本科计量经济学学期论文

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1、城镇居民人均消费支出与可支配收入的分析一、经济理论背景近儿年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考,最终促使消费需求这架“马车”能成为引领屮国经济健康、快速、持续发展的基石。二、有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下儿个方面分析我国居民消费支出的影响因素：①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流，

2、从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增反，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增反的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破,而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用

3、消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的

4、增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。三、模型的建立根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：Y=c+bX+£其中：Y——人均消费支出C——常数项冋归方程的参数X——人均可支配收入四、相关数据收集年份城镇家庭平均每人可支配收入元/人城镇家庭平均每人全年消费性支出元/人[199542833537.57r19964838.93919.519975160.34185.6fl9985425.14331.6"19995854.024615.9勺00062804998勺0

5、016859.65309.01勺0027702.86029.92勺0038472.26510.94勺0049421.67182.1勺005104937942.88勺00611759.58696.55勺00713785.89997.47勺00815780.7611242.9以下为Eviews结果：X与y的相关系数为0.994811200010000800060004000200005000100001500020000X由相关图可知，x与y呈现一种线性的相关关系，为此，构建一元线性回归模型，如下;Y=c+bX+£由最小二乘法估计回归模型，得View

6、

7、Procs

8、Objects

9、Print

10、Name

11、Freeze

12、Estimate

13、Forecast

14、Stats

15、ResidsDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/16/10Time:11:45Sample(adjusted):19952007Includedobservations:13afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.c635.755854.8642611.587800.0000X0.687

16、6150.006680102.93340.0000R-squared0.998963Meandependentvar5942.849AdjustedR-squared0.998869S.D・dependentvar2010.548S.匚.ofregression67.62751Akaikeinfocriterion11.40654Sumsquaredresid50308.28Schwarzcriterion11.49346Loglikelihood・72.14254F-statistic10595.29Durbin-Watsonstat1.280

17、788Prob(F-statistic)0.000000报告形式：Y=635.7558+0.687615*X(54.86426)(0.0