计 量 经 济 学 实 验 报 告
学院：财政金融学院
班级：09金融工程班 姓名： 钟褀人
学号：200904040143 任课老师
：李赟
Shanxi university of Finance and Economics
我国居民消费水平的影响因素的实证分析
本实验报告是运用EViews软件对我国居民消费水平的影响因素进行实证分析。

一、数据选取：
该模型中居民消费水平为被解释变量，国内生产总值、城镇居民人均可支配收入作为解释变量。

数据基于1996-2010年的统计资料。

数据资料如下：
注：以上数据中居民消费水平、国内生产总值来源于中国国家统计局网站的统计年鉴，城镇居民人均可支配收入来源于中宏数据库。

二、模型建立：
设y=居民消费水平，x1=国内生产总值，x2=城镇居民人均可支配收入
根据下面的图可以看出被解释变量和解释变量之间存在线性关系：
利用数据对模型做回归分析:
Y = 430.216958174 + 0.0021553026303* X1 + 0.447493565223* X2
(1.776964) (0.282948) (2.851166)
R²=0.995677 SE=127.0138 F=1382.024
回归报告如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/27/11 Time: 16:01
Sample: 1996 2010
Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 430.2170 242.1078 1.776964 0.1009
X1 0.002155 0.007617 0.282948 0.7820
X2 0.447494 0.156951 2.851166 0.0146
R-squared 0.995677 Mean dependent var 4287.600 Adjusted R-squared 0.994957 S.D. dependent var 1788.547 S.E. of regression 127.0138 Akaike info criterion 12.70333 Sum squared resid 193590.1 Schwarz criterion 12.84494 Log likelihood -92.27494 Hannan-Quinn criter. 12.70182 F-statistic 1382.024 Durbin-Watson stat 0.538165 Prob(F-statistic) 0.000000
得残差图如下图
检验结果显示：2R=0.995677，可以看出，模型拟合度很好，这表明国内生产总值和城镇居民人均可支配收入确实对居民消费水平有显著影响。

三、问题处理
1、多重共线性问题。

检测：临界指标：
若VIF ≥10，则解释变量存在共线性问题，反之，则不存在。

Dependent Variable: X1 Method: Least Squares Date: 11/27/11 Time: 17:41 Sample: 1996 2010 Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -29929.48 2967.046 -10.08730 0.0000 X2 20.56791 0.340620 60.38377 0.0000 R-squared 0.996447 Mean dependent var 134082.7
Adjusted R-squared 0.996174 S.D. dependent var 74766.47 S.E. of regression 4624.639 Akaike info criterion 19.83975 Sum squared resid 2.78E+08 Schwarz criterion 19.93416 Log likelihood -146.7981 Hannan-Quinn criter. 19.83874 F-statistic 3646.200 Durbin-Watson stat 0.444968 Prob(F-statistic) 0.000000
经检测，国内生产总值和城镇居民人均可支配收入两个解释变量存在共线性问
题。

(方差扩大化因子vif =1/(1-0.996447)=281.452310≥)
2
2,1111)ˆ(k
R VIF -=β
使用岭回归估计解决，岭迹图为：
取
则
R8 0.01129046315563685 0.2426191099443357
得岭回归函数：LY = 839.055720285 + 0.0112904631556*X1 + 0.242619109944*X2
回归报告如下：
Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 11/27/11 Time: 20:00
Sample: 1996 2010
Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 839.0557 2.22E-11 3.77E+13 0.0000
X1 0.011290 6.99E-16 1.61E+13 0.0000
X2 0.242619 1.44E-14 1.68E+13 0.0000
R-squared 1.000000 Mean dependent var 4287.600 Adjusted R-squared 1.000000 S.D. dependent var 1723.759 S.E. of regression 1.17E-11 Akaike info criterion -47.33448 Sum squared resid 1.63E-21 Schwarz criterion -47.19287 Log likelihood 358.0086 Hannan-Quinn criter. -47.33599 F-statistic 1.53E+29 Durbin-Watson stat 0.451082 Prob(F-statistic) 0.000000
根据数据计算得出拟合程度损失为LNH=3.13%,数值不是很大，较好。

2、异方差问题
经检验t=—1.99069040717
根据显著性水平α=0.05及自由度为n-2=13，查取t分布，临界值为2.160，|t|﹤tα/2，所以拒绝异方差。

结论：该模型不存在异方差问题。

3、自相关问题
检测：D—W检验数据如下：
由回归报告知：D—W=0.538165，根据n=15，k=2，查表知，d L=0.95，d u=1.54. 结论：D—W值落在正自相关区间。

Dependent Variable: LNYY
Method: Least Squares
Date: 11/28/11 Time: 10:47
Sample: 1996 2010
Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
XX0 410.8758 290.1701 1.415983 0.1822
LNXX 0.006315 0.008182 0.771831 0.4551
LNXX1 0.374080 0.171224 2.184734 0.0495
R-squared 0.980523 Mean dependent var 1392.122 Adjusted R-squared 0.977277 S.D. dependent var 586.2364 S.E. of regression 88.36957 Akaike info criterion 11.97779 Sum squared resid 93710.17 Schwarz criterion 12.11940 Log likelihood -86.83342 Hannan-Quinn criter. 11.97628 Durbin-Watson stat 1.249727
经过处理，D—W值由0.538165大幅提高到1.249727，重新查表知D—W值落在无结论区间，则继续用连贯检验进行检测。

如下图：
由图得：N- =5，N+=10，LN=8。

查表知，N a=3，N b=13（估计值），而N a＜LN＜N b，所以否定自相关问题。