計量經濟作業-社會消費品零售總額模型教材社會消費品零售總額模型TotalRetailSalesofSocialConsumerGoodsModel[摘要]本文旨在于1990至2008年間總人口數、農村居民家庭人均收入、城鎮居民年總收入、CPI等因素對于社會消費品零售總額的影響進行實證分析。首先我們從中國統計網搜集了相關的數據，根據數據，我們試著建立模型，并用eviews對模型進行檢驗，篩選出較優的模型。并且運用eviews做了參數估計和檢驗，并加以修正。最后，根據所得出的結果作了經濟意義的分析，得出結論，并提出政策性建議。[關鍵詞]社會消費品零售總額；計量經濟分析；檢驗；經濟意義分析Abstract:Thisthesisaimsatanalyzingtheelementsthatinfluencethetotalvolumeofretailsales.Herewechooseseveralfactorstobeanalyzed.Theyaretotalpopulation,themeanincomeofcottar,themeanincomeofhometownresidents,CPI(customerpriceindicator).Thecollecteddatacamefromchinastatisticwebsite.Basedonthesedata,weidentifymodelsthroughselection,whichpassedthetestsofEviews.ByusingEviews,parameterestimationandmeasurementswerefinished.Inordertomaketheresultsbetter,someadjustmentsonparameterweredone.Intermsoftheresults,theanalysisofeconomicalsignificancewasmade,thatisalsoleadingtoaconclusionandpoliticalsuggestionintheend.Keywords:thetotalvolumeofretailsales,economicanalysismeasurement,analysisofeconomicalsignificance一.引言1.研究背景及意義在十二五計劃中，將“堅持擴大內需戰略，保持經濟平穩較快發展”放在了較為戰略性重要地位。堅持擴大內需特別是消費需求的戰略，必須充分挖掘我國內需的巨大潛力，著力破解制約擴大內需的體制機制障礙，加快形成消費、投資、出口協調拉動經濟增長新局面。為了達到這一規劃199935647.912578629875888.898.6200039105.71267433146.26295.9100.4200143055.41276273306.96907.1100.7200248135.91284533431.78177.499.2200352516.31292273582.49061.2101.22004595011299884039.610128.5103.9200568352.61307564631.211320.8101.8200679145.21314485025.112719.2101.5200793571.61321295791.114908.6104.82008114830.11328026700.717067.8105.92009132678.41334507115.618858.199.32010156998.41340918119.521033.4103.32011183918.61347359833.123979.2105.4201221030713540410990.726959102.6數據來源：國家統計局二.建立模型1.模型的建立首先我們擬合了2個模型：（1）四元線性回歸模型：建立線性模型：Y=模型為：Y=210896.63-1.784394*X1+9.175370*X2+5.690219*X3-133.3074*X4可決系數R方=0.997979F檢驗p值為0可見，線性模型擬合效果較好，表明模型中解釋變量對被解釋變量的解釋程度較高。對截距以及4個自變量分別進行t檢驗，只有變量x4的t統計量不顯著，未通過檢驗。（2）四元對數回歸模型模型為：LNY=57.9460919-4.841638*LNX1+0.2010875*LNX2+1.228895*LNX3-0.6288267*LNX4可決系數R方=0.998539F檢驗p值為0可見，對數模型擬合效果較好，表明模型中解釋變量對被解釋變量的解釋程度較高。對截距以及4個自變量分別進行t檢驗，只有變量lnx2的t統計量不顯著，未通過檢驗。2.模型的選取對比線性回歸模型和對數模型，對數模型的可決系數更高，因此采用對數模型對數據進行擬合，但是變量lnx2的t值都不顯著，因此，需要對上述模型進行計量經濟學方法檢驗。三.模型的檢驗1.異方差性檢驗擬合圖和殘差圖如下：擬合直線和殘差的有關結果如下：從上圖不能很很直接地看出殘差是否存在異方差，因此，需要對模型進行更加深入的檢驗分析。（1）G-Q檢驗首先對23個樣本按總人口數從小到大排列，去掉中間5個觀察值，對前后兩個樣本進行OLS估計，樣本容量均為9。前一個OLS估計結果如圖所示：后一個樣本的OLS估計結果如下圖所示：于是得到如下F統計量為：在5%的顯著性水平下，自由度為（4,4）的F分布的臨界值為：。于是不能拒絕同方差的假設，表明原模型不存在異方差。由于樣本量偏少，G-Q檢驗說服力不夠，因此再進行懷特檢驗。（2）懷特檢驗帶交叉項的懷特檢驗：從統計量對應值的伴隨概率值0.272979，不能拒絕同方差的假設，表明序列不存在異方差性。去除交叉項的懷特檢驗：從統計量對應值的伴隨概率值0.170023，不能拒絕同方差的假設，因此，同樣顯示序列不存在異方差性。2.共線性檢驗及修正2.1相關系數矩陣從上面可以看出lnx1與lnx2，lnx1與lnx3，lnx2與lnx3都存在很強的相關性，它們之間存在高度的相關性。因此有可能存在共線性問題。說明lnx2是引起多重共線性的解釋變量，應該剔除掉。用LNX1、LNX2、LNX3、LNX4分別單獨與LNY進行回歸擬合，結果如下：變量LNX1LNX2LNX3LNX4T檢驗P值0000.11R20.970050.991650.996640.11655D.W.0.1550.4980.3660.109按R2的大小排列為：LNX3、LNX2、LNX1、LNX4，但是，LNX4的R2很小，所以剔除X4。最后確定的模型如下：LNY=12.39220428-1.064951931*LNX1+0.3827030036*LNX2+0.8674025931*LNX3這是消除多重共線性以后的結果從上圖結果看出：方程通過了F檢驗，截距項和每個自變量均通過了t檢驗，且=0.997972，解釋變量對被解釋變量的解釋性很高，模型擬合效果較好。3.序列自相關性檢驗在eviews的的軟件下，得出如圖的回歸結果：由于D.W值為0.529337，小于顯著性水平為5%下，樣本容量為21的D.W.分布的像限臨界值=1.13。所以，序列存在正自相關，于是，我們再通過LM檢驗法進行檢驗,假設存在一階序列相關，結果為：上表說明，該模型存在1階自相關。用廣義差分法進行修改之后，擬合結果如下：修正后的模型為LNY=-174.078585+14.988947*LNX1+0.312899*LNX2+0.584324*LNX3+0.920583*AR(1)由上表可以說明，該模型存在1階自相關，并且修正后的模型擬合效果較好。四.經濟意義分析確定模型：LNY=-174.078585+14.988947*LNX1+0.312899*LNX2+0.584324*LNX3+0.920583*AR(1)其中，Y代表社會消費品零售總，X1代表年末總人口(萬人)，X2代表農村居民家庭人均年總收入，X3代表城鎮居民家庭人均年總收入，AR(1)表示隨機干擾項的1階自回歸，LNY或LNXi表示對應的變量取自然對數。1.總人口對社會消費品零售總額的影響從模型中可以看出，總人口對社會消費品零售總額對應的回歸系數為14.9889，說明每增加以一單位的LNX2，LNY會增加14.9889個單位。這與事實相符，總人口增加，社會消費品零售總額必然也隨之增加。從p值上看，相對于其他兩個變量影響并不是很顯著。2.農村居民家庭人均年總收入對社會消費品零售總額的影響模型表明，農村居民家庭人均年總收入對社會消費品零售總額對應的回歸系數為0.3129，且p值=0.0247，說明影響較為顯著，農村居民家庭人均年總收入的增加對提高社會消費品零售總額有較顯著的影響。因此，這也與我國現階段的消費政策：進一步加大對農民和困難群眾的消費支持相一致。3.城鎮居民人均年總收入對社會消費品零售總額的影響從模型中可以看出，城鎮居民人均年總收入對社會消費品零售總額同樣有拉動作用，回歸系數為0.5843。P值=0.