计量经济模型
经济计量模型
经济计量模型经济计量模型是经济学中应用计量方法对经济现象进行建模和研究的工具。
它通过运用统计学和数学等方法来分析经济数据，从而对经济变量之间的关系进行定量描述和预测。
经济计量模型在经济学研究和政策分析中起着重要的作用，能够解释经济现象背后的规律和因果关系。
一、经济计量模型的类型经济计量模型可以分为线性模型和非线性模型两大类。
1. 线性模型线性模型假设经济变量之间的关系是线性的，通过线性代数的方法进行建模和推导。
它的最常见形式是多元线性回归模型，其中一个因变量由若干个自变量线性组合构成。
例如，经济学家常用的哈里斯-塔克（Harris-Todaro）模型和Cobb-Douglas生产函数都是线性模型的典型例子。
2. 非线性模型非线性模型则假设经济变量之间的关系是非线性的。
非线性模型在描述复杂的经济现象和行为方面往往更为准确。
例如，具有阈值效应的门槛模型和考虑非线性效应的VAR模型都是非线性模型的代表。
二、经济计量模型的建立经济计量模型的建立过程通常包括以下几个步骤：1. 数据收集构建经济计量模型首先需要收集与模型相关的经济数据。
数据的准确性和完整性对模型的建立和研究结果的可信度起到决定性的作用。
2. 模型设定模型设定是在理论和实证研究的基础上，根据经济变量之间的逻辑关系和经验判断，选择适当的变量和函数形式进行设定。
模型设定的合理性对模型的有效性有着重要影响。
3. 参数估计参数估计是指利用收集到的经济数据对模型中的未知参数进行估计。
常见的估计方法包括最小二乘法、极大似然法等。
参数估计的精确性和统计性质对模型的可靠性和可解释性至关重要。
4. 模型检验模型检验是对建立的模型进行严格检验，包括统计检验、经济意义检验和灵敏度分析等。
通过模型检验，可以评估模型的拟合度和稳健性，确保模型的有效性和合理性。
三、经济计量模型的应用经济计量模型的应用范围广泛，涵盖了宏观经济、微观经济、产业经济等多个领域。
1. 宏观经济领域宏观经济计量模型用于分析全球、国家或地区的宏观经济变量之间的关系，如国内生产总值、通货膨胀率、利率等。
计量经济模型及含义论文
计量经济模型及含义论文计量经济学是经济学中的一个重要分支，主要研究经济学中使用计量方法来分析经济现象和问题。
计量经济模型是计量经济学中应用最广泛的工具之一，它通过将经济学理论中的假设转化为数学形式，以便定量分析经济现象。
本文将详细介绍计量经济模型的基本概念、分类以及在经济学领域中的应用。
一、基本概念计量经济模型是对经济实际现象进行定量分析和预测的数学模型。
它基于经济学理论，使用统计学，数学和计算机科学方法，从数据中抽象出经济现象的本质特征和规律，以此提出有关经济变量之间关系的假设，并利用计量经济方法进行验证。
计量经济模型的基本假设包括结构假设、统计假设和函数假设。
二、分类计量经济模型按照变量的性质分为宏观经济模型和微观经济模型，按照观测随机性分为确定性模型和随机模型。
在计量经济学中应用较为广泛的主要模型包括线性回归模型、时间序列模型和面板数据模型。
1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常见的模型之一，它通过建立经济变量之间的线性关系来描述经济现象。
线性回归模型可以分为单变量回归和多变量回归模型两种类型，多变量回归模型中又分为多元线性回归和多项式回归两种形式。
线性回归模型的应用范围广泛，可以用来研究成本、收入、价格、就业等方面的经济问题。
2. 时间序列模型时间序列模型主要用于研究时间序列数据的变化规律，其基本假设是时间序列数据具有一定的平稳性。
常用的时间序列模型包括自回归模型、移动平均模型和ARMA模型等。
3. 面板数据模型面板数据模型是一种使用面板数据对经济变量进行分析的方法。
面板数据是指对同一群体或人群在不同时间和不同地点上的数据进行的横向比较和纵向分析，可以通过面板数据模型进行经济变量之间的关系分析以及预测。
三、应用计量经济模型在经济学领域中应用广泛，可以用于分析生产、消费、出口、投资等各个方面的经济问题。
其中，线性回归模型被广泛应用于服务业、金融业、医疗保健等领域，用于预测市场需求、研究货币政策、分析医疗保健成本等问题；时间序列模型被广泛应用于宏观经济预测、股票价格预测等领域，用于研究货币政策、经济增长和就业等问题；面板数据模型被广泛应用于人口统计学、医学研究、教育研究等领域，用于分析人口增长、医疗保健政策和教育政策等问题。
计量经济学模型
模型参数的估计
模型参数的估计方法，是计量经 济学的核心内容。
模型参数的估计是一个纯技术的 过程，包括对模型进行识别（对联立 方程模型而言）、估计方法的选择、 软件的应用等内容。
模型的检验
一般讲，计量经济学模型必须 通过四级检验： （1）经济意义检验 （2）统计学检验 （3）计量经济学检验 （4）预测检验
计量经济模型
计量经济模型揭示经济活动中各个 因素之间的定量关系，用随机性的数学 方程加以描述。
Q ＝Aeγ tKα Lβ μ 其中μ 为随机误差项。这就是计量 经济学模型的理论形式。
计量经济学的根本 任务是建立、估计、 检验和运用计量经济 学模型。
建模步骤
一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、分析总结
17 1994 china 46690.7 26796 19260.6
18 1995 china 58510.5 33635 23877
时间序列数据的注意事项
（1）时间序列误差项间往往存在强相关 （自相关）；
（2）数据频率问题。有时样本观察值过于 集中，不能反映经济变量间的结构关系， 应增大观测区间；
5
133
1999 2
6
134
1999 1
15
3
16
4
1000 7 3500 3
截面数据的注意事项
（1）人们一般认为截面数据是随机的；
（2）样本点间的同质性；
（3）截面数据容易引起误差项的异方差 问题。
时间序列数据 （Time series data）
• 时间序列数据又称纵向数据，是对同一个变量 在不同时间取值的一组观测结果，或者说是一 批按照事件先后顺序排列的统计数据。例如， 我国自改革开放的1978-2000年GNP数据。
计量经济学理论的模型解释与预测
计量经济学理论的模型解释与预测引言计量经济学是经济学中一个重要的分支，其研究方法主要基于经济理论和数理统计学，旨在通过使用数学和统计方法来解释经济现象，并进行预测和政策分析。
计量经济学理论的模型是实现这一目标的核心工具。
本文将对计量经济学理论的模型进行解释，并探讨其在预测方面的应用。
一、计量经济学理论的模型解释1.1 常见的计量经济学模型计量经济学模型是对经济现象进行抽象和概括的数学表达式。
常见的计量经济学模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
线性回归模型是计量经济学中最基础且广泛应用的模型之一。
它假设变量之间存在线性关系，并通过估计各个变量的系数来解释经济现象。
时间序列模型是用于分析时间序列数据的模型，其中包括自回归模型、移动平均模型、ARMA模型等。
时间序列模型主要用于分析时间上的趋势和周期性。
面板数据模型是同时包含横截面和时间序列数据的模型，通常用于分析跨国或跨地区的经济现象。
面板数据模型可以同时考虑个体特征和时间特征，提高了模型的解释能力。
1.2 模型解释的基本步骤模型解释是对计量经济学模型进行参数估计和推断的过程。
基本的模型解释步骤包括模型设定、估计方法选择、参数估计和模型诊断。
模型设定是根据研究目的和数据特征选择适当的计量经济学模型，并确定模型中包含的变量和假设条件。
估计方法选择是根据模型的性质和数据的特点选择合适的估计方法，常见的估计方法包括最小二乘法、广义最小二乘法、极大似然估计等。
参数估计是利用选定的估计方法对模型的参数进行估计，通常使用计算机软件进行参数的数值计算。
模型诊断是对估计结果进行评价和检验，包括残差分析、假设检验等。
模型诊断可以用于判断模型的拟合程度和参数的显著性。
1.3 模型解释的应用领域计量经济学模型的解释应用广泛，包括实证研究、政策评估和预测分析等。
实证研究是计量经济学模型应用的基本领域，通过对模型进行解释，可以验证和检验经济理论的有效性，并提供实证证据支持。
常用计量经济模型分析
常用计量经济模型分析1. 引言计量经济学是经济学中重要的分支之一，它利用数学和统计方法来分析经济现象。
在计量经济学中，模型是一种对现实经济问题的简化和抽象。
常用计量经济模型分析是指对经济问题进行量化研究的过程。
本文将介绍常用的计量经济模型，并分析其应用。
2. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的模型之一。
它基于一个根本假设：变量之间的关系可以通过一个线性方程来表示。
线性回归模型的一般形式可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y是被解释变量，X1, X2, …, Xn是解释变量，β0, β1, β2, …,βn是模型的参数，ε是误差项。
线性回归模型可以用来分析解释变量和解释变量之间的关系。
通过对模型进行估计，我们可以得到参数的估计值，从而可以量化各个解释变量对被解释变量的影响程度。
3. 非线性回归模型在实际应用中，线性回归模型可能无法很好地拟合数据。
这时，我们可以使用非线性回归模型来更好地描述变量之间的关系。
非线性回归模型的一般形式可以表示为：Y = f(X1, X2, ..., Xn; β) + ε其中，f(·)是一个非线性函数，β是模型的参数，ε是误差项。
非线性回归模型可以用来揭示解释变量与被解释变量之间的复杂关系。
通过对模型进行估计，我们可以得到参数的估计值，并进一步分析变量之间的相互作用。
4. 面板数据模型面板数据模型是一种特殊的计量经济模型，它同时考虑了横截面和时间序列的特征。
面板数据模型的一般形式可以表示为：Yit = α + β1X1it + β2X2it + ... + βkXkit + εit其中，Yit是第i个个体在t时刻的被解释变量，X1it, X2it, …, Xkit 是第i个个体在t时刻的解释变量，α, β1, β2, …, βk是模型的参数，ε是误差项。
面板数据模型可以用来分析个体间和时间间的关系。
计量经济模型
计量经济模型
计量经济模型是指以数量估价法检验经济理论，俗称“定量经济学”，该模型以数理统计方法建立并使用计算机技术进行推导和计算以及进行测试的一种经济模型。
计量经济模型以经济原理为基础，首先收集大量的真实的经济数据，然后使用解析的统计方法来建立模型变量之间的描述和推导过程关系，比如消费者行为相关的经济数据建立消费者行为模型，进行数值计算推导确定变量的关系，以及对预测的准确性进行验证。
计量经济模型可以更加精准地反映经济变量，并可以通过精准模型模拟不同经济状况下的不同决策，从而获得最优决策手段，从而为政策制定、政策优化提供重要的科学依据。
计量经济模型的建立受到模型所涉及的经济数据的影响，模型的建立过程中，只能通过对模型变量的定量分析，将经济变量转化为模型变量，考虑到模型变量间彼此相互关系的复杂性，计量经济模型一般采用计算机技术来计算，以此节省计算时间，使模型更容易建立。
除此之外，计量经济模型还必须依据真实的经济资料，在制定模型变量时充分考虑变量之间的因果关系，以便在模型的推导的基础上，提高模型的准确性，使模型能反映出经济现实的真实情况。
计量经济学(重要名词解释)
——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。
与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。
经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。
确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。
没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。
有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。
布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。
布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。
若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。
因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。
在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。
回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。
它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。
怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。
这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。
计量经济学模型方法
计量经济学模型方法
计量经济学是一种应用数学和统计学原理来研究经济现象的方法。
计量经济学模型是一种用来描述经济关系的数学模型。
常用的计量经济学模型方法包括：
1. 线性回归模型（Linear Regression Model）：线性回归模型是最常用的计量经济学模型之一，用于描述一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。
该模型可以用来估计变量之间的关系，并进行预测和因果推断。
2. 面板数据模型（Panel Data Model）：面板数据模型是一种用于分析来自多个观察单位的经济数据的模型。
它结合了时间序列数据和截面数据的特点，可以考虑个体间的异质性和个体内的序列相关性。
3. 时间序列模型（Time Series Model）：时间序列模型用于分析随时间变化的经济数据。
它考虑到数据的序列相关性和趋势，可以用来预测未来的值和分析数据的长期趋势。
4. 非线性回归模型（Nonlinear Regression Model）：非线性回归模型用于描述自变量和因变量之间的非线性关系。
它可以更准确地拟合实际经济数据，但参数估计和推断方法更复杂。
5. 非参数模型（Nonparametric Model）：非参数模型是一种不对数据分布做出假设的模型，它不依赖于具体的函数形式，通过比较观测值之间的相对顺序来估计变量之间的关系。
这些方法可以根据具体问题的需要进行选择和应用。
在实际研究中，常常会结合多种方法和模型，以得到更全面和准确的分析结果。
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摘要居民的消费水平由多种因素决定，尽管影响消费需求的因素很多，但收入是决定消费支出最重要的因素。
经济学通过消费函数来表示收入和消费之间的依存关系。
消费函数一般以收入为自变量，在其他条件不变的情况下，消费随收入的变动而呈现同方向的变动，即收入增加，消费增加；收入减少，消费减少。
考察收入水平对消费的影响需要综合考虑政府的收入分配政策和社会保障制度等因素的作用。
人们的工资收入并非都是可以由消费者自由支配的收入，比如要依法缴纳个人所得税、依法缴纳社会保险费用等。
物价水平是影响消费水平的重要因素和直接因素反映消费品物价水平的指标是消费物价指数。
消费物价指数（CPI）一般又称零售物价指数或生活费用指数，是指报告期与基期商品及服务价格水平的比率，它反映了一国消费品和劳务价格上涨或下跌的幅度，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标之一关键词：消费；收入；GIP；税收目录摘要 (I)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 经济理论陈述 (1)3 相关数据收集 (2)4 计量经济模型的建立 (3)5 计量经济的检验和分析 (4)5.1 居民消费水平与税收的回归分析 (5)5.2 居民消费水平与CPI的回归分析 (5)5.3居民消费水平与可支配收入的回归分析 (7)5.4 实证结果综合分析 (8)6. 结论 (9)居民消费水平模型分析前言为了了解可支配收入，CPI，税收对居民消费水平的影响，说明其中的关系，通过收集相关数据，建立计量经济模型，运用EViews软件进行分析，得出经济模型的结论，其中包括对问题的描述与界定，相关变量的确定，对数据特征值的计算及经济含义的描述，建立模型进行事件的模拟与分析。
居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。
居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过了解影响居民消费水平的主要因素可以让我们更好的理解生活中存在的经济方面的问题，政府也能够通过有说服力的证据调整经济政策。
1问题的提出对单个商品消费需求的考察，我们可以看到：对于多数商品来说，当消费者的收入水平提高时，就会增加对商品的需求量；相反，当消费者的收入水平下降时，就会减少对该商品的需求量。
也就是说，消费者对商品的需求量与其收入水平成正方向的变动。
对于某些低档商品来说，当消费者的收入水平提高时，就会减少对该商品的需求量；反之，当消费者的收入水平下降时，就会增加对该商品的需求量。
消费者对其需求与收入成反方向的变动。
不过，以上两种情况不是绝对的，会因人、因时而异对社会消费需求总水平的考察，我们可以看到：在物价水平不变的情况下，一定时期人们的收入水平越高，消费水平越高；收入水平越低，消费水平也越低。
二者成正比考察收入水平对消费的影响需要综合考虑政府的收入分配政策和社会保障制度等因素的作用。
人们的工资收入并非都是可以由消费者自由支配的收入，比如要依法缴纳个人所得税、依法缴纳社会保险费用等。
同时，劳动者和居民也会享有社会福利、社会优抚、社会救济和社会保险以及商业保险等带来的收入。
因此，即使在物价和工资收入不变的条件下，由于以上因素的影响，人们的可支配收入也会发生变化，所以，影响人们消费需求水平的不是劳动者的全部收入，而是可支配的收入。
人们可支配的收入水平与消费水平成正比。
可支配收入越高，他的消费水平也会变高，这也是为什么职工的平均工资会影响居民消费水平。
2 经济理论陈述凯恩斯的绝对收入理论：实际消费支出是实际收入的稳定函数。
凯恩斯指出：在通常情况下，总需求函数中的消费部分，确以总所得（以工资单位计算）为其主要变数。
凯恩斯所说的收入是指现期绝对实际收入水平。
所说"现期"是指本期收入，不考虑过去的和未来的收入；所说"绝对"是指收入的绝对水平，不考虑收入的相对水平；所说"实际"是指按货币购买力计算的收入，不考虑按货币计算的名义收入。
这种对收入的限定，是凯恩斯的收入理论与其他收入理论的重要区别。
消费支出随收入增加而增加，但消费支出增加幅度小于收入增长幅度，0＜MPC＜1。
边际消费倾向递减是一种规律，随着收入的提高，在增加的收入中增加的消费支出所占比例逐渐下降，即边际消费倾向递减，这就是凯恩斯著名的"边际消费倾向递减规律"。
凯恩斯认为，这一规律之所以起作用，是基于人类的基本心理法则。
边际消费倾向小于平均消费倾向，这是由边际消费倾向递减规律推导出来的。
杜森贝的相对收入理论：在稳定的收入增长时期，储蓄率和平均消费倾向不取决于收入水平，这一点和弗里德曼的持久收入理论相同。
从长期考虑，平均消费倾向和储蓄倾向是稳定的，因为其影响因素在长期中变化不大，这种长期消费倾向的稳定性对消费函数之谜是一个很好的解释。
这一点和莫迪利安尼的生命周期理论、弗里德曼的持久收入理论的结论相同。
从短期考察，储蓄率和边际消费倾向取决于现期收入与高峰收入的比例。
由此使短期消费会有波动，但由于习惯效应的作用，收入减少对消费减少作用不大，而收入增加对消费增加作用较大。
把长期和短期影响结合在一起，引起储蓄率或平均消费倾向变化的自变量为现期收入与高峰收入之比。
3相关数据收集年份居民消费水平税收CPI(上年=100) 可支配收入2000 3632 12581.51 100.4 8533.4 2001 3889 15301.38 100.7 9226 2002 4144 17636.45 99.2 10178.4 2003 4475 20017.31 101.2 11094.4 2004 5032 24165.68 103.9 12358 2005 5573 28778.54 101.8 13747.9 2006 6263 34804.35 101.5 15346.5 2007 7255 45621.97 104.8 17926.2 2008 8349 54223.79 105.9 20541.38 2009 9198 59521.59 99.3 22327.82 注：以上数据源于2010《中国统计年鉴》4计量经济模型的建立建立一个多元线性回归模型y=a+b1x1+b2x2+b3x3y-----居民消费水平x1----税收x2----CPIx3----可支配收入5计量经济的检验和分析5.1居民消费水平与税收的回归分析通过EViews软件，运用OSL法估计模型参数，结果如下：被解释变量y 解释变量x1Y=2159.161+0.115842X1判定系数R12=0.997423检验统计量F1=3096.825回归系数t1=55.649125.1.1拟合优度检验：由上表可知，R12=0.997423 模型拟合度很好，判定系数很高，说明税收对居民消费水平有显著影响，在居民消费水平的影响因素中，有99.7423%是由税收所决定的。
5.1.2 F统计量检验检验居民消费水平与税收之间的线性关系：第一步提出假设H0：ß =0 两个变量之间的线性关系不显著第二步计算检验统计量F1=3096.825第三步作出决策，根据显著性水平a=0.05，分子自由度1和分母自由度8差F表，找到相应的值F(1,8)=5.318。
由于F1>F(1,8),拒绝原假设，表明居民消费水平与税收之间的线性关系是显著的。
5.1.3T统计量检验检验居民消费水平与税收的回归系数T第一步：提出假设。
H0：ß1=0H1：ß1≠0第二步：计算检验的统计量T1=55.64912第三步：作出决策。
根据给定的显著性水平a=0.05，自由度=8，查T分布表T0.025(8)=2.3060。
由于T1>2.3060,拒绝原假设H0。
这意味着税收是居民消费水平的一个显著性因素。
5.2居民消费水平与CPI的回归分析通过EViews软件，运用OSL法估计模型参数，结果如下被解释变量y 解释变量x2Y=-26478.01+316.6684X2判定系数R22=0.138592检验统计量 t2=1.134514检验统计量F2=1.2871225.2.1拟合优度检验：由上表可知，R22=0.138592 模型拟合度不好，判定系数不高，说明CPI对居民的消费水平的影响不太显著，在居民消费水平的影响中，有13.8592%是由CPI所决定的5.2.2 F统计量检验:检验居民消费水平与CPI之间的线性关系：第一步提出假设 H0：ß =0 两个变量之间的线性关系不显著第二步计算检验统计量F2=1.297122第三步作出决策，根据显著性水平a=0.05，分子自由度1和分母自由度8差F表，找到相应的值F(1,8)=5.318。
由于F2<F(1,8),不拒绝原假设，表明居民消费水平与税收之间的线性关系是不显著的。
5.2.3T统计量检验:检验居民消费水平与CPI的回归系数T第一步：提出假设。
H0：ß1=0H1：ß1≠0第二步：计算检验的统计量T2=1.134514第三步：作出决策。
根据给定的显著性水平a=0.05，自由度=8，查T分布表T0.025(8)=2.3060。
由于T1<2.3060,不拒绝原假设H0。
这意味着税收不是居民消费水平的一个显著性因素。
5.3居民消费水平与可支配收入的回归分析：通过EViews软件，运用OSL法估计模型参数，结果如下Y=80.24417+0.403508X3被解释变量y 解释变量x3判定系数R32=0.998595检验统计量t3=75.39299检验统计量F3=5684.1035.3.1拟合优度检验：由上表可知，R32=0.998595 模型拟合度很好，判定系数很高，说明可支配收入对居民消费水平有显著影响，在居民消费水平的影响因素中，有99.8595%是由可支配收入所决定的。
5.3.2 F统计量检验:检验居民消费水平与可支配收入之间的线性关系第一步提出假设H0：ß =0 两个变量之间的线性关系不显著第二步计算检验统计量F3=5684.103第三步作出决策，根据显著性水平a=0.05，分子自由度1和分母自由度8差F表，找到相应的值F(1,8)=5.318。
由于F3>F(1,8),拒绝原假设，表明居民消费水平与税收之间的线性关系是显著的。
5.2.3 T统计量检验:检验居民消费水平与可支配收入的回归系数T第一步：提出假设。
H0：ß1=0H1：ß1≠0第二步：计算检验的统计量T3=75.39299第三步：作出决策。
根据给定的显著性水平a=0.05，自由度=8，查T分布表T0.025(8)=2.3060。