第二题国内城镇居民旅游消费计量经济学研究
计量经济学课程论文《研究国内旅游总花费影响因素》
《研究国内旅游总花费的影响因素》一、影响因素国内旅游总花费的影响因素选择了4个：（1）国内游客人数。
假设人均旅游花费保持不变，游客人数越多，旅游总花费自然就越多，所以国内游客人数和国内旅游总花费呈正相关。
因为查阅数据时，发现城镇居民国内旅游人数(URDT)和农村居民国内旅游人数(RRDT)差异较大，所以分为两个变量进行研究。
（2）国内旅游人均花费(DTPC)。
明显人均花费越多，旅游总花费也就越多，所以两者也是呈正相关。
（3）城乡居民储蓄存款余额(RSD)。
居民储蓄存款余额多了，钱多了，自然会更多考虑旅游，国内旅游总花费也就会上涨，两者呈正相关。
（4）居民消费价格指数(CPI)(上年＝100)。
居民消费价格指数反映的是消费商品及服务的价格水平的变动情况，它越高，自然消费者就会有所顾虑，国内旅游总花费就会有所下降，两者呈负相关。
二、多重线性检验（1）对CPI、DTPC、URDT、RRDT、RSD进行相关系数分析：很明显RSD和URDT的相关系数高达0.974528，很可能存在多重共线性，考虑到城镇居民国内旅游人数明显影响更大，所以删去城乡居民储蓄存款余额这一因素。
（2）对CPI、DTPC、URDT、RRDT、进行相关系数分析：很明显DTPC和URDT的相关系数高达0.954996，很可能存在多重共线性，考虑到城镇居民国内旅游人数明显影响更大，所以删去国内旅游人均花费这一因素。
（3）对CPI、URDT、RRDT、进行相关系数分析：如图所示，相关系数都在0.9以下，进行下一步。
三、散点图分别作URDT、RRDT、CPI和DTTC的散点图：如图所示，URDT和DTTC之间存在着非常强的线性相关性。
如图所示，RRDT和DTTC之间存在着较强的线性相关性。
如图所示，CPI和DTTC之间的线性相关性较弱。
四、多元线性回归作URDT、RRDT、CPI和DTTC的多元线性回归分析：即（1）经济意义检验：城镇居民国内旅游人数每增加一个单位，国内旅游总花费增加1189.02180984个单位；农村居民国内旅游人数每增加一个单位，国内旅游总花费增加163.762784643个单位；居民消费价格指数每增加一个单位，国内旅游总花费减少3512773990.09个单位，符合经济意义。
计量经济学论文关于我国国内旅游需求的实证分析
关于国内旅游需求的计量经济学分析报告摘要：本文研究的是有关我国国内旅游需求的问题。
近几年国内旅游业的发展越来越好，需求越来越大。
中国国内旅游需求的主要影响因素是可支配收入,旅游需求的价格弹性较小。
随着旅游平均消费倾向不断上升、旅游边际消费倾向亦趋于稳定。
旅游市场潜力巨大,应当更好地考虑其他各因素对市场的需求的影响，才有利于我们对其内在机制的了解。
国内旅游市场的合理平衡依赖于旅游需求的大幅度增长,只有在旅游需求大幅度增长的情况下,才能改变旅游供给的过度竞争状态,实现较高效率的资源配置与供求平衡。
所以对国内旅游需求进行量化、模型化的分析是势在必行的。
本文运用了Eviews3.1软件进行研究操作。
关键字：回归分析多重共线性国内旅游需求一、问题的提出旅游业作为一个朝阳产业，目前已被列为世界第三大产业。
据了解，我国的旅游业较长期的保持7％年均增长率，已经成为国民经济新的经济增长点，旅游业带动了相关产业和社会经济的全面发展，已经成为我国经济发展的支柱性产业之一。
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，人们对旅游消费的需求也进一步提升。
有关数据统计，2009年我国全年旅游总收入为1.29万亿元，同比增长11.3％；全年国内旅游人数达1902百万人次，增长11.1％；国内旅游收入1.02万亿元，增长16.4％；国内旅游总花费为10,183.7亿元；而2011年我国国内旅游总花费为19305.4亿元，全年国内旅游人数达2641百万人次。
由此可见，旅游这一项目已被列入人们生活娱乐项目中，旅游越来越受到各类人士的青睐与追捧，在当今社会越来越主流。
据《2011中国旅游市场趋势观察研究预测报告》预测：到2020年中国将成为世界最大的旅游目的地国家，这十年也将成为中国旅游业发展的“黄金十年”。
在发展的同时旅游的方式也在改革。
其一，总所周知，当今社会互联网功能强大，旅游也一样可以借助互联网解决适应游客行、吃、住、游、玩一体化的需求；同时旅游作为一个整体的商业生态链，涉及到旅行服务机构、酒店、景区、交通等等，利用互联网可以将这些环节连成一个统一的整体，进而可以大大提高服务的水平和业务的来源。
大连大学旅游管理专业读书笔记之旅游消费专题
——旅游消费专题
题目：《影响中国旅游消费的经济和社会因素分析》 作者：宁士敏 相关信息：2004 年 8 月 12 日发表于《旅游学刊》 内容摘要：
旅游消费是一种享受和发展的消费。它的发展受各种经济和社会因素影响。 其中经济发展程度、生活方式变动、国家城市化水平等因素，对旅游消费的影响 尤为显著，在一定程度上起着基础性、决定性的作用。
旅游消费行为是各项活动中为主要的活动旅游消费行为是各项活动中为主要的活动旅游消费行为是各项活动中为主要的活动也是旅游研究领域的重要研究对也是旅游研究领域的重要研究对也是旅游研究领域的重要研究对象在旅游细分市场中在旅游细分市场中在旅游细分市场中大学生旅游是整个旅游市场中一个独立而又重要的组成大学生旅游是整个旅游市场中一个独立而又重要的组成大学生旅游是整个旅游市场中一个独立而又重要的组成部分部分部分具有很大的开发潜力具有很大的开发潜力具有很大的开发潜力因此因此因此研究大学生的旅游消费行为就显得非常有必研究大学生的旅游消费行为就显得非常有必研究大学生的旅游消费行为就显得非常有必要本文分析了大学生旅游消费的经济来源本文分析了大学生旅游消费的经济来源本文分析了大学生旅游消费的经济来源大学生旅游动机的各种原因大学生旅游动机的各种原因大学生旅游动机的各种原因以及以及以及大学生旅游消费行为的各种影响大学生旅游消费行为的各种影响大学生旅游消费行为的各种影响并进一步提出了增进大学生旅游消费的几项积并进一步提出了增进大学生旅游消费的几项积并进一步提出了增进大学生旅游消费的几项积极建议
题目：《旅游消费及其对我国第三产业影响力的定量分析》 作者：陈锡鹏 相关信息：发表于 2003 年第 5 期《经济师》 内容摘要：
文章运用经济计量学的理论方法定量分析我国国内旅游消费以及国际队我 国旅游消费的经济因素与变化规律，进而测算它们对我国第三产业的影响力，明 确指出发展旅游业推动第三产业升级、促进国民经济增长需要着重做好几个环节 的工作。
中国国内旅游消费理论与实证研究
中国国内旅游消费理论与实证研究随着中国经济的快速发展，国内旅游市场也日益繁荣。
然而，针对中国国内旅游消费的理论研究仍相对缺乏，同时国内旅游消费市场也存在诸多问题。
因此，本文旨在探讨中国国内旅游消费的理论与实证研究，以期为旅游市场的健康发展提供参考。
国内外对于旅游消费的研究主要集中在消费者行为、旅游动机、旅游消费结构等方面。
国内研究方面，学者们主要旅游消费的经济效应、影响因素以及消费升级等方面。
例如，王宁等（2020）运用计量经济学方法分析了旅游消费对经济增长的贡献，并提出了政策建议。
然而，国内研究大多以描述性分析为主，缺乏深入的理论探讨和实证研究。
相比之下，国外对于旅游消费的研究更加成熟。
Knutson等（2017）提出了旅游消费的“推-拉”理论，解释了旅游动机与旅游消费之间的关系。
还有一些学者旅游消费的社会与环境影响，如Gursoy等（2021）研究了旅游消费对目的地社区的社会文化影响。
本研究采用文献分析法、问卷调查法和实地访谈法相结合的方式进行研究。
通过文献分析法梳理国内外相关研究成果及其不足。
运用问卷调查法收集旅游消费者的数据，了解其消费行为和消费偏好。
通过实地访谈法收集旅游业内专家和学者的意见和建议，为研究提供参考。
通过问卷调查和实地访谈，我们发现国内旅游消费市场存在以下问题：旅游消费结构不合理，以观光型旅游为主，体验式旅游和度假型旅游发展不足；旅游消费地区差异大，东部地区旅游消费水平明显高于中西部地区；旅游消费者行为不理性，存在盲目消费和过度消费现象；加大体验式旅游和度假型旅游的开发力度，提升旅游产品的质量和附加值；优化旅游资源配置，推动中西部地区旅游业的发展，缩小地区差异；加强消费者教育，提高消费者的旅游素养和理性消费意识。
我们还对比了国内外研究成果，发现国外研究在理论深度和方法创新上具有一定的优势，而国内研究在解决实际问题方面更具实用性。
因此，我们建议国内学者在学习借鉴国外研究成果的同时，更加实际问题的解决，为国内旅游业的发展提供更有针对性的指导和建议。
我国城镇居民消费计量分析(计量经济学论文 )
我国城镇居民消费计量分析【摘要】改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。
由于居民消费在社会经济生活中具有重要作用，研究居民消费的影响因素具有较强的经济意义。
选取国民收入总额、前一年城镇居民消费总额、平均货币流通量、居民消费物价指数建立多元线性回归模型，通过逐步回归和自回归建立起较为合理的模型。
从数据中得知，前一年的消费额、国民收入总额和年平均货币流通量对居民消费的影响较大，国民收入总额和前一年居民消费总额对城镇居民消费总额有正向影响，并且以国民收入总额占主要地位，年平均货币流通量对居民消费总额有较强的负效应。
但是居民消费对当年物价指数反应相对不明显，说明居民相对来说更注重经济的安全性。
居民收入水平和货币流通是影响居民消费的最主要因素，居民可支配收入是居民消费的基础和前提。
参照本文研究可以得出：健康的消费增长是拉动经济增长的重要因素。
稳定增加居民收入，增强居民消费信心，营造良好的消费环境，深化税制改革无疑不是促使居民消费健康增长的有效途径。
本文创新点是采用逐步回归消除多重共线性，采用广义差分法对时间序列数据进行数据稳态检验。
【关键词】居民消费；逐步回归；多重共线性；自相关性；异方差性一、问题的提出1、研究目的和意义居民消费在社会经济的持续发展中有着极其重要的作用。
居民合理的消费方式和适度的消费规模有利于经济持续健康增长，而且也是人民生活水平的具体体现。
居民消费是指花费在最终商品与服务上且能符合需要和获得满意的各项开支，是GDP中最大的组成部分。
为了深入的研究居民消费状况，本文选取城镇居民消费为典型，从侧面反应居民消费状况，而且改革开放以来,城镇居民的消费水平提高的最快,消费结构也有很大的改善,因此对其进行分析有较强的经济意义。
2、研究方法本文采用规范描述与实证研究相结合，定性分析和定量分析相结合，静态分析和动态分析相结合的研究方法。
通过收集数据资料，在定性论述的基础上，运用计量经济学的方法，建立计量经济模型进行定量分析。
国内城镇居民旅游消费分析
国内城镇居民旅游消费分析摘要随着开放取得了丰硕的成果，我国整体经济形势也不断提升，人们的生活层次也实现了极大的飞跃。
在满足了基本的物质需求后，越来越多的人开始逐渐转移到对精神层次的要求中来，这其中就包括了对生活娱乐也有了更高的需求。
这也导致了我国旅游业快速发展，成为了我国民众最常见的娱乐游玩形式。
每年旅游业都保持了7%左右的年增长率，是我国第三产业中增长最快的行业之一、同时旅游业的发展，也带动了旅游地区周边的经济发展，极大的促进了我国社会的整体繁荣性，是目前我国最具发展潜质的产业模式。
本次命题会全面的分析我国旅游业目前的消费层级，并通过引用学界的理论对其进行一一比对，同时利用以下五种指标同我国旅游业经济发展加以分析：第一点，人均可支配收入；第二点，消费价格指数；第三点，GDP；第四点，可自由支配时间；第五点，国内旅行社个数，采用2003-2023年的数据将城镇居民人均消费与这五个指标通过EViEWS软件建立多元线性回归模型，再对模型做相关经济意义检验以及统计检验得出最优模型。
针对最后的回归分析结果得出，消费价格指数和人均旅游消费两者之间表现出了的负相关关系。
最后针对分析结论，对其主要影响因素提出了相关建议，以此刺激居民在旅游上的消费从而促进我国旅游业的发展。
关键词：旅游消费；多元线性回归模型；旅游业1引言1.1背景及意义随着开放取得了丰硕的成果，我国整体经济形势也不断提升，人们的生活层次也实现了极大的飞跃。
在满足了基本的物质需求后，越来越多的人开始逐渐转移到对精神层次的要求中来，这其中就包括了对生活娱乐也有了更高的需求。
这也导致了我国旅游业快速发展，成为了我国民众最常见的娱乐游玩形式。
每年旅游业都保持了百分之七左右的年增长率，是我国第三产业中增长最快的行业之一、同时旅游业的发展，也带动了旅游地区周边的经济发展，极大的促进了我国社会的整体繁荣性，是目前我国最具发展潜质的产业模式。
在旅游过程中，民众会接触到有关于吃、住、行、游、购、娱六种主要消费模式，也就是说，旅游业的发展，也直接或者间接的拉动了当地经济的全面提升。
中国城镇居民消费的计量经济学分析
财政与公共管理学院09税务2班刘超2009280092摘要：民生问题是我国现阶段的热点话题，从中央到地方，从国家决策层到普通百姓都高度重视我民生问题的现状和解决途径。
改革开放以来，我国经济呈现快速而稳定的增长趋势，由于我国分配制度和收入水平的变话，城镇居民生活水平在达到小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新特征、新问题。
本文根据我国近年来城镇居民消费的相关数据资料，运用一定的计量经济学的研究方法。
对影响消费的一些因素进行分析，并找到影响我国城镇居民消费的主要原因。
Abstract:Livelihood issues is the current hot topics, from central to local, from the national decision-makers to ordinary people attach great importance to the status of my livelihood issues and solutions. Since reform and opening, China's economy has shown rapid and stable growth trend, our allocation system and the income levels change, the living standards of the urban residents in the well-off, consumption structure and consumption levels have emerged in a number of new features and new problems. Based on the data of consumption of urban residents in recent years, the use of econometricmethods. Some of the factors affecting consumer analysis, and find the main reason affecting the consumption of urban residents in China.关键词：城镇居民消费计量经济学模型分析正文：随着改革开放的继续深入发展，人民的物质文化生活水平日益提高，消费结构和消费水平都有一定的调整，随着城镇化程度的提高，城镇居民消费在整个国民经济中的地位日益重要，“扩大内需”也是现阶段我国政府调控宏观经济的重要内容，因此对其进行计量经济分析，研究其规律是十分有必要的，也是大有裨益的。
计量经济学论文我国旅游收入的计量分析
计量经济学论文我国旅游收入的计量分析经过研究分析，我们选择了三个主要方面进行研究：旅游人数、人均旅游花费和基本交通建设。
在考虑旅游人数这个解释变量的划分时，我们将国内旅游人数和入境旅游人数作为解释变量，以细分国际和国内两个市场。
对于人均旅游花费，我们选择了城镇居民人均旅游花费和农村居民人均旅游花费，以反映我国基本国情。
在基础设施方面，我们选择了公路长度和铁路长度作为解释变量，以反映旅游交通方式的集中度。
我们建立了以下的一般模型：旅游收入=待定参数1+待定参数2*国内旅游人数+待定参数3*入境旅游人数+待定参数4*城镇居民人均旅游花费+待定参数5*农村居民人均旅游花费+待定参数6*公路长度+待定参数7*铁路长度+误差项在收集和分析大量数据后，我们选择了上述解释变量，并建立了这一模型，以研究旅游收入和这些解释变量之间的关系。
其中，我们特别注意到国内旅游人数和入境旅游人数的细分，以反映国际和国内两个市场的不同情况。
同时，我们也考虑到了我国基本国情和旅游交通方式的集中度，选择了城镇居民人均旅游花费、农村居民人均旅游花费、公路长度和铁路长度作为解释变量。
的系数为负，说明铁路长度与旅游收入呈负相关，这可能是由于铁路建设与旅游业发展不匹配所致。
此外，X 4的系数t检验显著，说明城镇居民人均旅游花费对旅游收入有较大的影响。
因此，政府应该加强对旅游业的投资，特别是在铁路建设方面，以促进旅游业的发展。
同时，还应该加大对城镇居民旅游消费的引导力度，提高农村居民的旅游消费水平，以提高旅游收入。
0.0000.0000.0000.780为了排除多重共线性的影响，需要进行修正。
首先，我们进行逐步回归，将每个解释变量与因变量Y进行回归，结合经济意义和统计检验，得出拟合效果最好的两个解释变量为X4和X5.但是，由于它们的系数符号不符合经济意义，说明存在严重的多重共线性。
因此，我们继续采用逐步回归法，将其余解释变量代入，得出拟合效果最好的三个解释变量为C、X2和X4.这样可以更好地排除多重共线性的影响。
计量经济学-我国城镇居民旅游消费指数实证分析
计量经济学课程论文中国城镇居民旅游花费与城镇居民消费价格指数、城镇居民家庭人均收入和城镇居民旅游人数的实证分析作者专业指导教师学院二〇一六年十一月摘要 (5)（可选）Abstract ...................................................................................... 错误!未定义书签。
1.引言 (6)1.1选题背景 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
2文献综述. (6)3 ……理论分析................................................................................................ 错误!未定义书签。
4……实证研究.................................................................................................. 错误!未定义书签。
5 结论和启示.................................................................................................... 错误!未定义书签。
在当代社会，旅游已经成为了人们的生活方式中一个重要的组成部分，人们在旅游上的消费也越来越多。
本文通过对中国城镇居民旅游花费与城镇居民消费价格指数、城镇居民家庭人均收入和城镇居民旅游人数的实证分析，运用从计量经济模型的经济变量之间的因果，模型运用对这一问题作出解释，希望能够得出对中国城镇居民旅游花费的相关因素的影响结果关键词：实证，模型，旅游1.引言旅游消费是在人们基本生活需要满足之后而产生的更高层次的消费需要。
基于计量经济学模型的国内城镇居民旅游消费研究
基于计量经济学模型的国内城镇居民旅游消费研究随着经济的发展和居民收入的增加，旅游消费成为人们生活中重要的组成部分。
了解和分析城镇居民旅游消费对于推动旅游经济的发展具有重要意义。
本文基于计量经济学模型，通过对国内城镇居民旅游消费的研究，探讨旅游消费的影响因素及其对经济发展的影响。
我们需要确定城镇居民旅游消费的影响因素。
根据相关研究和理论，我们可以将其归纳为个人因素、家庭因素和宏观经济因素三个方面。
个人因素主要包括性别、年龄、教育程度和职业等因素。
不同性别、年龄和教育程度的人对旅游消费的需求和能力可能存在差异。
年轻人可能更倾向于追求新奇和刺激的旅游体验，而老年人可能更注重休闲和养生；受教育程度高的人可能更有能力进行高端旅游消费。
家庭因素包括家庭收入、家庭人口和家庭结构等因素。
家庭收入是旅游消费的重要决定因素，收入较高的家庭往往更有能力进行消费。
家庭人口和家庭结构可能影响旅游消费的规模和方式。
家庭人口较多的家庭可能更倾向于选择集体旅游方式。
宏观经济因素主要包括经济增长、通货膨胀和劳动力市场状况等因素。
经济增长可以提高居民收入水平，从而推动旅游消费的增加。
通货膨胀可能导致货币贬值，进而影响旅游消费的价格水平。
劳动力市场状况会影响居民的收入来源和稳定性，进而影响旅游消费的能力。
基于上述影响因素，我们可以建立计量经济学模型来分析城镇居民旅游消费。
常用的方法包括面板数据模型和时间序列模型。
面板数据模型可以通过收集并分析多个地区、多个时间点的数据，从而得出关于不同因素对旅游消费的影响程度和方向的结论。
时间序列模型则可以通过历史数据来预测未来的旅游消费趋势。
通过对国内城镇居民旅游消费的研究，我们可以得出旅游消费与个人因素、家庭因素和宏观经济因素之间存在一定的关联性。
这可以为政府制定旅游发展政策和企业制定市场营销策略提供参考和依据。
通过对不同因素的分析，可以发现旅游消费的潜在需求和潜在市场规模，为旅游业的持续发展和城镇居民的生活品质提供支持和保障。
我国城镇居民消费的计量经济学分析
增强城镇居民的消费信心；五是加强教育投入和改革教育政策，提高国民教 育水平，从而促进长期消费水平的提高。
然而，本研究仍存在一些不足之处。首先，由于数据可得性的限制，未能考 虑更多可能影响城镇居民消费的因素，如个人信用、金融市场发展等。
参考内容
一、引言
随着全球经济的不断发展和人民生活水平的提高，旅游消费已成为国内城镇 居民的重要消费项目之一。旅游消费受到多种因素的影响，如可支配收入、消费 观念、地区差异等。因此，研究国内城镇居民旅游消费行为和影响因素具有重要 意义。本次演示将基于计量经济学模型，对国内城镇居民旅游消费进行深入研究。
二、文献中在以下几个方面：旅游消费的概念、 特征和影响因素；旅游消费的计量经济学模型；以及不同地区、不同收入层次的 城镇居民旅游消费的差异。这些研究为我们深入了解城镇居民旅游消费提供了重 要的参考依据。
三、研究方法与数据来源
本次演示采用计量经济学模型对国内城镇居民旅游消费进行研究。首先，我 们选取了2010-2019年的全国城镇居民旅游消费的面板数据，数据来源于国家统 计局。然后，我们运用OLS回归分析，探究影响城镇居民旅游消费的主要因素。
六、结论与展望
本次演示通过计量经济学分析方法，探讨了我国城镇居民消费的影响因素及 其作用机制。研究发现，可支配收入、物价水平、消费习惯、未来预期、社会保 障和教育水平等因素对城镇居民消费具有显著影响。其中，可支配收入和消费习 惯的影响最为显著，未来预期和社会保障的影响次之，教育水平的影响相对较小。
其中，α为截距项，β1至β6为各解释变量的系数，ε为随机误差项。利用 EViews软件进行参数估计和模型检验，结果如下：
α = 2000 β1 = 0.65*** β2 = -0.10*** β3 = 0.15*** β4 = 0.10*** β5 = 0.15*** β6 = 0.05*** R-squared = 0.92*** F-statistic = 120.5***
计量经济学视角下的国内城镇居民旅游消费研究
计量经济学视角下的国内城镇居民旅游消费研究作者：毛鑫良来源：《经济研究导刊》2014年第25期摘要：根据国内城镇居民人均可支配收入及其旅游消费的特点，运用计量经济的方法建立线性回归模型。
采用Eviews软件及OLS方法对模型进行研究，分析影响国内城镇居民旅游消费的主要因素及其存在的相关性，同时该模型还可以用于对未来的旅游消费情况进行预测，为制定相应旅游消费政策提供参考依据。
关键词：城镇居民；旅游消费；回归模型中图分类号：F590 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）25-0241-02一、引言旅游消费在全球发展很快，已成为各国消费热点和新的经济增长点。
随着中国改革开放政策的深入贯彻，中国国民经济的发展突飞猛进，国内生产总值日益增加，居民的人均收入水平越来越高，生活质量也得到了很大的改善。
随着人们物质文化生活的日益提高，旅游已经成为人们的主要休闲方式，中国旅游业的发展一直遵循“适度超前”的原则，立足于开发国内旅游市场，在国际旅游市场竞争日益激烈和国内旅游需求日益增长的情况下，国内旅游逐渐在中国的旅游市场上占据重要的地位，旅游产业也成为中国新的经济增长点，旅游消费占国内生产总值的比例由1994年的2.189%上升为2004年的3.45%，说明旅游业在国民经济中的地位日益重要，并且已经成为中国目前经济发展面临的新课题和拉动国内需求的新机遇。
在中国的旅游消费中，主要消费群体为城镇居民，研究城镇居民的旅游消费状况具有重要的实际意义。
二、模型建立本文主要采用计量经济模型对国内城镇居民旅游消费情况进行分析和预测。
计量经济学主要研究的是一种经济预测方法，即把经济理论、数学公式和概率统计等相关理论知识结合起来，用以发现和总结实际经济活动中的数学规律，预测未来的发展情况和进行政策规划。
计量经济模型就是应用计量经济方法建立起来的模型，对于单一方程，最简单的线性回归模型的一般形式如下：Y=a0+a1X1+a2X2+……+anXn （1）这里：Y是因变量；X1，X2，……是自变量；a0，a1，……是相应的经济计量参数。
深究城镇居民消费计量经济学
深究城镇居民消费计量经济学近年来,改革开放的影响不断加大,人民的物质文化生活水平日益提高,消费水平和消费结构都有了一定的调整,随着城镇化程度的提高,城镇居民消费在整个国民经济中的地位日益重要,因此,对其进行计量经济分析的十分有必要的。
一、建立模型估计参数本文采用计量经济模型对国内的城镇居民消费进行分析和预测,根据我国居民的实际情况,假设一般模型为:Y—a0+ax。
+bx2+cx3+H,其中:Y为当期城镇人均消费支出,Xl为当期人均可支配收入, 为当期价格指数,X3为前期城镇人均消费支出,U为随机扰动项。
分析数据选取1998年至20XX年。
除xi以外,包括常数项在内的所有变量的t值相伴概率均远大于都不满足t检验时的显着性水平。
所以要对模型进行调整,重新进行估计。
鉴于此情况,对每个变量分别进行一元回归,以期找到拟合优度最高的变量,并以此为基础。
y与x3的一元回归:R33=, 一, 一,经比较可知,xI的拟合优度最高,故以其为基础。
R2=, . =,R2 R2’所以剔除变量。
可知,常数项和x3的t值相伴概率均大于,不满足t检验时的显着性水平。
所以在现实意义允许的情况下,剔除变量和x],则输出结果为:Y一 l75+ xj() ()R 一,F一 .由结果可知,模型的拟合度比较好,t值通过检验。
二、检验模型1、经济意义检验由模型可知,城镇居民人均可支配收入与人均消费支是正相关关系,即随着城镇居民收入的增加或减少,消费支出也会相应的增加或减少。
说明此模型符合经济学的一般规律,能用经济检验的标准对其进行解释。
2、拟合优度检验由R 一,R2—可知,拟合优度还是比较好的。
3、杜宾.瓦森()检验简称检验,是自相关检验最常用的方法之一。
杜宾和瓦森构造了检验一阶自相关的杜宾一瓦森统计量DW。
若存在一阶完全正自相关,即≈ 1,则DW~0;若存在一阶完全负自相关,即西≈-1,则Dw≈4;若不存在自相关,即≈0,则Dw≈2。
根据不同的样本容量N和解释变量的个数P,在给定的不同显着性水平a下,建立包括临界值du的DW 统计量临界值表。
关于我国城镇居民旅游消费行为的研究基于计量经济学模型的分析(最全)word资料
关于我国城镇居民旅游消费行为的研究基于计量经济学模型的分析(最全)word资料关于我国城镇居民旅游消费行为的研究基于计量经济学模型的分析1 理论模型的设定 1.1 影响因素分析旅游消费作为一种消费行为，同时受到经济因素和非经济因素两方面的影响.非经济因素包括个人消费动机、个人偏好和国家节假日等一些因素.经济因素主要有以下两个方面：1. 城镇居民人均可支配收入居民收入水平决定着其旅游消费的水平及潜在的旅游者是否能够实现旅游.在现实生活中，影响各个家户消费的因素很多，如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成以及制度、风俗习惯等.凯恩斯认为，这些因素中有决定意义的是家户收入.根据凯恩斯提出的消费理论，关于收入和消费的关系，存在一条基本心理规律：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多，即边际消费倾向递减.2. 城镇居民消费价格水平物价水平会影响居民的消费行为.当货币收入（名义收入）不变时，若物价上升，人们的实际收人下降，进而会降低人们的实际购买能力，抑制消费.所以，人均旅游消费与消费价格水平应呈相反方向变动. 1.2 模型的建立考虑到数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，建立如下计量经济模型：LNY= 0 + 1 LNX+ 2 LNP+ 其中，０为常数，Y为城镇居民人均旅游消费， X为城镇居民人均可支配收入，P为城镇居民消费价格指数，１、２分别为X、P的系数. 2 模型的估计与检验借助EVIEWS软件，对以上数据进行回归分析，通过整理回归结果得到如下回归模型：LNY=732.2877+0.022174LNX-2.209373LNP (523.8610) (0.003660) (5.146829) t= (6.058771) (-2.529269) R 2 =0.769455 R ２=0.727538 F=18.3565 由回归结果可知，可决系数R 2 =0.769455=0.727538 ,表明模型的拟合优度很高，在因变量的变化中有76.9455%是由自变量引起的，即有 76.9455%可以通过所估计的函数来解释. X和P的t统计值分别为6.058771，-2.529269.在显著性水平α＝0.05下，（14-2-1）=2.201小于，说明变量X和P的t检验是显著的，基本上能以95%的置信度认为这两个变量对Y的影响是显著的. F=18.3565，相伴概率为0.000313远小于0.05，由F分布表查得F（2，11）=3.98，因此，在0.05的显著水平下，方程的显著性检验通过，模型的线性关系是显著的. 再利用Eviews软件进行White检验，执行命令之后结果如下：表2 Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.139343 Prob. F(5,8)0.4131 Obs*R-squared 5.822855 Prob. Chi-Square(5) 0.3238 Scaled explained SS 3.530095 Prob. Chi-Square(5) 0.6188 取显著水平α=0.05,由于nR 2 =5.822855< 2 0.05 (5)，所以模型不存在异方差性.实际上直接观察 p的大小也可以判断是否存在异方差，上面结果中的 p值较大，远远超过0.05，则接受不存在异方差性的假设.3 模型的分析及建议由回归方程LNY=732.2877+0.022174LNX- 2.209373LNP可以看出，我国城镇居民人均可支配收入每增长1元，其中仅有约2.22%部分用于旅游消费，这说明我国人民的生活水平还处于比较低的层次，这与我国的传统美德—勤俭节约也是有关联的，居民的可支配收入除了必要的开支之外，其余的大部分作为储蓄储存起来，所以我国城镇居民的人均旅游消费占人均可支配收入的比重较小.同时也说明现阶段我国的旅游消费还没有完全启动，旅游消费市场还有很大的潜力可以开发.另外，城镇居民人均旅游消费支出与消费价格指数之间成反比，当其他因素不变时，城镇居民消费价格指数每增加一个单位，居民人均旅游消费支出就减少2.209373个单位.比较而言，城镇居民人均可支配收入对人均旅游消费支出的影响较弱，即在可支配收入较快增长的情况下，个人旅游消费增幅并不是很大. 2020 年以来，国内外的经济环境都较为复杂，国际金融危机影响的严重性和经济复苏的曲折性都超过了预期.国家统计局于七月份召开的上半年旅游经济分析会议分析了2020 年上半年旅游经济运行情况，2020 年上半年旅游经济运行总体良好，增长动力比较充足，旅游消费保持旺盛，旅游市场较快增长，企业经营效益明显好转.预计：国内旅游人数 10.97亿人次，比上年同期增长8.6%；国内旅游收入 6055亿元，增长20.6%.入境人数6550万人次，增长 5.5%；旅游收入215亿美元，增长14.5%.旅游总收入7500亿元，增长19%.同时，由于北方冬春寒冷期较往年偏长以及大范围旱涝等自然灾害，国内旅游人数增长略低于预期的10%增速；上海世博会有效带动了东部地区旅游客源增长，但对东北和中西部地区客源产生了一定程度的分流效应；人民币升表1 1996—2020 年统计数据年份城镇居民人均旅游消费支出（元）Y 城镇居民人均可支配收入（元）X 城镇居民消费价格指数P 1996 534.1 4838.9 108.8 1997 599.8 5160.3 103.1 1998 607 5425.1 99.4 1999 614.8 5854 98.7 2000 678.6 6280 100.8 2001 708.3 6859.6 100.7 2002 739.7 7702.8 99 2003 684.9 8472.2 100.9 2004 731.8 9421.6 103.3 2020 737.1 10493 101.6 2020 766.4 11759.5 101.5 2020 906.9 13785.8 104.5 2020 849.4 15780.8 105.6 2020 801.1 17175 99.1 （数据来源：国家统计局和国家旅游局） t 0.025 x p t 和t 53陈敏：关于我国城镇居民旅游消费行为的研究值进一步刺激出境旅游.另外，全国居民消费价格指数也在不断上升.据统计，全国CPI由1月份的101.5上升到9月份的103.6，同比增长率也由原先的1.50%上升到3.60%.本文针对估计出的模型以及目前的情况给出以下几点建议：3.1 制定合理的旅游产品价格体系对旅游者来说，旅游消费有一个承受限度，一旦超出就会把旅游产品的消费转向其他替代品的消费，使旅游消费数量减少，消费行为偏向度降低，反之，则会把其它产品消费转向旅游产品消费.因此在旅游消费各环节中价格制定必须合理，这样才能扩大旅游者队伍，获得更多的经济效益.利用价格杠杆进行市场调节要适度，要保持旅游淡季、平季、旺季三套价格体系的相对稳定性，从而有利于市场开发中各个环节的稳定衔接.旅游需求的价格弹性很大，尤其是“假日消费”替代性非常强，针对目前我国居民消费水平不高、内需不足的现状，应该将假日旅游定位于高消费的水平，还是定位于大众消费的水平，值得深入研究.3.2 加快代写经济学论文发展，增加人民收入，提升旅游消费水平世界旅游消费的发展证明，旅游消费的现实可能性取决于两个条件：一是消费主体的可支付能力，二是消费主体可自由支配的时间.即“有钱”和“有闲”这两个硬件，而从终极意义上说，经济发展、人们富裕是实现续旅游消费的根本保证.为此，各级政府要按照科学发展观的要求，把经济发展作为第一要义.在现阶段，就是要发展生产，增加就业，让居民收入有明显增长，为广大居民旅游提供更加充分的物质条件.3.3 开展消费者教育旅游企业要引导旅游者的潜在需求，除了在市场上提供更多的旅游产品供旅游者选择外，还要当好旅游者消费决策的参谋，向旅游者提供必要的知识和信息，帮助旅游者形成对产品和服务的合理评价和预期，提高消费者的满意度，对企业形成良好的印象，从而使企业扩大销售.国内旅游发展的初期，企业处于卖方市场，不考虑旅游者的需求，后来发展到只强调以顾客为导向、以顾客满意为最高宗旨的纯粹的经济行为，这些都不利于旅游业的持续发展.企业除了被动地适应宏观环境实现利润外，还必须主动地遵守社会伦理、维护法律和保护环境、引导旅游者选择多样化的旅游项目和旅游区域，维护旅游地的合理承载容量，保持供给的基本平衡.3.4 加强旅游公共服务体系建设推动各级政府加强旅游咨询服务、旅游信息提示、旅游紧急救援等公共服务体系建设.加强旅游集散中心（游客中心）、旅游厕所、标识标牌等公共服务设施建设，完善城市旅游交通、通讯、金融、卫生等相关配套服务.以“12301”游客服务为平台，完善旅游公共信息服务.推动完善旅游国际航线，推动旅游支线机场建设，推动通往主要旅游景区、旅游集散地、乡村旅游地的公路建设，推动铁路、水路客运公共服务体系建设.3.5 健全旅游法规，规范旅游企业经营行为我国旅游立法相对于旅游业实际发展而言，具有一定的滞后性.在旅程中违反合同，改变住宿酒店星级、降低用餐标准、随意延误更改行程、擅自增减项目等问题．会严重影响旅游者的消费热情.当前我国国内旅游市场经营秩序较混乱，假日旅游中不规范现象尤其突出.健全旅游法规，逐步规范旅游企业经营行为，创造和维护良好的旅游环境是迫切需要的.参考文献： [ 1 ] 保继刚.旅游开发研究—原理、方法、实践[M].科学出版社，2001. [2]赵卫亚.计量经济学教程[M].上海财经大学出版社，2020. [ 3 ] 刘文斌.关于我国国内旅游消费支出的计量经济学模型的初步研究[J].经济师，2020 . [ 4 ] 刘丽秋.影响居民消费水平相关因素的计量分析[J].经营管理者,2020 . [ 5 ] 代写论文.基于计量经济学模型的国内城镇居民旅游消费研究[J].技术经济与管理研究，2020（6）.相关文章链接：工程经济学的定位探讨关于我国物权立法选择的经济学分析关键词: 制度功能/制度需求—供给/制度均衡/物权立法内容提要: 新制度经济学的制度分析理论，概括了制度的功能，阐述了制度安排与制度“需求—供给”的关系；运用博弈论，考察社会财产权构造的效率，解释财产权制度演进的规律。
国内城镇居民旅游消费研究
CHANGZHOU INSTITUTE OF TECHNOLOGY期末论文题目：国内城镇居民旅游消费研究二级学院（直属学部）：经济与管理学院专业：经济与管理学院班级：10贸一学生姓名：张婷学号：10060139 指导教师姓名：职称：评阅教师姓名：职称：2012年 12 月摘要本文根据国内城镇居民旅游消费的特点,建立了相应的经济计量模型。
通过对此模型的研究分析了影响国内城镇居民旅游消费的因素及其数量关系,揭示了它的特征。
同时还可以应用此模型对未来的旅游消费情况进行预测,为制定未来的旅游消费政策提供依据。
关键词：国内城镇居民旅游消费经济计量模型影响因素目录一、引言 (1)二、文献综述 (1)三、城镇居民旅游的现状 (2)四、目前国家相关政策的支持 (5)五、建立模型 (5)（一）经济意义检验 (9)（二）统计意义检验 (9)（三）计量经济学检验 (9)１．序列相关检验 (10)2．异方差检验 (11)3．多重共线性检验 (12)六、建立模型 (13)七、针对国内城镇居民旅游消费特点的应对策略 (14)八、结论 (16)一、引言随着人们物质文化生活的日益提高,旅游已经成为人们的主要休闲方式,我国旅游业的发展一直遵循适度超前的原则,立足于开发国内旅游市场,在国际旅游市场竞争日益激烈和国内旅游需求日益增长的情况下,国内旅游逐渐在我国的旅游市场上占据重要的地位,旅游产业也成为我国新的经济增长点,旅游消费占国内生产总值的比例不断上升,说明旅游业在国民经济中的地位日益重要,并且已经成为我国目前经济发展面临的新课题和拉动国内需求的新机遇。
在我国的旅游消费中,主要消费群体为城镇居民,因此,研究城镇居民的旅游消费状况具有重要的实际意义。
二、文献综述在目前对旅游消费的研究中,定性的研究较多,比较有代表性的有,池进(1996)从旅游消费的分析入手进行了部分预测的研究工作;许春晓(1999)通过对中国旅游消费研究的状况进行分析和评论,指出今后旅游消费的研究方向之一是旅游消费典型现象的研究;颜绍梅(2001)从宏观上探讨了中国旅游消费的运行特征,提出了可持续的旅游消费的建议;谷慧敏和伍来春(2003)从居民收入分配及其结构演变的角度,对中国20年来国内旅游消费的特征进行了理论分析;尹世杰(2003)提出了我国旅游消费发展中的情况和问题,提出了未来促进我国旅游消费的措施。
计量经济学消费论文2400字_计量经济学消费毕业论文范文模板
计量经济学消费论文2400字_计量经济学消费毕业论文范文模板计量经济学消费论文2400字(一)：我国旅游消费支出的计量经济学分析论文【摘要】改革开放以来，我国旅游业迅速发展，旅游产业作为朝阳产业，发展潜力巨大。
本文通过建立计量经济学模型，采用1999～2013年的国家统计局公布的相关数据，寻求国内旅游消费支出和社会经济的相关指标之间的函数关系。
并就促进旅游消费支出提供一些参考意见。
【关键词】国内旅游消费支出国内生产总值计量经济学模型一、提出背景在全球经济活动中，旅游业成为发展最快的行业之一，改革开放以来，我国创造了经济的高速增长，随着我国人民物质文化生活水平的日益提高，旅游已经成为新的消费增长点，旅游市场不断被扩大，旅游业持续发展，在国民经济中所占的比重日益提高，取得多方面的经济效益、社会效益和生态效益。
旅游支出也相应在国内消费中占据越来越大的比重，旅游产业成为了拉动内需的重要途径，并促进和带动了许多其他产业的发展。
因此研究国内旅游消费状况具有重要的实际意义。
本文主要是利用计量经济学模型对这一问题进行研究。
二、数据来源基于以上数据，建立的模型是：Y=β0+β1X1+β2X2+uβ0度量了截距项。
β1度量了当GDP变动1%时，国内旅游支出的变化。
β2度量了当我国的消费物价指数发生变动时，其实也就是1%时，国内旅游支出的变动。
u是随机误差项。
对Y做回归利用eviews最小二乘估计结果如表2根据以上结果，初步得出的模型为Y=-51486.49+0.093734X1-136.2317X2（一）模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：（见表2）可见，首先进行F检验，F0.05（k-1，n-k）=F0.05（1，13）=4.67，105. 9670>4.67方程线性显著。
其次进行t检验，t0.025（13）=2.160，GDP的系数显著，系数也符合经济意义。
关于我国农村居民旅游消费行为的研究——基于计量经济学模型的分析
190据国家统计局资料显示，1978年我国农村居民家庭的恩格尔系数为67.7%，而14年后这一指数降为40.4%，这一变化表明我国农村居民家庭的生活质量自改革开放以来有了较大的提高。
随着生活水平的日益提高，我国农村居民的旅游需求也逐渐增强，农村旅游市场开始显现出巨大的发展潜力。
对我国农村居民旅游消费情况进行分析，一方面有利于农村旅游市场开发理论研究的进一步深入，另一方面也能为旅游相关企业开发符合农村居民旅游消费特征的产品，从而提高游客满意度和企业竞争力提供一定的指导，更深层次地促进旅游业的可持续发展。
一、理论模型的设定（一）影响因素分析旅游消费是一种消费行为，经济、非经济等各方面要素会对我们在旅游过程中的消费造成影响。
其中，非经济因素包括个人偏好、消费动机、国家节假日政策等。
而影响农村居民旅游消费支出的经济因素主要有以下两个方面：1.农村居民人均纯收入我国农村居民的旅游消费水平、潜在旅游者能否实现旅游活动，都与其收入水平息息相关。
凯恩斯的边际消费递减效应认为，消费会随着收入的增加而增加，但消费的增幅不如收入的增幅大。
2.农村居民消费价格水平农村居民的消费行为在一定程度上受物价水平的影响。
当物价上涨时，若人们的货币收入仍保持不变，那么其实际购买能力会降低，从而抑制消费。
所以我国农村居民的人均旅游消费与物价水平呈反方向变动。
（二）数据说明本文的数据包括改革开放以来中国农村居民的人均旅游消费支出、人均纯收入和农村居民价格指数。
所有数据均来自于中国统计局发布的《中国统计年鉴》和中国旅游局发布的《中国旅游统计年鉴》。
（三）模型的建立在进行自然对数的变换时，数据的协整关系不会发生变化，还能使之趋势线性化，从而消除存在于时间序列中的异方差现象。
基于这一特点，建立如下计量经济模型：LNY = β0 + β1LNX + β2LNP + μY ：农村居民人均旅游消费；X ：农村居民人均纯收入；P ：农村居民消费价格指数；β0：常数；β1、β2：分别为X 、P 的系数。
基于计量经济学模型的国内城镇居民旅游消费研究
基于计量经济学模型的国内城镇居民旅游消费研究【摘要】：随着我国改革开放政策的推进并贯彻落实，以及我国特色社会主义经济的高速发展和全国人民生活水平的不断提高，我国旅游业的发展也愈加迅速。
旅游业属于我国的第三产业，并且在其中起着重要作用，是其重要组成部分，影响着我国的经济发展速度，这足以看出旅游业的重要程度。
本文在计量经济学模型下，研究了我国城镇居民的旅游消费现状，以及分析了影响我国城镇居民旅游消费的因素，最终针对我国城镇旅游业的发展现状提出了一些策略和建议。
【关键词】：计量经济学城镇居民旅游消费模型随着旅游消费的迅猛发展，旅游消费已成为促进世界各国经济增长的又一重要因素。
随着我国特色社会主义经济的迅猛发展和全国人民生活水平的不断提高，人们的物质文化生活也得到了很好的提升，旅游开始被越来越多的人选择和喜欢，成为首要的休闲方式[1]。
旅游业在我国社会主义经济中的地位越来越重要，已经成为中国目前经济发展面临的新机遇同时也是新的课题和挑战。
同时城镇居民的旅游消费在我国总的旅游消费中所占比重较大，因此在计量经济学模型下研究我国城镇居民旅游消费情况就显得非常重要。
1 城镇居民旅游消费现状本文采用了如下计量经济学模型对我国城镇居民旅游消费情况进行了研究。
LNY=+ LNX+ LNP+其中，为常数，Y为城镇居民人均旅游消费，X为城镇居民人均可支配收入，P为城镇居民消费价格指数，、分别为X、P的系数。
1.1城镇居民旅游消费支出不断增加近年来，越来越多的人们选择去旅游，这使得我国城镇居民的旅游消费呈现出不断上升的趋势。
在社会经济和社会环境的保障以及促进下，城镇居民旅游消费日益增长，同时我国的旅游消费体系也越来越健全，人们越来越喜欢旅游，旅游的方式也多种多样，比如自驾游、乡村游越来越得到大家的喜欢，这也促进了我国全域旅游工作的顺利、高效开展[2]。
1.2 旅游消费范围不断扩展及注重体验式旅游消费随着全域旅游等政策的不断深入贯彻，当前的旅游可选择的内容越来越丰富，这也促进了相关旅游产品的消费。
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国内城镇居民旅游消费的计量经济学研究1.目的：本文根据国内城镇居民人均可支配收入及其旅游消费的特点，运用计量经济的方法建立了相应的回归模型。
通过对模型的研究，分析了影响国内城镇居民旅游消费的主要因素及其存在的相关性，同时该模型还可以用于对未来的旅游消费情况进行预测，为制定未来的旅游消费政策提供依据。
2.理论依据及模型：近年来，旅游消费在很多国家（包括中国在内）发展很快，已成为消费热点和新的经济增长点。
随着我国改革开放政策的深入贯彻，我国国民经济的发展突飞猛进，国内生产总值日益增加，居民的人均收入水平越来越高，生活质量也得到了很大的改善。
人们不再一味追求温饱，而是试着寻求高质量的生活享受。
由此，旅游消费作为一种非基本需求的较高层次的消费支出逐渐成为人们的主要休闲方式。
我国旅游业的发展一直遵循“适度超前”的原则，立足于开发国内旅游市场，国内居民旅游逐渐在我国的旅游市场上占据主导地位。
而国内居民旅游消费支出的增加也带动和刺激了我国国民经济的发展，旅游产业成为我国新的经济增长点。
进入21世纪后，我国的旅游业保持着高速的发展态势，市场前景极为广阔。
据统计，我国旅游消费占国内生产总值的比例由1994年的2.189%上升为2004年的3.45%，这充分说明旅游业在国民经济中的地位日益重要，并且已经成为我国目前经济发展面临的新课题和拉动国内需求的新机遇。
在我国的旅游消费群体中，主要消费群体为城镇居民。
由此可见，研究国内城镇居民的旅游消费状况具有重要的现实意义。
本文主要采用计量经济模型对国内城镇居民旅游消费情况进行分析和预测。
计量经济学主要研究的是一种经济预测方法，即把经济理论、数学公式和概率统计等相关理论知识结合起来，用以发现和总结实际经济活动中的数学规律，预测未来的发展情况和进行政策规划。
计量经济模型就是应用计量经济方法建立起来的模型，对于单一方程来说其一般形式如下：（1）在这里：是因变量；，，是自变量；是误差项计量经济模型的建立主要依靠历史统计数据，然后应用最小二乘法得出相关的回归模型。
本文结合我国1995年—2009年的实际旅游消费情况，试图建立一个回归模型来探讨人均旅游消费与人均可支配收入和人均GDP之间的关系，文中居民消费价格指数均是以上年=100来计算的，样本期选取1995年—2009年，主要数据如表1所示。
资料来源：中国统计年鉴（2）修正数据将Y 、X1 、X2 、X3用价格指数修正后的数据为下表所示：3如果用表示人均旅游消费，，，分别表示人均可支配收入和居民消费价格指数和人均国内生产总值，为常数，、、表示回归系数，为扰动项，我们可以假设一般模型为：（2）3. 参数估计和Eviews 演示将1995年—2009年国内城镇居民旅游消费的相关数据进行回归，主要运用EXCEL 数据分析模块和OLS 方法，具体的回归分析结果见如下表： 对以上数据进行检验得到的回归结果如下表所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/20/11 Time: 09:51Sample: 1995 2009Included observations: 15X1 0.152442 0.058761 2.594257 0.0249X2 6.013337 5.943976 1.011669 0.3334X3 -0.093410 0.042662 -2.189504 0.0510R-squared 0.643177 Mean dependent var 604.8400Adjusted R-squared 0.545861 S.D. dependent var 70.20977S.E. of regression 47.31424 Akaike info criterion 10.77468Sum squared resid 24625.01 Schwarz criterion 10.96349Log likelihood -76.81009 F-statistic 6.609190t=（2.370363）（1.229806）（-1.517835）（-0.815427）R2=0.8286552R=0.781924F= 17.73262模型检验（1）拟合优度：由上图中数据可以得到：R2=0.828655，修正的可决系数为2R=0.781924，这说明模型对样本的拟合还好。
α=，在F （2）F检验：针对，给定显著性水平0.05分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=11的临界值F(3,11) 大于17.73262.应拒α绝原假设，说明回归方程显著，即“人均GDP”、“居民消费价格指数”、“人均可支配收入”有显著影响。
α=,得出（3）t 检验：分别针对，给定显著性水平0.05无法都拒绝。
多重共线性及其消除计算各解释变量的相关系数，得出多重共线性检验如下图所示：X1 X2 X3X1 1 -0.18185490813 0.997517913609X2 -0.18185490813 1 -0.151871744131X3 0.997517913609 -0.1518717441311由相关系数矩阵可以看出：、相关性不高，、相关性较高。
分别检验，结果如下图Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:26Sample: 1995 2009C 474.5905 38.44329 12.34521 0.0000R-squared 0.752025 Mean dependent var 694.9733Adjusted R-squared 0.732950 S.D. dependent var 117.5362S.E. of regression 60.73908 Akaike info criterion 11.17462Sum squared resid 47960.07 Schwarz criterion 11.26902Log likelihood -81.80963 F-statistic 39.42458Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:27Sample: 1995 2009Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 514.2396 35.10187 14.64992 0.0000X3 0.015087 0.002584 5.838310 0.0001R-squared 0.723909 Mean dependent var 694.9733Adjusted R-squared 0.702671 S.D. dependent var 117.5362S.E. of regression 64.09003 Akaike info criterion 11.28202Sum squared resid 53397.91 Schwarz criterion 11.37643Log likelihood -82.61515 F-statistic 34.08586Durbin-Watson stat 0.761275 Prob(F-statistic) 0.000058 对、进行检验，回归结果如下图：5Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:28Sample: 1995 2009Included observations: 15C 1149.177 324.2625 3.543970 0.0040X1 0.023439 0.003579 6.549387 0.0000X2 -6.433161 3.075015 -2.092074 0.0584R-squared 0.818297 Mean dependent var 694.9733Adjusted R-squared 0.788014 S.D. dependent var 117.5362S.E. of regression 54.11600 Akaike info criterion 10.99699Sum squared resid 35142.50 Schwarz criterion 11.13860Log likelihood -79.47745 F-statistic 27.02098Durbin-Watson stat 1.413966 Prob(F-statistic) 0.000036t= (3.543970) (6.54937) (-2.092074)F=27.02098查表可知，大于2.092074，所以检验通不过。
对进行检验，如下图所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:29Sample: 1995 2009Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1253.029 331.8654 3.775713 0.0026X2 -7.083793 3.168411 -2.235756 0.0451R-squared 0.805096 Mean dependent var 694.9733Adjusted R-squared 0.772612 S.D. dependent var 117.5362S.E. of regression 56.04740 Akaike info criterion 11.06713Sum squared resid 37695.74 Schwarz criterion 11.20874Log likelihood -80.00347 F-statistic 24.78438t= (3.775713) (-2.235756) (6.259099)7F=24.78438有以上图表和查表可知，以上数据均通过检验。
异方差检验利用White 检验，如下表F-statistic 2.168263 Probability 0.146342Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/09/11 Time: 13:30 Sample: 1995 2009 Included observations: 15C 277298.8 422598.7 0.656175 0.5265 X2 -5030.368 7990.895 -0.629513 0.5431 X2^2 22.96082 37.44648 0.613164 0.5535 X3 -0.535629 0.958642 -0.558737 0.5886 X3^23.07E-053.06E-051.0028690.3396 R-squared0.464469 Mean dependent var 2513.049 Adjusted R-squared 0.250256 S.D. dependent var 4066.038 S.E. of regression 3520.691 Akaike info criterion 19.43190 Sum squared resid 1.24E+08Schwarz criterion 19.66792 Log likelihood -140.7393F-statistic 2.168263 Durbin-Watson stat3.324410 Prob(F-statistic)0.146342从上图中可以看出，，由White 检验知，在05.0=α下，查2χ分布表,得临界值,比较计算的2χ统计量与临界值，因为<，所以接受原假设，表明模型不存在异方差。