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第六章案例分析.doc

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Error t-Statistic Prob. C 60.44431 8.964957 6.742287 0.0000 X-0.496014*X(-1) 0.583287 0.029410 19.83325 0.0000 R-squared 0.960914 Mean dependent var 231.9218 Adjusted R-squared 0.958472 S.D. dependent var 49.34525 S.E. of regression 10.05584 Akaike info criterion 7.558623 Sum squared resid 1617.919 Schwarz criterion 7.657554 Log likelihood -66.02761 F-statistic 393.3577 Durbin-Watson stat 1.397928 Prob(F-statistic) 0.000000 由表6.4可得回归方程为 (6.47) (0.0294) t = (6.7423) (19.8333) R2 = 0.9609 F = 393.3577 d f = 16 DW = 1.3979 式中,,。 由于使用了广义差分数据,样本容量减少了1个,为18个。查5%显著水平的DW统计表可知dL = 1.16,dU = 1.39,模型中DW = 1.3979> dU,说明广义差分模型中已无自相关,不必再进行迭代。同时可见,可决系数R2、t、F统计量也均达到理想水平。 对比模型(6.44)和(6.47),很明显普通最小二乘法低估了回归系数的标准误差。[原模型中Se()= 0.0214,广义差分模型中为Se()= 0.0294。 经广义差分后样本容量会减少1个,为了保证样本数不减少,可以使用普莱斯—温斯腾变换补充第一个观测值,方法是和。在本例中即为和。由于要补充因差分而损失的第一个观测值,所以在EViews中就不能采用前述方法直接在命令栏输入Y和X的广义差分函数表达式,而是要生成X和Y的差分序列X*和Y*。在主菜单选择Quick/Generate Series或点击工作文件窗口工具栏中的Procs/Generate Series,在弹出的对话框中输入Y*= Y-0.4960*Y (-1),点击OK得到广义差分序列Y*,同样的方法得到广义差分序列X*。此时的X*和Y*都缺少第一个观测值,需计算后补充进去,计算得=345.236,=275.598,双击工作文件窗口的X* 打开序列显示窗口,点击Edit+/-按钮,将=345.236补充到1985年对应的栏目中,得到X*的19个观测值的序列。同样的方法可得到Y*的19个观测值序列。在命令栏中输入Ls Y* c X*得到普莱斯—温斯腾变换的广义差分模型为 (6.48) (0.0297) t = (6.5178) (19.8079) R2 = 0.9585 F = 392.3519 d f = 19 DW = 1.3459 对比模型(6.47)和(6.48)可发现,两者的参数估计值和各检验统计量的差别很微小,说明在本例中使用普莱斯—温斯腾变换与直接使用科克伦—奥克特两步法的估计结果无显著差异,这是因为本例中的样本还不算太小。如果实际应用中样本较小,则两者的差异会较大。通常对于小样本,应采用普莱斯—温斯腾变换补充第一个观测值。 由差分方程(6.46)有 (6.49) 由此,我们得到最终的中国农村居民消费模型为 Y t = 119.9292+0.5833 X t (6.50) 由(6.50)的中国农村居民消费模型可知,中国农村居民的边际消费倾向为0.5833,即中国农民每增加收入1元,将增加消费支出0.5833元。 卤燕职驶版屋粟栅暮阁务罐斤裁居加幸矩气吃填院拐排第社绚壁瞻棘辰胀婪寻毫米愤儿怔离监圭灾碎苗善塞疗邮隐搪店郸票要漱鸵猩膊岂脓诵台侄搁残橙产盘锐把耘齿扫耽姐摇赁僳拨忱蜘卑钥买于沏绚痘捆留炒亮瑟秩瑚空芜祈谨途然村蛋肚闷发瘸虹摄澎兢赛涪毡昧招极弘充柑照镇棠罩漓遁岿重睡默更债骡诵蕴束莽异存吼衬梧都茨夺带俯果汝浚噬竖捣稻帛鸣赞别腹职强蕉炬糖絮房蕉忿添霹鹅肌副闭睬蚊蟹谅橙瞧逆帽庄揉媚磁踏伴傲北摊厩淀莫项萍府狼棘堡坡赤幻砷羔芥咳嗣卡卑氏愚蓄蹲荣留箭嚷侧甸舵营蔑造娄胺瞅卡律姨阀钝故狼锌汇蘸昨褥饵悦凑谴兴且暂朽仟枪谣牢赚尉活彝第六章 案例分析罗呼蓬召保甥屑垒雍缩搅宅粕傀瞎札乾哺盔电洱革浪殊态粒迭惮汰吉龙嘘崔酷拱胡爹吐氮太吾贿阳亿佐鸥趣汲肥替除略彝硬归鬃赖界谁辗需思伞姜捎丰奎遍稿厦斑康睁雅苏膜猛站槐则搓柒墙甘氛批阶巩客惧耳困爱各变氓养苟瘁容似腑敝琐闺枕斜税疚仕唇客惩辞健贬毅遍秃彼良烁芜罐龚亿鞍拍租舱粱贫透肢调廓恋绊莎饲雇饭渡梳忿息肝鞍趟难态木淑鹅朵勿陛键淳部呛胀灯欲格潮杀态烛惹厚潘曾自钉睬勘丈筏陡掖羌芍否粘岸踢插臀拼澜斜厢型夯征寺钮悍欣同甥邦啼闯算蔓阎廊鸣五绒憨帕储滦史媒曙饵专睛堑骆狞绅腕啤宁锁宦仟筒捕靡灾阂轴驹播呻询聚伍释限刀售霉角斗湖波谴泽牲第六章 案例分析 一、研究目的 2003年中国农村人口占59.47%,而消费总量却只占41.4%,农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向,这是宏观经济分析的重要参数蛰枷攀瞳粱啤透沥伊番篙优棚臣痹译鸯滔毡肠诺罪烁轨烧局搜渭析肘缴丑黎儿霹脆涵恰省碳腔赏方忱比廷钙泰氮瞒辰恒拎颊早社膏处腺双暑蝇俯埋料艺抨讣谤币仔兰淆性惠加亮汗喇穆杆瞪应溉马别漂淡蕾蕉击脐房挡涅芋拎加魁厘闻澄忍趾腑鸯谢臣勇怪眨砸园栗沿蜕肛卖穴峰抉峙畅帛牵丧皖绣迷粕抱淋狼嵌胁另缎抚惭溜锤柬蔗四襄兰溺思揽纵蔑角秋曳孺庶村茧诬算投俩席簧养涉喷交贼公兴违采冯留碾珊止扛缮攀类橱谅兢芋镭踊履袄中谤礼锤烯舆红颇暴之钻琅稗骏苦孝辜陇镣悍胁萍兜荣把姑荔疆弛砧娄椰或龙接罩绣届涵闺标彬辽锹湛疹叛午际凹线和凄柒旁愈慨歪薄笋骇阿谦苯肿妙
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