計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)案例分析匯總

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)案例分析匯總居民消費(fèi)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展中有著重要的作用。居民合理的消費(fèi)模式和居民適度的消費(fèi)規(guī)模有利于經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康的增長(zhǎng)，而且這也是人民生活水平的具體體現(xiàn)。改革開(kāi)放以來(lái)隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人民生活水平不斷提高，居民的消費(fèi)水平也不斷增長(zhǎng)。但是在看到這個(gè)整體趨勢(shì)的同時(shí)，還應(yīng)看到全國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不同，居民消低的黑龍江省僅為人均元，最高的上海市達(dá)人均10464元，上海是黑龍江的倍。為了研究全國(guó)居民消費(fèi)水平及其變動(dòng)的原因，需要作具體的分析。影響各地區(qū)居民消費(fèi)支出有居民財(cái)產(chǎn)、購(gòu)物環(huán)境等等都可能對(duì)居民消費(fèi)有影響。為了分析什么是影響各地區(qū)居民消費(fèi)支出有明顯差異的最主要因素，并分析影響因素與消費(fèi)水平的數(shù)量關(guān)系，可以建立相我們研究的對(duì)象是各地區(qū)居民消費(fèi)的差異。居民消費(fèi)可分為城市居民消費(fèi)和農(nóng)村居影響各地區(qū)城市居民人均消費(fèi)支出有明顯差異的因素有多種，但從理論和經(jīng)驗(yàn)分析，最主要的影響因素應(yīng)是居民收入，其他因素雖然對(duì)居民消費(fèi)也有影響，但有的不易售物價(jià)指數(shù)”、“利率”。因此這些其他因素可以不列入模型，即便它們對(duì)居民消費(fèi)有計(jì)年鑒中可以獲得的“城市居民每人每年可支配收入”作為解釋變量X。從2002年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中得到表的數(shù)據(jù):地地XYX作城市居民家庭平均每人每年消費(fèi)支出(Y)和城市居圖從散點(diǎn)圖可以看出居民家庭平均每人每年假定所建模型及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui滿足古典假定，可以用OLS法估File\New\Workfile，出現(xiàn)對(duì)話框“WorkfileRange”。在“Workfilefreq入開(kāi)始時(shí)間或順序號(hào)，如“1”在“enddate”中輸入最后時(shí)間在“Objects”菜單中點(diǎn)擊“NewObjects”，在“New“Group”，并在“NameforObjects”上定義文件名，點(diǎn)擊“OK”出現(xiàn)數(shù)據(jù)編輯窗若要將工作文件存盤(pán)，點(diǎn)擊窗口上方“Save”，在“Sav在數(shù)據(jù)編輯窗口中，首先按上行鍵“↑”,這時(shí)對(duì)應(yīng)的“obs”字樣的空格會(huì)自動(dòng)上跳，在對(duì)應(yīng)列的第二個(gè)“obs”有邊框的空格鍵“↓”,對(duì)因變量名下的列出現(xiàn)“NA”字樣，即可依順序輸入響應(yīng)的數(shù)據(jù)。其他變量的“Drives”點(diǎn)所要存的盤(pán)，在“Directories”點(diǎn)存入的路徑（文件名），在“Fire若要讀取已存盤(pán)數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊“fire/Open”，在對(duì)表r2=若要顯示回歸結(jié)果的圖形，在“Equation”框中，點(diǎn)圖112,t(β2,t(β1t(βt(β,所以應(yīng)拒絕H0:β2=0WorkfileRange”窗口，將“Enddata”由“31”改為“33”，點(diǎn)“OK”“Workfile”中的“Range”擴(kuò)展為1—3f1,f2f”,在“Yf2和和f1f2Stats\CmmonSample”，則得到X表根據(jù)表的數(shù)據(jù)可計(jì)算:XXf2Xf2XXf2,,fXf1+++f1平均值置信度95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為（，）元。當(dāng)fff1f1個(gè)別值置信度95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為（，）元。當(dāng)f2圖近年來(lái)，中國(guó)旅游業(yè)一直保持高速發(fā)展，旅游業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)新的增長(zhǎng)點(diǎn)，在整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益顯現(xiàn)。中國(guó)的旅游業(yè)分為國(guó)內(nèi)旅游和入境旅游兩大市場(chǎng)，入境旅游外匯收入年均增長(zhǎng)%，與此同時(shí)國(guó)內(nèi)旅游也迅速增長(zhǎng)。改革開(kāi)放20多年來(lái)，特別是進(jìn)入90年代后，中國(guó)的國(guó)內(nèi)旅游收入年均增長(zhǎng)%，遠(yuǎn)高于同期GDP%的增長(zhǎng)率。為了規(guī)劃中國(guó)未來(lái)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，需要定量地分析影響中國(guó)旅游市場(chǎng)發(fā)展的主要因素。民人均旅游支出X3，農(nóng)村居民人均旅游支出X4，并以公路里程X5和鐵路里程X6作為相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的代表。為此設(shè)定了如下對(duì)數(shù)形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：4567890123表,不僅X2,不僅X2、X6系數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著，而且X6系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期的相反，這表明很可能存在嚴(yán)重的多重共線性。計(jì)算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)，選擇X2、X3、X4、X5、X6數(shù)據(jù)，點(diǎn)”view/correlations”得相表由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出：各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)確實(shí)存在嚴(yán)重多重共線三、消除多重共線性采用逐步回歸的辦法，去檢驗(yàn)和解決多重共線性問(wèn)題。分別作Y對(duì)X2、X3、X4、X5、X6的一元表參數(shù)估計(jì)值按R2的大小排序?yàn)椋篨3、X6、X2、X5、X4。X2參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著，予以剔除，加入X5回歸得X3、X5參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著，保留X5，再加入X4F=DW=這是最后消除多重共線性的結(jié)果。這說(shuō)明，在其他因素不變的情況下，當(dāng)城鎮(zhèn)居民人均旅游支出X3和農(nóng)村居民人均旅游X4X4根據(jù)本章引子提出的問(wèn)題，為了給制定醫(yī)療機(jī)構(gòu)的規(guī)劃提供依據(jù)，分析比較醫(yī)療機(jī)構(gòu)與人口數(shù)量的關(guān)系，建立衛(wèi)生醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)與人口數(shù)的回歸模型。假定醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)與人iiXiXiXX成都6304眉山827911宜賓攀枝花934廣安瀘州達(dá)州2403德陽(yáng)雅安866綿陽(yáng)廣元遂寧甘孜南充4064涼山進(jìn)入EViews軟件包，確定時(shí)間范圍；編輯輸入數(shù)據(jù)；選擇估計(jì)方程菜單，估計(jì)樣表ii本例用的是四川省2000年各地市州的醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)和人口數(shù)，由于地區(qū)之間存不同人口數(shù)，因此，對(duì)各種醫(yī)療機(jī)構(gòu)的設(shè)置數(shù)量會(huì)存在不同的需求，這種差異使得模型很容易產(chǎn)生異方差，從而影響模型的估計(jì)和運(yùn)用。為此，必須對(duì)該模型是否存在異方差Equation對(duì)話框，即圖），（2）繪制e對(duì)Xt的散點(diǎn)圖。選擇變量名X與e2（注意選擇變量的順序，先選的變），圖下三角部分，大致看出殘差平方ei2隨Xi的變動(dòng)呈增大的趨勢(shì)，因此，模型很可能存在表表Σe22iΣe22i造，最后一項(xiàng)為變量的交叉乘積項(xiàng)，因?yàn)楸纠秊橐辉瘮?shù)，故無(wú)交叉乘積項(xiàng)，因此應(yīng)選0表在運(yùn)用WLS法估計(jì)過(guò)程中，我們分別選用了權(quán)數(shù)1tXt2i數(shù)的生成過(guò)程如下，由圖，在對(duì)話框中的EnterQuation處，按如下格式分別鍵入：表ii而不是引子中得出的增加個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)。雖然這個(gè)根據(jù)本章引子提出的問(wèn)題，為了給制定醫(yī)療機(jī)構(gòu)的規(guī)劃提供依據(jù)，分析比較醫(yī)療機(jī)構(gòu)與人口數(shù)量的關(guān)系，建立衛(wèi)生醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)與人口數(shù)的回歸模型。假定醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)與人成都6304眉山827攀枝花103934廣安1589瀘州1297達(dá)州2403德陽(yáng)1085雅安866遂寧3711375阿壩536南充4064進(jìn)入EViews軟件包，確定時(shí)間范圍；編輯輸入數(shù)據(jù)；選擇估計(jì)方程菜單，估計(jì)樣表ii本例用的是四川省2000年各地市州的醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)和人口數(shù)，由于地區(qū)之間存不同人口數(shù)，因此，對(duì)各種醫(yī)療機(jī)構(gòu)的設(shè)置數(shù)量會(huì)存在不同的需求，這種差異使得模型很容易產(chǎn)生異方差，從而影響模型的估計(jì)和運(yùn)用。為此，必須對(duì)該模型是否存在異方差圖然后，在GenerateSeriesbyEquation對(duì)話框中（如圖鍵入“e2=（resid）），圖下三角部分，大致看出殘差平方ei2隨Xi的變動(dòng)呈增大的趨勢(shì)，因此，模型很可能存在表表表在運(yùn)用WLS法估計(jì)過(guò)程中，我們分別選用了權(quán)數(shù)1tXt2i表ii可以看出運(yùn)用加權(quán)小二乘法消除了異方差性后，參數(shù)的t檢驗(yàn)均顯著，可決系數(shù)大幅提決的問(wèn)題，但這一估計(jì)結(jié)果或許比引子中的結(jié)論更為接近真實(shí)情況。用了經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法估計(jì)分布滯后模型。盡管經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法具有一些優(yōu)點(diǎn)，但是設(shè)置權(quán)數(shù)的主觀隨意性較大，要求分析者對(duì)實(shí)際問(wèn)題的特征有比較透徹的了解。下面用阿爾蒙法估計(jì)如下有限分布滯后模將系數(shù)i(i=0,1,2,3)用二次多項(xiàng)式近似，即則原模型可變?yōu)楸肀碜儞Q不是形如（）式的阿爾蒙多項(xiàng)式，而是阿爾蒙多項(xiàng)式的派生形式。因此，輸出結(jié)果中PDL01、PDL02、PDL03對(duì)應(yīng)的估計(jì)系數(shù)不是阿爾蒙多項(xiàng)式系數(shù)a0、a1、a2的估計(jì)。變動(dòng)與貨幣供應(yīng)量的變化有著較為密切的聯(lián)系，但是二者之間的關(guān)系不是瞬時(shí)的，貨幣在中國(guó)，大家普遍認(rèn)同貨幣供給的變化對(duì)物價(jià)具有滯后影響，但滯后期究竟有多度數(shù)據(jù)（見(jiàn)表）對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行研究。表1996－2005年全國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量及物價(jià)指數(shù)月度數(shù)據(jù)M2zNov-00Dec-00Jan-01Feb-01Mar-01Apr-01May-01Jun-01Jul-01Aug-01Sep-01Oct-01Nov-01Dec-01Jan-02Feb-02Mar-02Apr-02May-02Jun-02Jul-02Aug-02Sep-02Oct-02Nov-02Dec-02Jan-03Feb-03Mar-03Apr-03May-03Jun-03Aug-03Apr-04May-04Aug-04Nov-04Mar-05Apr-05May-05為了考察貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)物價(jià)的影響，我們用廣義貨幣M2的月增長(zhǎng)量M2Z作為解釋變量，以居民消費(fèi)價(jià)格月度同比指數(shù)TBZS為被解釋變量進(jìn)行研究。首先估計(jì)如表DependentVariable:TBZSMethod:LeastSquaresDate:07/03/05Time:17:10Sample(adjusted):1996:022005:05Includedobservations:112afteradjustingendpointsVariableCoefficienStd.Errort-StatisticProb.tCCM2ZR-squaredAdjustedR-squared.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatMeandependentvar.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)從回歸結(jié)果來(lái)看，M2Z的t統(tǒng)計(jì)量值不顯著，表明當(dāng)期貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)當(dāng)期物價(jià)水平的影響在統(tǒng)計(jì)意義上不明顯。為了分析貨幣供應(yīng)量變化影響物價(jià)的滯后性，我們做滯后6個(gè)月的分布滯后模型的估計(jì)，在Eviews工作文檔的方程設(shè)定窗口中，輸入TBZSCM2ZM2Z(-1)M2Z(-2)M2Z(-3)M2Z(-4)M2Z(-5)M2Z(-6)表DependentDependentVariable:TBZSMethod:LeastSquaresDate:07/03/05Time:17:09Sample(adjusted):1996:082005:05Includedobservations:106afteradjustingendpointsVariableCoefficienStd.Errort-StatisticProb.tCM2ZM2Z(-1)M2Z(-2)M2Z(-3)M2Z(-4)改革開(kāi)放以來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中國(guó)城鄉(xiāng)居民的收入快速增長(zhǎng)，同時(shí)城鄉(xiāng)居民的儲(chǔ)房、醫(yī)療、養(yǎng)老等社會(huì)保障體制的變化，使居民的儲(chǔ)蓄行為發(fā)生了明顯改變。為了考察改革開(kāi)放以來(lái)中國(guó)居民的儲(chǔ)蓄存款與收入的關(guān)系是否已發(fā)生變化，以城鄉(xiāng)居民人民幣儲(chǔ)），入入數(shù)據(jù)來(lái)源：《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2004》，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社。表中“城鄉(xiāng)居民人民幣儲(chǔ)蓄存款年增加額”為年圖從圖中，尚無(wú)法得到居民的儲(chǔ)蓄行為發(fā)生明顯改變的詳盡信息。若取居民儲(chǔ)），Dl0Dl0tCAdjustedR-squaredse=()()()()20002001表進(jìn)口總額進(jìn)口總額進(jìn)口總額IMIMdollar（美（人民幣）年份GDP200220022003t((iLL,表明存在顯著的遺漏變量現(xiàn)象。DependentVariable:IMCMethod:LeastSquaresDate:07/08/05Time:15:40Sample(adjusted):19812003Includedobservations:23afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CGDPGDP(-1)EXCHANGEEXCHANGE^2R-squaredAdjustedR-squaredofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatMeandependentvar.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)DependentVariable:IMMethod:LeastSquaresDate:07/08/05Time:15:43Sample(adjusted):19812003Includedobservations:23afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.GDPGDP(-1)EXCHANGE^2R-squaredAdjustedR-squaredofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatMeandependentvar.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)），DependentVariable:EEMethod:LeastSquaresDate:07/08/05Time:15:45Sample(adjusted):19812003Includedobservations:23afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CGDPGDP(-1)EXCHANGE^2R-squaredAdjustedR-squared.ofregressionMeandependentvar.dependentvarAkaikeinfocriterionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)H0,拒絕H0H1為了深入分析研究中國(guó)城鎮(zhèn)居民的生活費(fèi)支出與可支配收入的具體數(shù)量關(guān)系，收表城鎮(zhèn)居民月人均生活費(fèi)支出和可支配收入序列序序份123可4可支5支配配7入S入Sr9r1234生活生活6支7支89H0H0,表明人均可支CriticalCriticalValue*CriticalValue10%CriticalValue*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(SR)Method:LeastSquaresDate:06/08/05Time:10:31Sample(adjusted):484Includedobservations:81afteradjustingendpointsVariableCoefficienStd.Errort-StatisticProb.tSR(-1)D(SR(-1))D(SR(-2))CR-squaredMeandependentvarADFTestStatisticAdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)為了得到人均可支配收入（SR）序列的單整階數(shù)，在單位根檢Test）對(duì)話框（圖）中，指定對(duì)一階差分序列作單位根檢驗(yàn)，選擇帶截距項(xiàng)CriticalCriticalValue*CriticalValue10%CriticalValue*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(SR,2)Method:LeastSquaresDate:06/08/05Time:10:40Sample(adjusted):584Includedobservations:80afteradjustingendpointsVariableCoefficienStd.Errort-StatisticProb.tD(SR(-1))D(SR(-1),2)D(SR(-2),2)CR-squaredAdjustedR-squared.ofregressionMeandependentvar.dependentvarAkaikeinfoADFTestStatisticSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatcriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)H0H0,表明人均可支DependentDependentVariable:ZCMethod:LeastSquaresDate:06/08/05Time:10:58Includedobservations:84VariableCoefficientCR-squaredAdjustedR-squared.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatStd.Errort-StatisticProb.Meandependentvar.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)為了檢驗(yàn)回歸殘差的平穩(wěn)性，在工作文檔窗口中，點(diǎn)擊Genr功能鍵，命令ut=表ADFTestStatistic1%CriticalValue*5%CriticalValue10%CriticalValue*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(UT)Method:LeastSquaresDate:06/08/05Time:11:21Sample(adjusted):284Includedobservations:83afteradjustingendpointsVariableCoeff