2024计量经济学论文-上传.docx

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1、计量经济学论文中国农村居民生活消费水平影响因素分析学号：XX学院：XX班级：XX姓名：XX摘要：当前制约我国农村居民消费水平的因素许多，扩大内需、提升居民消费水平来拉动经济增长应是许久之策。为提升中国农村居民生活消费水平，应加大农业的扶持力度；调整农业结构，大力发展优质高效农业；大力发展农村合作经济组织，服务农夫；大力发展生产力，增加科技投入；提高农产品的最低回收限价,切实保证农夫收入。关键词：经济投资居民消费水平农业一、探讨概述（一）引言多年来，受纯收入的限制，我国农村居民生活消费发展相对缓慢，农夫消费还存在巨大潜力。要扩大内需，不仅从消费价格这个角度来考虑，更要解决如何使农夫收入持续快速增

2、长，提高农夫总体购买力，推动农村消费不断扩大。对于我国农村居民的消费水平主要选取了以下两个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。本文以1998-2025年的数据为依据，进行计量经济模型建立与分析。（二）模型设定及数据说明依据我们的常识，假设农夫消费水平的凹凸与农夫的纯收入和商品零售价格指数呈正相关。y=c+a*xl+b*x2,其中y表示农夫的消费水平，xl表示农夫纯收入，x2表示商品零售价格指数。（三）模型估计表：1988年-2025年中国统计年鉴资料年份农村居民人均生活消费支出农村居民人均纯收入商品零售物价指数1988287355.3102.81989349397.6108.8

3、1990378423.81061991421462.6107.31992509544.9118.51993549601.5117.81994560686.3102.11995602708.6102.91996688784105.41997805921.6113.2199810381221121.7199913131577.7114.8202416261926.1106.1202417222090.1100.820241730216297.4202417662210.397202418602253.498.5202419692366.499.2202420622475.698.720242103

4、2622.299.9059202423012936.4102.8062202425603254.9100.7774202428483587101.028220243223.854140.36104.920243660.684760.62106.720243993.455153.1799.020244381.825919.01103.6初步建立模型：y=c+a*xl+b*x2+u,其中y表示农夫的消费水平，xl表示农夫纯收入，x2表示商品零售价格指数，u为随机扰动项。二、模型的检验与修正利用EVieWS软件，做Y对XI、X2的回来，EViewS的最小二乘估计的回来结果如下表1：Dependent

5、Variable:YMethod:LeastSquaresDate:20/10/16Time:20:26SamPle:19882024Includedobservations:27CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-194.5802119.2363-2.6318880.0008X10.7953420.006939114.61720.0000X22.2133371.0920732.0867300.0039R-squared0.998475Meandependentvar1144.370AdjustedR-squared0.998348S.D.depende

6、ntvar836.6659S.E.ofregression34.00400Akaikeinfocriterion9.995273Sumsquaredresid27750.53Schwarzcriterion10.13925Loglikelihood-131.9362Hannan-Quinnenter.10.03809F-statistic7858.230Durbin-Watsonstat0.789170Prob(F-Statistic)0.000000（一）模型初始估计1 .经济意义上的检验该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数均能在

7、数量上增加居民消费。2 .统计意义上的检验当n=22,=0.05时，t检验值为2.074。由数据可以看出，XI、X2的t检验值得肯定值大于2.074,符合t检验。F=7858.230符合F检验。R-Squared=O.998475,AdjustedR-Squared=O.998348,模型的拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平有较大的影响。3.计量经济学检验样本数为27,且模型为二元线性回来模型，利用怀特检验对异方差性进行检验，利用OLS课的残差ei,求残差平方和e2并将其xl、x2、xl-2、x22和xl*x2作回来。（二）异方差怀特检验可得结果如下表2：DependentVaria

8、ble:RESID2Method:LeastSquaresDate:20/10/16Time:20:36Sampled9882024Includedobservations:27CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C3921.7254597.6290.8529890.4029X1-3.4261647.555661-0.4534560.6547X126.36E-060.0002820.0225250.9822X1*X20.0410180.0725500.5653690.5775X22-0.3631880.413315-0.8787210.3890R-squar

9、ed0.408489Meandependentvar1027.797AdjustedR-squared0.300941S.D.dependentvar1482.430S.E.ofregression1239.456Akaikeinfocriterion17.24831Sumsquaredresid33797521Schwarzcriterion17.48828Loglikelihood-227.8522Hannan-Quinnenter.17.31966F-statistic3.798214Durbin-Watsonstat2.023826Prob(F-Statistic)0.017039可知

10、R-squared=O.408489,查表可得样本数为27,自由度为5的入-2分布的值为11.0705,因为nR-21LO7O5所以接受原假设，说明残差是同方差的。(三)多重共线性检验让Y分别对xl、x2做回来，首先将Y与xl作回来得结果如下表3：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:20/10/16Time:20:40Sample:19882024Includedobservations:27CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C46.0610011.595883.9721860.0005X10.789438

11、0.006678118.21660.0000R-squared0.998214Meandependentvar1144.370AdjustedR-squared0.998143S.D.dependentvar836.6659S.E.ofregression36.05556Akaikeinfocriterion10.07919Sumsquaredresid32500.08Schwarzcriterion10.17517Loglikelihood-134.0690Hannan-Quinncriter.10.10773F-statistic13975.16Durbin-Watsonstat0.744

12、042Prob(F-Statistic)0.000000让Y分表对x2做回来，首先将Y与X2作回来得结果如下表4：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:20/10/16Time:20:41Sample:19882024Includedobservations:27CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C6430.5062392.8502.6873830.0126X2-50.3385022.74159-2.2135000.0362R-squared0.163868Meandependentvar1144.370Ad

13、justedR-squared0.130423S.D.dependentvar836.6659S.E.ofregression780.2024Akaikeinfocriterion16.22817Sumsquaredresid15217819Schwarzcriterion16.32415Loglikelihood-217.0802Hannan-Quinnenter.16.25671F-statistic4.899581Durbin-Watsonstat0.154254Prob(F-Statistic)0.036214可知y与Xl的组合为最优方程。虽然x2与y的拟合度不是很好，但由表可知，引入

14、X2后R-Squared=O.998475,大于y与xl回来的车的R-Squared=O.998214,这说明x2这跟变量对模型有改善作用，且t检验符合，故不能舍弃。（四）自相关问题的检验依据表1中农村居民家庭人均纯收入XL商品零售价格指数X2数据，运用最小二乘法估计消费模型得y=-194.5802+0.795342x1+2.213337x2DW=O.789170对样本量为27,二个说明变量的模型、5%的显著水平，查DW统计表可知，dl=l.147,du=1.541,模型中DWdl,明显消费模型中有自相关。在EviewS吩咐栏中输入ISycxlx2ar(l),可得回来结果表5如下:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:20/10/16Time:20