计量经济学农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析
计量经济学模型分析
农村居民消费水平影响因素分析摘要中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，农村居民的消费在国民消费总量中占有很大比重，农村居民的消费水平对整个国名经济的发展有重大的作用。
随着改革开放的深入及各项支农惠农政策的实施，农村居民的生活水平有了很大提高，面对农村这个巨大的消费市场，如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济所面对的重大问题。
本文运用计量经济学的方法，就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单的分析。
一、模型的设定Y=β0+β1X1+β2X2+u iY：中国农村居民消费水平X1：农村居民家庭人均纯收入X2：商品零售价格指数二、数据收集1989年到2008年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据（表1）三、散点图为分析“农村居民消费水平”Y与“农村居民家庭人均纯收入”X1和“商品零售价格指数”X2之间的关系，做如下散点图：从散点图可以看出，农村居民消费水平（Y）和农村居民家庭人均纯收入（X1）大体呈现为线性关系，农村居民消费水平（Y）和商品零售价格指数（X2）大体呈现为线性关系。
β0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平；β1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响；β2表示商品零售价格指数对农村居民的消费水平的影响；u i为随机扰动项。
四、回归分析Y^= 2020.904 + 0.477598X1 －14.13053X2（738.1351）（0.027251）（6.818890）t =（2.737851）（17.52564）（-2.072263）R2 = 0.955580 F = 182.8554 n = 20五、模型检验（一）经济意义检验所估计的参数β^1 =0.477598，β^ 2 = -14.13053，且0＜β1＜1，β2＜0，符合变量参数中确定的参数范围。
说明农村居民家庭人均纯收入每增加1单位，平均说来可导致农村居民消费水平增加0.477598单位；商品零售价格指数每减少1单位，平均说来可导致农村居民消费水平增加14.13053单位。
我国农村居民家庭人均收入与人均消费支出异方差检验
我国农村居民家庭人均收入与人均消费支出异方差检验一、研究目的要求收入的变化对消费的支出有着重要的影响，而其所产生的影响程度的大小，依各地区的不同而不同，同时，对农村和城镇居民的消费支出的影响具体表现也是不同的。
为了寻求收入变化对消费支出的影响，建立农村居民家庭收入与家庭人均消费支出的回归模型。
根据全国2011年21个省市的家庭收入与消费情况进行分析。
一、模型设定为了分析农村居民家庭人均收入与消费支出为了全面反映中国国内生产总值的全貌，选择全国GDP作为被解释变量Y，财政支出X1，上期GDPX2，职工工资总额X3；进出口总额X4，税收收入X5，储蓄余额X6作为解释变量的计量模型。
数据样本时期为1990-2009年共20个年份的统计数据。
从《中国统计年鉴》可以收集到以下数据。
（单位：亿元）年份GDP（Y) 财政支出（X1)上期GDP（X2)职工工资总额(X3)进出口总额(X4)税收收入（X5)储蓄余额（X6)1990 18667.8 3083.59 16992.3 2951.1 5560.1 2821.86 1210.2 1991 21781.5 3386.62 18667.8 3323.9 7225.8 2990.17 1610 1992 26923.5 3742.2 21781.5 3939.2 9119.6 3296.91 2312.3 1993 35333.9 4642.3 26923.5 4916.2 11271 4255.3 3095.2 1994 48197.9 5792.62 35333.9 6656.4 20381.9 5126.88 4680.1 1995 60793.7 6823.72 48197.9 8100 23499.9 6038.04 5884.1 1996 71176.6 7937.55 60793.7 9080 24133.8 6909.82 7647.6 1997 78973 9233.56 71176.6 9405.3 26967.2 8234.04 10053.1 1998 84402.3 10798.18 78973 9296.5 26849.7 9262.8 11615.9 1999 89677.1 13187.67 84402.3 9875.5 29896.2 10682.58 14666.7 2000 99214.6 15886.5 89677.1 10656.2 39273.2 12581.51 18190.7 2001 109655.2 18902.58 99214.6 11830.9 42183.6 15301.38 22327.6 2002 120332.7 22053.15 109655.2 13161.1 51378.2 17636.45 28121.7 2003 135822.8 24649.95 120332.7 14743.5 70483.5 20017.31 35119 2004 159878.3 28486.89 135822.8 16900.2 95539.1 24165.68 41416.5 2005 184937.4 33930.28 159878.3 19789.9 116921.8 28778.54 48787.5 2006 216314.4 40422.73 184937.4 23265.9 140971.45 34804.35 58575.9 2007 265810.3 49781.35 216314.4 28244 166740.19 45621.97 67599.7 2008 314045.4 62592.66 265810.3 33714 179921.47 5422.379 78585.2 2009 340506.9 76299.93 314045.4 40288.16 150648.06 59521.59 100541.31.做Y,X1,X2，X3，X4，X5，X6的折线图，以此来观察1990-2009年的发展趋势从折线图整体来看，随着年份的增加，GDP，财政支出，上期GDP，职工工资总额，进出口总额，税收收入，储蓄余额大致都呈上升趋势。
农村居民收入与消费统计分析
农村居民收入与消费统计分析近年来，随着我国经济的快速发展，农村居民的收入水平和消费水平不断提高，农民的生活质量得到了显著改善。
为了更好地了解农村居民的收入与消费状况，我们对其进行了统计分析，以便为政策制定和农村经济发展提供参考。
一、农村居民收入分析1.农村居民收入水平提高统计数据显示，近年来我国农村居民的收入水平不断提高。
2019年，全国农村居民人均可支配收入达到16021元，比2018年增长了8.9%。
其中，工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入分别同比增长了7.9%、9.2%、12.5%和8.6%。
2.收入结构优化农村居民的收入结构逐渐优化，工资性收入和经营性收入占比逐年下降，财产性收入和转移性收入占比逐年上升。
2019年，工资性收入占比为54.3%，经营性收入占比为34.2%，财产性收入占比为5.7%，转移性收入占比为5.8%。
这表明农村居民越来越注重通过多种途径增加收入，收入来源更加多元化。
3.区域差异明显农村居民收入水平存在明显的区域差异。
东部地区农村居民人均可支配收入较高，2019年达到19143元；中部地区为14383元；西部地区为13415元；东北地区为12411元。
这主要是因为东部地区经济发展水平较高，就业机会多，农民收入来源广泛。
二、农村居民消费分析1.消费水平提升随着收入水平的提高，农村居民的消费水平也得到了显著提升。
2019年，农村居民人均消费支出达到13327元，同比增长8.5%。
其中，食品烟酒消费支出占比为31.6%，衣着消费支出占比为7.1%，居住消费支出占比为23.7%，交通通信消费支出占比为11.1%，教育文化娱乐消费支出占比为10.2%，其他消费支出占比为16.3%。
2.消费结构升级农村居民的消费结构逐渐升级，生存型消费需求逐步满足，发展型和享受型消费需求逐渐增加。
在食品消费中，粮食消费占比下降，肉类、蔬菜、水果等多样化消费需求逐渐上升。
在居住消费中，农村居民越来越注重居住环境和舒适度。
计量经济学论文城乡居民收入与消费
计量经济学论文：城乡居民收入与消费引言城乡居民收入和消费是计量经济学中一个重要的研究领域。
随着我国城市化进程的加快，城乡居民收入差距和消费水平的差异成为社会关注的焦点。
本文旨在通过计量模型的分析，探讨城乡居民收入与消费之间的关系，以提供有效的政策建议和参考。
数据来源和描述本文使用的数据来自中国统计年鉴和国家统计局发布的相关数据。
主要包括城乡居民收入、消费支出、人口信息、价格指数等。
以下是数据的主要描述：•城乡居民收入：包括城市居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入。
•消费支出：包括城市居民人均消费支出和农村居民人均消费支出。
•人口信息：包括城市人口和农村人口的总量和结构。
•价格指数：包括城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数。
模型设定为了探索城乡居民收入与消费之间的关系，我们使用了以下计量模型进行分析：1. 静态计量模型首先，我们使用静态计量模型来研究城乡居民收入与消费之间的相关性。
模型设定如下：$$ C_i = \\beta_0 + \\beta_1Y_i + u_i $$其中，C i代表第i个居民单位的消费支出，Y i代表该居民单位的收入水平，$\\beta_0$和$\\beta_1$分别为模型的截距和斜率，u i为模型的误差项。
2. 动态计量模型其次，我们使用动态计量模型来考察城乡居民收入对当前和未来消费的影响。
模型设定如下：$$ C_{i,t} = \\alpha_0 + \\alpha_1Y_{i,t} + \\alpha_2Y_{i,t-1} + \\alpha_3Y_{i,t+1} + v_{i,t} $$其中，C i,t代表第i个居民单位在时期t的消费支出，Y i,t代表该居民单位在时期t的收入水平，Y i,t−1和Y i,t+1分别代表该居民单位在前一时期和后一时期的收入水平，$\\alpha_0$、$\\alpha_1$、$\\alpha_2$和$\\alpha_3$为模型的参数，v i,t为模型的误差项。
计量经济学关于农村居民消费水平的数据
班级 姓名 学号一模型的设定我们将“农村居民消费水平”设为被解释变量，“农村居民家庭人均收入”，“农村商品零售价格指数”，“农村固定资产投资总额”，“农村居民人均储蓄存款年末余额”设为解释变量，设立了以下经济学模型：Y=农村居民消费水平（元）=农村居民家庭人均收入（元）=农村商品零售价格指数=农村固定资产投资总额（亿元）=农村居民人均储蓄存款年末余额（元）数据如下：obs Y X1X2X3X4 1978137.0000114.0600100.00009.5600009.940000 1979153.0000136.1100101.100011.3200015.47000 1980164.0000175.7700104.800017.5600018.85000 1981187.0000204.4100106.300022.5800032.18000 1982198.0000238.7000108.100036.9100057.53000 1983221.0000298.0700109.300030.5500078.75000 1984261.0000345.0000113.200033.8200086.23000 1985319.0000385.2300119.400043.51000106.0200 1986356.0000407.6100125.100049.25000177.81001987423.0000444.4000135.400059.04000231.0600 1988557.0000546.6200159.100087.48000274.3200 1989583.0000589.4000192.200081.92000306.4200 1990609.0000621.6700192.200058.30000357.3500 1991675.0000657.3800194.7000101.7900481.6300 1992729.0000682.4800201.1000117.8500560.4100 1993831.0000803.8000220.2000179.8900687.2400 19941001.0001107.250263.8000247.3200887.9200 19951281.0001668.730307.6000350.92001055.720 19961522.0002054.950327.0000469.9700648.3300 19971641.0002286.010333.9000589.3400803.0600 19981642.0002405.320324.9000609.7200962.4300 19991803.0002441.500317.4000613.61001231.410 20001848.0002478.860313.9000635.44001499.620 20011912.0002603.600314.5000659.37001770.520 20021987.0002685.160313.2000673.00002135.140 20032042.0002853.290314.5000705.18002806.230 20042167.0003171.060327.1000776.78003524.830 20052449.0003481.640331.0000831.93003960.430资料来源：《河北经济年鉴2006》，《河北农村统计年鉴》二参数估计模型为Y=农村居民消费水平（元）=农村居民家庭人均收入（元）=农村商品零售价格指数=农村固定资产投资总额（亿元）=农村居民人均储蓄存款前期年末余额（元）用Eviews估计结果为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/18/08 Time: 13:21Sample: 1978 2005Included observations: 28Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob.C-119.249042.29552-2.8194240.0097X10.3120120.1663211.8759620.0734X2 2.3987650.4023145.9624150.0000X30.3712050.5022950.7390190.4674X40.0915880.0291243.1447900.0045R-squared0.995968 Mean dependentvar989.2143Adjusted R-squared 0.995267 S.D. dependentvar756.4193S.E. of regression 52.04132 Akaike infocriterion10.90239Sum squaredresid62290.88 Schwarz criterion11.14028Log likelihood-147.6334 F-statistic1420.292Durbin-Watsonstat1.158600 Prob(F-statistic)0.000000=119.249+0.312012+2.398765+0.371205+0.091588T: (-2.819424) (1.875962) (5.962415) (0.739019)(3.144790)F=1420.292三 检验及修正1．经济意义检验从上表中可以看出，符号为正，但由经验得知，“农村居民消费指数”与“农村商品零售价格指数”关系紧密，故不应剔除．而虽然在理论上说不通，但却符合中国现实的国情，应保留，其意义将在第四部分加以阐述。
中国农村居民家庭人均消费支出与纯收入的计量分析
第1章前言根据影响农村居民家庭人均消费支出的因素的理论观点，本文旨在通过2010年我国各地区农村居民家庭从事农业经营人均纯收入、农村居民家庭其它来源人均纯收入对农村居民家庭人均消费支出的影响进行实证的分析。
通过建立理论模型，并收集相关数据，利用Eviews软件对计量模型进行参数估计和检验并加以修正，得到影响农村居民家庭人均消费支出的重要因素为农村居民家庭其它来源人均纯收入。
最后，对所得结果作出经济意义分析。
影响农村居民家庭人均消费支出的因素：农村居民家庭其它来源人均纯收入。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
我们将其收入全部包含在农村居民家庭其它来源人均纯收入内。
即农村居民家庭其它来源人均纯收入为农村居民家庭总纯收入减去农村居民家庭从事农业经营人均纯收入后的其他收入总额。
随着时代发展，可以发现农村居民家庭其它来源人均纯收入对消费支出的影响能力逐渐增强。
农村居民不再只依靠农业经营收入为家庭的主要经济来源，而越来越重视除农业经营以外的其它经济收入方式。
同时，农村居民家庭人均消费支出受农村居民其它来源人均收入的影响比农村居民家庭从事农业经营人均纯收入的影响更大。
即农村居民家庭其它来源人均纯收入越多，其消费支出水平越高；反之，消费支出水平越低。
第2章中国农村居民家庭人均消费支出与纯收入建模本文选取了中国2010年各地区农村居民家庭从事农业经营的人均纯收入、其它来源人均纯收入这2个因素进行分析。
（表一）2010年各地区农村居民家庭人均支出与纯收入2.1 计量经济模型的建立为了研究中国各地区农村居民家庭人均消费支出与各地区农村居民家庭从事农业经营的人均收入、其它来源人均纯收入之间的关系，建立下述的模型：Y=C+β1X1+β2X2+u其中：Y:2010年农村居民家庭人均消费支出X1：2010年农村居民家庭从事农业经营人均纯收入X2：2010年农村居民家庭其它来源人均纯收入βi：为待定参数u：为随机扰动项C：为常数项2.2 模型求解和检验利用Eviews软件，分别用最小二乘法回归分析，并针对其中的多重共线性、异方差和自相关进行统计检验，最后进行修正再来估计参数。
我国农村居民人均消费和人均可支配收入关系实证研究-基于1978-2012年时间序列数据
虚拟 变量
Thank You ！
年份 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 农村居民人均消费 农村居民人均可支配 支出（单位：元） 收入（单位：元） 1451.62 1778.49 1573.15 2033.17 1603.13 2179.44 1599.80 2241.68 1663.45 2244.42 1729.00 2349.95 1849.09 2495.56 1920.26 2591.11 2102.69 2826.18 2510.22 3197.35 2787.19 3533.99 3076.24 3950.76 3456.75 4495.37 4021.65 5189.53 4241.82 5729.91 4953.61 6619.83 5758.28 7715.98
西，2006）。在这个转型过程中，中国农村居民消费与收入呈现何种关系？制度变迁
对农村居民消费与收入的关系又产生了什么样的影响？对这些问题的研究，对于中国 政府了解农村居民消费不足的原因、制定合适的政策促进农村居民消费以及确立今后 改革过程中应该注意的问题，都具有重要的现实意义。
由于2013年前农村居民收支数据来源于独立开展的农村住户抽样调查。 因此本文拟使用1978～2012年的数据，基于协整理论和凯恩斯消费模型， 在引入虚拟变量后对中国农村居民消费与收入的关系及其变迁做出分析。
2-3 协整检验
通过上述检验分析可知，两变量时间序列均为一阶单整，即 LNC ~I( 1) 和 LNY ~I( 1) ，满足协整检验前提， 所以可考虑两者之间是否存在协整关系。对变量之间的协整关系检验主要有 Engle-Granger两步法和 Johansen 检 验法，其中 Engle-Granger 两步法主要适用于两个变量之间的协整检验，而 Johans-en 检验法主要适用于多个变 量之间的协整检验。考虑到在此主要研究中国农村居民人均消费支出 LNCS和人均可支配收入 LNYD两个变量之间 的协整关系所以采用 EG 两步法对 LNC 和 LNY 变量进行协整关系检验。 对lncs和 lnyd进行一阶差分并记 dlncs=D(lncs) dlnyd=D(lnyd) 第一步，估计dlncs 和 dlnyd的回归方程，其回归模型为: dlncs= α 0 + α 1dlnyd+ ut，利用 Eviews7.0，运用 普通最小二乘法对模型进行估计，得到如下协整回归方程：
我国城乡居民收入与消费支出关系的实证研究_兼论影响农民收入及其差距的因素
ε t
满足全部
OLS假定 ,可直接对转换变量
C13t
和
Y13t 应用 OLS并获得具有全部最优性质的估计量 ,即
BLUE。这种差分形式的 C13t 对 Y13t 的回归需要求出
ρ。因本例中样本不是很大 ,根据 d统计量的泰尔 —纳
F = 49881016 其概率 p = ( 01000000) r2 = 01997201 调整的 r2 = 01997001 D - W d = 21616695 这 两 个 模 型 修 正 后 的 德 宾 —沃 森 d 值 分 别
C23t
Y23t
(元 ) C1t
Y1t
C2 t
(元 ) Y2t
1989
53514
60115
38714 43512
121110
137319
994184 1128167
1990
58416
68613
31712 38519
1278189
151012
711163 866163
1991
61918
70816
40019 44212
关键词 :居民收入 ;消费支出 ;收入差距 ;措施
一 、引言 改革开放特别是 1978 - 1988 年期间 ,我国农村居
民收入呈现出大幅度增长态势 ,但是 1989 年以来开始 缓慢增长甚至出现停滞不前的状态 , 1997 - 2005年是农 民收入增长停滞时期 。近几年 ,需求不旺 、市场疲软已 成为制约我国经济持续稳定增长的根本因素 ,内需不旺 的主要原因在于农村有效需求不足 。目前占我国人口 70%的农民消费额 ,只占社会消费额总量的 46% ,农民 人均消费水平仅约占城镇人均消费水平的 35%左右 , 农村市场所蕴藏的巨大消费潜力尚未得到开发利用 。 因而扩大内需的关键是开拓农村市场 ,而要启动农村消 费市场 ,最有效的手段是解决近年来农民收入增长减缓 的问题 ,增加农民收入 。目前就上述问题 ,理论界已有 不少研究与讨论 ,但对农村居民收入分配与消费需求之 间关系的研究仍为数不多 ,且一般都停留在理论分析认 识上 ,缺乏定量的实证分析 。本文试图借助一定的经济 计量模型 ,从量化的角度对农村居民的收入水平与消费 水平之间的关系进行实证分析 ,并在分析比较的基础上 进一步对收入水平及其差距的影响因素进行分析 。
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计量经济学农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析
文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
我国农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析摘要：增加农民收入是我国扩大内需的关键，本文运用2007年我国农村人均生活消费支出与农村人均收入的数据，运用异方差的相关知识进行计量分析，通过建立回归模型的基本操作过程和借助于统计软件，建立我国农民人均生活消费支出的初步模型，以便更好的了解我国农村居民的消费支出与人均收入的关系。
根据《2007年中国统计年鉴》的数据，对农民人均生活消费支出做了回归分析，并得出了系列结论。
关键词：农村人均消费支出一元线性回归异方差
一、问题提出
我国是一个大国，至今仍有9亿农村，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的消费群体，农村消费能力的提升直接关系到国民的全局。
从农村看，中国有近六成人口(约8亿)生活在农村。
农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。
农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。
据测算，目前1个城镇居民的消费水平大体相当于3个农民的消费；城市化率提高1个百分点，就会有100万～120万人口从农村到城市。
由于城市人口的消费是农村的～3倍，约拉动最终消费增长个百分点。
随着经济的发展，我国农民的消费水平和结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。
但从总体来看，农民消费水平仍然较低，显示有的地区都不
及城市居民人均消费支出的三分之一。
而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。
而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。
本文主要研究收入对支出的影响。
二、经济理论
我国是发展中的农业大国，全面建设小康目标能否实现，重点、难点在于提高农村居民的人均收入。
要实行农村居民生活稳定，农村居民要达到小康水平，其前提条件就是要保持农村居民人均收入的持续稳定快速发展，改革开放以来，我国农村经济体制改革所取得的快速发展给农民带来了真正的实惠，我国农村人均收入和全国消费水平都有较大幅度的提高，为了对我国农村人均收入情况作进一步的了解，如何客观、合理、准确地分析支出对消费的影响情况，具有重要理论和现实意义。
三、模型设定
一元线性回归分析方法是研究两个或多个变量之间关系的统计分析方法，在实际问题中，因变量y往往与多个变量x1、x2…xn有关。
在本文中只选取农民人均收入、食品、衣着、家庭设备和医疗保健作为解释变量。
下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据，数据来源于《2007中国年鉴》。
各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出(2007) 单位: 元
全国
北京
天津
河北
山西
内蒙古
辽宁
吉林
黑龙江
上海
江苏
浙江
安徽
福建
江西
山东
河南
湖北
湖南
广东
广西
海南
重庆
四川
贵州
云南
西藏
陕西
甘肃
青海
宁夏
新疆
变量选择和说明：被解释变量即自变量：农民人均生活消费支出；解释变量即因变量：农民人均收入X，
建立以下模型，其表达式是：
Y=C+βX
四、异方差检验
根据表中的数据，采用EViews软件进行一下回归分析。
(一)、用OLS法参数估计
由上图可以得出Y=，可决系数和可调整的可决系数分别为、，非常的接近1，这表明利用线性模型解释它们之间的关系是比较适合的。
（二）异方差诊断
1．图示法检验
根据操作原理中的方法，可以绘制出被解释变量Y与解释变量X的散点图，如图所示：
从散点图形中可以看出，存在着随X的增加，散点分布的区域不是很明显有扩大趋势，所以继续检验异方差性。
绘制E2与X的散点图
从图中可以看出，残差平方随着人均收入的增加而不规则的变化，表明农村人均收入的方差是不同的，所以判定存在异方差。
2.怀特检验法
从表中可以看出=，自由度为2的X2分布在5%的显着性水平下对应临界值为，很明显，在5%的显着性水平下可以拒绝原假设，即存在异方差。
检验
前12个样本的OLS回归结果
后13个样本的OLS回归结果
进行F检验：F=2943512/=，（12，13）=，因此，很明显存在异方差性。
（三）异方差的处理
Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 10/22/13 Time: 22:30
Sample: 1 32
Included observations: 32
Weighting series: WI
Weight type: Inverse standard deviation (EViews
default scaling)
White heteroskedasticity-consistent standard
errors & covariance
Variable Coeffici
ent
Std.
Error
t-
Statistic Prob.
C
Y
Weighted
Statistics
R-squared Mean dependent var Adjusted R-
squared. dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared
resid Schwarz criterion
Log likelihood Hannan-Quinn criter.
F-statistic D urbin-Watson stat Prob(F-
statistic)W eighted mean dep.
Unweighted
Statistics
R-squared M ean dependent var Adjusted R-
squared. dependent var
. of regression Sum squared resid 9044279
.
Durbin-Watson
stat
表中包含了加权统计量和未加权统计量，比较加权统计量和未加权统计量可以发现，加权最小二乘估计得到的结果显着性比较高一些。