计量经济学论文及作业姓名：***学号：**********消费状况的影响因素研究摘要：本文选取的是现已充分掌握数据资料的2013年全国31个省市的城镇居民的人均全年可支配收入和人均全年消费支出，以及各地区的失业率。
通过建模分析，找出三者之间的量化关系，进一步分析得出现实指导意义。
关键词：消费支出可支配收入失业率(%)具体数据如下：消费支出(元/每人全年)Y可支配收入(元/每人全年)X1失业率(%)X2北京11123.84 13882.62 1.4 天津7867.53 10312.91 3.8 河北5439.77 7239.06 3.9 山西5105.38 7005.03 3 内蒙5419.14 7012.9 4.5 辽林6077.92 7240.58 6.5 吉林5492.1 7005.17 4.3 黑龙江5015.19 6678.9 4.2 上海11040.34 14867.49 4.9 江苏6708.58 9262.46 4.1 浙江9712.89 13179.53 4.2 安徽5064.34 6778.03 4.1 福建7356.26 9999.54 4.1 江西4914.55 6901.42 3.6 山东6069.35 8399.91 3.6 河南4941.6 6926.21 3.1 湖北5963.25 7321.98 4.3 湖南6082.62 7674.2 3.8 广东9636.27 12380.43 2.9 广西5763.5 7785.04 3.6 海南5502.43 7259.25 3.4 重庆7118.06 8093.67 4.1 四川5759.21 7041.87 4.4贵州4948.98 6569.23 4云南6023.56 7643.57 4.1西藏8045.34 8765.45陕西5666.54 6806.35 3.5甘肃5298.91 6657.24 3.4青海5400.24 6745.32 3.8宁夏5330.34 6530.48 4.4新疆5540.61 7173.54 3.5数据来源于《中国统计年鉴（2013）》一、建立模型并回归建立回归方程：Y=β0+β1*X1+β2*X2 +μY消费支出(元/每人全年) X1 可支配收入 (元/每人全年) X2失业率(%)运用OLS估计方法对式1中的参数进行估计，Eviews程序：create u 31;data y x1 x2;ls y c x1 x2得回归分析结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/23/11 Time: 12:07Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 99.66845 512.5545 0.194454 0.8472X1 0.749028 0.033317 22.48216 0.0000X2 30.99029 95.80441 0.323475 0.7487R-squared 0.949335 Mean dependent var 6433.182Adjusted R-squared 0.945716 S.D. dependent var 1761.376S.E. of regression 410.3820 Akaike info criterion 14.96382Sum squared resid 4715575. Schwarz criterion 15.10259Log likelihood -228.9392 F-statistic 262.3240Durbin-Watson stat 1.179608 Prob(F-statistic) 0.000000从表2中可以看出F检验显著，但有几项t检验不过关，说明变量之间存在多重线性。
为此我们进行如下操作：表2可以看出x2的t检验的p值最大，因此将x2因素剔除再进行回归分析。
运用OLS估计方法剔除x2的方程进行估计 :Eviews程序：create u 31;data y x1;ls y c x1得回归分析结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/23/11 Time: 13:08Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 238.4694 275.9784 0.864087 0.3946X1 0.746817 0.032101 23.26488 0.0000R-squared 0.949146 Mean dependent var 6433.182 Adjusted R-squared 0.947392 S.D. dependent var 1761.376 S.E. of regression 403.9972 Akaike info criterion 14.90303 Sum squared resid 4733197. Schwarz criterion 14.99555 Log likelihood -228.9970 F-statistic 541.2545 Durbin-Watson stat 1.220823 Prob(F-statistic) 0.000000检验到上一步可得到x1 与y的线性关系显著，得到回归方程Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1R-squared 0.949146Prob(F-statistic) 0.000000二、经济意义检验回归方程为Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1说明 a：当x1=0时即可支配收入为0时，消费支出约为238.5元b: 当x1每增加一个单位，消费支出增加0.75个单位。
此经济意义检验符合经济常识，所以经济意义检验合格三、统计检验(1)拟合优度检验通过上表中的结果：R2=0.9491462R=0.947392且Prob(F-statistic)=0.000000 拟合程度很好（2）F检验在显著水平为0.05上，在F分布表上查自由度为k-1=4,n-k=14临界值F（4，14）=5.87，很明显F=541.2545大于5.87，所以所有05.0变量联合起来对模型由显著影响。
（3）T检验、再显著条件为0.05的情况下,查自由度为14的t分布表此时，t.0025（14）=2.15，可见，x1的t检验显著。
三、经济计量学检验（一）异方差检验应用怀特检验，操作步骤:smpl 1 31; ls lny c lnx1;在方程窗口中点View \ residual test\ white heteroskedastcity(no cross terms)对Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1 进行怀特检验，结果如下White Heteroskedasticity Test:F-statistic 1.691798 Probability 0.202476Obs*R-squared 3.342240 Probability 0.188036Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 18:12Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1872177. 1113291. -1.681660 0.1038X1 422.7464 235.3746 1.796058 0.0833X1^2 -0.020047 0.011468 -1.748146 0.0914R-squared 0.107814 Mean dependent var 152683.8Adjusted R-squared 0.044087 S.D. dependent var 298716.6S.E. of regression 292057.7 Akaike info criterion 28.09906Sum squared resid 2.39E+12 Schwarz criterion 28.23783Log likelihood -432.5354 F-statistic 1.691798Durbin-Watson stat 2.182169 Prob(F-statistic) 0.202476Obs*R-squared 3.342240 Probability 0.188036P值=0.188036>0.05表明不存在异方差（二）自相关检验1 、DW检验Durbin-Watson stat 2.182169Durbin-Watson stat的值较接近2，说明回归方程不存在一阶自相关。
2、LM检验，Eviews 步骤：s y c x1 x2 x3 在方程窗口中view/residual test/serial correlation LM test. 检验结果如表ARCH Test:F-statistic 0.359846 Probability 0.701205Obs*R-squared 0.781111 Probability 0.676681Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 19:18Sample (adjusted): 3 31Included observations: 29 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 191418.6 73910.86 2.589858 0.0155RESID^2(-1) -0.093533 0.194319 -0.481337 0.6343RESID^2(-2) -0.143846 0.194330 -0.740212 0.4658R-squared 0.026935 Mean dependent var 153793.0Adjusted R-squared -0.047916 S.D. dependent var 307171.2S.E. of regression 314444.3 Akaike info criterion 28.25270Sum squared resid 2.57E+12 Schwarz criterion 28.39414Log likelihood -406.6641 F-statistic 0.359846Durbin-Watson stat 2.044042 Prob(F-statistic) 0.701205Obs*R-squared 0.781111 Probability 0.676681LM检验表明 p值=0.701205>0.05 表明回归方程没有二阶自相关四、模型的现实意义综上所述：Y = 238.4694336 + 0.7468171058*X1X1是可支配收入，由以上可以看出消费支出受可支配收入的影响。