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基于多元線性回歸模型的居民消費水平影響因素分析

2019-08-16 06:56:54劉欣悅
智富時代 2019年7期

劉欣悅

【摘 要】居民消費水平是指一個國家一定時期內人們在消費過程中對物質和文化生活需要的滿足程度。為研究影響居民消費水平的因素,本文結合居民消費水平的影響因素和居民消費水平的歷史及現狀列出了四個相關因素(國內生產總值GDP、城鎮就業人數、人口自然增長率、居民消費價格指數CPI),對其進行計量分析,通過建立以居民消費水平為被解釋變量,以其他可量化因素為解釋變量的多元線性回歸模型來進行量化分析,并研究了模型中主要變量對模型的影響程度。

【關鍵詞】居民消費水平;GDP;CPI;城鎮就業人數;人口自然增長率

一、引言

進入新世紀以來,中國經濟飛速發展,人們的生活水平和文化程度不斷提高,對物質的需求與消費也在不斷增加。消費是人類社會經濟生活中不可缺少的一部分,要刺激消費、擴大內需,必須找出影響我國居民消費水平的關鍵因素,才能對癥下藥。

二、研究方法及過程

2.1假設影響居民消費水平的因素

(1)國內生產總值GDP(億元)

(2)城鎮就業人數(萬人)

(3)人口自然增長率(‰)

(4)居民消費價格指數CPI(上年=100)

2.2模型的設定

設定原模型為:

y=+++++

y=居民消費水平(元)

x2=國內生產總值GDP(億元)

x3=城鎮就業人數(萬人)

x4=人口自然增長率(‰)

x5=居民消費價格指數CPI(上年=100)

2.3多元線性回歸模型

為初步分析居民消費水平(Y)與各個解釋變量的關系,可以做一個以解釋變量為橫坐標,被解釋變量為縱坐標的散點圖(如圖1-1所示)。

從散點圖可以看出解釋變量與被解釋變量并不是簡單線性關系,因此我們繼續下面的研究。

利用Eviews9作出序列線性圖(如圖1-2)。

圖1-2

從線性圖中可以看出,居民消費水平及各影響因素的差異明顯,其變動方向基本相同,相互間可能具有一定的相關性,我們將模型設定為線性回歸模型形式:=++++。

對被解釋變量居民消費水平與各解釋變量的總體回歸得到如圖1-3結果。

根據圖1-3中的數據,模型估計的結果為

=-102.0683+0.0180X2+0.8964X3+(-1.1536)X4+7.0632X5

(699.6752) (0.0011) (0.1279) (6.2960) (15.81851)

t=(-0.145880) (16.1853) (7.0609) (-0.1832) (0.446517)

=0.999118,=0.998977,F=7083.828,n=30,k=5

由以上回歸結果可以得出的擬合值為99.91%,較大,所以擬合結果較好。F=7083.828=2.76,應拒絕原假設:====0,說明回歸方程顯著,即“國內生產總值”、“城鎮就業人數”、“居民消費價格指數”、“人口自然增長率”等變量聯合起來確實對“居民消費水平”有顯著影響。

模型估計結果說明,再假定其他變量不變的情況下,國內生產總值GDP每增長1億元,平均來說居民消費水平增長0.0180元;城鎮就業人數每增長1萬人,平均來說居民消費水平增長0.8964元;人口自然增長率每增長1‰,平均來說居民消費水平減少1.1536元;居民消費價格指數CPI每增加1個點,平均來說居民消費水平增長7.0632元。

2.4異方差的檢驗與修正

這里我們用White檢驗來檢驗模型是否有異方差。

設異方差與,,,的一般關系為

=+++++++++++++++

式中為隨機誤差項。

經估計White檢驗結果,n=23.12947。由White檢驗知,在=0.05下,查分布表,得臨界值(4)=9.48773,因為的t檢驗值并不顯著,所以模型不存在異方差。

三、結論

我們用科克倫-奧克特法作廣義差分回歸,得到如下結論:由居民消費水平的廣義差分法模型可知,國內生產總值GDP每增長1億元,平均來說居民消費水平增長0.0180元;城鎮就業人數每增長1萬人,平均來說居民消費水平增長0.8964元;人口自然增長率每增長1‰,平均來說居民消費水平減少1.1536元;居民消費價格指數CPI每增加1個點,平均來說居民消費水平增長7.0632元。

【參考文獻】

[1]郝卉.居民消費水平影響因素的計量分析.才智期刊.2011-03-15

[2]劉慧敏.我國居民消費水平影響因素的實證分析.經濟視角(上旬刊).2014-03-10

[3]劉大成;李朝洪.影響居民消費水平的因素分析——以哈爾濱為例.經濟論壇期刊.2011-01-15

[4]孟芷汀.影響居民消費水平的因素分析.中國市場期刊.2015-01-18

[5]王吉恒;李敏;孟菲.論我國居民消費水平的影響因素.開放導報期刊.2012-04-08

[6]黃梨.影響居民消費水平相關因素分析.農村經濟與科技期刊.2014-07-15

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