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时间:2020-04-30
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1、P53例2.6.1为考察中国城镇居民2006年人均可支配收入与消费支出的关系,题中给出中国31个省区以当年价测算的城镇居民家庭年人均收入(X)与年人均支出(Y)两组数据,该题目为截面数据。首先建立模型,一元回归模型为Y=β0+β1X+μ可以写出分析结果Yi=281.50+0.7146Xi;R Square为决定系数,为0.9714,F为985.66,D.W.=1.46从R2看出,居民人均消费支出变化的97.14%可由人均可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值看,大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.
2、025(29)=2.05,且该斜率值满足0<0.7146<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说,表明2006年,中国城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元,人均消费支出增加0.7146元预测:假设要关注2006年人均可支配收入在20000元这一档的中国城镇家庭的人均消费支出问题,由上述回归方程可得该类家庭人均消费支出的预测值为Y0=281.50+0.7146*20000=14572.6(元)下面给出该家庭人均消费支出95%置信预测区间E(X)=11363.69Var(X)=则E(Y0)置信区间为145
3、72.6±2.045*-2*[131+(20000-11363.69)231-1*] =14572.6±429.3或(14143.3,15001.9)同样的,在95%置信度下,该家庭人均消费支出的预测区间为14572.6±2.045*-2*[1+131+(20000-11363.69)231-1*] =14572.6±943.2或(13629.3,15515.8)P56例2.6.2表中给出了中国名义支出法国内生产总值GDP、名义居民总消费CONS以及表示宏观税赋的税收总额TAX、表示价格变化的居民消费价格指数CPI(1
4、990=100),并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GDPC=GDP/CPI、居民实际消费总支出Y=CONS/CPI,以及实际可支配收入X=(GDP-TAX)/CPI。这些数据是1978—2006年的时间序列数据。首先建立模型Y=β0+β1X+μ采用Eviews软件进行回归分析;表明可建立如下中国居民消费函数:Y^=2091.29+0.4375X可决系数R2=0.9880,截距项与斜率的t检验值均大于5%显著性水平下自由度为n-2=27的临界值t0.025(27)=2.05,且斜率项符合经济理论中边际消费倾向在0
5、与1之间的绝对收入假说,斜率项0.438表明,在1978—2006年间,以1990年价计的中国居民可支配总收入每增加1亿元,居民总量消费支出平均增加0.438亿元。预测:2007年,以当年计价的中国GDP为.5亿元,税收入总额45621.9亿元,居民消费价格指数为409.1,由此可得到以1990年价计的可支配总收入X约95407.4亿元,由上述回归方程可得2007年居民总量消费预测的点估计值:Y2007=2091.3±0.4375*95407.4=43834.6(亿元)下面给出2007年中国居民总量消费的预测区间,由于
6、E(X)=29174.1Var(X)=在95%置信度下,E(Y2007)的预测区间为43834.6±2.051*-2*[129+(95407.4-29174.1)229-1*=43834.6±1326.3或(42508.3,45160.9)在95%置信度下,Y2001的预测区间为43834.6±2.051*-2*[1+129+(95407.4-29174.1)229-1*=43834.6±2545.1或(41289.5,46379.7)P72例3.2.2通过截面数据建立2006年中国内地城镇居民家庭全年人均消费支出的一
7、元线性模型。在Eviws软件中输入城镇居民家庭全年人均可支配收入(X1)、内地城镇居民人均消费支出(X2)与消费支出(Y)的数据,显示如下:Eviews软件估计结果如上表所示。两个解释变量前的参数估计值分别为0.5556和0.2501,都为正数,且都处于0与1之间,常数项的估计值也为正,这些参数的估计值是合理的。随机误差项的方差的估计值=/(31-3)=.9.由此得到的多元回归方程为:Y=143.327+0.5556X1+0.25X2。P83例3.5.1建立中国城镇居民食品消费需求函数模型,居民对食品的消费需求模型大致
8、为Q=f(X,p1,p0)其中,Q为居民对食品的需求量,X为消费者的消费支出总额,p1为食品价格指数,p0为居民消费价格指数。引入居民消费价格总指数p0的原因主要在于研究居民其他消费对食品的可替代性。Q还可以写成Q=f(XP0,P1P0)同时对比两个公式,确定该函数的模型Q=AXβ1P1β2P0β3经过对数变换,可以用如下双对数线
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