我国城镇居民消费的非参数回归模型

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【国家社会科学基金】_城镇居民消费_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140808

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2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词消费收入差距资产收益消费需求消费结构城镇居民动态半参数面板数据模型住有所居住房消费驱动力食品消费食品安全非参数检验需求弹性障碍边际消费倾向财富效应股票市场:居民消费股市财富效应经济周期积极财政政策科技进步科学发展观社会和谐社会发展特征事实演变规律消费趋势消费税消费制度武川县服装消费政府支出政府收入水平收入分配恩格尔系数平滑参数工具变量法居民资产居民消费对策实证分析定量分析城市化城乡收入差距发展趋势参与约束协动性利息税分位数回归农用地

宏观经济学消费函数

个人在t时期的储蓄是收入和消费间的差额：
第二十页，课件共有42页
从上式中不难发现，当t期收入相对于一生收入的平均水平而言较高时，则其时期的储蓄很高。相反，t时期收入低于持久收入时，则储蓄为负( 即举债消费)。暂时性收入高时进行储蓄，暂时性收入低时举债消费。这是持久收入假说的核心思想。
由于暂时性收入反映了当期收入对持久收入的偏离，因而在大多数样本中，暂时性收入的平均值接近为0，且与持久收入大致不相关。
2007/01
董长瑞：中国农民持久收入与消费的协整分析，中国农村观察，2006/02
第三十七页，课件共有42页
参考文献
黄继炜：新相对收入假说，广西社会科学，2006/01
刘凤良：消费理论研究框架的演进，经济学动态，2006/03 江海峰：基于势理论的扩展线性消费支出系统研究与实证分析，统计教育，
持久收入假定与绝对收入假定和相对收入假定的差别在于：它不是把消费支出同现在的收入和过去的收入水平联系起来，也不是强调人们的消费支出同周围人的消费支出之间的关系，而是用人们的长期收入作为解释现期消费支出的主要变量。
式中，CP为消费，YP为持久收入水平，b=MPC，弗里德曼根据美国 1905-1951年间收入与消费统计资料，估计b=0.88，即：CP=0.88YP。
郭妍：我国居民信息消费函数的实证研究，当代财经，2007/08
张蔚虹：中国居民消费函数的分析与检验，统计与决策，2007/09
第三十六页，课件共有42页
参考文献
李武：基于凯恩斯消费函数的我国城乡居民消费差异实证分析，统计研究，
2007/06
黄旭平：长江流域的消费函数:基于非稳定面板数据的分析，湖南工程学院学报(社会科学版) ，2007/02

居民消费价格指数的GM(1,1)模型预测

居民消费价格指数的GM(1,1)模型预测
曾波
【期刊名称】《统计与决策》
【年(卷),期】2009()13
【摘要】影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势。

在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求。

文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测。

事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度。

【总页数】2页(P7-8)
【关键词】CPI;GM(1,1)模型;预测
【作者】曾波
【作者单位】重庆工商大学商务策划学院
【正文语种】中文
【中图分类】C93-03
【相关文献】
1.基于改进GM(1,1)模型的居民消费价格指数的预测 [J], 卯青叶
2.基于GM（1，1），BP和ARIMA模型的居民消费价格指数预测研究 [J], 黄树花;李伟能
3.我国居民消费价格指数的预测分析--基于残差修正的改进GM（1,1）模型 [J],
卜宾宾;蒋艳;吴天魁
4.我国居民消费价格指数的预测分析——基于残差修正的改进GM(1,1)模型 [J], 卜宾宾;蒋艳;吴天魁;
5.基于ARIMA模型与GM(1,1)模型的居民消费价格指数预测对比分析 [J], 潘静;张颖;刘璐
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【毕业论文选题】最新计量经济学论文题目与选题参考

最新计量经济学论文题目与选题参考计量经济学是经济学中的一门重要课程，它是对实际经济问题建立模型，对经济现象进行数据统计分析，最终达到预测评估的作用，在计量经济学论文写作中，首先我们要选择一个好的计量经济学论文题目，根据经济主题建立相应的计量模型，用数据和统计分析工具解决实际问题，最终成文，下面是近年来的计量经济学论文题目，供大家参考！1、××国居民消费与可支配收入关系的实证分析2、××年~××年中国失业多因素分析3、××省城市居民消费函数模型分析4、××省城乡居民储蓄存款的计量模型分析5、××省城镇居民消费模型分析6、××省就业状况对经济发展的影响分析7、××省就业状况计量及经济分析8、××省居民消费函数模型9、××省居民消费结构计量分析10、××省居民消费水平的多因素分析11、××省农业生产函数建立与分析12、××省人力资本存量的现状分析13、××省镇居民消费函数模型14、2005年~2015年中国失业多因素分析15、2005-2015年国际金融危机传播的空间计量经济学分析16、220kV变压器全寿命周期成本建模方法研究17、影响上市公司高管薪酬的企业因素实证分析18、中国期货市场与相关市场价格关系的实证研究19、AIC准则及其在计量经济学中的应用研究120、CM公司国际漫游语音业务发展影响因素的实证研究21、FDI对中国经济增长的影响22、FDI溢出效应23、GDP与进出口总额的计量分析24、GIS与空间计量经济学功能集成25、GMDH与回归分析的结合研究26、Johansen协整检验中DGP误设的研究与应用27、PTA与石油价格28、PVC与石油价格29、省居民消费水平的多因素分析30、白糖期货价格与现货31、半参数变系数分位数回归模型及其两阶段估计32、贝宁的本地大米供给分析33、贝叶斯计量经济学建模与经典学派比较研究34、玻璃产量与房地产的关系研究35、不同程度通货膨胀下消费与收入的关系36、财政支农与中国农业产出及增长的关系分析37、参数、非参数GARCH模型与半参数GARCH模型的比较研究38、餐饮业区域市场潜力的影响因素分析39、城市化动力机制的微观计量分析40、城市住房均衡价格供求模型41、城乡金融开发与收入差距42、城镇化影响因素43、城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析44、城镇居民消费水平影响因素浅析45、城镇居民住房面积的多因素分析246、城镇人均收入与人均通讯消费分析47、持仓量排名与价格变动48、储蓄和投资的利率弹性49、船舶市场的规律性分析与发展研究50、创新要素对产业创新绩效51、创业板块股权与股价52、创业板上市日价格波动与绩效53、存款准备金率变化的影响54、大都市经济增长中资本的产出55、带有空间自回归干扰项的空间自回归模型的参数估计56、贷款利率与房价57、道路货运业市场行为分析与运力结构调整58、地区人均收入影响因素的计量分析59、地铁对房价的影响实证分析60、电网物资仓库规模预测与布局选址规划研究61、店铺租金的确定62、东西部居民消费与收入差异63、豆粕价格与饲料64、对××省当前农村政策的合理性分析65、对××省房地产市场的实证考察66、对××省种植业收入模型的初步探索67、对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研究68、对外贸易与××省经济增长关系实证分析69、对我国国债发行规模的计量经济分析70、对我国经济增长的因素分析（地区可改）71、对我国人均GDP的各影响因素的计量分析372、对影响某高校研究生录取线的因素分析73、对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析74、对中国制造业R&D效应的实证研究75、恩格尔系数模型检验76、发展中国家货币需求模型77、房价与地价的内生性78、菲利普斯曲线的验证79、分析我国影响钢铁产量的因素80、福建省税收数据预测及分析81、改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析82、工业产值与能源耗量的实证分析83、工资收入差异分析84、公共投资取向与经济增长的实证分析85、固定资产投资的计量经济学模型86、固定资产投资对××省GDP影响分析87、固定资产投资对GDP的影响88、关于××国政府社会保障支出与失业率的计量分析89、关于GDP与其他经济因素关系的计量分析90、关于PM2.5影响因素的统计分析91、关于封闭式基金价格问题92、关于国内旅游需求的计量分析93、关于国内旅游需求的计量经济学分析报告94、关于教育对中国经济增长作用的计量分析95、关于美国政府社会保障支出与失业率的计量分析96、关于农民人均纯收入的计量经济模型97、关于社会商品零售总额的案例分析498、关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析99、关于影响大学生就业问题与人口老龄化问题的因素分析与思考100、关于影响就业人数的因素的计量分析101、关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析102、国债发行规模影响因素的实证分析103、含有空间误差成分的面板数据自回归模及参数估计的随机模拟104、航运市场运价波动对造船市场影响研究105、宏观经济模型的中国实证模型106、宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析107、湖南省农民收入与农村物流发展水平动态关系研究108、湖南省县域经济发展水平的空间计量经济学分析109、沪深债指波动的协整研究110、环境规制与FDI实证111、环境规制与能源效率112、黄淮海地区小麦生产布局演变研究113、黄金价格与ETF基金持仓114、黄金与白银115、货币超发的实证研究116、货币需求的弹性分析117、货币需求与通胀关联分析118、货币政策、利率传导机制实证分析119、货币政策有效性分析120、货币政策与GDP的回归分析121、货币政策与GDP关系的计量分析122、基金持股与A股收益波动5123、基于BP网的关联分析及其在经济管理中的应用124、基于GARCH-EVT方法和Copula函数的组合风险分析125、基于GIS和VAR模型的××城市圈区域经济发展与土地利用结构拟合关系研究126、基于STAR模型的非线性协整定义及其检验127、基于材料形变理论的股票量价关系模型128、基于基尼系数衡量收入分配公平性的计量经济学方法研究129、基于计量经济学的电力投资分析与模型研究130、基于空间计量经济学的生产性服务业集聚及其影响因素研究131、基于空间计量学的云南省政府信息公开外部性研究132、基于空间视角的我国省际农村居民消费趋同性研究133、基于切片抽样MCMC方法的比较分析134、基于全寿命周期成本（LCC）的变电站建设的决策分析135、基于我国银行存款利率对流动性溢酬的研究136、基于无偏估计方程的模型选择137、基于系统动力学的中国大豆产业政策仿真138、基于系统角度的莱新铁矿产能研究139、基于支持向量机的概率密度估计140、吉林市鸡雏市场价格分析与预测141、吉尼系数影响因素的计量分析142、极端气候事件影响我国农业经济产出的计量经济学分析143、计量经济学涵义及其性质研究144、计量经济学消费--收入模型分析145、计量经济学在中国的应用146、计量经济学中的面板数据模型分析147、计量经济学中两种估计方法的实例应用148、计量经济学中统计建模的非参数方法和转变点分析6149、加工工业产品出厂价格多因素分析150、加入WTO对我国纺织品服装贸易的影响和对策151、江苏交通运输业与国民经济发展的互动关系研究152、焦煤与螺纹钢153、焦炭与焦煤的价格154、金融发展对经济增长的贡献度量155、金融发展与东西部经济发展156、金融市场（超）高频数据建模及其实证分析157、具有空间相依误差的面板数据自回归模型及参数估计的统计计算实现158、开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究159、科技进步对中国经济增长的贡献分析160、空间计量模型及其在我国的应用研究161、空间面板数据模型及其应用研究162、矿产资源城市的系统评价163、利率、租金与房价164、利率汇率与外商直接投资165、利率与房地产投资166、利率与商业银行不良贷款率的波动实证分析167、利率与通胀的关系实证分析168、螺纹钢与股价169、旅游经济分析170、旅游业与经济增长关系的实证研究171、贸易顺差与韩元兑美元汇率172、煤炭行业安全投入与安全效益关系研究173、美国股市与法兰克福指数174、美国居民消费与可支配收入关系的实证分析7175、美国汽车销量与经济增长176、美国玉米价格与大豆价格177、美元价格与黄金价格178、美元价格与美国经济增长179、美元价格与原油价格180、面板协整模型及其在中部城镇居民消费中的应用181、能源消费影响因素182、牛肉价格变动的影响因素183、农民人均纯收入影响因素的计量分析184、农民人均收入影响因素分析185、农民收入影响因素分析186、农民收入影响因素研究187、农业总产值分析188、农业总产值影响因素分析189、欧元价格与非商业基金持仓190、欧元实际汇率长期利率的实证分析191、浅析我国城市化的影响因素192、区域经济发展过程中的产业簇群问题研究193、区域经济空间集聚及其溢出效应研究194、区域时空信息与时空过程模型的GIS表达195、券商业绩与股市波动196、人民币升值与热钱流入197、日元实际汇率长期利率的实证分析198、如何提高农业产值和农民人均收入水平199、瑞朗实际汇率长期利率的实证分析200、瑞士社保支出与老龄人口比率8201、三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出的关系分析202、森林火灾计量经济学研究203、上市公司财务预警模型设计与分析204、上市公司高管变更对绩效的影响205、上市公司关联方交易对利润影响的实证研究206、市场经济条件下居民用电分析与预测模型的研究207、试探交通运输发展与国民经济的关系208、收入与私家车保有量209、数理经济学史研究210、税收收入与国内生产总值的关系分析211、税收收入与国内生产总值及进出口总额的关系分析212、税收收入与进出口总额的关系分析213、私家车拥有量的计量分析214、天气期货在中国电力行业的应用215、天然橡胶与合成橡胶216、铁矿石与螺纹钢217、通货膨胀的影响因素分析218、通胀的影响因素219、铜价与房地产价格220、铜铝价格联动性221、铜锌价格联动性222、投资额与生产总值和物价指数223、外国直接投资决定因素分析224、外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析225、外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析226、外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析9227、微观计量方法及其在农民收入问题方面的应用研究228、我国（××省市）旅游经济的因素分析229、我国××年-××年的财政收入和国民生产总值的计量分析230、我国GDP增长与人民就业及生活水平的关系分析231、我国白糖消费与经济增长232、我国财产保险市场发展的因素分析233、我国财政收入与部分支出结构234、我国采矿业龙头企业利润因素分析235、我国车险费率市场化问题的研究236、我国当前的产业结构与劳动力结构分析237、我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析238、我国钢铁产量的影响因素分析239、我国固定资产投资对经济增长的滞后影响分析240、我国固定资产投资周期波动及其影响因素研究241、我国国内债务规模的多元线性分析242、我国国债发行规模影响因素的分析243、我国国债挤出效应的实证分析244、我国经济增长对能源消耗的依赖245、我国居民消费的因素分析246、我国居民消费函数实证分析247、我国居民消费增长模型248、我国利用外资与GDP关系我国人均GDP与消费的计量分析249、我国粮食价格形成机制研究250、我国旅游经济的因素分析251、我国农民收入影响因素的回归分析252、我国汽车需求的因素分析10253、我国人均GDP与消费的计量分析254、我国入境旅游外汇收入结构实证分析255、我国涉外旅游业收入的实证分析256、我国私人汽车拥有量影响因素分析257、我国外汇储备及其影响因素的分析258、我国消费的影响因素分析259、我国资本市场与经济增长的实证分析260、××市投资额影响因素的实证分析261、西方消费理论在中国的实证分析262、限贷对房价影响的度量263、新中国出口的影响因素分析264、虚拟社区用户后继参与行为以及持续参与行为的研究265、银行股权结构与绩效实证分析266、银行信贷资金与股票市场交易金额变动的关系267、印尼棕榈油与国内棕榈油268、影响××省房地产业发展的因素分析269、影响GDP增长的经济因素分析270、影响IPO公司上市前后的绩效分析271、影响保费收入的因素分析272、影响电信业的因素分析273、影响股价指数的因素分析274、影响黑龙江省机电产品出口的因素研究275、影响居民消费水平的因素分析276、影响居民消费水平的主要因素分析277、影响粮食产量的相关因素分析278、影响人身保险保费收入的重要因素分析11279、影响上市公司高管薪酬的企业因素实证分析280、影响寿险保费收入的因素分析281、影响我国城镇居民消费性支出的因素分析282、影响我国电力产量的因素分析283、影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析284、影响我国粮食总产量诸因素分析285、影响我国农业总产值因素的实证分析286、影响新股上市定价的因素分析287、影响银行卡交易量的因素分析288、影响中国汽车产量的多因素分析289、有关我国进口商品消费的计量分析290、有关我国居民储蓄影响因素的计量分析291、在校学生总数变动的多因素分析292、浙江省大学排名变化的影响因素293、浙江省居民消费函数变化294、浙江省农村居民消费结构分析295、政府对公共卫生事业的投资分析296、政府投资和民间投资与经济增长的关系研究297、中国城市居民消费计量分析298、中国城镇化与经济增长、农村发展关系的研究299、中国城镇居民2015年可支配收入分析300、中国出口的影响因素分析301、中国对美国进口总额的分析302、中国股票内在价值影响因素的实证分析303、中国股票市场若干现象的实证分析304、中国股票市场一体化进程研究12305、中国货币需求函数实证研究306、中国进出口相关因素的数量与实证分析307、中国经济增长的影响因素实证分析308、中国经济增长与周期波动309、中国粮食总产量多因素分析310、中国旅游业发展状况分析311、中国能源需求影响因素实证分析312、中国农业总产值问题的计量分析313、中国期货市场与相关市场价格关系的实证研究314、中国汽车产业市场需求规模及均衡情况下供给规模的调整315、中国上市公司现金股利的影响因素分析316、中国生产者服务业的影响因素与关联效应的实证研究317、中国铁矿石需求预测318、中国证券市场与经济增长319、中长期宏观经济预测模型、方法及应用研究320、周恩来的经济计量分析方法论探究321、资本结构主要影响因素分析13。

广东省城乡居民收入与消费差异———基于非参数统计方法

区域经济Һ㊀广东省城乡居民收入与消费差异基于非参数统计方法罗润珠摘㊀要:文章选取广东省２００５~２０１９年的城镇居民人均可支配收入㊁城镇居民人均消费支出㊁农村居民人均纯收入㊁农村居民人均消费支出的数据来进行实证分析ꎮ通过ＳＰＳＳ软件采用非参数统计的方法来分析城乡居民收入水平及消费水平存在的差异㊁收入与消费水平的变化趋势以及两者之间的相关性ꎮ结果发现:广东城乡居民的收入和消费差异均存在显著性ꎻ且城乡居民的收入与消费之间的关系均为线性正相关关系ꎮ因此ꎬ为了缩小广东省的城乡居民收入和消费差距ꎬ促进经济增长ꎬ提出一些对策建议ꎮ关键词:非参数统计ꎻ城乡居民收入ꎻ城乡居民消费支出一㊁引言广东省作为我国第一经济大省ꎬ其经济迅速发展ꎬ因而人们的收入大幅度提高ꎬ同时人们的消费能力和消费水平也随之提高ꎮ根据广东统计年鉴的数据可知ꎬ从２００５年到２０１９年ꎬ广东省的城镇居民的人均可支配收入平均每年增长２６０５.７３元ꎻ城镇居民的人均消费支出平均每年增加１７７４.２２元ꎮ可见ꎬ随着经济的发展ꎬ城镇居民生活水平得到了很大提高ꎮ而从２００５年到２０１９年ꎬ广东省的农村居民人均纯收入平均每年增长１００８.８３元ꎻ农村居民的人居消费额平均每年增长８０８.５７元ꎮ由此可见我国农村居民的收入和消费水平均明显低于城镇居民ꎮ截至２０１９年ꎬ我国农村人口还占总人口的３９％ꎬ以及随着城乡居民收入差距呈现不断扩大趋势ꎬ对我国城乡居民收入与消费的关联研究也成为广大学者和各级政府关注的热点课题ꎮ因此研究城乡居民的收入消费差异具有非常重要的现实意义ꎮ因此ꎬ文章拟在借鉴前人的理论基础和非参数统计的方法上对广东省城乡收入和消费的差异进行探讨ꎮ二㊁实证分析文章选取广东省２００５~２０１９年共１５年的数据ꎬ其数据来源于广东统计年鉴并经过比例换算(见表１)ꎬ且选取的四个指标分别为城镇居民人均可支配收入㊁城镇居民人均消费支出㊁农村居民人均纯收入㊁农村居民人均消费支出ꎮ运过ＳＰＳＳ软件采用非参数方法分析城乡居民收入水平及消费水平存在的差异㊁收入与消费水平的变化趋势以及两者之间的相关性ꎬ以缩小城乡收入消费差距ꎬ促进经济增长ꎮ表１㊀广东城乡居民人均收入与消费支出数据年份农村居民人均纯收入农村居民人均消费支出城镇居民人均可支配收入城镇居民人均消费支出２００５４６９０.４９３７０７.７３１４７６９.９４１１８０９.８７２００６５０７９.７８３８８５.９７１６０１５.５８１２４３２.２２２００７５６２４.０４４２０２.３２１７６９９.３０１４３３６.８７２００８６３９９.７７４８７２.９６１９７３２.８６１５５２７.９７续表年份农村居民人均纯收入农村居民人均消费支出城镇居民人均可支配收入城镇居民人均消费支出２００９６９０６.９３５０１９.８１２１５７４.７２１６８５７.５１２０１０７８９０.２５５５１５.５８２３８９７.８０１８４８９.５３２０１１９３７１.７３６７２５.５５２６８９７.４８２０２５１.８２２０１２１０５４２.８４７４５８.５６３０２２６.７１２２３９６.３５２０１３１１６７０.９２８３４６.１３３３０９８.２５２４１４３.２７２０１４１２９０８.０４９３８１.０５３６０１０.８９２６３６４.４５２０１５１４０８２.６７１０３７５.４４３８９２７.７８２８６５８.１５２０１６１５２９３.７８１１５９９.７４４２１９７.７１３１９５３.８４２０１７１６６２４.３４１２３３０.５３４５８６８.９１３３７１１.３０２０１８１８０８６.６３１４３９６.５９４９６３６.７３３４５２２.２１２０１９１９８２２.９５１５８３６.２５５３８５５.８５３８４２３.２２㊀㊀(一)城乡居民收入与消费的Ｗｉｌｃｏｘｎ秩和检验首先对广东省２００５~２０１９年的城乡居民收入和城乡居民消费分别进行中位数差异分析ꎬ分别比较城镇居民与农村居民平均收入以及平均消费是否存在差异ꎮ即分别作出两样本的箱线图ꎬ从而可以通过图检验分别比较两样本中位数是否存在差异ꎮ从图１可以看出两样本的中位数不相同ꎬ很明显城镇居民收入的中位数高于农村居民收入的中位数ꎮ从图２可以看出镇居民消费的中位数高于农村居民消费的中位数ꎮ图１㊀广东省城乡居民收入的箱线图５３图２㊀广东省城乡居民消费的箱线图然后根据以上问题对城乡居民收入和城乡居民消费分别做出如下假设检验问题:Ｈ０:ＭＸ＝ＭＹꎬ城乡居民收入不存在差异Ｈ１:ＭＸ>ＭＹꎬ城镇居民收入高于农村居民收入Ｈ０:ＭＸ１＝ＭＹ１ꎬ城乡居民消费不显著差异Ｈ１:ＭＸ１>ＭＹ１ꎬ城镇居民消费高于农村居民消费表２是城镇居民收入(Ｘ)数据和农村居民收入(Ｙ)数据分别在它们在混合样本中的秩ꎬ求其秩和Ｗ分别为３３５和１３０ꎮ由此可得两样本的秩和存在明显差异ꎬ拒绝原假设即城镇居民收入与农村居民收入不存在显著差异ꎮ然后在ＳＰＳＳ软件中我们进行非参数检验中的Ｗｉｌｃｏｘｏｎ秩和检验ꎬ得到检验统计量的ｐ值为０.００１ꎬ因此ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ我们不接受原假设ꎬ即城镇居民收入显著高于农村居民收入ꎮ表３是城镇居民消费(Ｘ１)数据和农村居民消费(Ｙ１)数据分别在它们在混合样本中的秩ꎬ求其秩和Ｗ分别为３３７和１２８ꎮ由此可得两样本数据秩和存在显著性差异ꎬ拒绝原假设即城镇居民消费与农村居民消费不存在显著差异ꎬ接受备择假设即城镇居民消费高于农村居民消费支出ꎮ然后在ＳＰＳＳ软件中我们进行非参数检验中的Ｗｉｌｃｏｘｏｎ秩和检验ꎬ得到检验统计量的ｐ值为０.００１ꎬ因此ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ我们不接受原假设ꎬ即城镇居民消费显著高于农村居民消费支出ꎮ表２㊀城镇居民和农村居民收入数据在混合样本中的秩农村居民人均纯收入秩城镇居民人均可支配收入秩４６９０.４９１１４７６９.９４１２５０７９.７８２１６０１５.５８１４５６２４.０４３１７６９９.３０１６６３９９.７７４１９７３２.８６１８６９０６.９３５２１５７４.７２２０７８９０.２５６２３８９７.８０２１９３７１.７３７２６８９７.４８２２１０５４２.８４８３０２２６.７１２３１１６７０.９２９３３０９８.２５２４１２９０８.０４１０３６０１０.８９２５续表农村居民人均纯收入秩城镇居民人均可支配收入秩１４０８２.６７１１３８９２７.７８２６１５２９３.７８１３４２１９７.７１２７１６６２４.３４１５４５８６８.９１２８１８０８６.６３１７４９６３６.７３２９１９８２２.９５１９５３８５５.８５３０表３㊀城镇居民和农村居民消费数据在混合样本中的秩农村居民人均消费支出秩城镇居民人均消费支出秩３７０７.７３１１１８０９.８７１３３８８５.９７２１２４３２.２２１５４２０２.３２３１４３３６.８７１６４８７２.９６４１５５２７.９７１８５０１９.８１５１６８５７.５１２０５５１５.５８６１８４８９.５３２１６７２５.５５７２０２５１.８２２２７４５８.５６８２２３９６.３５２３８３４６.１３９２４１４３.２７２４９３８１.０５１０２６３６４.４５２５１０３７５.４４１１２８６５８.１５２６１１５９９.７４１２３１９５３.８４２７１２３３０.５３１４３３７１１.３２８１４３９６.５９１７３４５２２.２１２９１５８３６.２５１９３８４２３.２２３０㊀㊀(二)城乡居民收入与消费的趋势检验在非参数统计中ꎬ运用Ｃｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ趋势存在性检验来检验一组数据的变化趋势ꎬ该方法是一种不依赖于趋势结构的快速判断趋势是否存在的方法ꎮ为保证数对同分布且不受局部干扰ꎬＣｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ提出最好的拆分点是数列中位于中间位置的数ꎬ在无趋势的原假设下ꎬ检验统计量服从参数为数对个数和发生概率为０.５的二项分布ꎮ因此对此问题做出以下假设检验问题:Ｈ０:数据序列无趋势ꎬＨ１:数据序列有增长趋势表４㊀广东省城乡居民人均收入与消费的Ｃｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ检验序号农村之间的差额Ｄｉ＝ｘｉ－ｘｉ＋ｃꎬｃ＝７城镇之间的差额Ｄｉ＝ｘｉ－ｘｉ＋ｃꎬｃ＝７人均纯收入人均消费支出人均可支配收入人均消费支出１－６９８０.４３－４６３８.４０－１８３２８.３１－１２３３３.４０２－７８２８.２６－５４９５.０８－１９９９５.３１－１３９３２.２３３－８４５８.６３－６１７３.１２－２１２２８.４８－１４３２１.２８４－８８９４.０１－６７２６.７８－２２４６４.８５－１６４２５.８７５－９７１７.４１－７３１０.７２－２４２９４.１９－１６８５３.７９６－１０１９６.３８－８８８１.０１－２５７３８.９３－１６０３２.６８７－１０４５１.２２－９１１０.７０－２６９５８.３７－１８１７１.４０㊀㊀由表４可知ꎬ广东省的城乡居民人均收入与消费的前后不同时期的差值都为负ꎬ都存在上升趋势ꎮ同样ꎬ通过计算ꎬ６３区域经济Һ㊀知道上述４个检验的统计量都是Ｋ＝ｍｉｎ(Ｓ＋ꎬＳ－)＝Ｓ＋＝０ꎬ其中Ｓ＋表示正的Ｄｉ数目ꎬＳ－表示负的Ｄｉ的数目ꎮ在ＳＰＳＳ软件中用回归分析检验ꎬ得到检验的ｐ值为０.００７８ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ拒绝原假设ꎬ即数据序列有增长趋势ꎮ因此也说明符合经济理论和经济发展规律ꎮ(三)城乡居民收入与消费的相关性分析在非参数统计中ꎬ常用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关性检验来检验对不服从正态分布㊁总体分布未知等情况下来描述变量之间的相关性ꎮ那么Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关性检验的假设检验问题为:Ｈ０:Ｘ与Ｙ不相关ꎬＨ１:Ｘ与Ｙ是相关的ꎮ采用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关检验具体分析城镇居民和农村居民的人均收入与消费的关系的散点图分别如图３和图４所示ꎮ图３㊀城镇居民人均收入与消费的散点图图４㊀农村居民人均收入与消费的散点图从图３和图４可知ꎬ无论是城镇居民还是农村居民ꎬ其人均收入与消费都呈现了高度的正相关关系ꎮ为了验证其显著性ꎬ在ＳＰＳＳ软件中进行相关性检验ꎮ城镇居民人均收入与消费和农村居民人均收入与消费的Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数都是１ꎬ再进行单边检验ꎬ由结果可知两者的相关性在０.０１都显著ꎬ因此在显著性水平拒绝原假设ꎬ认为城镇居民人均收入与消费之间以及农村居民人均收入与消费之间都存在正相关关系ꎮ换句话说随着城镇居民人均收入水平的提高ꎬ居民人均消费水平也会提高ꎻ随着农村居民人均收入水平的提高ꎬ居民人均消费水平也会提高ꎮ三㊁总结文章运用非参数统计的方法对广东省的２００５~２０１９年的城乡居民人均收入与消费水平差异分析后ꎬ则有以下结论:１)城乡的收入和消费水平存在较大的差距ꎻ２)城乡居民收入和消费水平均随着我国经济水平的上升而呈现上升的趋势ꎻ３)广东省城乡的收入与消费均呈现高度的正相关关系ꎬ即随着收入水平的提高ꎬ消费水平也会随之提高ꎮ根据许多学者的研究成果可知ꎬ收入是决定消费水平的主要因素ꎮ因此城乡居民的消费差异的根本原因是城乡居民多年来的收入差距ꎮ因此ꎬ缩小城乡居民的收入水平差距将会促进城乡居民消费水平的缩小ꎬ而缩小城乡居民收入水平差距实质上就是充分提高农民的收入水平ꎬ即缩小了城乡居民的收入差距ꎮ因此ꎬ文章提出了以下对策建议:１)稳定农民农业收入ꎬ做好农村剩余劳动力转移工作ꎬ增加农民非农业收入ꎮ２)对农民的扶贫工作要精准到位ꎬ加大帮扶力度ꎮ３)加大对农村的财政投入力度ꎬ并鼓励社会投资的跟进和参与ꎮ４)全面推动农业生产模式改革ꎬ为现代农业的发展营造条件ꎮ５)加速构建新型农村金融服务体系ꎬ为农民收入的快速增加提供支撑等ꎮ参考文献:[１]刘瀑.河南城乡居民收入与消费差异的非参数检验[Ｊ].统计与决策ꎬ２０１７(１６):１１５－１１７.[２]吴喜之ꎬ赵博娟.非参数统计[Ｍ].北京:中国统计出版社ꎬ２０１３.[３]夏蓉.我国城乡居民消费差异实证分析[Ｊ].消费导刊ꎬ２００８(５):２.[４]李景海ꎬ王克林.基于状态空间模型和多层模型的广东城乡消费差异研究[Ｊ].统计与信息论坛ꎬ２０１３ꎬ２８(７):７６－８１.作者简介:罗润珠ꎬ广东财经大学ꎮ７３。

我国货币流通量与通货膨胀动态关系的非参数回归分析

时代经贸２１００弃２月中旬刊忌第１０６期
我国货币流通量与通货膨胀动态关系的非参数回归分析
罗意曼１宋继娜２张润清１
（．北农业大学经济贸易学院，河北１河
【摘
保定
０１０；２中央司法警官学院，河北７０１．
２２回归函数的局部线性估计．设ｍ在ｘ＝）处ｐｌ＋阶导数存在（可取，＝，，）。为１一 … （）（在Ｘ＝处进行泰勒展开人们越来越感觉到通货膨胀所带来的压力。那么，究竟影响通了估计，先把ｍ）货膨胀的主要因素是什么，它们之间较精确的量化关系是怎样＝）Ｊ（Ｘ，＋ｍ＋ｌｘｘ一），。，ｆｌ＝， …，的，以及如何有效地缓解通货膨胀压力等问题成为国内外众多局部线性估计即为：Ｉ一专家学者研究的方向。ｍＩ（【］ｈｍ＿一（ ∑ 卜置一）（）ＫＸ通货膨胀主要表现为在～段时期内物价总水平的持续上涨。对货币和物价之间的数量关系进行研究，经济学上主要涉及货币数量论。货币数量论的内容其实都可以从费雪方程式中得出，即Ｐ＝Ｖ。其中为货币存量，．为一般价格水平，】ｙＭＰ，＾为控制局部领域大小的窗宽，ｈ的大小依赖于数据，一为实际ＧＰ，Ｖ为货币流通速度。当ｙＤ和相对稳定时，我们就・）ｐｎｃｎｋｒ可以看到，通货膨胀完全是一种货币现象。波动的通货膨胀是般与有关；（为核函数。常用的核函数有Ｅａｅｈｉｏ、个重要的经济指标，它可以通过售物价指数、消费物价指Ｇｕｓａ和ＫＮ核函数。［ａｓｉｎＮ等２］２３窗宽的选择．数和国民生产总值缩减指数的上涨来体现。通货膨胀对一个国对于核估计的窗宽，一方面，窗宽越小，核估计的偏差越家经济增长和人民生活的影响是不言而喻的。分析通胀与供求关系固然重要，但不能只看供求关系，对小，但同时核估计的方差会变大；另一方面，窗宽越大，则核货币流通量变化的分析更重要。本文利用非参数回归模型，实证估计的方差会变小，但同时核估计的偏差却会增大。因此，窗研究了我国货币流通量与通货膨胀之间的动态关系。经过事后宽的选择非常重要。本文采用１７年Ｓｏｅ出的交错鉴定方法９７ｔｎ提ｃｏｓｖｌｄｔｏ — ｅｈｄ对模型的检验发现，非参数回归模型与传统的最小二乘法建立（ｒｓ— ａｉａｉｎｍｔｏ），该方法的思想是，在每个局部观察点Ｘ，首先，在样本中剔除该观察点“ ）次，将剩下＝，，其＊的线性回归模型相比有更高的精确度。的１一观察点在Ｘ，进行核回归估计：＝处２非参数回归模型基本原理．２１非参数回归模型．ｍＩ ∑ （（） ‘＝Ｙ）设，ｒ为被解释变量，是随机变量，Ｘ为解释变量，是影响最后，通过比较平均拟合误差：ｙ的一个重要因素，它既可以是确定性变量，也可以是随机变量。给定样本观测值（置，（五，…，．，假定｛独立同分））．。）ｚ）ｃ（＝１ｆ（ｒ（））－Ｉ＾ｎ置１ ±一 ∑— ｊ布，可建立非参数回归模型：选择使平方拟和误差达到最小的窗宽ｈ）ｏ。为权数，本ｔ五），ｉ， Ⅲ（＋＝ｌ …，＝ｊ一）（其中：ｍ）（时未知的函数，ｌ为随机误差项，它反映了除解文选取ｗ）Ｋｘ。． ‘ ｆ释变量外，其它影响被解释变量的可观察或不可观察的因素对交错鉴定方法的关键是在样本中剔除观察点（，），如果不剔除的话，由于核权函数）在观察点；处达到最大值，就会被解释变量的影响，以及模型的设定误差等。［１］

省域城镇居民消费面板数据的空间计量分析

生活未能随经济的快速增长而同步提高，而且也
会造成经济增长因过度依赖内部投资和外部需求截止２０年末，中国城镇人口总数已超过６０８５７而增大波动和风险，对于中国这样的一个庞大经亿，约占全国人口总数的４．％，城镇人口比重济体而言，尽量减少投资和外部因素带来的经济还将继续提高，消费支出为全国居民消费支出的
¨ 强有力助推剂。分析城镇居民人均消费支出的空系进行比较研究。林文芳¨ 采用福建省县域居民间效应以及影响因素城镇居民人均可支配收入和消费调查数据，依据空间相关性和扩展线性支出城镇居民消费价格指数的空间作用，有助于了解系统，对我国县域居民消费结构与收入关系进行消费市场的空间规律，从而寻找出提高城镇居民了实证分析。除了以上的研究外，一些空间经济学学者意消费水平的收入和价格机制，具有一定的实际
第２第１４期７卷３
２１年ｌ０１２月
湖南财政经济学院学报
ＪｕｎｌｆＨｕａｉｎｅｎｃｎｍｉｎｖｒｔｏｒａｏｎｎＦｎｃｄＥｏｏｃＵｉｓｙａａｓｅｉ
ｆ２ Ⅳ０１４．７．３
Ｄｅ．０ｌｃ２ｌ
省域城镇居民消费面板数据的空间计量分析
苏方林李臣张瑞
５１ｏ）４ｏ６（广西师范大学经济管理学院，广西桂林
【摘
要】相邻省份间的城镇居民人均消费存在空间相关性，而影响城镇居民人均消费的因素也可能存在

回归在城镇居民生活消费中的应用

Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable:非商品支出 1.0
0.8
Expected Cum Prob
0.6
0.4
0.2
0.0
假设居民文化生活服务支出为自变量 x（单位：元），居民非商品支出为因变量 y（单位：元），从这两个变量的散点图我们可观测，发现它们基本上呈现一种直线的统计关系，因此我们考虑用一元线性回归方程来拟合： Y = a + bX
【关键词】回归分析；线性回归方程；经济社会预测【作者简介】郭利平（ 1970 ～），男，河北宣化人，中原工学院经济管理学院副教授，华东师范大学理学博士；研究方向：国际贸易张玉娟（ 1985 ～），女，中原工学院经济管理学院企业管理专业在读研究生
一、回归分析方法概念及作用（一）回归分析方法概述。如果两个或两个以上的现象之间有比较密切的相关关系，且其中某一现象的变化主要由其余现象的变化所引起，则可以借助一定的数学模型对这种相关关系进行定量模拟，以便在此基础上进行估计、推断和预测。在统计学中，通常将这一过程称为回归分析。在回归分析中，根据参与分析的变量多少，分为一元回归分析和多元回归分析两种。前者用于描述两个变量间的一般数量关系，其中一另一为自变量。后者用于描述两个以上变量间的为因变量，一般数量关系，其中一为因变量，其余均为自变量。根据自变量的表现形式不同，又可以分为线性回归与非线பைடு நூலகம்回归。线性回归是指因变量与各回归参数之间为线性关系，非线性回归是指因变量与各回归参数之间为非线性关系。（二）回归分析方法的作用。应用回归分析法，分析经可以解决的问题有：一是确定经济活济活动中的相关现象，动中某些变量与其结果变量之间是否存在着相互依存关系。如果相关，依据一定的数学方法建立能够正确反映它们之间相关的数学模型，为解决问题或控制影响因素提供可靠的依据。二是判断回归模型中各个相关变量之间的密切程度，通过计算相关系数、估计标准误差、假设检验等等说明回归方程的实用价值，推算、预测的可靠程度。三是在多元回归分析中，可以结合应用因素分析、方差分析和偏相关系数计算等，区别影响结果变量变化的主要因素和次要因素，并揭示各个因素之间的关系及分别对其结果变量的影响程度。四是根据一个或几个影响因素的数值，对经济活动某一结果作出估计、预测在生产、销售、利润目标管理中应用较多，或为控制某一结果推算出影响因素的活动范围对产品质量监控系统中应用较多。二、简单回归分析方法的应用 x是设随机变量 y 与 x 之间存在着某种相关关系，这里， y 可以控制或可以精确观察的变量。对于 x 的每一确定值，有它的分布。若 y 的数学期望存在，则其取值随 x 的取值而

11种计量模型

– 可以化为线性 • C-D生产函数、CES生产函数、需求曲线、…… • 变量置换、函数变换、级数展开 – 不可以化为线性—非线性模型
– 非线性模型理论方法
经典非线性单方程模型
• 一般描述
h( yi , ) g ( xi , ) ui
xi x1i x 2i
i 1,, n
xki
现代时间序列分析模型
• 在宏观经济分析中，一般以时间序列数据作为模型样本观测值：
– 时间序列数据非平稳→伪回归。 –数据的时间序列性破坏了随机抽样假定，取消了样本点之间的独立性，样本点将发生序列相关。 – 如何统计确定具有恒常关系的非平稳随机变量之间的模型？
–如何处理非平稳随机过程，为适用统计方法建立模型创造条件？
计数数据模型
• 70年代末以来，许多学者在计数数据模型的处理方法方面作出了较大贡献，包括：
– Gilbert（1979）提出了泊松回归模型， – Hausman,Hall和Griliches（1984）提出了负二项回归模型和Panel方法， – Gourier，Monfort和Trogonon（1984）提出了仿最大似然法。
离散选择模型
• 模型的被解释变量不是连续变量，而是表示选择结果的离散变量：
– 例如：一种方案的取舍、两种方案的选择、多种无优劣之分的方案的选择、多种有优劣之分的方案的选择、嵌套选择。 – 被解释变量取值为0、1或者0、1、2、……。 – 二元离散选择模型、一般多元离散选择模型、排序多元离散选择模型、嵌套离散选择模型。 – 模型解释变量的选取和模型估计方法构成其主要内容。
离散选择模型
• D.L.Mcfadden的基础性贡献：
– “Conditional Logit Analysis of Qualitative Chioce Behavior”, Frontiers of Econometrics, Academic Press.1974—经济理论与计量经济方法的结合

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方法，光滑样条方法。
［收稿日期］２０ —１００７２—１［作者简介］侯青霞（９２）１８一，女，２００５年大学毕业，硕士生，现主要从事血用概率统计方面的研究工作。
维普资讯
第５卷第１期：理工
用非参数回归模型，对我国城镇居民消费支出与可支配收入之间的关系进行实证研究。
１非参数回归模型及多项式样条估计
１１非参数回归模型．
设随机变量ｙ为被解释变量，为解释变量，影响ｙ的一个重要因素，既可以是确定性变量，可Ｘ是它也
侯青霞等：我国城镇居民消费的非参数回归模型
・１１・４
设在区间［，］给定一个分划 △：口６上口一ｔ＜ｔ＜ … ＜ｔ＜ｔｔ，，，是固定节点，。抖，ｔ… ｔ立方样条函
数ｓｚ在每一个区间是一个三次多项式（里仅以立方样条为例，它阶的多项式类似）所有的立方样（）这其，条函数形成一个ｋ＋４的线性空间，个线性空间常用的立方样条基有Ｐｗｒ嘲：维这ｏｅ基
我国城镇居民消费的非参数回归模型
侯青霞，张德生（西安理工大学理学院，陕西西安７０５）１０４武新乾（西北工业大学，陕西西７０７）安１２０张慧芳（西安理工大学理学院，西西安７０５陕１０４）
［要］基于传统的计量经济模型无法解释我国城镇居民消费在不同时期存在着显著差异这一特点，利用摘非参数估计理论中的多项式样条估计方法对我国城镇居民可支配消费和支出之间的关系进行研究，建立了我国城镇居民消费的非参数回归模型。模拟结果表明，非参数回归模型优于线性回归模型。
１２多项式样条估计．
对于非参数回归模型（）中的未知函数（）的估计方法有多种ｕ，可以分为３类：第１类是局１・部光滑方法，主要包含ＮａａａａＷａｓｎ核估计方法，Ｇｓｅ— ｌｒｄｒｙ— ｔｏａｓｒＭｕｌ估计方法，局部多项式估计方法；ｅ第２类是正交级数方法，主要包含Ｆｕｉ方法，小波方法；第３类是样条方法，主要包含多项式样条ｏｒｒｅ
高度重视，出现了各种消费理论，也产生了多个消费函数模型。例如，Ｋｅｎｓｎ提出的绝对收入假设ｙｅｉａ
消费函数模型＿，Ｄｅｅｂｒｙ提出的相对收入假设消费函数模型＿，Ｍｏｉｌｎ等提出的生命周期假１］ｕｓｎｅｒ１］ｄｇｉｉａ
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长江大学学报（自然科学版）２０年３第５第１：理工０８月卷期ＪｕｎｌｆａｇｚｎｖｒｉＮｔｃＥｉＭａ．０８ｏｒａｏｎｔＵｉｓｙ（ａｉｄｔＹｅｅｔＳ）ｒ２０．Ｖｏ５Ｎｏ１ｃ＆Ｅｇ１．：Ｓｉ．ｎ
设消费函数模型ｎ及Ｆｉｄｎ提出的持久收入假设消费函数模型＿，这些模型的共同点是事先对模型］ｒｍａｅ２］
结构进行了参数假定。由于随着我国经济改革的进一步深入，人们收入水平及消费水平不断提高的同时，人们的消费观念、消费方式、消费结构也在不断地发生变化，国内的消费环境在逐步改善。就当前而言，在积极开拓国内市场，扩大国内需求的情况下，研究我国城镇居民的消费需求，深入分析我国城镇居民的消费状况，可以更深层次地掌握我国城镇居民消费需求的变化趋势，解释消费品市场规律，有

［键词］非参数回归；多项式样条估计；线性回归关［图分类号］Ｏ２２２中１；Ｆ２［文献标识码］Ａｕｔ编号］１７ — ４９（０８１Ｎ１０— ３章６３１０２０）０一４０
消费是经济活动的重点，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。关于消费行为的研究，即消费理论，一直受到
以是随机变量。给定样本观测值（Ｘ）（Ｘ） … ，ｙ，，定ｙ， … ，ｙ，，ｙ，，（Ｘ）假ｙ，ｙ独立同分布可建立非
参数回归模型：
Ｙ — （Ｘ）＋￡（）１
式中，（）・是一未知函数，假定它具有一定的光滑性，（）一０Ｅｅ。
助于预测各类消费品未来需求，帮助有关部门和经营者及时调整产品结构，合理安排生产与流通，对刺
激经济持续、健康发展具有重要意义。非参数回归模型的研究是当前计量经济学研究中的一个重要方向，是继协整理论之后，国际计量经济学的又一个热点研究方向，也是应用最多的模型之一。笔者将采