计量经济学上机作业

                学院：财政税务学院

                班级：财政学一班

                 学号：200909111006

姓名：秦亚玲

          影响我国城镇居民消费支出的相关因素分析

一、引言

 随着我国经济的快速增长，人们的收入状况有了很大改善，消费支出也随之上升。但由于近两年来的通货膨胀状况的出现，CPI的上涨，居民的生活质量也难免有所下降。一个国家居民的消费状况从侧面反映了该国的整体经济水平以及社会福利的大小，体现着一个国家的质量。现实中有许多因素影响着居民的消费水平，如收入水平、商品价格水平、消费者偏好、价格水平、GDP等等。但由于样本数据的可收集性及我国现在的经济状况，我就仅从以下几个因素着手分析。从居民角度来看，居民的储蓄存款、个人可支配收入以及个人所得税的多少都影响着其消费性支出的高低；而从整个社会经济环境来看，国内价格指数和生产总值同样影响着居民的消费支出。

二、预设模型

以上因素对居民消费支出的影响可通过计量经济学模型来分析，预设模型为Y=,其中Y代表消费性支出，X1代表储蓄存款，X2代表可支配收入，X3代表个人所得税，X4代表价格指数，X5代表生产总值，由于存在其它不确定因素的影响增添μ随机误差项。

三、数据收集

中国统计局20##年统计年鉴中各地区数据如下：

表1

四、模型的初步建立

运用EViews5.0软件，分别作出被解释变量Y与各变量间的散点图：

由被解释变量Y与各变量建的散点图观察可知Y并不是与每个解释变量间都呈明显的线性关系。运用EViews5.0软件对表1中的数据进行OLS回归分析：

            可得到回归结果：

?=5925.291–0.001X1+ 0.536X2+ 12.916X3–33.411X4–0.029X5

 （0.4244）（-0.0118） （7.8010） （1.7961）（-0.2456）（-0.6328）

R²=0.953617   D.W.=1.798101   F=102.7972

从经济学角度看：X5系数为负不符合经济学意义，但它应该是一定程度上的决定变量，所以暂不排除；

从统计学角度来看：R²，F值都比较高，X1，X4，X5的t统计量不显著可能存在多重共线性。

五、多重共线性检验

以Y为被解释变量逐个引入被解释变量，逐步回归，分别得到方程：

?= 9354.06 + 0.27 X1         R²=0.386923 

  （13.7279） （4.2781） 

?= 755.01 + 0.67 X2            R²=0.94149

（1.4511） （21.6019） 

     ?= 9495.93+ 41.78 X3          R²=0.782637

 （28.9038）   （10.2185）

      ?= 116601 – 1054.41 X4      R²=0.155773

（2.5693）  （-2.3132）

?= 9851.64 + 0.15 X5          R²=0.242735

    （13.1175） （3.0489）

比较R²知变量X2所在方程的拟合优度最好，因此在X2的基础上再逐步引入X1，X3，X4，X5进行回归，根据R²得到最佳双变量方程1:

?= 2042.14 + 0.56 X2 + 8.33 X3           

(2.5716) (9.5868) (2.0680)   

R²=0.949243  D.W.=1.725869   F=261.8226

在X2，X3的基础上再逐步引入变量X1，X4，X5 再次进行回归，拟合优度虽都有所提高，但各自参数均未通过t检验且X5的参数符号与经济意义不符，表明X1，X4，X5是多余的，但还可继续验证，如果用与X5高度相关的X1替代X5，则X1与X2，X3，X4间的任意线性组合均达不到以X2，X3 为解释变量的回归效果，因此最终的居民消费支出的函数方程1最优，为：         ?= 2042.14 + 0.56 X2 + 8.33 X3 

六、异方差检验                  

 下面进行White检验。记为对该模型进行OLS回归的到的残差平方项，将其与X2，X3及其平方项与交叉项做辅助回归：

怀特统计量nR²=31*0.423598=13.132,该值大于5%显著性水平下、自由度为5的X²分布的相应临界值11.07，因此，拒绝同方差的原假设，即存在异方差。

下面利用WLS修正异方差

对原模型进行加权最小二乘估计（WLS）得到

      ?= 2172.07 + 0.56 X2 + 8.13 X3           

(15.8638) (48.2574) (3.6621)   

R²=0.999993  D.W.=1.63625   F=7236.862

可以看出X3参数的t统计量的值有了显著改进,原模型得到了异方差的修正，消除了异方差。

七、序列相关性检验

从图中来看可能存在正的序列相关。但由上面回归结果可知1.65=dU<D.W.= 1.725869<2.0,因此不存在序列相关。

八、模型的最终确定     

     通过计量经济学统计检验和修正后最终模型确定为：

?= 2172.07 + 0.56 X2 + 8.13 X3   

九、结论和对策

     通过模型分析可知，消费性支出与居民可支配收入和个人所得税均存在正相关关系，且居民可支配收入每增加100元其消费性支出则会增加56元，居民个人所得税每增加100元其消费性支出则会增加813元。由此可以说明，居民缴纳个人所得税的高低对其消费水平影响相比其可支配收入而言较大，从实际角度来讲，居民的个人所得税与其收入是成正相关的，也从侧面反映了个人的生活水平高低。因此，政府应合理进行税收征收，制定适当的、相对较高的个人所得税起征点，均分税负，从而增加人们的可支配收入，提高居民生活水平，扩大居民消费支出，拉动内需，进而促进国民收入的增加，增强国家经济实力，逐步进入良性循环的轨道。

         

 

第二篇：计量经济学论文(我国电力消费的影响因素分析)

《计量经济学》课程论文

课程代码：1A10659

学分/

计量经济学

课程论文

论文题目： 我国电力消费的影响因素分析 任课老师： 李光勤

姓名： 学号： 班级：

周建刚 2009018397 信计091

《计量经济学》课程论文

我国电力消费的影响因素分析

摘要：利用Eview6等数学工具，对采集的数据进行分析，然后得出相应的结论。采用线性回归模型定量研究了我国1995~20xx年的居民电力消费影响因素。结果表明,居民人均收入和替代能源价格对居民电力消费有正向作用;我国居民的电力需求缺乏价格弹性,为充分发挥阶梯电价确保居民基本生活用电需求和抑制电力高消费的作用,实施时应拉大各档价差或增加电量的分档数。

关键字：电力消费；Eview6；影响因素；线性回归分析；非线性回归分析； 研究主题：我国电力消费的影响因素分析

数据类型：16年

数据频度：1年

起止时间：1995-2010

主要研究方法：假设法；归纳法；线性回归；非线性回归；

正文：

随着我国社会结构和经济结构的转变，居民生活用电的比重持续增长，19xx年城乡居民生活用电量仅占全社会用电量的7.72%，而20xx年却达12.57%，到20xx年城乡居民生活用电量达4.571x1011kW?h，同比增长11.87%，占全社会用电量的12.56%。从长远发展看，与发达国家相比，居民生活用电量的增长潜力较大，其比重逐步上升的趋势明显，因此引导居民用电低碳化被提上了国家相关议程。由于我国对居民用电长期实行低电价政策，造成能源供应紧缺、环境压力加大。

居民用电是指城乡居民住宅家庭生活所使用的电力，一般是为了满足照明、取暖、热水、电源灯等日常生活的需求。影响居民用电量的因素很多，主要包括以下四方面:收入水平。近年来，随着经济增长带动居民人均收入的增加，居民用电量也呈逐年攀升的趋势。根据相关资料分析显示，居民可支配收入与居民生活用电量间有直接联系，为影响居民用电量的首要因素。电价水平。采用经济电价，即消除通货膨胀后的电价。传统家用电器。考虑到统计数据的可得性，采用

《计量经济学》课程论文

百户居民洗衣机拥有量来反映居民总体电器的使用情况。替代能源。居民天然气等的使用虽普及率逐年升高，但过去一段时间内仍以煤为主，年扣除物价水平后

【4】

的数据为样本数据，数据来源于《中国统计年鉴》 ，居民平均电价根据国家

电网公司资料计算获得。

因此本文仅考虑煤炭价格对电力消费的影响。本文以19xx年为基准年，选取1995~2010【4】

年份 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

电力消费量 9417.9906 10008.3806 10998.7706 11189.1606 12779.5506 13606.3288 12311.813 15138.5912 17965.3694 20792.1476 24757.4233 25686.7051 28741.1835 34349.9482 36595.1533 41998.8

国内生产总值 60793.72921 71176.59165 78973.035 84402.27977 89677.05475 99214.55431 109655.1706 120332.6893 135822.7561 159878.3379 184937.369 216314.4259 265810.3058 314045.4271 340902.8126 401202.0284

人均国民生产总值 5045.729919 5845.886547 6420.180477 6796.030369 7158.501579 7857.676093 8621.70622 9398.054458 10541.97114 12335.57764 14185.35951 16499.7045 20169.46136 23707.71462 25607.53065 29991.81646

居民人均可支配收入 4283 4838.9 5160.3 5425.1 5854.02 6280 6859.6 7702.8 8472.2 9421.6 10493 11759.5 13785.8 15780.76 17174.65 19109.44

电力消费量=dlxfl；国内生产总值=GDP；人均国民生产总值=rjGDP；居民人均可支配收入=jmkzp；c=常量

用多元线性回归分析：先输入scatdlxflGDP得到下图，可以看出

《计量经济学》课程论文

我们假设存在线性相关性，故可以做回归分析。

输入dlxflGDPrjGDPjmkzp我们得到下图：相关系数矩阵，我们可以看出

从图中可以看出电力消费量与国内生产总值等因素相关性都很强，这表明线性模型在它们的关系时是比较适合的。我们注意到各个量之间也有高度相关的。

《计量经济学》课程论文

如上图可以得出：

dlxfl=-1859.854-0.194477*GDP+2.779599*rjGDP+1.990826*jmkzp

从AdjustedR-squared可以看出该模型模拟的很好，F检验的伴随概率为0，反映变量间呈高度线性回归方程高度显著。DW=1.542492，对于n=16，k=3时查表可以很明显看出存在自相关性。

非线性分析：

用下列的函数我们再来看看dlxfl和GDP是否存在非线性相关性。 lsGDPc@inv(dlxfl)

lsGDPclog(dlxfl)

lslog(GDP)clog(dlxfl)

《计量经济学》课程论文

双曲线模型：

对数模型：

《计量经济学》课程论文

幂函数模型：

双曲线模型：GDP=386056.01-3.5E+09/dlxfl

对数曲线模型：-1859468-207067.2*ln(dlxfl)

幂函数模型：GDP=0.155851*dlxfl^(1.195374)

还可以看出，上面的方法都通过了显著性检验，残差序列通过显著性水平为0.01的DW检验。说明这三种方法对于模拟还是可以的。F检验也控制在很低的范围内。在该模型对GDP取了对数，这对诸残差会有一定的影响。

在短期内的正向冲击较明显，这是由于煤炭作为我国居民电力的主要替代能源，其价格的上升使居民更多地转向使用电力。滞后1期的电价对居民电力消费有负向影响，原因在于电价上调会对价格需求弹性较大的居民用户产生显著影响，导致用电量下降，但影响程度较小；滞后2期的电价对居民电力消费有正向作用，这符合我国销售电价调整长期侧重补偿成本、缺乏反映市场供求变化能力，随着居民收入增长，电价增长并不明显，总体上可看出我国居民电力需求缺乏价格弹性。因此，为充分发挥阶梯电价确保居民基本生活用电需求。

本文用1995~20xx年国电力消费的影响因素。得出以下的结论：

工业产值对城市电力消费的影响用固定效应模型估计,结果显示所有城市的

《计量经济学》课程论文

工业规模与该城市的电力消费正相关。当GDP每增加,城市用电量增加。在控制了工业规模变量以后,城市其他特征对用电量有着固定的显著影响。居民人均可支配收入的快速增长使居民对电力产品的消费支出增加，从而导致用电量增大。因此，要加大研发和推广节电设备和产品的力度，提高电力使用效率，促进全社会养成节约用电的良好习惯。

参考文献

[1]车晶波.基于弹性理论的居民用电市场分析及开拓策略研究[D].北京:华北电力大学，2008.

[2]高铁梅.计量经济分析方法与建模EViews应用及实例[M].北京:清华大学出版社,2006.

[3]张兴平，牛玉琴，赵旭.中国电力消费协整关系模型[M]. 北京

[4]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2011.

[5]白雪梅,赵松山.协整及误差修正模型[J].数量经济出版社