计量经济学论文(eviews分析)《消费状况的影响因素研究》
计量经济学论文eviews分析《消费状况的影响因素研究》
计量经济学论文及作业姓名：陈敏捷消费状况的影响因素研究摘要：本文选取的是现已充分掌握数据资料的2013年全国31个省市的城镇居民的人均全年可支配收入和人均全年消费支出，以及各地区的失业率。
通过建模分析，找出三者之间的量化关系，进一步分析得出现实指导意义。
关键词：消费支出可支配收入失业率(%)具体数据如下：消费支出(元/每人全年)Y可支配收入(元/每人全年)X1失业率(%)X2北京11123.84 13882.62 1.4 天津7867.53 10312.91 3.8 河北5439.77 7239.06 3.9 山西5105.38 7005.03 3 内蒙5419.14 7012.9 4.5 辽林6077.92 7240.58 6.5 吉林5492.1 7005.17 4.3 黑龙江5015.19 6678.9 4.2 上海11040.34 14867.49 4.9 江苏6708.58 9262.46 4.1 浙江9712.89 13179.53 4.2 安徽5064.34 6778.03 4.1 福建7356.26 9999.54 4.1 江西4914.55 6901.42 3.6 山东6069.35 8399.91 3.6 河南4941.6 6926.21 3.1 湖北5963.25 7321.98 4.3 湖南6082.62 7674.2 3.8 广东9636.27 12380.43 2.9 广西5763.5 7785.04 3.6 海南5502.43 7259.25 3.4 重庆7118.06 8093.67 4.1 四川5759.21 7041.87 4.4 贵州4948.98 6569.23 4云南6023.56 7643.57 4.1西藏8045.34 8765.45陕西5666.54 6806.35 3.5甘肃5298.91 6657.24 3.4青海5400.24 6745.32 3.8宁夏5330.34 6530.48 4.4新疆5540.61 7173.54 3.5数据来源于《中国统计年鉴（2013）》一、建立模型并回归建立回归方程：Y=β0+β1*X1+β2*X2 +μY消费支出(元/每人全年) X1 可支配收入 (元/每人全年) X2失业率(%)运用OLS估计方法对式1中的参数进行估计，Eviews程序：create u 31;data y x1 x2;ls y c x1 x2得回归分析结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/23/11 Time: 12:07Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.??C 99.66845 512.5545 0.194454 0.8472X1 0.749028 0.033317 22.48216 0.0000X2 30.99029 95.80441 0.323475 0.7487R-squared 0.949335 ????Mean dependent var 6433.182Adjusted R-squared 0.945716 ????S.D. dependent var 1761.376S.E. of regression 410.3820 ????Akaike info criterion 14.96382Sum squared resid 4715575. ????Schwarz criterion 15.10259Log likelihood -228.9392 ????F-statistic 262.3240Durbin-Watson stat 1.179608 ????Prob(F-statistic) 0.000000从表2中可以看出F检验显着，但有几项t检验不过关，说明变量之间存在多重线性。
计量经济学论文 城镇居民人均消费支出及其影响因素的分析
计量经济学论文题目：城镇居民人均消费支出及其影响因素的分析城镇居民人均消费支出及其影响因素的分析一、问题的提出改革开放以来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。
通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。
在科技的不断进步下，随着居民收入水平的提高及电子通讯、家用汽车价格的下调，移动电话及家用汽车己成为我国近几年形成的新消费热点之一。
从趋势上看，这方面的消费需求将会持续旺盛。
家庭教育支出的平均增长也几倍于收入的平均增长；百姓对医疗领域向盈利方面的转化开始强烈不满。
教育、医疗和住房三方面支出的过快增长，完全打乱了正常的家庭消费结构。
二、理论综述我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：①居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。
②商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。
③物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。
物价的持续下降，不利于居民的消费增长。
④我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。
计量经济学论文居民消费水平影响因素的计量分析
计量经济学论文居民消费水平影响因素的计量分析居民消费水平影响因素的计量分析摘要：居民消费水平反映着人们对于满足生存、发展和享受需要方面所达到的程度;本文就我国近阶段消费方面出现的一些情况,利用Eviews软件对我国1993年至2011年的居民消费水平的影响因素相关数据进行实证分析;建立居民消费水平的影响因素模型,通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国居民消费水平的影响程度,揭示中国居民消费水平的现状及问题,并在此基础上提出了提高我国居民消费水平的对策;关键词：居民消费水平影响因素回归分析正文：一、文献综述：1.居民消费水平经济学背景消费,消费是人类通过消费品满足自身欲望的一种经济行为;是社会再生产过程中的一个重要环节,也是最终环节;通常讲的消费,是指个人消费;生产决定消费,消费反过来影响生产;它是指利用社会产品来满足人们各种需要的过程;消费又分为生产消费和个人消费;前者指物质资料生产过程中的生产资料和活劳动的使用和消耗;后者是指人们把生产出来的物质资料和精神产品用于满足个人生活需要的行为和过程,是“生产过程以外执行生活职能”;它是恢复人们劳动力和劳动力再生产必不可少的条件;所以消费的水平对一个国家的发展有着十分重要的影响;居民消费水平,是按国内生产总值口径,即包括劳务消费在内的总消费进行计算的;是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的数量指标;消费进行计算的;计算公式为：2.反映居民消费水平的主要指标有：⑴平均实物消费量指标;平均每人全年主要有消费品的消费量、平均每百户耐用消费品拥有量、人均居住面积、平均每人生活用水量、平均每人生活用电量等；⑵现代化生活设施的普及程度指标;自来水普及率、煤气普及率、平均每百户主要家用电器拥有量、电话普及率等；⑶反映消费水平的消费结构指标;居民生活消费支出中食品的比例、居民生活消费支出中文化生活服务支出比例、不同质量消费晶的消费比例等；⑷平均消费量的价值指标;平均每人消费基金、平均每人生活消费额、平均每人用于各项生活消费的支出等;3.我国居民消费水平的问题新中国成立后,由于国家经济基础薄弱,物质上长时间处于相对短缺的状态,居民消费受到严重制约,中国社会传统的重积累、倡节约的消费观念没有得到根本改观;随着经济的发展和社会的进步,人们开始逐渐抛弃了自然经济模式下自给自足的消费观念,代之以量入为出、注重消费效益,强调消费带来的精神满足等新型消费观念;特别是2改革开放后以来,住房、通信及电子产品、节假日消费及旅游、文化教育、汽车等逐渐成为市场消费热点,信贷消费、理性消费、个性消费等消费形式也开始在人们的消费行为中发挥重要作用;因此,也就形成了当前中国居民西方消费主义与东方重积累思想并重的有中国特色的消费观念;2008年以来,美国次贷危机席卷全球,我国出口贸易也因此受挫,政府启动4万亿投资拉动内需;如何刺激国内消费以拉动经济一时间成为全国热点话题,这引起我们对影响城镇居民消费水平因素的思考;二、实证模型1. 变量选取：居民的消费水平往往受到许多因素影响,需要分析各因素对居民消费水平的影响程度;本文以分析居民消费水平为目的,同时考虑了其他一些指标的分析需要,共选取1993~2011年的数据,将居民消数据来源：国家统计局年度数据2. 模型初步提出为了具体分析各要素对我国居民消费水平的影响大小,我们选取Y 为居民消费水平,X2为国内生产总值,X3为城镇居民家庭人均可支配收入,X4城镇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,X6人口自然增长率进行回归分析;采用的对数模型如下：Y=β0+β1X 2+β2X 3+β3X 4+β4X 5+β5X 6+u i（1） 用Eviews 计量经济学分析软件作最小二乘回归,分析结果如下：通过结果可以看出,变量x2、x3、x4、x6的t 检验值均大于临界值145.2)519(025.0=-t ;说明经t 检验这4个参数均显着不为0,即为国内生产总值、城镇居民家庭人均可支配收入、城镇居民家庭恩格尔系数、人口自然增长率对居民消费水平均有显着影响;并且,模型中149.4247=F ,明显大于18.2)19,5(05.0=F ,说明各因素联合起来对居民消费水平影响显着;3. 多重共线性检验 1计算变量间相关系数:从上图可知, x2与x3,x3与x5,x3与x6,x5与x6之间都存在较高的线性相关;可能存在多重共线性;2 进行逐步回归,直至模型符合需要研究的问题,具有实际的经济意义和统计意义;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 对X2,X3,X4,X5,X6的一元回归,结果如下:其中加入X2的方程调整的可决系数最大, 以X2为基础, 顺次加入其他变量逐步回归;结果如下表:经比较,新加入X4的方程调整可决系数改进最大, 各参数的t 检验也都显着,但是x4参数的符号与经济意义不符合;所以提出变量x4,以x2,x3为基础继续做逐步回归;结果如下表：当加入x5时,2R 有所增加,但其参数的t 检验不显着；加入x6时,2R 也有所增加,但其参数为负值不合理;综上可以看出x4、x5、x6引起了多重共线性,予以剔除;保留x2和x3;得出Y 对x2 x3的回归结果如下：最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为：4. 异方差检验1分别绘制残差平方序列e2对变量x2和x3的散点图,如下：由散点图中可以看出,残差平方e2对解释变量x2和x3的散点图主要分布在图形的下三角部分,大致看出残差平方e2随x2和x3的变动增大的趋势,因此,模型很可能存在异方差;但是否确定存在需要进一步检验;2采用White 检验法,得到下图结果：从图中可以看出,nR 2=,有White 检验可知,在05.0=α下,071.11505.02=）（χnR 2 =>071.11505.02=）（χ,所以拒绝原假设,表明模型存在异方差; 3异方差修正选取多个权数分别做回归分析后比较,发现w1=1/x2x3的效果最好;下面仅给出权数w1的结果： 最终;消除异方差后的模型为：R 2 = DW= F=5.自相关处理样本量为19,两个解释变量模型,10%显着水平,查DW 统计表可知,835.0d =L 265.1d U = 模型中DW<L d ,显然模型中有自相关;由残差图也可以看出,残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项存在一阶正自相关,模型中t 统计量和F 统计量的结论不可信,需要采取补救措施;生成残差序列,使用e t 进行滞后一期的自回归,可得到方程其中6948.0ˆ=ρ,对原模型进行广义差分,得到广义差分方程： 由上图可得回归方程为：Se=t= R2= F= DW=其中,133*3122*21*6948.0,6948.0,6948.0----=-=-=t t t t t t t X X X X X X Y Y Y由于使用了广义差分法数据,样本容量减少了1个,为18个;查1%显着水平的DW 统计表可知259.1,805.0d ==U L d ,模型中U DW d 109.2>=,说明在1%显着性水平下广义差分模型中已无自相关,不必再进行迭代;可决系数R 2、t 、F 统计量也均达到理想水平;由差分方程式有由此,得到最终的居民消费水平模型为通过最终的模型可以看出,国内生产总值和城镇居民家庭人均可支配收入两项指标对居民消费水平影响较大,其中国民收入每增加1亿元,居民消费水平提高元；城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元,居民消费水平提高元; 三、提高居民消费水平的对策综上所述,大力发展国民经济,提高居民整体收入水平,才是促进居民消费水平提高的根本途径;因此,国家应当着重于发展生产力,促进我国居民可支配收入的增加;对此,我有如下建议：1.加强基础设施建设;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、降低民用电价,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;2.保持物价稳定;平稳的物价水平是稳定居民消费预期,促进居民消费健康增长的前提;2002年以来,随着新一轮经济扩张期的到来,我国居民住宅价格快速上升,近两年来出现加速上升的趋势;虽然住宅作为居民投资品不直接计入居民消费蓝子中,但房价大幅上涨对居民其他消费产生明显的挤出效应;从中长期看,导致居民消费物价上涨的原因还很多,包括劳动力成本上升、原材料价格上涨、资源性产品价格改革、环境保护成本的显性化,以及粮价上涨的推动等;为此,应该从加强企业间竞争、为企业减负和提高供给能力等方面维护物价的基本稳定;3.完善社会保障体系;我国的社会保证体系包括养老、医疗、就业、住房、教育等一系列社会福利制度;目前我国社会保障体系的框架虽然已经基本构建,但这一制度仍处于不断探索和完善之中,一些重要问题仍有待解决;无论是医疗保障还是养老保险,都存在着覆盖面较小,保障水平较低的问题;因此应该完善社会保障制度,是居民能够放心的消费,降低人们对未来的预期消费;。
计量经济学论文(eviews分析)
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摘要：本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，选取餐饮企业数量、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。
利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，并加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，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不断增加。
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时，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，对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就显得尤为必要，这有助于投资者作出合理的决策。
因此，本文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，本文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、相关数据本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，包括营业额（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）以及公路里程数（单位：万公里）。
计量论文-居民消费的影响因素分析
居民消费的影响因素分析摘要：近几年来,中国经济迅速发展。
投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，居民消费直接影响到我国国民经济的运行以及整个经济的发展。
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,以为本地政策制定者提供一定参考,最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石关键词：居民消费、人均可支配收入、居民储蓄、消费价格指数一问题的提出1978年以前，国内由于人才匮乏，资源短缺，观念保守等原因延误了国家的发展机遇。
1978年改革开放以来,随着国家经济实力的增强,随着教育事业的跨越发展,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。
所以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，增加居民投资的作用，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。
不管从宏观还是微观来分析，我国居民最终消费支出都直接影响到我国的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。
消费是经济活动的起点和归宿，也是推动经济增长的重要因素。
二理论综述对决定消费的主要因素,国外学术界有两种主要不同的理论观点:一种是凯恩斯主义消费函数,强调现期消费主要取决于现期收入,随着可支配收入增加,消费也增加。
这种消费理论主要强调的是用收入来解释消费,也叫绝对收入假说。
他指出,在其他条件不变的条件下,消费者是完全理性的人,消费者的主要经济行为是储蓄和消费,而且消费将随着收入的增减而增减,但消费的变化幅度小于收入的变化幅度,再则,边际消费倾向小于平均消费倾向,边际消费倾向变化率为负值,即随着收入的增加,用于消费的指出占收入的比重减小,边际消费倾向是递减的,他指出的是消费增长与收入增长之间是一种非比例关系。
基于EViews的中国能源消费影响因素分析
基于EViews的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。
我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。
随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。
同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。
可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。
然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。
鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
我国是一个能源大国，但是，我国人口众多，人均能源占有量不及同期发达国家的1/5。
能源是任何一个国家经济发展不可缺失的物质基础。
随着我国人口的继续增长，经济的快速发展，能源消费量的增加是必然的，而与年俱增的能源消费对环境造成的破坏也越来越严重。
因此，怎样优化能源利用结构，开发利用清洁能源，就成为我国经济发展的当务之急。
这就需要我们清楚了解能源供需形势，做好影响能源消费因素分析，为能源规划及政策的制定提供科学依据，保证我国国民经济又好又快地发展。
二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。
对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。
我国城镇居民消费水平影响因素的计量经济分析
我国城镇居民消费水平影响因素的计量经济分析一、本文概述随着我国经济的快速发展，城镇居民的消费水平逐渐成为衡量一个国家经济活力和民生改善的重要指标。
消费水平不仅反映了居民的生活质量和购买力，还对社会经济结构和产业发展产生深远影响。
因此，深入研究我国城镇居民消费水平的影响因素，对于促进经济持续健康发展、优化消费结构、提高人民生活水平具有重要意义。
本文旨在通过计量经济分析的方法，全面探讨影响我国城镇居民消费水平的各种因素。
文章首先对相关理论和文献进行梳理和评价，明确研究背景和意义。
接着，运用定性和定量分析方法，从宏观经济、社会人口、消费环境等多个维度，深入剖析影响城镇居民消费水平的各种因素。
在此基础上，构建计量经济模型，对影响因素进行实证分析和检验，揭示各因素之间的内在联系和作用机制。
本文的研究不仅有助于深化对我国城镇居民消费水平影响因素的认识，还能为政府制定相关政策提供科学依据，引导居民合理消费，促进经济结构调整和转型升级。
本文的研究方法和结论也能为其他领域的消费研究提供借鉴和参考。
二、文献综述随着我国经济的持续发展和居民收入的稳步提高，城镇居民的消费水平及其影响因素逐渐成为经济学研究的热点。
众多学者从不同角度对此进行了深入的分析和探讨。
早期的研究主要关注于收入对消费的影响。
凯恩斯在其消费函数中明确指出，收入是影响消费的最重要因素，且消费随着收入的增加而增加，但消费的增加不如收入的增加快，即存在所谓的“边际消费倾向递减”现象。
这一观点得到了许多学者的实证支持，他们通过计量经济模型验证了收入与消费之间的正相关关系。
然而，随着研究的深入，学者们发现除了收入之外，还有许多其他因素也在影响着城镇居民的消费水平。
例如，价格水平、消费者信心、社会保障制度、教育水平、人口结构等都被认为是影响消费的重要因素。
其中，价格水平的变化会直接影响消费者的购买意愿和购买能力；消费者信心则反映了消费者对未来经济走势的预期，对消费具有重要影响；社会保障制度的完善程度会影响消费者的消费预期和消费决策；教育水平则通过提高消费者的消费能力和消费意愿来影响消费水平；人口结构的变化，如老龄化趋势的加剧，也会对消费产生深远影响。
我国城市居民消费水平影响因素的计量分析
我国城市居民消费水平影响因素的计量分析一、研究背景改革开放以来我国经济发展迅速，城乡居民生活状况发生了巨大的变化，人民生活水平显著提高。
消费是实现国民经济良性循环的重要因素。
居民消费水平对一国经济发展具有显著的影响，因而，扩大居民消费需求是目前我国经济发展的重要任务。
本文从实证的角度分析了近几年影响我国城市居民消费水平的几个主要因素。
二、理论分析城市居民消费水平受诸多因素的影响，本文主要从城市居民人均可支配收入、税收、国内生产总值、居民储蓄总额和城市居民上年消费水平这几个方面，选取1995年至2013年的数据，运用计量经济学Eviews软件分析以上因素对城市居民消费水平的具体影响。
居民的可支配收入直接影响其消费能力，在其他条件不变的情况下，可支配收入的增加会导致居民消费水平的提高。
因此，预期城市居民消费水平与城市居民可支配收入成正相关。
对于税收，在同等条件下，税收的增加可以导致消费水平的降低。
因此，预期城市居民消费水平与税收成负相关。
国民生产总值，即GDP的增长可以带动消费水平的提高。
因此，预期城市居民消费水平与GDP 成正相关。
居民储蓄总额是居民可支配收入除去消费支出的部分，因而在可支配收入一定的情况下，储蓄总额的增加会降低消费支出。
因此，预期城市居民消费水平与居民储蓄总额成负相关。
城市居民上年消费水平。
般来说，城市居民的消费水平具有连续性，上一年的消费水平会对下一年产生影响。
下表是从中国统计年鉴选取的具体数据。
三、模型假定用Y表示城市居民消费水平，X1、X2、X3、X4、X5依次表示城市居民人均可支配收入、税收、国内生产总值、居民储蓄总额、城市居民上一年消费水平。
利用Eviews分别对各解散变量同被解释变量做散点图，结果如下：城市居民可支配收入与城市居民消费水平的散点图税收与城市居民消费水平的散点图GDP与城市居民消费水平的散点图居民储蓄总量与城市居民消费水平的散点图上年消费水平与城市消费水平的散点图从图中可以看出，被解释变量Y 与各个解释变量之间都存在比较好的线性关系，初步假设城市居民消费水平的基本模型为：Y=β0+β1×X 1+β2×X 2+β3×X 3+β4×X 4+β5×X 5＋μ四、对模型的回归分析和统计检验用Eviews 软件对被解释变量与这五个解释变量做初步回归，所得结果如下： 取显著水平α=0.05，从图中可以看出，部分解释变量的系数违背了经济意义，且不是所有的解释变量都能通过显著性检验。
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计量经济学论文及作业姓名：***学号：**********消费状况的影响因素研究摘要：本文选取的是现已充分掌握数据资料的2013年全国31个省市的城镇居民的人均全年可支配收入和人均全年消费支出，以及各地区的失业率。
通过建模分析，找出三者之间的量化关系，进一步分析得出现实指导意义。
关键词：消费支出可支配收入失业率(%)具体数据如下：消费支出(元/每人全年)Y可支配收入(元/每人全年)X1失业率(%)X2北京11123.84 13882.62 1.4 天津7867.53 10312.91 3.8 河北5439.77 7239.06 3.9 山西5105.38 7005.03 3 内蒙5419.14 7012.9 4.5 辽林6077.92 7240.58 6.5 吉林5492.1 7005.17 4.3 黑龙江5015.19 6678.9 4.2 上海11040.34 14867.49 4.9 江苏6708.58 9262.46 4.1 浙江9712.89 13179.53 4.2 安徽5064.34 6778.03 4.1 福建7356.26 9999.54 4.1 江西4914.55 6901.42 3.6 山东6069.35 8399.91 3.6 河南4941.6 6926.21 3.1 湖北5963.25 7321.98 4.3 湖南6082.62 7674.2 3.8 广东9636.27 12380.43 2.9 广西5763.5 7785.04 3.6 海南5502.43 7259.25 3.4 重庆7118.06 8093.67 4.1 四川5759.21 7041.87 4.4贵州4948.98 6569.23 4云南6023.56 7643.57 4.1西藏8045.34 8765.45陕西5666.54 6806.35 3.5甘肃5298.91 6657.24 3.4青海5400.24 6745.32 3.8宁夏5330.34 6530.48 4.4新疆5540.61 7173.54 3.5数据来源于《中国统计年鉴（2013）》一、建立模型并回归建立回归方程：Y=β0+β1*X1+β2*X2 +μY消费支出(元/每人全年) X1 可支配收入 (元/每人全年) X2失业率(%)运用OLS估计方法对式1中的参数进行估计，Eviews程序：create u 31;data y x1 x2;ls y c x1 x2得回归分析结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/23/11 Time: 12:07Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 99.66845 512.5545 0.194454 0.8472X1 0.749028 0.033317 22.48216 0.0000X2 30.99029 95.80441 0.323475 0.7487R-squared 0.949335 Mean dependent var 6433.182Adjusted R-squared 0.945716 S.D. dependent var 1761.376S.E. of regression 410.3820 Akaike info criterion 14.96382Sum squared resid 4715575. Schwarz criterion 15.10259Log likelihood -228.9392 F-statistic 262.3240Durbin-Watson stat 1.179608 Prob(F-statistic) 0.000000从表2中可以看出F检验显著，但有几项t检验不过关，说明变量之间存在多重线性。
为此我们进行如下操作：表2可以看出x2的t检验的p值最大，因此将x2因素剔除再进行回归分析。
运用OLS估计方法剔除x2的方程进行估计 :Eviews程序：create u 31;data y x1;ls y c x1得回归分析结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/23/11 Time: 13:08Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 238.4694 275.9784 0.864087 0.3946X1 0.746817 0.032101 23.26488 0.0000R-squared 0.949146 Mean dependent var 6433.182 Adjusted R-squared 0.947392 S.D. dependent var 1761.376 S.E. of regression 403.9972 Akaike info criterion 14.90303 Sum squared resid 4733197. Schwarz criterion 14.99555 Log likelihood -228.9970 F-statistic 541.2545 Durbin-Watson stat 1.220823 Prob(F-statistic) 0.000000检验到上一步可得到x1 与y的线性关系显著，得到回归方程Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1R-squared 0.949146Prob(F-statistic) 0.000000二、经济意义检验回归方程为Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1说明 a：当x1=0时即可支配收入为0时，消费支出约为238.5元b: 当x1每增加一个单位，消费支出增加0.75个单位。
此经济意义检验符合经济常识，所以经济意义检验合格三、统计检验(1)拟合优度检验通过上表中的结果：R2=0.9491462R=0.947392且Prob(F-statistic)=0.000000 拟合程度很好（2）F检验在显著水平为0.05上，在F分布表上查自由度为k-1=4,n-k=14临界值F（4，14）=5.87，很明显F=541.2545大于5.87，所以所有05.0变量联合起来对模型由显著影响。
（3）T检验、再显著条件为0.05的情况下,查自由度为14的t分布表此时，t.0025（14）=2.15，可见，x1的t检验显著。
三、经济计量学检验（一）异方差检验应用怀特检验，操作步骤:smpl 1 31; ls lny c lnx1;在方程窗口中点View \ residual test\ white heteroskedastcity(no cross terms)对Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1 进行怀特检验，结果如下White Heteroskedasticity Test:F-statistic 1.691798 Probability 0.202476Obs*R-squared 3.342240 Probability 0.188036Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 18:12Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1872177. 1113291. -1.681660 0.1038X1 422.7464 235.3746 1.796058 0.0833X1^2 -0.020047 0.011468 -1.748146 0.0914R-squared 0.107814 Mean dependent var 152683.8Adjusted R-squared 0.044087 S.D. dependent var 298716.6S.E. of regression 292057.7 Akaike info criterion 28.09906Sum squared resid 2.39E+12 Schwarz criterion 28.23783Log likelihood -432.5354 F-statistic 1.691798Durbin-Watson stat 2.182169 Prob(F-statistic) 0.202476Obs*R-squared 3.342240 Probability 0.188036P值=0.188036>0.05表明不存在异方差（二）自相关检验1 、DW检验Durbin-Watson stat 2.182169Durbin-Watson stat的值较接近2，说明回归方程不存在一阶自相关。
2、LM检验，Eviews 步骤：s y c x1 x2 x3 在方程窗口中view/residual test/serial correlation LM test. 检验结果如表ARCH Test:F-statistic 0.359846 Probability 0.701205Obs*R-squared 0.781111 Probability 0.676681Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 19:18Sample (adjusted): 3 31Included observations: 29 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 191418.6 73910.86 2.589858 0.0155RESID^2(-1) -0.093533 0.194319 -0.481337 0.6343RESID^2(-2) -0.143846 0.194330 -0.740212 0.4658R-squared 0.026935 Mean dependent var 153793.0Adjusted R-squared -0.047916 S.D. dependent var 307171.2S.E. of regression 314444.3 Akaike info criterion 28.25270Sum squared resid 2.57E+12 Schwarz criterion 28.39414Log likelihood -406.6641 F-statistic 0.359846Durbin-Watson stat 2.044042 Prob(F-statistic) 0.701205Obs*R-squared 0.781111 Probability 0.676681LM检验表明 p值=0.701205>0.05 表明回归方程没有二阶自相关四、模型的现实意义综上所述：Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1X1是可支配收入，由以上可以看出消费支出受可支配收入的影响。