计量经济学分析报告
论 文学 院专 班 姓 指 导题 目：名 称： 业： 级： 名： 教 师：
浙江城镇居民精神文化支出分析 经济与管理学院 国际经济与贸易 国贸101 王璐璐 学 号 10408070104 聂红隆
【摘要】
我国经济的腾跃带动了城镇居民精神文化支出的高速发展。本文旨在根据我省城镇居民精神文化支出的相关经济数据，分析得出影响我省城镇居民精神消费的部分要素，从而对于浙江省城镇居民精神消费做出科学的判断。 【关键词】
精神消费 城镇居民 多重共线性 异方差 自相关
1 模型的选取和变量的选择 1.1变量选取
国内生产总值（x1）:国内生产总值是衡量社会经济发展的指标，通过国内生产总值可以衡量浙江省城镇居民精神消费的力度。
浙江省城镇居民消费水平（x2）:研究城镇居民的精神消费，与之相关的是城镇居民的消费水平，消费水平可以衡量城镇居民的消费能力与经济水平，通过它的研究可以更好的比较精神消费与消费水平的关系，防止过度消费现象的出现。 浙江省城镇居民家庭人均可支配收入（x3）：指城镇居民家庭人均可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和，即居民家庭可以用来自由支配的收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。
1.2样本数据采集
根据我们对影响我省城镇居民精神消费的因素分析，以及解决我们提出的问题的需要，初步选取了以下三个解释变量：国内生产总值、浙江省城镇居民消费水平、浙江省城镇居民家庭人均可支配收入。以下搜集了1994年-2009年最近15年的统计数据。
Y
浙江省城镇居民
时间 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
旅游业消费
414.67 464.02 534.1 599.8 607 614.78 678.6 708.3 739.7 684.9 731.8 737.1 766.4 906.90
X1
国内生产总值 48197.8564447092 60793.7292113314 71176.5916539871 78973.0349964915 84402.27976892201 89677.0547509045 99214.55430847721 109655.170558159 120332.689274252 135822.756149557 159878.33791739 184937.36896018 216314.425939354 265810.30584365
X2
浙江省城镇居民消
费水平 3852 4931 5532 5823 6109 6405 6850 7161 7486 8060 8912 9644 10682 12211
X3
浙江省城镇居民 家庭人均可支配收入
3496.2 4283 4838.9 5160.3 5425.1 5854.02 6280 6859.6 7702.8 8472.2 9421.6 10493 11759.5 13785.8
2008 2009
849.36 801.1
314045.427086554 340506.867313865
13845 15025
15780.76 17174.65
1.3模型及处理
1.3.1建立模型
根据以上各变量的设置，初步建立以下模型：
Yi=c(1)+c(2)x1+c(3)x2+c(4)x3+u
其中，Yi代表浙江省城镇居民精神支出人均花费，x1代表国内生产总值，x2代表浙江省城镇居民消费水平，x3代表浙江省城镇居民家庭人均可支配收入。 1.3.2初步分析
从笔者的经验中得出国内生产总值、浙江省城镇居民消费水平、浙江省城镇居民家庭人均可支配收入虽然对城镇居民精神消费有导向作用，但由于这些变量有共同增长的趋势和密切的关联度，难免会引来多重共线性的后果。首先在EVIEWS中用普通最小二乘法（OLS）进行参数估计，即出现以下结果：
从回归结果可以得出：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/13/11 Time: 12:51 Sample: 1994 2009 Included observations: 16
C X1 X2 X3 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Coefficient 8.986555 -0.006151 0.119737 0.069180 0.865913 0.832391 54.60767 35783.98 -84.40435 25.83130 0.000016
Std. Error 148.5124 0.002275 0.067890 0.071105
t-Statistic 0.060510 -2.703759 1.763685 0.972928
Prob. 0.9527 0.0192 0.1032 0.3498 677.4095 133.3843 11.05054 11.24369 11.06043 1.565199
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
Y?8.986555 - 0.006151 X1 ? 0.119737 X2 ? 0.069180 X3
(0.0605) (-2.7038) (1.764) (0.972928)
R?0.8659132 R2?0.832391 DW?1.565199 F?25.83130
查F分布表，得临界值F0.05(3,12)?3.49,故F?25.83130>3.49，回归方程显著。但是其中国内生产总值系数为负，显然与经济意义不符，推断其有多重共线性。分别计算X1，X2，X3的两两相关系数得：
Y X1 X2 X3
0.846060.876910.86716
Y 1
3 9 6
0.995730.99769
X1 0.846063 1
4 3
0.99573
X2 0.876919 1 0.99793
4
0.99769
X3 0.867166 0.99793 1
3
从表中可以看出解释变量之间是高度相关的，为了检验和处理多重共线性，采用修正Frisch法。
1.对Y分别关于X1，X2，X3作最小二乘回归，得：
????Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/13/11 Time: 15:30 Sample: 1994 2009 Included observations: 16
C X1
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Coefficient 493.6257 0.001236
Std. Error 36.00497 0.000208
t-Statistic 13.70993 5.938427
Prob. 0.0000 0.0000 677.4095 133.3843 11.55165 11.64823 11.55660 0.579720
0.715822 Mean dependent var 0.695524 S.D. dependent var 73.60063 Akaike info criterion 75838.74 Schwarz criterion -90.41322 Hannan-Quinn criter. 35.26492 Durbin-Watson stat 0.000036
??493.6257?0.001236X1 Y (13.70993) (5.938427)
R?0.715822 R22?0.695524 DW?0.579720 F?35.26492
????Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/13/11 Time: 15:31 Sample: 1994 2009 Included observations: 16
Coefficien
C X2
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
t
377.5253 0.036205
Std. Error 46.95701 0.005303
t-Statistic 8.039806 6.826606
Prob. 0.0000 0.0000 677.4095 133.3843 11.34453 11.44110 11.34947 0.715902
0.768987 Mean dependent var 0.752486 S.D. dependent var 66.35979 Akaike info criterion 61650.70 Schwarz criterion -88.75623 Hannan-Quinn criter. 46.60255 Durbin-Watson stat 0.000008
??377.5253?0.36205X2 Y (8.039806) (6.826606)
R?0.768987 R
22 DW?0.715902 F?46.60255 ?0.752486????Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/13/11 Time: 15:31 Sample: 1994 2009 Included observations: 16
Coefficien
C X3
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
t
441.5643 0.027587
Std. Error 40.07403 0.004234
t-Statistic 11.01872 6.515072
Prob. 0.0000 0.0000 677.4095 133.3843 11.41558 11.51215 11.42052 0.667002
0.751976 Mean dependent var 0.734260 S.D. dependent var 68.75958 Akaike info criterion 66190.32 Schwarz criterion -89.32462 Hannan-Quinn criter. 42.44616 Durbin-Watson stat 0.000014
??441.5643?0.027587X3Y (11.01872) (6.515072)
R?0.751976 R22?0.73426 0 DW?0.66700 2 F?42.4461 6根据回归结果，容易得出X2是最重要的的解释变量，所以选取第2个回归方程为基本方程。
2.加入X3，对Y关于X2,X3作最小二乘回归，得：
??244.4867?0.115306X2Y-0.061077X3