易强国”。为此，我国的服务贸易就必须完善投资布局和发展结构，扩大开放领域，努力扩大和利用好外商直接投资实际使用额，包括资本和先进的生产、管理和科技技术，加深“走出去”战略，“深度融入全球产业链、价值链、物流链，建立便利跨境电子商务等新型贸易方式的体制，健全服务贸易促进体系，全面实施单一窗口和通关一体化”。将此次的全球的经济下行压力当作我国服务贸易发展转变的很好契机，逐步实现我国服务贸易的全球占比处于世界一流水平，这也是我国在2020年全面消除贫困达到小康社会的一个有效的侧面反映。因此，深刻研究影响我国服务贸易竞争力的因素，提出相应的对策建议，显得尤为重要。 国内学者对影响服务贸易竞争力的因素分析主要从两方面来：（1）通过介绍反映我国服务贸易竞争力的国际通用指标来进行定性分析，提出自己的建议。其中，郭清根（2009）选取竞争力指数(TC)、显示性比较优势指数(RCA)和国际市场占有率（MS）分别来说明我国贸易竞争力强弱，分析得出我国服务贸易竞争力在世界范围总体处于较弱的水平；（2）运用经济学常用的计量经济模型，寻找一些和贸易有关指标最为解释变量和被解释变量进行定量的回归分析。其中国内的学者大多是从迈克尔·波特的国家竞争优势理论框架中6个核心要素下进行变量的选取，包括生产要素条件、需求条件、相关支持产业、服务产业市场开放程度、政府政策和机会。其中，周经、吕继跃（2008）则对旅游服务贸易竞
计量经济学期末论文中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府支出
分数：______ 计量经济学课程论文 中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府 支出 系别：国贸系 班级：国本五 学号： 2012016533 姓名：张璐 指导老师：岁磊
【提要】人均国内生产总值GDP作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是衡量宏观经济的经济指标之一。本人认为人均GDP具有社会公平和平等的含义，它直接反映了人民的收入和生活水平，而通过研究发现人均GDP的变化与居民消费水平、税收以及政府支出有着莫大的联系，因此，本文选取了1990-2005年的统计数据进行试验和分析。 【关键字】人均GDP、居民消费水平、税收、政府支出 具体数据如下： 图1数据收集 注： Y:人均国内生产总值GDP（平均每年每人）（单位：元） X1：居民消费水平（单位：亿元） X2：国家税收（单位：亿元） X3：政府支出（单位：亿元）
由此，我们可得到Y与X1 、X2、X3的散点图，如下： 图2 Y与X1 图3 Y与X2
图4 Y与X3 由图我们可以发现Y与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系，从而建立数学模型： 建立三元线性回归模型： 在eviews7 命令框中输入：LS Y C X1 X2 X3回车 所以我们得到以下结果：Y=-275.7004+0.763471X1+0.330198X2-0.069827X3 在现有的学习中，我们还没有完全掌握单位根检验及协整的方法，所以对模型的平稳性暂时不作考虑。
若不考虑单位根检验，直接用我们在前几章学习的方法进行检验，结果如下： 1.拟合优度：我们由表可知，，修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。 2.F检验：：，给定显著性水平，在F分布表中查出临界值,应拒绝原假设，说明回归方程显著。即居民消费水平、税收和我国政府支出对人均国民生产总值有显著影响。 3.T检验：对于C、X1、X2的系数，t的统计量的绝对值都>2.179,都通过了检验，而X3的系数的t统计量为-2.033472，在df=12、α=0.05的情况下，t统计量应大于2.179，显然X3的系数不能通过T检验。 根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 4.我们对X1 X2 X2进行多重共线性检验，在命令框中输入：COR X1 X2 X3回车得到以下结果： 可以发现X1、X2、X3之间存在高度的线性相关关系。 运用逐步回归法进行修正： 模型的回归结果为： 模型的回归结果为：
计量经济学论文(eviews分析)
我国限额以上餐饮企业营业额的 影响因素分析 班级： 姓名： 学号： 指导老师：
我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析 摘要：本文收集了1999—2009共11年的相关数据，选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，且加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。 关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析 一、研究背景 近十年来，投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候，他们才会对其进行投资。由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要，这有助于投资者作出合理的决策。下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。 二、变量的选取 影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况），但综合考虑后，选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。 1.企业数
本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出 本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关 3. 全国城镇人口数 本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数 本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关三、相关数据：其中营业额（单位：亿元），企业数（单位：个），人均年消费性 支出（单位：元），全国城镇人口数（单位：万人），公路里程数（单位：万公里） 年度 营业额 （Y）企业数（x1） 人均年消费性 支出(x2) 全国城镇人口 数（x3） 公路里程 数（x4） 1999351955932664615.9143748135.2 200040524453508499845906140.3 2001489894341325309.0148064169.8 2002624247150216029.8850212176.5 2003747000059356510.9452376181 200411605000100677182.154283187.1 20051260200099227942.8856212334.5
《计量经济学》课程论文
《计量经济学》课程论文 Prepared on 22 November 2020
计量经济学课程论Array文 论文题目：影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称：计量经济学 任课教师： 专业： 班级： 学号： 姓名： 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据，分析出影响我国国内旅游发展的部分因素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了国内国内旅游人数等三个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，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，我们对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的大幅度增长，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在物质需求向精神需求的转变。 特别是对“旅游”这一朝阳产业，人们的认识有了翻天覆地的变化，进入21世纪以来，
2000年到2009年，中国国内旅游人次从亿增加到亿，国内旅游总花费从亿元增长到亿元，分别增加了倍和倍。 改革开放3０多年来，我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计，2009年底，全国旅行社总资产亿元，同比增长%，其中，负债亿元，同比增长%；所有者权益亿元，同比增长%。按形态分，固定资产亿元，占总量的%，同比增加%；流动资产亿元，占总量的%,同比增加%；其他类型资产亿元，占总量的%。目前，中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业，已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国，形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出，功能越来越综合，贡献越来越巨大。 [关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称，它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势，旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，闲暇时间的增多，带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观，人民的旅游热情将进一步焕发，人民对旅游消费的需求将进一步上升，国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间，我国旅游业将保持年均%的增长速度，其中个人旅游消费将以年
计量经济学论文12篇-精品
中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
计量经济学课程论文设计
计量经济学课程论文设计 班级：09金融本四班 指导老师：张兆丰 组员：严萍（0915132431） 秦明月（0915132440） 许春霞（0915132427） 时间：2011年12月2日星期五
引言 一、研究背景和意义 能源是人类赖以生存的关键要素，是国民经济和社会发展、人民生活水平提高的重要战略物资和物质基础。人类社会发展的历史与人类认识和利用能源的历史密切相关。文化科学、工程技术愈进步，社会愈发展，人类对能源的依赖程度就愈强烈。在当代，能源资源及其开发利用不仅直接影响人类文明和社会经济的发展，而且对国际政治也产生着越来越大的影响。正是在这种意义上，人们对能源的研究与关注已远远超越了能源本身。在人类开发和利用能源的历史上，经历了三次重大变革，每次能源变革都给社会生产带来了巨大的影响，引起了经济发展的飞跃。国内外经济发展的实践表明，什么时候忽视了能源基础设施或建设滞后，什么时候经济和社会发展就会受到制约，能源资源及其开发利用会直接影响人类文明和社会经济的发展。自进入工业化时期以来，能源在任何国家的社会与经济生活中起着无可替代的重要作用，为了满足不断增长的能源需求，世界各国大量开采煤、油、气等化石燃料，但总是供不应求，多次出现全球性或区域性的能源紧缺，甚而导致严重的经济危机，而与年俱增的能源消费对环境造成越来越严重的后果，可见，能源发展战略的合理制订关系到一国经济能否健康、稳定、持续地发展。 现实中，我国能源资源有限，常规能源资源仅占世界总量的
10.7%，人均能源资源占有量远低于世界水平：2000年我国人均石油可采储量只有4.7吨，人均天然气可采储量1262立方米，人均煤炭可采储量140吨，分别为世界平均值的20.1%、5.1%、86.2%。我国已成为世界能源生产和消费大国。2004年，中国超过俄罗斯成为世界第二大能源生产国，同时也是世界第二大能源消费国。 目前，我国使用的能源以煤炭为主。2005年，我国一次能源消费量中，煤炭占68.7%，石油占21.2%，天然气占2.8%，水电占6.3%，核电占1.0%。我国也是世界上最大的煤炭消费国，2005年消费量占世界总消费量的36.9%。不仅如此，2001年以来，中国石油消费高速增长。据海关总署发布的数据，2007年我国共进口原油1.63亿吨，同比前年增长12.4%；进口成品油3380万吨，同比前年下跌7.1%。以此数据计算，我国石油依存度已近50%。 尽管中国地大物博，能源资源比较丰富，比如全国水力资源蕴藏量6．8亿千瓦时，其中可开发量为3．79亿千瓦时，居世界首位；煤炭储量10019亿吨，居世界第三位，石油和天然气的储量也很丰富。但是今后几十年，我国将处于经济快速增长的黄金时期，而中国经济高速增长的必要支撑条件之一是能源消费的迅速增长。随着我国经济的持续快速增长，其能源消耗量也与日增加，能源消耗量巨大。据资料显示我国现在己经成为世界上仅次于美国的第二大能源消耗国，能源消耗总量约占世界能源消耗总量的10％左右。然而，我国的产业结构、能源消费结构(多以煤炭、石油为主)并不合理，同时伴随着粗放的经济增长方式。我国经济增长中的能源短缺问题日益严重：如从
计量经济学期末课程论文设计 对我国GDP影响因素的分析
广西工学院2011-2012学年第一学期 期末课程论文设计 科目金融计量经济学 课题对我国GDP影响因素的分析 任课教师杨毅 班级国贸091班 姓名 二○一二年元月
对我国GDP影响因素的分析 （研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数） 【摘要】：运用1990-2009年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型，得出1990-2009年间我国经济增长的情况。由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而找出相应的对策。 【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析 一、引言 改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。2010年中国经济增长率更是高达10%。因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从1985年我国开始正式统计GDP后，它就越来越受到人们的关注。GDP的核算中有许多因素在起着作用，为此，本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析，以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出一点自己的看法。
计量经济学论文参考题目
计量经济学论文参考题目 本文由论金台论文站工作室整理提供。 中国城镇居民2013年可支配收入分析 中国农业总产值问题的计量分析 中国上市公司现金股利的影响因素分析 在校学生总数变动的多因素分析 GDP与进出口总额的计量分析 有关我国进口商品消费的计量分析 影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析 影响我国粮食总产量诸因素分析 影响新股上市定价的因素分析 影响粮食产量的相关因素分析 影响银行卡交易量的因素分析 城市住房均衡价格供求模型 城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析 城镇人均收入与人均通讯消费分析 江苏省居民消费函数模型 江苏省城镇居民消费模型 江苏省镇居民消费函数模型 影响GDP增长的经济因素分析 影响保费收入的因素分析 影响寿险保费收入的因素分析2 影响江苏省房地产业发展的因素分析 影响我国农业总产值因素的实证分析 影响中国汽车产量的多因素分析 影响人身保险保费收入的重要因素分析 资本结构主要影响因素的再探析 中国经济增长的影响因素实证分析 运用OLS法对参数估计 江苏省城市居民消费函数模型分析 店铺租金的确定 对江苏省房地产市场的实证考察 固定资产投资对江苏省GDP影响分析 固定资产投资的计量经济学模型
关于社会商品零售总额的案例分析 关于封闭式基金价格问题 货币政策与GDP的回归分析. 开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究 农业总产值分析 农民收入影响因素研究 外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析 旅游经济分析 我国财政收入与部分支出结构 美国居民消费与可支配收入关系的实证分析 四川省居民消费结构计量分析 我国居民消费增长模型 我国居民消费的因素分析 我国国内债务规模的多元线性分析 我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析 我国国债发行规模影响因素的分析 我国利用外资与GDP关系我国人均GDP与消费的计量分析我国外汇储备及其影响因素的分析 我国涉外旅游业收入的实证分析 西方消费理论在中国的实证分析 我国私人汽车拥有量分析 影响GDP的因素分析 中国股票内在价值影响因素的实证分析 政府对公共卫生事业的投 中国粮食总产量多因素分析 江苏省城乡居民储蓄存款的计量模型分析 中国对美国进口总额的分析 关于农民人均纯收入的计量经济模型 对江苏省种植业收入模型的初步探索 计量经济学消费——收入模型分析 城镇居民消费水平影响因素浅析 江苏省人力资本存量的现状分析 农民人均收入影响因素分析 浅析我国城市化的影响因素 加工工业产品出厂价格多因素分析
《计量经济学》课程论文
计量经济学课程Array论文 论文题目：影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称：计量经济学 任课教师： 专业： 班级： 学号： 姓名： 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据，分析出影响我国国内旅游发展的部分因 素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分 析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了国内国内旅游人数等三 个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，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，我们对所得的结果作了经 济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的 大幅度增长，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在物质需求向精神 需求的转变。特别是对“旅游”这一朝阳产业，人们的认识有了翻天覆地的变化， 进入21世纪以来，2000年到2009年，中国国内旅游人次从7.44亿增加到19.02 亿，国内旅游总花费从3175.5亿元增长到10183.7亿元，分别增加了1.55倍和 2.20倍。
改革开放3０多年来，我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计，2009年底，全国旅行社总资产585.96亿元，同比增长12.28%，其中，负债345.99亿元，同比增长15.34%；所有者权益239.97亿元，同比增长8.15%。按形态分，固定资产106.31亿元，占总量的18.14%，同比增加14.23%；流动资产430.39亿元，占总量的73.45%,同比增加20.95%；其他类型资产49.26亿元，占总量的8.41%。目前，中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业，已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国，形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出，功能越来越综合，贡献越来越巨大。[关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称，它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势，旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，闲暇时间的增多，带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观，人民的旅游热情将进一步焕发，人民对旅游消费的需求将进一步上升，国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间，我国旅游业将保持年均10.4%的增长速度，其中个人旅游消费将以年均9.8%的速度增长，企业/政府旅游的增长速度将达到10.9%，到2010 我国旅游总收入占GDP的比例将从2002年的5.44%达到8%。到2020 年，中国将成为世界第一大旅游目的地国和第四大客源输出国。旅游产业的快速发展，需要理论研究的有力支撑。因此，对影响我国国内旅游消费的因素的分析就显得尤为重要。