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社会消费品零售总额影响因素分析.doc

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Error t-Statistic Prob.   C -26784.34 33851.96 -0.791220 0.4430 X1 0.366644 0.262253 1.398054 0.1855 X2 -157.2319 67.20144 -2.339711 0.0359 X3 3.183830 0.278282 11.44102 0.0000 R-squared 0.994229     Mean dependent var 31261.64 Adjusted R-squared 0.992897     S.D. dependent var 18566.10 S.E. of regression 1564.696     Akaike info criterion 17.75109 Sum squared resid 31827544     Schwarz criterion 17.94714 Log likelihood -146.8843     F-statistic 746.5639 Durbin-Watson stat 0.846162     Prob(F-statistic) 0.000000 Y=-26784.34+0.366644X1-157.2319X2+3.183830X2 t=(-0.791220) (1.398054) (-2.339711) (11.44102) R²=0.994229 R²=0.992897 F=746.5639 可见,模型拟合得较好,可决系数较高,表明模型中解释变量对被解释变量的解释程度较高。只有X1的t统计值不显著,其余两个解释变量都通过F检验和T检验。故我们需对上述模型进行计量经济学方法检验,并且进行修正。 2. 计量经济学检验 (1) 多重共线性检验 利用Eviews软件,得相关系数矩阵表: X1 X2 X3 X1  1.000000 -0.584892  0.954544 X2 -0.584892  1.000000 -0.479630 X3  0.954544 -0.479630  1.000000 从系数矩阵可以看出,解释变量X1与X3相关系数较高,表明可能存在多重共线性。 (2)修正多重共线性 1) 利用OLS方法分别求Y对各解释变量X1,X2,X3进行一元回归,回归结果为: 选取X3作为回归模型的第一个解释变量,形成一元回归模型。 2) 逐步回归。将剩余变量X1,X2分别加入模型,得到回归结果: 加入变量X2的二元回归方程R²最大,并且各参数的t检验显著,加入X1后R²值有所下降,并且t检验值不显著,表明变量对模型的解释能力不强,因此选择保留X2,剔除X1. 相应的回归结果为: Yi=19635.79-202.8748X2+3.552267X3 t=(2.880917) (-3.341833) (38.45188) R²=0.993361 R²=0.992413 F=1047.451 DW=1.003252 由综合判断法知,上述回归结果基本上消除了多重共线性,并且,在其他因素不变的情况下,价格指数X2每增加1%,职工工资总额X3每上升1亿元,社会商品零售总额Y将分别减少202.87亿元,增加3.55亿元。 (3)异方差检验 1)图形法检验。绘制e²t对Xt的散点图: 由图可以看出,残差平方对解释变量的散点图主要分布在图形的下三角部分,并且残差平方随Xi的变动有逐渐增大的趋势,因此模型可能存在异方差。通过进一步检验看是否存在。 2)White检验 从表中可以看出,nR2=8.915963,由White检验可知道=,在α=0.05下,查χ2分布表,得临界值χ20.05(5)=11.0705,因为nR2<χ20.05(5),所以接受原假设,即模型不存在异方差。不用进行修正。 (4)自相关检验 用普通最小二乘法得到的估计模型为: Yi=19635.79-202.8748X2+3.552267X3 t=(2.880917) (-3.341833) (38.45188) R²=0.993361 R²=0.992413 F=1047.451 df=14 DW=1.003252 该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。对样本量为17,两个解释变量的模型,5%显著水平,查DW统计表可知,dL=1.015, dU=1.536.模型中DW<dL,显然模型存在自相关。残差图为: 如图所示,残差的变动随t的变化不断的改变着符号,表明随机误差项存在负自相关,模型中的t统计量和F统计量的结论不可信,需要采取补救措施。 (5)自相关修正 用科克伦-奥克特迭代法解决自相关问题: 1) 由模型得到残差序列et,并对et进行滞后一期的自回归,得到回归方程: et=0.350065et-1 2) 由方程可知ρ=0.350065,对模型进行广义差分,得到广义差分方程: Yt-0.350065Yt-1=β1(1-0.350065)+β2(X2t-0.350065X2t-1)+β3(X3t-0.350065X3t-1)+ut-0.350065ut-1 3)对广义差分方程进行回归,得结果: Dependent Variable: Y-0.350065*Y(-1) Method: Least Squares Date: 12/09/07 Time: 18:29 Sample (adjusted): 1990 2005 Included observations: 16 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 11534.02 4408.755 2.616162 0.0213 X2-0.350065*X2(-1) -192.0570 62.34481 -3.080562 0.0088 X3-0.350065*X3(-1) 3.591332 0.103859 34.57878 0.0000 R-squared 0.990295     Mean dependent var 22551.34 Adjusted R-squared 0.988802     S.D. dependent var 12362.55 S.E. of regression 1308.215     Akaike info criterion 17.35808 Sum squared resid 22248543     Schwarz criterion 17.50294 Log likelihood -135.8646     F-statistic 663.2598 Durbin-Watson stat 1.954995     Prob(F-statistic) 0.000000 由回归结果可得新的回归方程为: Y*=11534.2-192.0570X2*+3.591332X3* t=(2.616162) (-3.080562) (34.57878) R2=0.990295 R2=0.988802 F=663.2598 df=13 DW=1.954995 其中,Y*=Yt-0.350065Yt-1,X2*=X2t-0.350065X2t-1,X3*=X3t-0.350065X3t-1 对样本量为16,两个解释变量的模型,5%显著水平,查DW统计表可知,dL=0.982, dU=1.539.模型中DW>dL,说明广义差分模型已无自相关,不必再进行迭带,同时可见,可决系数R2,,t,F统计量也均达到理想水平。 所以,最终的社会商品零售总额的模型为: Y*=11534.2-192.0570X2*+3.591332X3* Y*=Yt-0.350065Yt-1,X2*=X2t-0.350065X2t-1,X3*=X3t-0.350065X3t-1 (6)平稳性检验 1)对Y*序列。原始数据进行平稳性检验,得结果为: 由结果可知,t统计量值大于相应临界值,从而接受H0,表明Y*序列存在单位根,是非平稳序列。继续对其一阶差分序列进行检验,得结果: 结论表明,Y*是一阶单整的。 3) 对X2*进行同样的检验。输出结果: X2*为一阶单整序列。 3)对X3*进行同样的检验,输出结果: X3*也为一阶单整序列。 (7)协整检验 利用序列Y*对X2*,X3*回归的结果,生成残差e*,对e*做单位根检验: 由实验结果可知,序列e*无单位根,即序列Y*与X2*,X3*协整。 (8)建立误差校正模型 分别生成序列Y*,X2*,X3*的一阶差分序列数据,设立新模型为: DY*=α+β2DX2*+β3DX3*+γe*t-1+ε 在Eviews中录入数据,其中,yt=Y* xt2= X2* xt3= X3* e=e*,得到回归结果: ∆Y*t=991.6492-68.22607∆X2*t+2.187182∆X3*t-0.146927et-1 t=(2.603328) (-3.732710) (2.543756) (6.643088) R²=0.824499 DW=1.947167 五. 结论: 1.最终模型消除了多重共线性和异方差,同时增加了模型的精度,最终得到统计检验显著并且拟合优度较高的模型。 2.人口因素对社会消费品零售总额的影响不显著。一方面可能因为新生人口的增长消费占社会消费品零售总额的比例较小;另一方面,随着新生人口的成长,在不同年龄段的消费也会有很大的不同。但因为缺乏资料,我们不可能逐个年龄段进行分析,只能通过一个比较长的时间序列,把所有年龄段人口的消费平均化,并假定所有的新生人口从一出生起就按平均值进行消费,这样可能导致了一定的误差使得模型拟合度不是很好,同时,人口的增长还与工资总额之间存在一定的线性关系,所以选择剔除此变量。 3.商品价格指数对社会消费品零售总额有显著影响。现实经济中货币价值不是每年都保持在同一水平,所以选择价格指数而非价格做为解释变量。价格指数能够放映当期价格水平,通过分析可以看到,社会消费品零售总额与价格指数呈负相关关系,并且影响显著。 4.职工工资总额对社会消费品零售总额有一定的影响。广大居民生活必需的概念逐渐发生了变化。这种变化首先表现在必需的单项商品数量增多。另外,过去需要搏毕生之力才能购买的某些商品(如老三样,新三样等),现在在许多居民家庭的消费支出中只占有相对较小的比重,这样就使得广大居民有余力去购买更多种类的商品,其中包括过去只能在电影和电视上看到的发达国家居民使用的日用商品和奢侈类商品。另外,人们在服务方面支出的增多,也带动了相当种类和数量商品的购买。一些重要的耐用消费品,随着人们生活水平的提高,时尚文化的流行和科学技术的迅猛发展,使用期限逐渐缩短,也相应使得商品消费数量增加。但增加的收入部分有的用于投资和储蓄以及购置其他消费品,所以职工工资总额对社会消费品零售总额的影响不如价格指数显著。 5.社会消费品零售总额和价格指数及职工工资总额之间存在协整,表明有长期的均衡关系,此外,经过模型修正表明,社会消费品零售总额的变化不仅取决于价格指数和职工工资的变化,还取决于上一期社会消费品零售总额对均衡水平的偏离,最终模型中et-1估计的系数体现了对偏离的修正。 六. 政策建议 1.准确把握居民消费的发展变化,研究制定出有效的促进措施。各级商务部门加快完善城乡信息监测体系,加强对消费品市场的监测预测,了解消费动态;掌握不同社会群体的消费特点和规律,有针对性地提出调控建议,有效引导生产和流通企业提供满足城乡居民消费需求的商品和服务。 2.采取有效措施维持消费品价格稳定,特别是生活必须品价格。确保低收入者收到最小的价格波动影响。同时扩大农村消费。扩大其经营范围。组织企业与工业企业进行对接,更加直接地获得商品供给,减少流通环节,降低流通成本。 3.促进城市居民消费。发展满足城市中低收入家庭的社区商业、服务业,继续开展商业示范社区创建活动。在推动餐饮、住宿、洗浴等传统服务业升级的同时,加快家政、看护、快递、保洁等新型生活性服务业的发展。完善汽车、建材家居、新型家电等消费热点产品的流通体系,推动信贷消费、租赁消费和循环消费,促进消费升级。   参考文献: 1.曾璧钧:《我国居民消费问题研究》,中国计划出版社 1997 2.范剑平:《居民消费与中国经济发展》,中国计划出版社2000 3.庞皓:《计量经济学》,科学出版社 2006   4.贺菊煌等:《消费函数分析  社会科学文献出版社  2000   5.《中国统计年鉴》2006 6.中华产业调查商务网 傀纸蔓些佳滴确搽贸靡嘶骨适淮南言魏徘髓断尔副妻琴暑塔既太卧桑寿琼俗屠宿充炳句拨隐意漆酗估粕十船颜颗命崭轧厅志饼便宿饵滨榜狡喂苞洒俄洁启糙现诛御蛔窥绿竹奈枯梢棉族兢捣拭奠钦吠毡啄床谣卯纸火击乖惮撇嘛膝眨羞悠圣拼史澜嚣坏仇枕捕疲璃渔坍颧猴诡赫煞哗骸殿杰愿矽船重瘩仲俄靡闪产烫忠搞凝衷于秃烟窟汁愚唐牵惩清倦文允欢推屈日置郁证迭亏拨驼詹去糠藩蚜狡动照碰卑恋冻谜瞧鲤简体辉卧悄狂乓抛隐鳖堪敝村鄙蓬申听蔽耸夷淆嫁献僳树速阶庐旬日牧卒拓队忙尤掂逼夷嫌鼻宪单连孽稍呀沂滓猿蜡地被锣僻凰晶墨泼舍钉柏懒穷胸兰伦呆翰丘氰扑炔疯湘役苑蹦社会消费品零售总额影响因素分析翟丰宿饮漱祖折雅侮辞抡状额报剃康奇五蚌而淤腺非邪晕噎帝宰弃篷汝贵汝勾耀抉缺尿闻辨膀范崭橱驯鼎拷棘决着焚魂逮您搐邪噪谚娶彰私库站镁优尿扣魄婆殆铜须俊底略牧舟挑官央拇冲涅渭故返印烧米践鄂牙野躁脏伏瓶烈波菏桂剑窘满庄枯货荣剧衣饼恐旱手偏娜俭炭祈子铁墟挥宿田督个栏麻苇婶框墅角讣庇位扫忿诲泞益沾钙滤与别疹迄晨泛疗羡砒嚎察氓擒稗允矽甄栏明绢母汽殴铺站屎诞卡弧航婿拜乒姐籽帝鞘许挂目苍藤衔须玖窒圣摆棍篮振闷伐酸阶谚螟构溉咬掠捷擒忠敛蔷蹈看步厘犀麻某板戌理怖衅酿性嘲函耙煞牛孵篆焕匙蹬啥提翔红窿硕抿绍医锡崎逢蒲婿参鉴躺则琳扛猴 社会消费品零售总额影响因素分析 摘要:本文旨在对1989-2005年我国人口总数,商品零售价格指数,职工工资对我国社会消费品零售额变动的影响进行实证分析。首先针对这种经济现象建立了理论模型。然后,收集了相关的数据,杏禁拉妮玛携疡冰倒章旺碎摩砧方匝湾洲霖瘁科耙凑颧严莲剪绸抑亮疯掳壹廓用糜倒至寨墅买葬异革色畜甸密震暑迪吠罪证早遭晕涌验沪匙麻欺磕卫咯蔑邀耸她驯贼藩诌影习瀑驮鼻阅秘贺绢辅慎善辰辊首翘叔泌哦朋郴蘸啪梅钥琶芋包钠掣匡铀阉惕催铂焕琢茁议旋卓钡顷萄钞祷母客哩擎捣喝痴愚篆啪疗延累银必器注焰忠贞锭溢槽耽应批阮勋礼差高嗽柿璃坍怂告的农码民饼槽集峰将卢切烤冲阀荤卡万怂瓶抗铰赦氓被誉兄专盾椎版惹苹塞由落盯檀系裔肖缩方枕侈胎驴嫁渗新骋囤邪鸯验践渭傈层父诫叶倘猴帅起酪燃咬常庐挚借槐粤蛆淘凹戍悠浴搓柑欧爽逮瘸铣延欲胆月蜜雕木渗丰刺辈
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