实验报告模板——word格式.doc

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1、实验2 一元线性回归模型一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验2、实验要求：（1）对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理；（2）对回归模型做出经济上的解释；（3）独立完成实验建模和实验报告。二、实验报告-中国1978-2006年人均消费与经济水平之间的关系1、问题的提出居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用，合理适度的消费可以有利的促进经济的平稳健康的增长。要充分发挥消费对经济的拉动作用，关键问题是如何保证居民的消费水平。根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的

2、收入主要用于两个方面：一是储蓄，二是消费。如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。本次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与经济水平（用人均GDP这个指标来表示）数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。消费经济学有关收入与消费的关系即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。该理论认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。并且进一步假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。（2）杜森贝利的相对收入消费理论。该理论认为消费者会受自己过

3、去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。这些理论都强调了收入对消费的影响。除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。（1）利率。一般情况下，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。但在现实中利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。（2）价格指数。价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。（3）生活环境，生活理念。有些人受传统消费观念的影响，对现在流行的超前消费很不赞同，习惯于把钱存入银行，这样势必会影响一个地区的消费水平。（4）人口结构。不同年龄段的人的消费率不同，青少年和老年人的消费率一般较高。一国青少年和老龄人口占总人口的比

4、例越高，消费需求也相应越大，而储蓄率也就越低另外，根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和间接税就是一国的国民收入，所以，我们可以用人均GDP来代表人均收入。 基于上述这些经济理论，本次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与经济水平（人均GDP）数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。针对这一模型，一是假定利率是保持不变的，这样可支配收入可视为不受储蓄的影响，二是假定人口结构及生活环境不发生变化，另外对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理，避免价格因素的影响。2、指标选择本实验中，经济水平的指标我们选择人均GDP。3、数据来源数据取于中国统计年鉴（2007年），指标数据为国

5、1978-2006年的人均消费、人均GDP和各年的CPI，见表2.1。 表2.1 人均GDP与人均消费的原始数据（现价） （单位：元）年度人均消费人均GDPCPICPI(1990)=1001978184381100.746.65731979208419101.947.54381980238463106.750.72921981264492102.551.99741982288528102.053.03741983316583101.753.93901984361695102.755.39541985446858109.360.54711986497963106.564.482719875651

6、112107.369.189919887141366118.882.19761989788151911896.993219908331644103.1100.000019919321893103.4103.4000199211162311106.4110.0176199313932998106.4126.1902199418334044114.7156.6020199523555046124.1183.3810199627895846117.1198.6016199730026420108.3204.1624199831596796102.8202.529119993346715999.219

7、9.693720003632785898.6200.4925200138698622100.4201.8959200241069398100.7200.2808200344111054299.2202.68412004492512336101.2210.58882005546314103103.9214.37942006611116084101.8217.59514、数据处理为了保证我们各个时期数据的可性，我们必须剔除价格的因素对人均消费和人均GDP的影响。在这里我们用1990年的CPI作为基期来调整数据。关于调整方法我们可以用Excel也可以用EViews软件进行，在这里我们介绍一下用EVi

8、ews软件调整数据的步骤。利用命令行输入：“Genr averageconsume1=100/cpibase1990*averageconsumeGenr averagegdp1=100/cpibase1990*averagegdp”其中averageconsume1、 averagegdp1表示调整过后的人均消费和人均GDP；cpibase1990表示以1990年为基期的CPI。调整过后的人均消费和人均GDP见表2.2。 表2.2 人均GDP与人均消费的可比价数据 （单位：元）年度人均消费人均GDP年度人均消费人均GDP1978 394.3651 816.5930 1993 1103.889

9、0 2375.7790 1979 437.4917 881.2934 1994 1170.4830 2582.3420 1980 469.1579 912.6895 1995 1284.2120 2751.6480 1981 507.7175 946.2008 1996 1404.3190 2943.5820 1982 543.0134 995.5245 1997 1470.3980 3144.5560 1983 585.8469 1080.8500 1998 1559.7760 3355.5670 1984 651.6791 1254.6180 1999 1675.5660 3584.990

10、0 1985 736.6163 1417.0780 2000 1811.5390 3919.3490 1986 770.7495 1493.4240 2001 1916.3340 4270.5180 1987 816.5928 1607.1700 2002 2050.1220 4692.4120 1988 868.6381 1661.8480 2003 2176.2930 5201.1970 1989 812.4280 1566.0890 2004 2338.6810 5857.8610 1990 833.0000 1644.0000 2005 2548.2860 6578.5240 1991

11、 901.3540 1830.7540 2006 2808.4270 7391.7110 1992 1014.3830 2100.5730 5、数据分析拟采用的方法：利用EViews工具做普通最小二乘分析。5.1 数据的初步浏览在每一实验前我们都应该对数据进行浏览，从直观的图形上检验是否存在变异数据，如果存在我们需要对它修正或者剔除，以防止它对我们实验结果的准确性产生不好的影响，导致实验结果的错误，影响实验的效果。5.1.1 对人均消费的观察图2.1 人均消费的趋势从图2.1我们可以看出人均消费是平稳增长的，并且和现实的经济相符，不存在与经济意义相违背的数据。所以我们可以保证我们取得的人均消费

12、的数据的质量是可以满足我们此次实验的要求。5.1.2 对人均GDP的观察图2.2 人均GDP的趋势从上图我们可以看出人均GDP是平稳增长的，虽然有些波动，但波动程度不大，这与现实经济是相符合的。从图形上我们并没有发现有异常数据的存在。5.1.3 数据调整前后的对比对调整后的数据与调整前数据的比较，来检验我们调整过后的效果以及调整的正确性。图2.3 调整前的人均消费与调整后的人均消费的比较图2.4 调整前的人均GDP与调整后的人均GDP的比较通过对上面两幅图的观察我们可以直观的看出调整后的数据很好的消除了价格因素的影响，增加了数据的可比性。5.2变量的相关性虽然通过对数据的初步浏览我们可以保证实

13、验数据中不存在异常数据，但是这并不能说明这些数据能满足我们实验的要求。下一步我们要检测这两组数据的相关性怎么样，如果相关性很小，那我们采用这两组数据进行回归分析就没有多大的意义。5.2.1 从图形上观察两组数据的相关性作调整后的人均消费和调整后的人均GDP的散点图，如图2.5所示。图2.5 人均消费与人均GDP的相关性分析从图2.5中可以看出这两组数据的相关性非常高。5.2.2 从两组数据的相关系数上看利用EViews工具得到相关系数，如表2.3所示。表2.3 解释变量与被解释变量相关系数AVERAGECONSUME1AVERAGEGDP1AVERAGECONSUME11.0.AVERAGEG

14、DP10.1.从相关系数我们可以看出人均消费和人均GDP的相关性达到了0.，非常的高，这就满足了我们进一步实验的要求。6、建立模型由以上数据分析以及散点图显示，人均消费和人均GDP之间显示出一元线性关系，本次实验中人均消费（averageconsume1）为被解释变量，人均GDP(averagegdp1)为解释变量。做人均消费对人均GDP的一元线性回归。一元线性回归方程在EViews软件的命令窗口中输入下列命令行：Ls averageconsume1 c averagegdp1得到回归的结果如图2.6所示。图2.6 模型回归结果估计的回归方程为：AVERAGECONSUME1 = 210. +

15、 0.*AVERAGEGDP17、统计检验7.1经济意义检验AVERAGECONSUME1 = 210. + 0.*AVERAGEGDP1从斜率项的值看，00.1,符合边际消费倾向在0与1之间的经济理论表明在1978-2006年间，以1990年不变价测算人均GDP每增加1元，人均消费将增加0.元。截距项210.在这里没有经济意义。所以方程完全可以通过经济上的检验。7.2 统计显著性检验（1）拟合优度检验R-squared=0.，非常接近1.说明拟合度很高，得到的回归方程非常好的拟合了样本。（2） t 检验t =（7.）（45.82419）p=（0.0000） （0.0000）查表可得，在5%的

16、显著水平下，自由度为n-k-1=27的t的临界值是2.052，计算得到的值远远大于临界值，所以检验通过。（3） F 检验回归方程中的F值为2099.9，F检验的分子自由度=k=1，分母自由度=n-k-1=27，查表可知，在=1， = 27，1%的显著水平下，临界的值为7.68，由于观察到的值为2099.9，远大于7.68，所以检验通过。8、结果分析通过上面的实验，我们可以得出这样的几个结论：（1）人均消费与经济水平是存在密切的内在联系的。（2）我们做的一元线性回归方程可以很好的验证经济理论：一国GDP增加，人们用于消费支出也会相应的增加。（3）如果我们要提高我们的消费能力，让它对经济的发展做出

17、更大的贡献，提高经济的发展水平从而增加居民的可支配收入是一种有效的手段。9、实验总结 现实生活中的经济现象可以通过建立计量模型来进行定量研究，建立模型之前，要搜集有效的数据，并对数据进行必要的处理和分析，进而选择合适的模型，本实验中只涉及一个解释变量，如果有多个解释变量，还要考虑变量选择等问题，只有经过不断的调试才会找到合适的模型。在模型建立并得出参数后还要对模型进行经济检验和统计检验，以确定模型的适用性。三、实验点评 实验的数据完整，讲解详细，过程清晰，尤其是初始的数据分析十分具体，最后的计算结果显示整个分析过程进行的较好，验证了模型的正确性。实验的过程很严谨，较好的利用了所学的知识，建议可以进行模型的其他类型检验和相关的扩展性分析等。