城镇居民人均全年家庭收入来源统as 计分析.doc

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1、多元统计分析论文题目：居民消费水平回归分析姓名：魏亚龙学号：114131229班级：数学112指导老师：李新鹏前言案例（模型）背景消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。笔者以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理：1、该模型为线性模型。2、主要采集的样本是1990年至2009年20年间的完整数据3、模型中将居民消费水平作为被解释变量，根据经验引入居民家庭可支配收入、居民消费价格指数、就业人数、人口数量对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。线性回归散点图：表1：居民

2、消费水平与相关影响因素数据表年份居民消费水平居民家庭可支配收入CPI（上年=100）税收GDP19908332196.5103.12821.8618667.8219919322409.2103.42990.1721781.5199211162810.6106.43296.9126923.48199313933499114.74255.335333.92199418334717.2124.15126.8848197.86199523555860.7117.16038.0460793.73199627896765108.36909.8271176.59199730027250.4102

3、.88234.0478973.03199831597587.199.29262.884402.28199933468064.3298.610682.5889677.05200036328533.4100.412581.5199214.55200138879226100.715301.38109655.22002414410178.499.217636.45120332.72003447511094.4101.220017.31135822.82004503212358103.924165.68159878.32005557313747.9101.828778.54184937.42

4、006626315346.5101.534804.35216314.42007725517926.2104.845621.97265810.32008834920541.38105.954223.79314045.42009909822327.8299.359521.59340506.9数据来源：中国统计年鉴2012一、建立一元线性回归模型（初步）消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。笔者以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理：1、该模型为线性模型。2、主要采集的样本是199

5、0年至2009年20年间的完整数据3、模型中将居民消费水平作为被解释变量，根据经验引入居民家庭可支配收入、居民消费价格指数、就业人数、人口数量对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。设模型表达式为：二、参数估计（OLS法）利用Eviews软件对模型的参数进行OLS估计得到表2。表2：模型回归结果表DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/20/10Time:22:15Sample:19902009Includedobservations:20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticP

6、rob.  X10.3500940.0409468.5501660.0000X2-5.5352641.792050-3.0887880.0075X3-0.0361320.013609-2.6550560.0180X40.0099510.0048432.0548480.0577C572.3253214.63412.6665160.0176R-squared0.999734    Meandependentvar3923.300AdjustedR-squared0.999663    S.D.dependentvar2406.042S.E.ofregression44.18326   

7、 Akaikeinfocriterion10.62689Sumsquaredresid29282.41    Schwarzcriterion10.87582Loglikelihood-101.2689    F-statistic14082.14Durbin-Watsonstat1.116087    Prob(F-statistic)0.000000根据表2中的数据得到回归结果：=572.325+0.350-5.535-0.036+0.010(214.63)(0.