2002年城市居民人均年消费支出柱状图
8000 6000 4000
城市居民人均年消费支出Y/ 元
2000
0 全国
黑龙江
上海
2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出 为6029.88元，其中黑龙江最低，人均仅4462.08 元；上海最高，人均10464元，上海是黑龙江的 2.35倍。
结论：从图中我们可以看出由于全 国各个地区经济发展速度不同，居 民消费有着明显差异。经济学计量经济学实验11简单线性 Nhomakorabea回归模型
研究背景
居民消费在社会经济的持续发展中有着 重要作用。居民合理地消费模式和适度的 消费规模有利于经济持续健康的增长，而 且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来，随着中国经济的快速发 展，人民生活水平不断提高，居民消费水 平也不断增长。
12000 10000
Y Xu 计量经济模型：
i
1 2i i
参数估计
1. 建立Workfile（工作文件）
Workfile structure type(文件构造类型):
Unstructured /Undated 不规则/未注明
日期
Dated –regular frequency 有日期－规
则的频率
Balanced panel
5.回归结果（Name:命名后即可保存）
6.回归结果图形（在Equation中点击Resids） Residual:剩余值 Actual:实际值 Fitted:拟和值
模型检验
参数估计结果如下：
Yi28.2243 04.758X 51 i 1
(287.2649) (0.036928) t= (0.982520) (20.54026) r2=0.935685 F=421.9023 df=29
为了分析影响各地区居民消费 支出有明显差异的最主要因素，并 分析影响因素与消费水平的数量关 系，我们可以建立相应的计量经济 模型去研究。
模型设定
研究对象：各地区居民消费的差异
变量设定：
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区 城市和农村人口比例及经济结构有较大差异，且各地区人口 和经济总量不同，因此最具有直接可比性的就是“城市居民 每人每年的平均消费支出”。所以模型的被解释变量Y为“城 市居民人均年消费支出” 影响各地区城市居民人均消费支出最主要因素应当是居民可 支配收入，其他因素的影响归入随机扰动项中。为与Y相对应， 解释变量X为“城市居民人均年可支配收入”
：标准误差
双击“Workfile”中的“yf”： 在“32”的位置为X＝8270时的人均年消费支出的点预测 在“33”的位置为X＝12405时的人均年消费支出的点预测
保存：在EViews的菜单栏中点击“File” →”Save as” →
设置保存路径。在以后的保存中，只需点击“Save”或 “Workfile:实验一”中的“Save”
在EViews中，数据输入和在Excel中的数据输 入完全相同，可预先在Excel准备好数据
3.作散点图：Graph(图表)Scatter(散点图) G :Group,实验数据 Regression：回归
说明城市居民人均年可支配收入
2
0.758511
每相差一元，可导致居民消费相 差0.758511元
t
t( )0.98252(20)92.045
1
0.2 5
不能拒绝H0:β1=0
t
t( )2.5 040 2(62)92.045
2
0.2 5
拒绝H0:β2=0
城市人均可支配收入对人均年消费支 有显著影响
平衡面板
Date specification(数据规格)：
Annual
年度
Semi- annual
半年度
Quarterly
季度
Monthly
月度
Weekly
周数据
Daily-5 day week 每周五天日数据
Daily-7 day week 每周七天日数据
Integer date
整数数据
WF：
Workfile文件名
在EViews命令框输入“data X”/回车，在“32” 、 “33”的位置分别输入“8270” 、“12405”，将数 据表最小化
2.回归预测
打开“Equation”对话框，点击“Forecast”（预测） →OK,得到模型估计值及标准误差的图形和“yf”
模型估计值及标准误差的图形
：预测值
回归预测
预测西部地区的城市居民人均年可 支配收入达到8270元和12405元时西部地 区的城市居民人均年消费支出水平
注：这里的预测是利用截面数据模型对被解释变 量在不同空间状况的空间预测
1.添加数据
在“Workfile”中的红线“Rang”处双击，调出 “Workfile structure”，将样本个数改为“33”
C:截矩项
resid:剩余项
2.数据输入:建立新对象（New Object）
(1)
(2)
在“Group :SHIYANYI Workfile”中按上行键“↑”即方向
键“↑”至最上端，使之出现”obs”,输入“X Y”
或在EViews命令框中直接输入“data X Y”/回车；
在执行完上述操作后，表格中会出现“NA”字样
数据选择
我们研究目的是各地区居民消费的差异， 并不是城市居民在不同时间的变动，所以应当 选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建 立模型。我们建立的是2002年截面数据模型。
数据来源：《中国统计年鉴2003》 详细数据：计量经济学实验课课件数据(按区域排列)
城市居民家庭人均年消费支出Y/元
2002年城市居民消费散点图
14000.00
13000.00
12000.00
11000.00
10000.00
9000.00
8000.00
7000.00
6000.00
5000.00
4000.00
4000.00 5000.00 6000.00 7000.00 8000.00 9000.00 10000.0 11000.0
0
0
城市居民人均年可支配收入X/元
城市居民人均年消费支出（Y）和城市居民人均 年可支配收入（X）的散点图
4.估计参数：Estimate Equation(估计方程) 方法一：
Equation specification:方程形式 Y C X：表示一元线性关系 LS:最小二乘
方法二：在EViews命令框中直接输入“ls Y C X”/回车 = ：Equation，回归结果