胥凤祥金融计量学最终.doc

《金融计量学》课程论文评阅表
学号
12030544
班级
金企2班
姓名
胥凤祥
论文题目
社会消费品零售总额影响因素的计量分析
评分依据
评分标准
得分
论点
20
正确、有新意、有创见

正确、有一定新意
基本正确
错误较明显
完全错误
论据
20
充分、资料翔实、真实可靠

较充分翔实
一般
较少
空乏无力
论证
20
论证严谨、思路清晰、逻辑性强、有较强说服力，引文准确

论证较严谨、思路较清晰、符合逻辑、有一定说服力，引文准确
思路较清晰、引文较恰当
有一定的说服力
紊乱、自相矛盾、大段抄袭他人文章
结构
20
结构严谨、逻辑严密、层次清晰

结构合理、符合逻辑、层次分明
结构基本合理、层次比较清楚、文理通顺
有不合理部分，逻辑性不强
结构混乱、文不对题、或有抄袭现象
规范化
20
格式完全符合规范，字数在3000以上

格式比较规范，字数在2500以上
格式基本符合规范，但有个别地方不合规，字数在2000以上
格式规范性尚可，但不足之处较多，字数在2000以上
格式不规范或字数严重不足
总分

备注：以上评分标准仅供参考。 教师签名：

社会消费品零售总额影响因素的计量分析
----基于时间序列数据的研究

【摘要】社会消费品零售总额是社会消费的量化体现，它反映一定时期内人民物质文化生活水平的变化，以及社会商品购买力的实现程度。但随着经济飞速发展，国内消费需求一直跟不上节奏。为了有利于把问题搞清楚，需要对“社会消费品零售总额” 从多方面逐一进行剖析，找出影响其增长变化的各种因素，然后再加以判断。社会消费品零售总额是衡量人们消费水平的重要指标，也是国民经济体系中的一个重要指标。因此分析研究社会消费品零售总额受哪些因素的影响，以及各因素对社会消费品零售总额的影响力的大小，对于处于转型期的中国经济良性发展具有重要的意义。“社会消费品零售总额”影响的因素很多，但从直接影响角度来说，主要包括两个层面（销售方和购买方）和三个主体（零售部门、居民和社会集团）。本次研究主要选择“建筑业总产值”，“国内增值税”，“城镇在岗职工平均工资”三个影响因素进行回归分析，并对显著性不强的变量简单的检验分析，之后再做调整，最后在对其做经济意义的解释。
【关键词】社会消费品零售总额 回归模型 影响因素
一、 研究意义
近几年国家继续实施稳健的宏观经济政策，人民币汇率保持基本稳定，国民经济将保持平稳较快的发展，经济发展的内在需求仍然较强，为消费品市场的稳定增长奠定了良好基础；国家进一步重视扩大消费的作用。把增加居民消费特别是农民消费作为扩大消费需求的重点，不断拓宽消费领域和改善消费环境,经济工作的重点将突出进一步扩大城乡居民消费；居民收入水平将随着经济增长而稳步提高，特别是中央确定要扎实推进社会主义新农村建设，农民收入有望保持快速增长。提高最低生活保障、严格执行企业最低工资制度、失业人员补贴、提高个人所得税起征点、增加公务员工资、全面取消农业税、增加农业直接补贴、增加义务教育投入等政策措施，将促进城乡居民增加收入，改善消费预期，提高消费能力；国家进一步重视流通对经济发展的推动作用，促进流通业改革和发展的一系列政策措施的积极作用将逐步显现，为完善消费设施、改善消费环境、拓宽消费领域、开拓农村市场创造了有利条件；随着国家对市场秩序整顿和监管力度的加大，商品质量特别是食品安全状况有所好转，有利于居民消费信心的提升；六是世界经济发展仍处于平稳增长周期，国际市场需求旺盛，据国际货币基金组织预测，2006 年世界经济将保持4.3%的快速增长，世界贸易也将增长7.3%；跨国投资开始回升；原油等原材料价格将呈稳中下降趋势，有利于国内市场的平衡。
2013年7月十五日上午，国家统计局发布上半年经济数据，上半年中国国内生产总值(GDP)同比增长7.6%，在谈到投资、消费和出口“三驾马车”对GDP“贡献”时，国家统计局新闻发言人盛来云表示，今年上半年，最终消费对GDP的贡献率是45.2%，拉动GDP上涨3.4个百分点。资本形成总额对GDP的贡献率是53.9%，拉动GDP增长4.1个百分点。货物和服务净出口对GDP增长的贡献率是0.9%，拉动GDP上涨0.1个百分点。综合这些数据来看，中国经济的增长仍然是靠内需拉动。
二、 研究目的
具体来讲，社会消费品零售总额是指企业(单位、个体户)通过交易直接售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额，以及提供餐饮服务所取得的收入金额。其中，个人包括城乡居民和入境人员，社会集团包括机关、社会团体、部队、学校、企事业单位、居委会或村委会等。
社会消费品零售总额指标涉及的商品包括：售给个人用于生活消费用的商品和修建房屋用的建筑材料，也包括售给社会集团用作非生产、非经营的商品等；不包括：企业(单位、个体户)用于生产经营和固定资产投资所使用的原材料、燃料和其他消耗品的价值量，也不包括城市居民用于购买商品房的支出和农民用于购买农业生产资料的支出费用。由于餐饮服务属于一种特殊的商品销售形式，因此，提供餐饮服务取得的收入也被统计在社会消费品零售总额中。
本文选择了“建筑业总产值”，“国内增值税”，“城镇在岗职工平均工资”三个影响因素对“社会消费品零售总额”进行回归分析，对比其影响程度，并对显著性不强的变量简单的检验分析，之后再做调整，最后在对其做经济意义的解释。
三、模型建立
（一） 数据的收集
时间（年份）
Y
X1
X2
X3
1981
2140.00
286.93
0.00
842.00
1982
2350.00
282.30
0.00
886.00
1983
2570.00
345.33
103.00
940.00
1984
2849.40
419.54
112.00
851.00
1985
3376.40
517.15
130.00
1078.00
1986
4305.00
675.10
147.70
1166.00
1987
4950.00
808.07
232.19
1394.00
1988
5820.00
952.65
254.20
1499.00
1989
7440.00
1131.65
384.37
1579.00
1990
8101.40
1282.98
430.83
1753.00
1991
8300.10
1345.01
400.00
2174.00
1992
9415.60
1564.33
406.36
2246.00
1993
10993.70
2174.44
705.93
2509.00
1994
12462.10
3253.50
1081.48
2851.00
1995
16264.70
4653.32
2308.34
3330.00
1996
20620.00
5793.75
2602.33
4468.00
1997
24774.10
8282.25
2962.81
5418.00
1998
27298.90
9126.48
3283.92
6407.00
1999
29152.50
10061.99
3628.46
7121.00
2000
31134.70
11152.86
3881.87
7611.00
2001
34152.60
12497.60
4553.17
8717.00
2002
37595.20
15361.56
5357.13
10278.00
2003
42027.10
18527.18
6178.39
11605.00
2004
45842.00
23083.87
7236.54
13255.00
2005
53950.10
29021.45
9017.94
14484.00
2006
67176.60
34552.10
10792.11
15558.00
2007
76410.00
41557.16
12784.81
17819.00
2008
89210.00
51043.71
15470.23
21434.00
2009
108487.70
62036.81
17996.94
24687.00
2010
125342.70
76807.74
18481.22
27753.00
2011
154553.70
96031.13
21093.48
32361.00
2012
181225.80
116463.32
24266.63
38820.00
2013
207167.00
135030.03
26415.69
45056.00
以上数据来源于国家统计局网站。其中Y代表社会消费品零售总额（亿元人民币）；X1代表建筑业总产值（亿元）；X2代表国内增值税（亿元人民币）；X3代表城镇在岗职工平均工 资（元）
（二）模型的初步建立
被解释变量：社会消费品零售总额（Y亿元人民币）
解释变量：建筑业总产值（X1亿元）， 国内增值税（X2亿元人民币），城镇在岗职工平均工资（X3元）
随机扰动项：u
模型设定为：Y=β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3++u
利用Eviews软件做初步的回归，结果如下：

Dependent Variable: SHXFPLSZE

Method: Least Squares

Date: 12/19/14 Time: 20:01

Sample: 1981 2013

Included observations: 33

Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

JZYZCZ
0.750014
0.086338
8.686963
0.0000
GNZZS
0.564313
0.487789
1.156881
0.2568
CZZGZGPJGZ
1.989955
0.448494
4.436972
0.0001
C
2610.637
913.0303
2.859310
0.0078

R-squared
0.998179
    Mean dependent var
44095.34
Adjusted R-squared
0.997990
    S.D. dependent var
54532.11
S.E. of regression
2444.655
    Akaike info criterion
18.55441
Sum squared resid
1.73E+08
    Schwarz criterion
18.73580
Log likelihood
-302.1477
    Hannan-Quinn criter.
18.61544
F-statistic
5297.933
    Durbin-Watson stat
0.725130
Prob(F-statistic)
0.000000

经济意义检验：
Y=2610.637+0.750014X1+0.564313X2+1.989955X3
t= (8.686963)(31.156881)(4.436972)
R2=0.998179
F=5297.933
x1、x2 、x3 前面的系数均为正数，符合预期，说明建筑业总产值、国内增值税和
城镇在岗职工平均工资对社会消费品零售总额的增长有促进作用。
统计结果检验：
R2=0.998179，本模型中的三个变量对社会消费品零售总额的解释度为99.8179%，
说明模型的拟合度很好。但X2的显著性不足，还需进一步检验。
（三）异方差检验
1、图示法
X2国内增值税与Y社会消费品零售总额的散点图如下：

通过散点图定性分析，确定X2与Y有相关关系
2、 怀特检验法
所得数据如下：

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic
0.728006
    Prob. F(9,23)
0.6793
Obs*R-squared
7.316507
    Prob. Chi-Square(9)
0.6042
Scaled explained SS
3.749155
    Prob. Chi-Square(9)
0.9271

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/19/14 Time: 20:23

Sample: 1981 2013

Included observations: 33

Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
9273911.
6180074.
1.500615
0.1471
JZYZCZ
1417.871
2228.833
0.636149
0.5310
JZYZCZ^2
0.067561
0.100107
0.674880
0.5065
JZYZCZ*GNZZS
0.018832
0.651661
0.028898
0.9772
JZYZCZ*CZZGZGPJGZ
-0.420623
0.495915
-0.848175
0.4051
GNZZS
3601.752
9542.241
0.377453
0.7093
GNZZS^2
-1.263841
2.599894
-0.486113
0.6315
GNZZS*CZZGZGPJGZ
1.327964
4.220373
0.314656
0.7559
CZZGZGPJGZ
-5521.355
7087.178
-0.779063
0.4439
CZZGZGPJGZ^2
0.253658
1.785428
0.142071
0.8883

R-squared
0.221712
    Mean dependent var
5251934.
Adjusted R-squared
-0.082835
    S.D. dependent var
6143940.
S.E. of regression
6393344.
    Akaike info criterion
34.42446
Sum squared resid
9.40E+14
    Schwarz criterion
34.87795
Log likelihood
-558.0036
    Hannan-Quinn criter.
34.57705
F-statistic
0.728006
    Durbin-Watson stat
1.842047
Prob(F-statistic)
0.679343

从表中看出，nR2=0.221712,由White检验知，在α=0.05下,查Χ2分布表，得临界值Χ20.05（1）=3.8415,因为nR2=0.221712<临界值，所以，接受原假设，表明不存在异方差。
（四）自相关检验
1、DW检验法
由图可得DW=0.725130,给定显著性水平α=0.05，查Durbin-Watson表，n=33,k’(解释变量个数)=1,得下限临界值d =0.010,上限临界值d=1.340,因为DW统计量为0.725130<dL=1.340。根据判断区域可知，这时随机误差项存在正的一阶自相关。
2、自相关的修正
1.由DW=0.298347，根据 ρ=1-DW/2，计算出ρ=0.985083。用GENR分别对X和Y作广义差分。在Workfile框中选GENR菜单，在对话框中直接输入生成格式。即
DX=X-0.985083*X(-1)
DY=Y-0.985083*Y(-1)
然后再用OLS方法估计其参数，结果为：

Dependent Variable: SHXFPLSZE

Method: Least Squares

Date: 12/19/14 Time: 20:42

Sample(adjusted): 1981 2013

Included observations: 32 after adjusting endpoints

Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

GNZZS
6.904413
0.180180
38.31944
0.0000
C
1685.487
1774.290
0.949950
0.3495

R-squared
0.979325
    Mean dependent var
44095.34
Adjusted R-squared
0.978658
    S.D. dependent var
54532.11
S.E. of regression
7966.574
    Akaike info criterion
20.86259
Sum squared resid
1.97E+09
    Schwarz criterion
20.95329
Log likelihood
-342.2327
    Hannan-Quinn criter.
20.89311
F-statistic
1468.379
    Durbin-Watson stat
2.000
Prob(F-statistic)
0.000000

可得：DY=1685.487+6.904413DX ，
T= (38.31944) (0.949950)
可决系数为0.979325,F=1468.379,dw=2.000772,自相关消除。经济意义在于β2=6.904413,表明社会消费品零售总额每增加一单位，国内增值税就增加6.904413个单位。
（3） LM检验
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic
11.43066
    Prob. F(2,27)
0.0003
Obs*R-squared
15.13044
    Prob. Chi-Square(2)
0.0005

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 12/19/14 Time: 20:54

Sample: 1981 2013

Included observations: 33

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

JZYZCZ
0.081807
0.072423
1.129572
0.2686
GNZZS
0.812820
0.443927
1.830976
0.0782
CZZGZGPJGZ
-0.790880
0.424359
-1.863703
0.0733
C
1152.701
792.0961
1.455254
0.1571
RESID(-1)
0.614179
0.183010
3.355994
0.0024
RESID(-2)
0.206912
0.212847
0.972117
0.3396

R-squared
0.458498
    Mean dependent var
-3.95E-12
Adjusted R-squared
0.358220
    S.D. dependent var
2327.242
S.E. of regression
1864.381
    Akaike info criterion
18.06221
Sum squared resid
93849761
    Schwarz criterion
18.33430
Log likelihood
-292.0265
    Hannan-Quinn criter.
18.15376
F-statistic
4.572264
    Durbin-Watson stat
1.913071
Prob(F-statistic)
0.003774

一阶自相关检验nR2=15.13044<X(1)，所以不存在一阶自相关。
二阶自相关检验nR2=15.13044<X(2)，所以不存在二阶自相关。
（五） 多重共线性检验

X3
X2
X1
X3
1.000000
 0.759524
 0.293794
X2
 0.759524
 1.000000
0.711696
X1
0.293794
 0.711696
1.000000
1、 矩阵法      
从相关系数矩阵来看并不存在多重共线性
2、 方差膨胀因子法

VIF越大，显示共线性越严重；VIF接近于一时表示多重共线性较弱； VIF趋于越大时表示多重共线性越强；一般认为，当VIF大于10时表示存在严重的多重共线性，需要进行处理，也有认为当VIF大于五时就应该处理。
因为VIF2大于5，所以说明存在多重共线性，需要进行处理。
（六） 模型设定偏误检验
F检验：
Ramsey RESET Test:

F-statistic
0.001166
    Prob. F(3,26)
0.0004
Log likelihood ratio
12.44991
    Prob. Chi-Square(3)
0.0001

Test Equation:

Dependent Variable: SHXFPLSZE

Method: Least Squares

Date: 12/19/14 Time: 21:28

Sample: 1981 2013

Included observations: 33

Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

JZYZCZ
1.567882
0.452948
3.461507
0.0019
GNZZS
2.682320
0.872216
3.075295
0.0049
CZZGZGPJGZ
1.191501
0.543653
2.191656
0.0376
C
2266.263
748.2338
3.028816
0.0055
FITTED^2
-1.45E-05
3.06E-06
-4.736899
0.0001
FITTED^3
1.03E-10
2.08E-11
4.969457
0.0000
FITTED^4
-2.33E-16
4.93E-17
-4.739022
0.0001

R-squared
0.999078
    Mean dependent var
44095.34
Adjusted R-squared
0.998865
    S.D. dependent var
54532.11
S.E. of regression
1837.404
    Akaike info criterion
18.05593
Sum squared resid
87777362
    Schwarz criterion
18.37337
Log likelihood
-290.9228
    Hannan-Quinn criter.
18.16274
F-statistic
4693.463
    Durbin-Watson stat
1.345561
Prob(F-statistic)
0.000000

由于F-statistic=0.001166<4.22，所以在1%的显著性水平下模型不存在设定偏误。
（六） 再调整
基本思想：
首先将标准化的原模型进行等价变换，变换为正交模型，这样就能有效的解决多重共线性问题；其次对正交模型进行估计，得到正交模型的参数估计量，然后根据原标准化模型参数与正交模型参数之间的关系求出原标准化后模型的参数估计量。
过主成分分析处理后的模型为： Y=2266.263+1.56788X2+2.682320X2+1.191501X3。
不仅消除了多重共线性，同时也大大提出高了解释变量的显著性
四、 经济意义以及采取的措施
从计量的结果来看，当前社会零售消费总额受到“建筑业总产值”，“国内增值税”，“城镇在岗职工平均工资”的影响。
1、建筑业总额。建筑业发展越好，需要与之配套的相关商品越多，这样就带动了整个社会零售消费品的增长。政府必须制定稳定的房市政策，防止房市的大起大落。
2、国内增值税。国内增值税与社会零售消费品总额之间也存在着正向关系。因此政府应该对商品增值税进行改革，平衡各地区的增值税税率，避免对某些商品的重复征税。
3、城镇在岗职工平均工资。居民收入越高，消费欲望就越高，这样直接的促进了社会消费品零售总额的提高。因此政府应该改革现阶段的分配制度，让人民共享社会发展成果。
参考文献
[ 1 ] 毛敏芳,魏晓平. 基于社会消费品零售总额的个人消费行为分析[ J ].沿海企业与科技, 2006 (3) .
[ 2 ] 单良,胡勇. 基于软件EV IEWS, EXCEL, SPSS的回归分析比较[ J ]. 统计与决策, 2006 (2) .
[ 3 ] 张晓峒. 计量经济学软件EViews使用指南与案例[M ]. 天津南开大学出版社, 2004.
[4]陈雪柔、单鸣：《我国财政收入的影响因素计量分析》，中国管理信息化，2013年
[5]周忠辉、丁建勋、王丽丽：《我国财政收入影响的实证分析》，当代经济，2011年