《經(jīng)濟計量學》課程論文報告：廣東省居民消費結(jié)構(gòu)計量探析7900字

《經(jīng)濟計量學》課程論文報告：廣東省居民消費結(jié)構(gòu)計量分析目錄TOC\o"1-2"\h\u12708摘要 [1]（augmentDickey-Fullertest），ADF檢驗是通過下面三個模型完成的：模型1：?模型2：?模型3：?模型3中的T是時間變量，代表了時間序列隨時間變化的某種趨勢。零假設都是δ=0，即存在一個單位根。模型1與另外兩個模型的區(qū)別在于是否包含常數(shù)項和趨勢項。檢驗時從模型3開始，然后模型2，最后模型1。何時檢驗拒絕零假設，即原序列不存在單位根，為平穩(wěn)序列，何時可以停止檢驗。否則就要繼續(xù)檢驗，直到檢驗完模型1為止。我們運用Eviews軟件對被解釋變量序列和進行對數(shù)處理后的變量序列（表4）進行ADF檢驗，把各變量序列呈平穩(wěn)狀態(tài)時的分析結(jié)果進行整理，結(jié)果如表5所示。表5平穩(wěn)性檢驗結(jié)果變量ADF值P值(C,T,K)臨界值1%5%10%D(Y-6.1851980.0000(0,0,0)-2.699769-1.961409-1.606610D(Y-5.2171630.0000(0,0,0)-2.699769-1.961409-1.606610D(Y-4.2076320.0003(0,0,0)-2.699769-1.961409-1.606610D(y-3.7368820.0009(0,0,0)-2.699769-1.961409-1.606610D(-3.6856640.0177（C,0,4）-4.004425-3.098896-2.690439D(-3.5862410.0013（0,0,1）-2.708094-1.962813-1.606129D(lnX-5.2190300.0006（C,0,0）-3.857386-3.040391-2.660551D(lnX-4.1618880.0226（C,T,1）-4.616209-3.710482-3.297799D(lnX-3.4128520.0244（C,0,0）-3.857386-3.040391-2.660551D(lnx-6.0328980.0000（0,0,0）-2.699769-1.961409-1.606610資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒由檢驗結(jié)果可以得知，模型中的被解釋變量序列本身均為非平穩(wěn)序列且都是一階單整序列，即I(1)。表4中的變量（原始變量）序列在平穩(wěn)性檢驗中也均呈非平穩(wěn)狀態(tài)，在對原變量取對數(shù)后進行檢驗發(fā)現(xiàn)，一階差分后平穩(wěn)。綜上所述，模型中的被解釋變量序列均為一階單整序列，解釋變量（對數(shù)處理后的原變量）也均為一階單整序列。（三）協(xié)整檢驗由經(jīng)濟理論得知，經(jīng)濟變量之間存在的長期均衡關(guān)系意味著經(jīng)濟系統(tǒng)不存在破壞均衡的內(nèi)在機制。如果變量在某時期受到干擾后偏離其長期均衡點，則均衡機制會將會在下一期進行調(diào)整以使其重新回到均衡狀態(tài)。換言之，如果兩個非平穩(wěn)變量序列通過協(xié)整檢驗，雖然它們具有各自的長期波動規(guī)律，但是它們之間是存在一個長期穩(wěn)定的比例關(guān)系的。那么這兩個變量建立的計量經(jīng)濟學模型的隨機干擾項也一定是一個白噪聲，而且模型參數(shù)有合理的經(jīng)濟解釋。這也是兩個非平穩(wěn)時間序列能夠用經(jīng)典回歸分析方法建立回歸模型的原因。多變量的協(xié)整檢驗過程是檢驗變量是否具有同階單整性，以及是否存在穩(wěn)定的線性組合。需要設置一個變量為被解釋變量，其他變量為解釋變量，進行普通最小二乘估計（即協(xié)整回歸）并檢驗殘差序列（也稱為非均衡誤差）是否平穩(wěn)。如果不平穩(wěn)，則需要更換被解釋變量，進行同樣的估計和殘差序列平穩(wěn)檢驗。當所有的變量都被作為被解釋變量后仍不能得到平穩(wěn)的殘差序列，則認為這些變量間不存在協(xié)整關(guān)系。下面我們將分別對城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)和農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的被解釋變量和解釋變量運用Eviews軟件進行協(xié)整檢驗。廣東省城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)影響因素分析中，我們有三個被解釋變量，故需要進行三次協(xié)整檢驗。由于模型中的解釋變量與被解釋變量是同階單整序列，所以可以直接對它們進行協(xié)整檢驗。我們把被解釋變量城鎮(zhèn)居民低層次消費支出比重（Y1t）、城鎮(zhèn)居民中層次消費支出比重（Y2t）和城鎮(zhèn)居民高層次消費支出比重（Y3t）分別與解釋變量對數(shù)處理后的人均財政支出（lnX1t?）、對數(shù)處理后的人均GDP（lnX2t?）、對數(shù)處理后的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（lnX3t）按照上述步驟進行協(xié)整檢驗，檢驗結(jié)果經(jīng)過整理后（只展示通過協(xié)整檢驗時的結(jié)果）如表6所示。假定通過協(xié)整檢驗的三個模型的殘差序列分別為r1t、r2t、r3t。由檢驗結(jié)果可知，殘差序列r1t表6殘差序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果（城鎮(zhèn)居民）變量ADF值P值（C,T,K）臨界值平穩(wěn)性1%5%10%r-4.9799640.0001（0,0,3）-2.717511-1.964418-1.605603平穩(wěn)r-2.6997020.0098（0,0,0）-2.692358-1.960171-1.607051平穩(wěn)r-4.5650280.0001（0,0,0）-2.692358-1.960171-1.607051平穩(wěn)資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒廣東省農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)影響因素分析中，我們也有三個被解釋變量，故也需要用同樣的方法進行三次協(xié)整檢驗。被解釋變量農(nóng)村居民低層次消費支出比重（y1t）、農(nóng)村居民中層次消費支出比重（y2t）和農(nóng)村居民高層次消費支出比重（y3t）分別與解釋變量對數(shù)處理后的人均財政支出（lnX1t?）、對數(shù)處理后的人均GDP（lnX2t?）和對數(shù)處理后的農(nóng)村居民人均可支配收入（lnx3t）進行同樣方法的協(xié)整檢驗，殘差序列分別設為r4t、r5t、r6t，檢驗結(jié)果如表7所示。由結(jié)果可知，殘差序列r4t為被解釋變量為表7殘差序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果（農(nóng)村居民）變量ADF值P值(C,T,K)臨界值平穩(wěn)性1%5%10%r-3.8283580.0007(0,0,1)-2.699769-1.961409-1.606610平穩(wěn)r-3.2072100.0030(0,0,0)-2.692358-1.960171-1.607051平穩(wěn)r-3.8820250.0006(0,0,1)-2.699769-1.961409-1.606610平穩(wěn)資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒（四）實證結(jié)果分析由協(xié)整檢驗結(jié)果可知，可以利用樣本數(shù)據(jù)對廣東省城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)建立影響因素線性-對數(shù)回歸模型，故接下來將進行相應的實證結(jié)果分析。對廣東省城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)影響因素進行分析，下面以Eviews軟件為工具，首先運用普通最小二乘法分別對上述模型①、模型②、模型③相對應的樣本數(shù)據(jù)進行回歸估計，得到結(jié)果：模型①（城鎮(zhèn)居民低層次消費支出比重模型）中，解釋變量對數(shù)處理后的人均GDP（lnX2t?）的回歸系數(shù)無法拒絕系數(shù)為零的原假設，說明該變量不顯著。而且城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的對數(shù)量（lnX表8解釋變量的相關(guān)系數(shù)表（城鎮(zhèn)）lnXlnXlnXlnX1.00000.99140.9861lnX0.99141.00000.9944lnX0.98610.99441.0000資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒表9低層次消費支出比重模型序列相關(guān)穩(wěn)健估計結(jié)果（城鎮(zhèn)）VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.7312650.1642554.4520010.0003lnX-0.0313180.017041-1.8377750.0427R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregression0.2488320.2071010.027920F-statistic5.962697Prob(F-statistic)0.025163資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒由表9的回歸結(jié)果可以得到，城鎮(zhèn)居民低層次消費支出比重模型為（模型①）：Y1t由回歸估計結(jié)果可知，模型顯著性的F檢驗，在5%的顯著性水平下，拒絕所有回歸系數(shù)均為零的原假設，說明模型的線性關(guān)系在5%的顯著性水平下顯著成立?？蓻Q系數(shù)為0.248832，擬合效果較差。說明lnX3對該模型被解釋變量變化的解釋程度較弱。從回歸系數(shù)上看，lnX3的回歸系數(shù)為-0.0313，這說明在其他因素一定的情況下，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每提高1%，則城鎮(zhèn)居民低層次消費支出比重降低0.000313（%%為被解釋變量的單位模型②的估計方法與模型①相同，得到表10。表10中層次消費支出比重模型序列相關(guān)穩(wěn)健估計結(jié)果（城鎮(zhèn)）VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1.8482540.4271544.3269090.0005lnX0.3016410.0551385.4706560.0000lnX-0.4160890.086814-4.7928760.0002R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregression0.8044620.7814570.028395F-statistic34.96975Prob(F-statistic)0.000001資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒由表10的回歸結(jié)果可以得到，城鎮(zhèn)居民中層次消費支出比重模型為（模型②）：Y由回歸估計結(jié)果可知，模型②F檢驗的P值為0.000001，是小于0.05的，說明模型的線性關(guān)系顯著成立。模型的可決系數(shù)為0.804462，說明被解釋變量Y2t變化的80.45%可以由解釋變量lnX1?和lnX3的變化來解釋。模型中的兩個解釋變量t檢驗的P值均小于0.05，表示lnX從解釋變量前的參數(shù)估計看，lnX1?的回歸系數(shù)為0.3016，這表示當其他因素不變時，人均財政支出每增加1%，城鎮(zhèn)居民中層次消費支出比重會上升0.003016（%）。模型③的也用相同的估計方法得到估計結(jié)果表11。表11高層次消費支出比重模型序列相關(guān)穩(wěn)健估計結(jié)果（城鎮(zhèn)）VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1.1433350.256847-4.4514320.0004lnX-0.2322460.032614-7.1209960.0000lnX0.3463770.0517306.6959110.0000R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregression0.7302560.6985220.022355F-statistic23.011138Prob(F-statistic)0.000015資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒由表11的回歸結(jié)果可以得到，城鎮(zhèn)居民高層次消費支出比重模型為（模型③）：Y由回歸估計結(jié)果可知，該模型的F檢驗的在5%的顯著性水平下是顯著的，表明模型總體線性關(guān)系成立。模型的可決系數(shù)為0.730256，擬合效果較好。模型中的兩個解釋變量的參數(shù)均在5%的顯著性水平下顯著地異于零。從參數(shù)估計結(jié)果看，lnX1?的回歸估計值為-0.2322，這表示當其他因素不變時，人均財政支出每增加1%，城鎮(zhèn)居民高層次消費支出比重會下降0.002322（%）。對于廣東省農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)而言，與城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)影響因素實證分析方法相同。模型④的回歸估計結(jié)果如表12所示。表12低層次消費支出比重模型序列相關(guān)穩(wěn)健估計結(jié)果（農(nóng)村）VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1.1150310.08755312.735530.0000lnX-0.1024090.0326493.1366250.0060lnx-0.1903970.037517-5.0749590.0001R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregression0.7766360.7503580.024829F-statistic29.55450Prob(F-statistic)0.000003資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒由表12的回歸結(jié)果可以得到，農(nóng)村居民低層次消費支出比重模型為（模型④）：y由回歸估計結(jié)果可知，該模型在5%的顯著性水平下通過了模型顯著性檢驗。模型的可決系數(shù)為0.776636，擬合效果較好。模型中的兩個解釋變量的參數(shù)均在5%的顯著性水平下均通過了t檢驗。從參數(shù)估計結(jié)果看，lnX2?的回歸估計值為-0.1024，這表示當其他因素不變時，人均GDP每增加1%，農(nóng)村居民低層次消費支出比重會下降0.001024（%）。模型⑤的回歸估計結(jié)果如表13所示。表13中層次消費支出比重模型序列相關(guān)穩(wěn)健估計結(jié)果（農(nóng)村）VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-0.2517600.060542-4.1584250.0006lnx0.0534710.0070987.5335150.0000R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregression0.7161950.7004280.019380F-statistic45.42387Prob(F-statistic)0.000003資料來源：廣東省統(tǒng)計年鑒由表13的回歸結(jié)果可以得到，農(nóng)村居民中層次消費支出比重模型為（模型⑤）：y2t由回歸估計結(jié)果可知，模型⑤在5%的顯著性水平下通過了模型顯著性檢驗。模型的可決系數(shù)為0.716195，說明解釋變量lnx3的變化能夠解釋被解釋變量y2t的71.62%，可見擬合效果尚可從參數(shù)估計結(jié)果看，lnx模型⑥的回歸估計結(jié)果如表14所示。表14高層次消費支出比重模型序列相關(guān)穩(wěn)健估計結(jié)果（農(nóng)村）VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.1518890.0858271.7697200.0947lnX0.1047750.033837-3.0964340.0066lnx0.1375220.0433193.1746690.0055R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregression0.4971830.4380280.0180