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1、计量经济学实验报告姓名： 沈娴婷 学号：1043117 班级：10金融1班影响城镇居民人均可支配收入的因素分析一、 研究的问题近年来，随着经济的快速发展，人均国内生产总值在不断地提高。城镇居民家庭人均可支配收入在近几十年里也逐步提升，有了些许改变。为了研究影响城镇居民人均可支配收入的原因，和各种原因影响因素的程度关系，分析居民可支配收入增长，预测未来的城镇居民的可支配收入，需要建立计量经济模型。二、对问题的经济理论分析，所涉及的经济变量1经济理论分析A) 商品零售价格指数：零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需平衡，影响消费与积累的比例。因此，
2、计算零售价格指数，可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。B.) 人均国内生产总值：人均国内生产总值，作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标。C) 城镇平均人均工资：平均工资与城镇居民家庭人均可支配收入的工资是有差别的，但具有正相关性。平均人均工资增加，家庭人均可支配收入也增加。反之亦然。三、理论模型的建立建立如下三元回归模型： Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+U四相关变量的数据收集及来源说明年份Y:城镇居民家庭人均可支配收入(元)X1：商品零售价格指数X2：人均国内生产总值(元)X3：城镇平均人均工资（元）19911700.693.62854.02234019922026.697
3、.32933.14271119932577.495.43592.23337119943496.2110.44817.12453819954283114.85855.72550019964838.9106.16517.88621019975160.3100.86820.18647019985425.197.47931.03747919995854.02978721.583462000628098.59952.67937120016859.699.215378.71087020027702.898.716727.051242220038472.299.918316.971404020049421.
4、6102.819239.5716024200510493100.823596.3518364200611759.510123668.7221001200713785.8103.828471.4624932200815780.76105.931541.7129229200917174.6598.836438.5332736201019109.44103.142859.0437147201121809.78104.946383.2341799数据来源：中国国家统计局网站五 数据的输入及运行过程2 模型的运行：1) 散点图 如图得： 由X1,X2，X3与Y的散点图可以看出，Y与X2，X3都呈现正的线
5、性相关，与X1 不明显。值得注意的是，X2和X3的变化形式和规律也较为相似。2）通过最小二乘法建立线性模型3模型的结果Y=-573.7929+ 20.03449X1+ 0.069089X2+ 0.430848X3(-0.313503) (1.093134) (0.481504) (3.755932)六：模型检验以及修正1: 经济意义检验从上面的模型估计结果来看，在假定不受其他变量影响的情况下，商品零售价格指数每增加1个单位，城镇居民家庭人均可支配收入20.03元；或是人均国内生产总值增加1个单位，城镇居民家庭人均可支配收入0.069元；或是城镇平均人均工资增加1个单位，城镇居民家庭人均可支配收
6、入都会增加0.043元。这意味着，人均国内生产总值越高，城镇居民家庭人均可支配收入；城镇平均人均工资增加，城镇居民家庭人均可支配收入也增加，经济检验基本成立。2：拟合度检验R2=0.996259，,说明该模型的拟合度很好3：显著性检验T检验 在a=0.05水平下，t的绝对值大于t0.025（18）=2.101所以X1,x2不通过， X3通过，可能存在多重共线性F检验 F=1509.238 大于F0.05（3,17）=3.20所以回归方程整体式显著的4：多重共线性检验1）检查变量之间的相关性由结果可以看出，解释变量之间可能存在多重共线性2）分别作Y对X1，X2，X3的一元回归Y=-15463.2
7、2+238.8221X1 (-0.、586728) (0.920279) R2=0.0426Y=1345.896+0.606887X2 (7.579) (52.50606) R2=0.9931455Y=1448.170+0.487772 X3 (10.55612) (67.40818) R2=0.995836变量X1X2X3参数估计238.82210.6068870.487772T统计量0.92052.50667.408R20.04260.99314550.995836由这3个基本回归方程和经济理论可知，X3城镇平均人均工资是最重要的解释变量，且拟合度最好，所以选择第3个回归方程作为基本回归方
8、程。引入X3（城镇平均人均工资），作Y对X1，X2的回归方程Y=-829.0549-22.71633X1+0.485967X3 (-0.482601) (1.329675) (67.28097) R2=0.9962由此可见，引入X1，R2稍有增加，但b1,b2在统计上不显著，因此不该添加X1作为解释变量Y=-1423.527-0.116755X2+0.394265 X3 (10.08055) (0.849513) (3.574038) R2=0.9959965：异方差性检验这里我们采用哥德菲尔德-夸特检验方法，来检验样本的异方差性由于居民消费水平X3是最重要的解释变量（上面已经认证），我们作X
9、3与Y的散点图并以X3为天剑对全部序列作升序排列Y=-208.5627+0.82061x3 (-4.7525) (88.0836) R2=0.999356 RSSS1=7340.194定义第二个样本范围RSS2=189639.4F=RSS2/RSS1=25.8357大于F0.05（5,5）=5.05，所以存在异方差性修正重新定义 生成新序列y2=y1/X3 W1=1/X3修正后的回归方程为Y=660.1686+0.5659X36序列相关检验d=0.2942假定a=5%的显著水平，按照1个解释变量，样本数n=21，查表得dL=1.22 dU=1.42因为d小于dL因此可以判定随机项u存在一阶正自
10、相关采用广义差分法 P=1-0.4877/2=0.8529 七：预测同理输入W2=X3-0.8529*X3(-1)消除了一阶正自相关Y=328.0410+0.469762八：相关结论及分析通过以上分析，我们可以看出城镇居民家庭人均可支配收入主要受人均国内生产总值和城镇平均人均工资的影响，是正相关的。从分析中不难发现，要提高城镇居民家庭人均可支配收入，直接的途径就是城镇平均人均工资。因为经济是收入的主要来源，只有提高了人均生产总值，才能从中提高城镇平均人均工资。值得注意的是，原本以为商品零售价格指数变化，会对人均可支配收入具有一定的关联度，但是分析来看对城镇居民可支配收入的作用不大。 这主要是因
11、为在城镇消费，商品零售价格指数变化作用在农村居民的可支配收入。当然，还有其他因素影响着城镇居民家庭人均可支配收入，如公共设施，医疗养老保障的健全等，如果这些设施健全的话，会减少居民的储蓄水平和对未来价格通货膨胀的预期，城镇居民的可支配收入会增加。工资高而伴随着物价也高的情形，让多数居民缺乏安全感。有趣的是，从全球经济来看，认为中国的城镇居民的收入是偏低的。但在我国的奢侈品消费方面，中国也已傲立全球。同时，我发现，随着人均GDP的增加，城镇平均人均工资增长的幅度是小于GDP的增速的，这意味着，虽然收到的工资增加，但是人民的生活水平是下降的。在资料收集和模型制作过程中，还存在一些不足，望张老师给予指导。
