eviews居民消费与收入水平之间的关系
用eviews进行一元线性回归分析
用eviews进行一元线性回归分析LT目录一、引言 (1)（一）研究背景 (1)（二）研究意义 (1)二、研究综述 (2)（一）模型设定 (2)1.定义变量 (2)2.数据来源 (2)（二）作散点图 (3)三、估计参数 (4)（一）操作步骤 (4)（二）回归结果 (4)四、模型检验 (5)（一）经济意义检验 (5)（二）拟合优度和统计检验 (5)（三）回归预测 (5)五、结论 (5)参考文献： (6)一元回归分析居民收入与支出的关系一、引言（一）研究背景随着近年来我国成为世界第二大经济体，居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化，2011年中国大陆城镇人口为69079万人，城镇人口占总人口比重达到51.27％。
因此城镇居民作为消费主体，研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系，可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况，因此能更好的的带动我国GDP的飙升，改善居民的生活水平。
（二）研究意义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，而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭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，2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出，最高的是上海市达人均20667.91元，最低的则是新疆，人均只有8871.27元，上海是新疆的2.33倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要做具体的分析。
影响各地区居民消费指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、零售业物价指数、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。
异方差EVIEWS案例实现
普通最小二乘法的估计结果：
ห้องสมุดไป่ตู้
ˆ ln Y 1.603 0.325ln X1 0.507 ln X 2 t (1.861)
2
(3.136)
(10.434) F 54.789 RSS 0.812
R 0.782 DW 1.965
异方差检验
进一步的统计检验 (1)G-Q检验:将原始数据按X2排成升序，去掉 中间的7个数据，得两个容量为12的子样本。
ˆ ln Y 1.228 0.376 ln X 1 0.510 ln X 2 (4.131) (6.612)
2 2
(28.688)
R 0.992908 R 0.992402 DW 1.109 F 1960.131 RSS 0.04721
各项统计检验指标全面改善
ln Y 0 1 ln X 1 2 ln X 2
表 4.1.1
中国 2001 年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出相关数据（单位：元）
从事农业经营 人均消费 支出 的收入 其他收入 人均消费 支出 地区 北 南 东 西 南 庆 川 州 南 藏 西 肃 海 夏 疆 从事农业经营 的收入 其他收入
2
(0.626)
0.564 ln X 2 0.04(ln X 2 ) (2.902)
似乎没有哪个参数的t检验是显著的 。但
n R2 =31*0.430873=13.35705
=5%下，临界值 20.05(4)=9.488，拒绝同方差性
原模型的加权最小二乘回归
对原模型进行OLS估计，得到随机误差项 的近似估计量ěi，以此构成权矩阵2W的估计 量； 再以1/| ěi|为权重进行WLS估计，得
基于eviews模型对居民消费水平的变化阐述
基于eviews模型对居民消费水平的变化阐述作者：李腾来源：《卷宗》2013年第07期摘要：针对我国1978年—2011年消费水平变化的社会现象，引入对其产生相关影響的因素，建立eviews模型，研究分析解释变量对居民消费水平的影响程度，在此基础上，对如何进一步提高我国居民消费水平提出切实建议。
关键词：居民消费水平；影响因素；eviews模型；建议1 引言居民消费水平是指按人口平均计算的居民消费额。
居民消费水平表明国家对人民的物质文化生活需要的满足程度，它是反映一个国家（或地区）的经济发展水平和人民物质文化生活水平的综合指标。
本文研究居民消费水平与诸多因素之间的关系。
根据经济理论可知，国民生产总值的增长会引起居民收入的增加，使得居民消费支出的扩大，进而促进消费水平的增加；就业增加使人们收入增加，进而影响消费；同样，人口增长也会影响居民消费水平的变化；此外，粮食是居民消费的必需品，人均粮食占有量成为影响居民消费水平的又一主要因素。
2 方法选择和数据处理现根据《中国统计年鉴》中1978年—2011年发布的所研究各因素的数据，以居民消费水平作为被解释变量Y，以人均国内生产总值X1、我国就业人数X2、人口自然增长率X3、粮食人均占有量X4为解释变量。
建立计量线性关系模型，通过eviews软件定量分析各个因素对居民消费水平的具体影响。
2.1 建立回归模型2.2 用OLS法进行回归回归结果如图1所示，由各解释变量的系数所对应的P值，可以初步判断，人均国内生产总值、我国就业人数、人口自然增长率对居民消费水平影响显著，而人均粮食占有量对因变量影响不显著。
由R2判断该模型拟合程度很高。
但由于时间序列数据不稳定，同时所研究模型的多因素之间可能存在线性关系，故仍需对模型进行处理，进而做出更有把握的判断。
3 模型的检验与修正3.1 异方差检验由于异方差性主要存在于横截面数据中，本案例为时间序列数列，可以不进行异方差检验。
中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出
中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的分析——基于平稳性检验和协整检验李丹吴伊刘覃莹国贸5104班摘要:为了考察1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的关系，运用统计检验、协整检验等检验分析方法采用Eviews6.0软件分析了1994-2010中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出，结果表明中国城镇居民平均每人全年消费性支出变化的99.8764%可由人均可支配收入的变化来解释。
从斜率项的t检验值看，大于5%显著水平下自由度为n-2=13的临界值(13)=2.160，且该斜率值满足t0.0250<0.666754<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说，表明2010年，中国城镇居民人均可支配收入每增加1元，平均每人全年消费性支出增加0.666754元。
关键词中国城镇居民人均可支配收入平均每人全年消费性支出分析统计检验协整检验一、引言二、时间序列数据的来源表一收集了1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出时间序列数据，其中Y代表人均可支配收入，X代表消费支出。
下面给出Eviews 进行相关分析。
1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的数据(来源:数据来源于1993年至2010年中国统计年鉴) 如下所示:表一年份人均可支配收入Y 平均每人全年消费性支出X 1994 3496.2 3125.32 1995 4293 3537.56 1996 4838.9 3919.46 1997 5160.3 4158.62 1998 5425.1 4331.61 1999 5854 4998 2000 6280 5090.1 2001 6859.6 5308.99 2002 7702.8 5834.31 2003 8472.2 6510.94 2004 9421.6 7182.1 2005 10493 7942.88 2006 11759.5 8696.55 2007 13785.8 9994.47 2008 15780.8 11242.85 2009 17174.7 12264.55 2010 19109.4 13471.45 三、建立模型设定的线性回归模型为:Y=+X+ ,,,01下表给出了采用Eviews软件对表一数据进行回归分析的结果。
eviews实验报告总结（范本）
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一：Evies实验报告实验报告一、实验数据：1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容：对搜集的数据进行回归，研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤：1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”，找到相关数据并输入Exc el，统计结果如下表1：表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格（1994=1）的人均消费性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）令：Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图，如图1.很明显，Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解：根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道，城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化，因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt（1）打开E Vies软件，首先建立工作文件， Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列，并得到相应数据。
（2）在工作文件窗口输入命令：l s y c x,按E nter键，回归结果如表2 ：表2 回归结果根据输出结果，得到如下回归方程：Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978（3）根据回归方程进行统计检验：拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
基于EViews对我国财政收入影响因素的实证分析
基于EViews对我国财政收入影响因素的实证分析一、概述随着中国经济的高速发展和经济结构的持续优化，财政收入作为衡量国家经济实力和治理水平的重要指标，其影响因素及其作用机制越来越受到学术界的关注。
在此背景下，本文旨在利用EViews软件，对中国财政收入的影响因素进行深入的实证分析，以期揭示各因素与财政收入之间的内在联系，为政府制定科学合理的财政政策提供理论支持和实践指导。
具体来说，本文首先对财政收入的相关概念进行界定，明确财政收入的内涵和构成。
结合国内外关于财政收入影响因素的研究文献，梳理出影响中国财政收入的主要因素，包括经济增长、税收政策、产业结构、城镇化水平等。
接着，本文利用EViews软件，选取合适的时间序列数据，构建计量经济模型，对影响因素进行实证分析。
在模型构建过程中，本文将采用单位根检验、协整检验等方法，确保数据的平稳性和模型的有效性。
根据实证分析的结果，本文将对各影响因素的作用机制进行深入探讨，并提出相应的政策建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中国财政收入的影响因素及其作用机制，还可以为政府制定更加科学合理的财政政策提供理论支持和实践指导。
同时，本文的研究方法和结论也可以为其他领域的研究提供借鉴和参考。
1. 研究背景与意义随着全球经济的不断发展和我国改革开放的深入推进，我国财政收入呈现出快速增长的态势。
财政收入作为政府开展各项经济活动的重要支撑，其稳定性、可持续性和合理性对国家的经济社会发展具有重要影响。
深入了解和分析影响我国财政收入的各种因素，揭示其内在规律，对于优化财政结构、提高财政资金使用效率、促进经济健康发展具有重要的理论和现实意义。
在此背景下，本文旨在利用EViews软件对我国财政收入的影响因素进行实证分析。
EViews作为一款功能强大的计量经济学软件，能够有效地处理时间序列数据，并通过建立计量经济模型来分析各因素对财政收入的贡献度和影响程度。
通过对这些因素进行定性和定量分析，可以更加清晰地认识到财政收入背后的复杂机制，为政府决策提供科学依据。
我国城镇居民人均年收入水平与消费支出水平的关系
我国城镇居民人均年收入水平与消费支出水平的关系姓名韩霜班级09国贸四班学号09219020424摘要本文旨在对1980到2009城镇居民年收入对各种消费的影响进行实证分析。
首先，综合集中关于收入和消费的几种主要观点建立理论模型，然后收集相关数据，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，最后进行经济意义分析，并相应提出一些政策建议。
关键词收入消费计量经济一：问题随着市场经济的繁荣和改革开放的深入发展，我国人均生活水平有了很大的提高，其主要表现在人均可支配收入的增长。
90年代中期以来，短缺经济现象在我国基本消失，价格机制在资源配置中开始发挥基础性调整作用，市场供不应求的现象基本消失。
供过于求的商品不断增加，价格开始出现急剧下降。
我国城镇居民收入高消费量大，商品化程度高，其消费对农村居民有一定的示范作用，在消费结构的研究中占有重要的地位。
因而研究分析城镇居民消费结构及特征，对拓宽消费品市场渠道，确定经济发展战略，适时调整和正确引导居民消费方向。
促进经济增长有重要意义。
三．论据方法1、数据收集数据来源：2010中国统计年鉴 2、模型的估计与检验05000100001500020000500010000150002000025000XY从散点图可以看出人均可消费性支出与人均可支配收入大体呈线性的关系，所以简历如下模型：用最小二乘法线性回归模型Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/03/12 Time: 10:41 Sample: 1980 2009 C 1364.464 899.8577 1.516311 0.1407 R-squared0.661942 Mean dependent var 6430.320 Adjusted R-squared 0.649868 S.D. dependent var 5410.594 S.E. of regression 3201.553 Akaike info criterion 19.04500 Sum squared resid 2.87E+08 Schwarz criterion 19.13841 Log likelihood -283.6750 F-statistic 54.82597由表得出：Y=1364.464+0.693910X(1.516311) (7.404456)R*2=0.661942 DW=2.09 F=54.82597 T=30（1）经济意义检验所估计的解释变量的参数你，这说明人均可支配收入每相差一个单位，人均可消费性支出相差0.693910个单位。
EViews统计分析6-单方程模型的其他估计方法
2
它通过将线性回归模型的因变量取对数，将线性 回归问题转化为逻辑回归问题。
3
在EViews中，可以使用“ logit”命令来估计逻 辑回归模型。
岭回归模型
岭回归模型是一种用于解决共线性问题的单方程 模型。
它通过引入一个小的正则化项来修改最小二乘估 计，以减少参数估计的方差。
在EViews中，可以使用“ ridge”命令来估计岭 回归模型。
03
主成分分析法在回归分析中可以用来确定自变量对因变量的影响程度。
04
主成分分析法可以用于对数据进行标准化处理，消除量纲和单位对分 析结果的影响。
偏最小二乘回归法
01 02 03 04
偏最小二乘回归法是一种新型的多元统计分析方法，它结合了回归分 析和主成分分析的思想。
偏最小二乘回归法适用于自变量和因变量之间存在复杂关系的模型， 尤其适用于自变量和因变量都存在多重共线性的情况。
参数优化
在岭回归模型中，岭参数的选择对模型性能具有较大影响 。本研究中采用交叉验证法选择岭参数，未来可以尝试其 他参数优化方法，以提高模型的预测精度。
THANKS
感谢观看
要点二
EViews操作
在EViews中，可以通过“Quick”-“Estimate Equation” 来估计工具变量模型，选择“Method”为“Instrumental Variables”，并指定工具变量和内生解释变量。
06
案例分析
案例一：使用主成分分析法进行数据降维处理
主成分分析法
通过线性组合将多个变量转化为 少数几个主成分，这些主成分能 够反映原始数据中的大部分变异。
EViews还支持与其他统计软件进行数据交换和共享，方便用户进行跨平台 的数据分析和处理。
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2.指标选择
根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则，我们选择 经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的我国居民消费 指标，政府消费，税收以及根据这三者计算出的收入指标分 别作为消费和收入指标 数据来自于国家统计局公布的《中国统计年鉴》
3.数据选择
❖ 为了比较不同年度我国居民收入水平和消费的变化状况，我 们选取了从1978年到2003年各年度我国居民消费性支出（Y） 以及计算出的可支配收入指标（X）数据作为研究问题的样 本数据。 数据来源于国家统计局公布的《中国统计年鉴》。详细 数据分别见表1。
2604.1 629.89 110.7 2352.394 3221.7796
1092.4 1259.7 1427.3 1630.8 1826.5 2063.4 2385.7 2921.5 3210.0 3630.1 4473.2 4919.8 5129.1 5639.8 6571.6 7867.2 10308.3 13247.1 16398.0 17436.9 17667.2 18147.6 19196.9 20307.4 21265.7 21819.3
519.28 537.82 571.70 629.89 700.02 775.59 947.35 2040.79 2090.73 2140.36 2390.47 2727.40 2821.86 2990.17 3296.91 4255.3 5126.88 6038.04 6909.82 8234.04 9263.00 10682.58 12581.51 15301.38 17636.45 20017.31
时间
GDP(亿元)
居民消费（亿元） 城镇居民消费（亿元） 农村居民消费（亿元） 政府消费（亿元） 税收总额（亿元）
居民消费价格指数 （1978=100）
1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
居民消费与收入水平之间的关系
制作人：
一、实验内容
❖ 1 实验目的 ❖ 分析我国居民消费与收入水平之间的关系 ❖ 2 实验要求
利用已知数据建立回归模型 运用Eviews软件进行相关性分析和回归分析 解读回归模型分析结果 撰写实验报告
二、实验报告
1、问题提出 2、指标选择 3、数据选择 4、建立模型 5、模型检验 5.1 经济检验 5.2 统计检验 6、报告结论 7、实验总结
666.7 745.7 889.8 973.3 1041.4 1119.1 1288.8 1667.5 1965.0 2331.1 3159.9 3603.7 3984.1 4676.1 5888.2 7815.2 10501.5 13697.4 15754.3 17417.7 19253.9 21186.8 23698.7 25590.7 27615.9 30859.2
480.0 614.0 659.0 705.0 770.0 838.0 1020.0 1184.0 1367.0 1490.0 1727.0 2033.0 2252.0 2830.0 3492.3 4499.7 5986.2 6690.5 7851.6 8724.8 9484.8 10388.3 11705.3 13029.3 13916.9 14764.0
1759.1 2005.4 2317.1 2604.1 2867.9 3182.5 3674.5 4589.0 5175.0 5961.2 7633.1 8523.5 9113.2 10315.9 12459.8 15682.4 20809.8 26944.5 32152.3 34854.6 36921.1 39334.4 42895.6 45898.1 48881.6 52678.5
3605.6 4074.0 4551.3 4901.4 5489.2 6076.3 7164.4 8792.1 10132.8 11784.7 14704.0 16466.0 18319.5 21280.4 25863.7 34500.7 46690.7 58510.5 68330.4 74894.2 79003.3 82673.1 89340.9 98592.9 107897.6 121511.4
1978 3605.6
1759.1 519.28 100.0 1759.1 2606Hale Waihona Puke 321979 4074.0
2005.4 537.82 102.0 1966.078 2864.8824
1980 4551.3
2317.1 571.70
108.1 2143.478 3071.7854
1981 4901.4
表1
❖ 4、数据处理
❖ 由excel中的数据我们可以得出居民收入 (X)等于国民收入gdp加上税收总额再减去政府 消费。即X1=gdp - tax – zhengfu；调整后的 居民消费为Y=(cm/cpi)*100，调整后的收入即 X=(X1/cpi)*100。即表 2
表1.1
时间
GDP(亿元) 居民消费（亿元） 税收总额（亿居元民）消费价Y格指数（19X78=100）
1.问题提出
经济理论告诉我们，一个国家或地区的消费水平主要取 决于其经济水平或居民收入水平。改革开放以来，随着我国 国民经济快速发展，居民生活水平不断提高，其显著特征是 伴随经济增长，我国居民收入与消费均出现较快增长。作为 经济分析人员,了解在经济增长过程中居民收入水平对消费水 平产生的影响以及估计GDP的平均增长率是十分必要的。
100.0 102.0 108.1 110.7 112.8 114.5 117.7 128.1 136.3 146.4 174.0 205.1 211.5 218.8 232.8 267.0 331.3 387.9 420.0 431.8 428.4 422.4 424.0 427.0 423.5 428.6