中国消费的线性与非线性预测模型
（整理）计量经济学第四章非线性回归模型的线性化
（整理）计量经济学第四章⾮线性回归模型的线性化第四章⾮线性回归模型的线性化以上介绍了线性回归模型。
但有时候变量之间的关系是⾮线性的。
例如 y t = α 0 + α11βt x + u t y t = α 0 t x e 1α+ u t上述⾮线性回归模型是⽆法⽤最⼩⼆乘法估计参数的。
可采⽤⾮线性⽅法进⾏估计。
估计过程⾮常复杂和困难，在20世纪40年代之前⼏乎不可能实现。
计算机的出现⼤⼤⽅便了⾮线性回归模型的估计。
专⽤软件使这种计算变得⾮常容易。
但本章不是介绍这类模型的估计。
另外还有⼀类⾮线性回归模型。
其形式是⾮线性的，但可以通过适当的变换，转化为线性模型，然后利⽤线性回归模型的估计与检验⽅法进⾏处理。
称此类模型为可线性化的⾮线性模型。
下⾯介绍⼏种典型的可以线性化的⾮线性模型。
4.1 可线性化的模型⑴指数函数模型y t = t t ubx ae + (4.1)b >0 和b <0两种情形的图形分别见图4.1和4.2。
显然x t 和y t 的关系是⾮线性的。
对上式等号两侧同取⾃然对数，得Lny t = Lna + b x t + u t (4.2)令Lny t = y t *, Lna = a *, 则y t * = a * + bx t + u t (4.3) 变量y t * 和x t 已变换成为线性关系。
其中u t 表⽰随机误差项。
010203040501234XY 1图4.1 y t =tt u bx ae+, (b > 0) 图4.2 y t =t+, (b < 0)⑵对数函数模型y t = a + b Ln x t+ u t(4.4)b>0和b<0两种情形的图形分别见图4.3和4.4。
x t和y t的关系是⾮线性的。
令x t* = Lnx t, 则y t = a + b x t* + u t(4.5)变量y t和x t* 已变换成为线性关系。
图4.3 y t = a + b Lnx t + u t , (b > 0) 图4.4 y t = a + b Lnx t + u t , (b < 0)⑶幂函数模型y t= a x t b t u e(4.6) b取不同值的图形分别见图4.5和4.6。
我国居民消费价格指数的FAR模型
和逐 步 回归 方法选 择 门限 变量 和滞后 变 量 ， 立 了函数 系数 自回归 （ＡＲ） 型 ， 建 Ｆ 模 同时运 用所 建模 型对 我 国居 民消 费价格 指 数进 行估 计 和预 测 。计 算 结果表 明 ：Ａ Ｆ Ｒ模 型 能够很 好 地 解 决居 民 消
费价 格指 数估 计和 预测 这一 问题 ． 而且 预测 精度 较 高．
也 与居 民 日常 生活 密 切 关 ． 因此 。 期 以来 ， 长 不仅 宏 观政 策 的制 定者 密切 关 注 着居 民消 费价 格 指数 的高
低 ， 且很 多 学者 也 围绕 着居 民消 费 价格 指数 进 行 了大量 的理论 和 实证 研究 ． 阿忠 ， 子奈 …利用 我 国 而 叶 李 １９ ．— １ ９ ．１ ５ ９ ４４ ９ ８１ 共 ６个 月 的 居 民消费 价格 指 数数 据建 立 了混 合 回归 和 时间序 列 模 型 ； 克 明 ， 黄 胡端 平 对 我 国 １９ ． １９ ． ９ ４１ ９ ９４的居 民消 费 价 格 指 数月 度 数 据进 行 了 自回归 模 型 和 半 相依 自回归 模 型 的 比较 研 —
Ｖｏ ．０ Ｎｏ１ １２ ．
Ｍａ ．２ ０ ｒ ０７
我国居民消费价格指数的 Ｆ Ｒ模型 Ａ
张 小静 张德 生 ， 武 新 乾 ， 巩 永 丽 ，
（． １ 西安理工大学理学院， 陕西 西安 ７ ０５ ； ． １０ ４ ２ 西北工业大学 ， 陕西 西安 ７ ０７ ） １０ ２
摘
要： 根据 我 国居 民 消费价格 指数 的 非线性 特征 ， 于 多项式 样条 估计 ． 基 并利 用 Ａ Ｃ准则 Ｉ
数 据存 在 非 线性 性 ， 文建 立 Ｆ Ｒ模 型 ， 本 Ａ 首先 讨 论 Ｆ Ｒ模 型 的多 项式 样 条估 计 ， Ａ 然后 建 立 我 国居 民消 费
中国经济周期的拟合与预测——基于非线性动态因子模型的分析
摘要
中国经济的高速增长一直都备受人们的关注。
在２００９年第二季度降到近年来的谷底后，自该年第三季度起，中国的ＧＤＰ就进入到８％以上的适度高位增长。
学术界普遍认为中国自此进入了其自建国以来的第十一轮经济周期。
然而，在２０１２年的第三季度，中国的ＧＤＰ增长速度减缓至只有７．４％，这是否意味着本轮经济周期将进入衰退阶段？要回答这个问题，对中国经济周期的研究就非常必要。
由于影响一国整体经济波动的因素覆盖着经济活动的方方面面，因此，在对经济周期的研究中，结合经济活动各部门的数据作为模型基础显得非常重要。
本文使用中国１９９７年１月至２０１２年５月的月度数据，将动态因子模型与Ｏｒｄｅｒｅｄ－ｐｒｏｂｉｔ模型结合使用。
首先通过动态因子模型，从代表各部门的宏观经济时间序列中提取出唯一的共同因子。
接着，以三阶段划分方式将中国的经济周期分为低速增长、稳定增长及高速增长阶段后，将提取出的共同因子作为自变量分别代入线性回归模型和非线性Ｏｒｄｅｒｅｄ－ｐｒｏｂｉｔ模型中进行拟合并预测经济周期中不同阶段发生的概率。
模型结果表明，使用动态因子模型能够较好地提取基本面信息并拟合不同阶段发生的概率。
而在预测方面，非线性回归模型在样本内和样本外的表现都要优于线性回归模型。
关键词：经济周期，动态因子模型，Ｏｒｄｅｒｅｄ－ｐｒｏｂｉｔ模型，预测。
计量课程论文我国居民消费水平的计量分析及对策建议
我国居民消费水平的计量分析及对策建议内容摘要：通过对我国居民消费水平的历史及现状研究，建立了居民消费水平的经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上提出了提高居民消费水平的对策建议。
关键词：居民消费水平影响因素模型分析对策建议一、引言消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。
笔者以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理：1、该模型为线性模型。
2、主要采集的样本是1978年以后的，因为改革开放以后，我国的经济运行机制有了极大的改变，人民生活水平也有了极大的提高，故这一时期的样本更能反映这种变化。
3、模型中将居民消费水平作为被解释变量，根据经验引入国内生产总值、城乡居民人均收入、人口自然增长率、居民消费价格指数，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。
注：以上数据来源于2003年《中国统计年鉴》 二、影响居民消费水平的单因素分析1、国内生产总值对居民消费水平的影响为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。
由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。
因此，我们设定居民消费水平Y t 与国内生产总值X 1的关系为： 1111μβα++=X Y t假定模型中随机误差项1μ满足古典假定，运用OLS 法估计模型参数，结果如下：10368.02275.93X Y t +=(9.2969)(181.1983)其中，可决系数2R =0.9993。
从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。
其中，GDP 每增长1亿元，居民消费水平平均增加0.04元。
2、居民人均收入对居民消费水平的影响如果说国内生产总值是宏观影响因素，那么居民的人均收入就是微观影响因素。
由于我国城乡差距比较显著，于是在这里分别考察了城镇居民和农村居民的可支配收入对消费水平的影响。
我国居民消费价格指数时间序列模型与预测
我国居民消费价格指数时间序列模型与预测摘要: 居民消费价格指数CPI 是具有重要经济意义的指标，它的增长具有一定的内在规律性，而大多数经济时间序列存在惯性或者说是迟缓性，通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。
本文利用了ARMA 模型对我国1993年8月—2014年10月的月度CPI 的时间序列数据进行建模分析，并利用所建立的模型对我国的居民消费价格指数进行了短期预测。
关键词: CPI ARMA 模型 时间序列 预测时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。
即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来从而对该现象的未来作出预测。
文中所用的ARMA 模型是目前最常用的随机时间序列拟合模型。
其基本思想是:某些时间序列是依赖于时间t 的一组随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性。
但整个序列的变化却有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述。
通过对该数学模型的分析研究，能够更本质地认识时间序列的结构与特征达到最小方差意义下的最优预测。
研究我国的居民消费价格指数CPI 的统计规律性和变动趋势，对于我国相关的经济发展政策有特别重要的意义。
本文利用我国1993年8月—2014年10月的月度CPI 历史数据为样本，利用在研究一个国家或地区经济和商业预测中比较先进适用的时间序列模型之一的ARMA 模型对样本进行统计分析，以揭示我国居民消费价格指数CPI 变化的内在规律性，并进行后期预测。
一、数据预处理1.平稳性检验 （1）时序图96100104108112116120124128255075100125150175200225250居民消费价格指数(上年同月=100)从上图可知，该数据有截距项，无明显变动趋势。
（2）ADF 单位根检验Null Hypothesis: CPI has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 12 (Automatic - based on SIC, maxlag=15)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.798075 0.0001 Test critical values: 1% level -3.4572865% level -2.87328910% level -2.573106*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(CPI)Method: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 22:25Sample (adjusted): 14 255Included observations: 242 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CPI(-1) -0.032085 0.006687 -4.798075 0.0000 D(CPI(-1)) 0.168383 0.053134 3.169021 0.0017 D(CPI(-2)) 0.075710 0.053347 1.419191 0.1572 D(CPI(-3)) 0.043381 0.053218 0.815167 0.4158 D(CPI(-4)) 0.106993 0.053157 2.012767 0.0453 D(CPI(-5)) 0.059208 0.052698 1.123534 0.2624 D(CPI(-6)) 0.022702 0.052143 0.435374 0.6637 D(CPI(-7)) 0.077984 0.051391 1.517469 0.1305 D(CPI(-8)) 0.112575 0.051273 2.195607 0.0291 D(CPI(-9)) 0.028500 0.051586 0.552476 0.5812 D(CPI(-10)) -0.039258 0.051568 -0.761295 0.4473 D(CPI(-11)) 0.210599 0.051451 4.093188 0.0001 D(CPI(-12)) -0.481773 0.049770 -9.680053 0.0000C 3.261175 0.693266 4.704072 0.0000R-squared 0.474112 Mean dependent var -0.100000 Adjusted R-squared 0.444127 S.D. dependent var 0.690841 S.E. of regression 0.515070 Akaike info criterion 1.567081Sum squared resid 60.48765 Schwarz criterion 1.768920Log likelihood -175.6168 Hannan-Quinn criter. 1.648389F-statistic 15.81172 Durbin-Watson stat 2.004497Prob(F-statistic) 0.000000由检验结果可知，在5%的置信度水平下，p=0.0001<0.05, 通过单位根检验，数据平稳。
我国通货膨胀率模拟及预测_基于线性模型和非线性模型的比较分析
二、我国通货膨胀率模拟及预测实证分析（一）理论模型本文考虑封闭经济模型，模型包括三个模块：总供给（ＡＳ）曲线、总需求（ＡＤ）曲线以及通货膨胀预期形成机制。
ＡＳ曲线形式如下：。
其中，yt表示产出偏离其长期趋势的部分，或者称之为产出缺口，πt为实际通货膨胀率，π*t 为预期通货膨胀率，εt为供给冲击。
ＡＤ曲线的形式如下：。
其中，mt表示实际货币供给偏离其长期趋势的偏离值，ξt 为需求冲击。
通货膨胀预期π*t影响总需求的渠道是通过影响实际利率，进而影响到投资量。
根据理论模型，通货膨胀的结构式如下：（１）图12007-2010年我国CPI和PPI走势图（１）式表明，当期通货膨胀率主要受以下因素的影响：产出缺口的前期值（反应了滞后效应）、当期实际货币余额缺口以及通货膨胀率的前期值。
ηｔ表示一系列供给冲击和需求冲击的组合。
（二）线性模型的估计结果所有数据来自中经网统计数据库，为了扩大样本量，收集季度频率的数据，数据样本为１９９２年第一季度（１９９２Ｑ１）至２０１０年第一季度（２０１０Ｑ１）。
所有数据都经过Ｘ１２季节调整，以剔除季节因素的影响。
产出缺口和实际货币余额缺口的计算则采用了ＨＰ滤波方法。
为更好地评价两种建模方法的结果，将样本分为两个区间，１９９２Ｑ１－２００８Ｑ４的数据样本用于估计参数，２００９Ｑ１－２０１０Ｑ１的数据样本用于事后预测。
为避免出现伪回归问题，对所有变量进行单位根检验，ＡＤＦ检验结果表明，所有变量均为平稳序列，可以直接回归。
经过经济意义和统计显著性的考虑，得到线性模型的最佳估计结果如下：（２）t＝（２．４７）（２．６１）（２．４５）（２０．９１）（－５．３４）其中，Ｒ２＝０．９７，括号中的数值为各估计参数的ｔ统计量，所有系数在５％的显著性水平下均通过检验，拉格朗日乘子（ＬＭ）检验和Ｂｒｅｕｓｃｈ－Ｐａｇａｎ－Ｇｏｄｆｒｅｙ检验都表明，模型不存在序列相关和异方差问题。
为了更好地与神经网络模型进行比较，计算线性模型均方误差（ＭＳＥ），ＭＳＥ＝１．５９６４。
中国经济周期的拟合与预测——基于非线性动态因子模型的研究的开题报告
中国经济周期的拟合与预测——基于非线性动态因子模型的研究的开题报告1. 研究背景中国经济已经进入了新常态，GDP增速逐渐放缓，经济结构调整和转型升级成为发展主题。
在这种情况下，准确预测经济发展趋势对于政府决策和企业制定经营策略具有重要意义。
经济周期是经济波动的一个重要特征，对于了解经济运行规律、预测经济发展趋势具有重要意义。
2. 研究内容本研究将采用非线性动态因子模型（Nonlinear Dynamic Factor Model）对中国经济周期进行拟合和预测。
该模型可以自动结合线性和非线性因素，是预测经济周期的有效方法之一。
具体步骤包括：首先，使用月度经济指标数据构建非线性动态因子模型；然后，通过估计模型参数进行模型拟合以计算经济周期指数，进而分析经济周期的特征和趋势；最后，使用经济周期指数进行趋势分析和预测。
3. 研究意义本研究有如下意义：（1）深入了解中国经济周期的特征和趋势，掌握经济运行规律，为政府实施宏观经济政策和企业制定经营策略提供科学依据；（2）提供一种有效的非线性动态因子模型的应用方法，为预测经济周期提供可靠的理论和实践工具；（3）为学术界和实际应用提供一种新的思路和方法。
4. 研究方法本研究将采用非线性动态因子模型对中国经济周期进行拟合和预测。
具体方法步骤包括：（1）数据处理，按月度将宏观经济指标进行标准化处理，以消除因量纲不同而造成的影响；（2）模型建立，使用非线性动态因子模型进行经济周期的拟合和预测；（3）模型估计，使用最优化算法（如EM算法）估计模型参数；（4）模型检验，使用内样本和外样本进行模型的检验和预测精度评估。
5. 预期成果本研究将得出中国经济周期的特征和趋势，为政府和企业提供决策参考；同时，将提供一种有效的非线性动态因子模型的应用方法，为预测经济周期提供理论和实践工具。
国内居民消费模型分析
国内居民消费模型分析前言居民的消费量由什么决定呢？在现实生活中，影响居民消费的因素有很多，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、消费信贷状况和消费者年龄构成以及制度、风俗习惯等等。
而其中影响居民消费水平的主要因素有人均国内生产总值、人均可支配收入，商品零售价格指数等。
因此，在居民消费模型中，人均国内生产总值、人均可支配收入、商品零售价格指数被我作为自变量，即解释变量，居民消费水平被作为因变量，即被解释变量。
假设居民消费水平与人均国内生产总值、人均可支配收入同方向变化，与商品零售价格指数反方向变化。
对居民消费进行经济计量分析，有助于我们更好的了解消费，找出影响消费的因素，并通过建立经济计量模型，来预测我国国民消费水平的未来趋势。
本文从经济计量学的角度出发，结合在绝对收入下的居民消费经济理论，通过对国内居民消费函数模型经济意义检验、统计检验、经济计量检验等过程，对模型反复修正和改进，旨在取得国内居民消费模型。
1 问题的提出在实际生活中，诸多因素影响着居民消费水平。
而这些因素对居民消费水平的影响是不同的，有些因素的影响是随机性的，有些因素的影响是系统性的，而有些因素的影响则是起主要作用的。
在本文中，我主要研究对居民收入水平起主要作用的因素，也就是前面提到的人均国内生产总值、人均可支配收入，商品零售价格指数这三个因素。
随机性因素，如天气等，对居民消费水平的影响是随时都可发生的，不可避免的，而系统性因素，如消费者偏好等，却是因人而异的。
所以，在居民消费的经济模型中，主要研究主要的客观因素对居民消费水平的影响，也就是人均国内生产总值、人均可支配收入，商品零售价格指数这三个因素对居民消费水平。
2 经济理论提出2.1 可支配收入人均可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。
个人可支配收入被认为是消费开支的最重要的决定性因素。
计量经济模型确定供需关系大类商品预测方法
计量经济模型确定供需关系大类商品预测方法随着市场经济的发展和商品供应链的复杂性增加，准确预测大类商品的供需关系成为企业和政府决策的重要任务。
计量经济模型是一种常用的工具，可以帮助我们确定供需关系，并提供准确的预测方法。
计量经济模型是通过收集和分析大量的经济数据，建立数学模型来解释大类商品的供需关系。
下面将介绍一些常用的计量经济模型，以及它们在预测大类商品供需关系方面的应用。
1. 线性回归模型：线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一。
它假设供给和需求之间存在线性关系，并通过寻找最佳拟合线来预测大类商品的供需关系。
线性回归模型可以使用历史数据来建立模型，并使用模型来做出未来供需预测。
该模型的优点是简单易懂，但缺点是忽略了其他非线性因素对供需关系的影响。
2. ARIMA模型：ARIMA模型（差分自回归滑动平均模型）是一种广泛应用于时间序列分析的计量经济模型。
它将时间序列数据转化为平稳序列，并建立自回归和滑动平均模型，以预测未来的供需关系。
ARIMA模型适用于对大类商品的季节性和周期性波动进行预测，可以较准确地捕捉到供需关系的长期趋势。
3. 协整模型：协整模型是计量经济学中用于分析非平稳时间序列之间长期关系的模型。
它通过建立一个稳定的线性组合来捕捉供需关系的均衡状态。
协整模型可以检验大类商品的长期供需关系是否存在，并提供准确的预测方法。
通过对大类商品的历史数据进行协整分析，我们可以了解供给和需求之间的长期均衡关系，有助于做出精确的预测。
4. VAR模型：VAR模型（向量自回归模型）是一种常用的多变量时间序列分析方法。
它假设各变量之间存在相互影响，可以通过建立动态系统模型来预测大类商品的供需关系。
VAR模型适用于分析多个相关变量之间的关系，并提供了更全面和准确的预测能力。
除了以上介绍的几种常用计量经济模型外，还有一些其他模型，如时间回归模型、因果关系模型等，也可用于预测大类商品的供需关系。
在选择合适的模型时，需要考虑数据的可用性、模型的拟合度、预测的准确性等因素。
中国家庭消费结构分析及预测模型
中国家庭消费结构分析及预测模型随着中国经济的发展和消费者收入水平的提高，中国家庭的消费结构也在发生变化。
本文将通过分析中国家庭消费结构的历史变化和趋势，以及建立预测模型来展示中国未来的消费趋势。
历史变化在中国的早期，家庭的消费结构以食品和衣物为主。
随着中国经济的发展和城市化的推进，人们的生活质量得到了提高，家庭的消费结构也发生了相应的变化。
从1978年到2019年，中国家庭的消费结构经历了几次显著的变化。
1978年至1995年：食品和衣物仍是家庭消费的主要支出，但是随着国民经济的快速发展和城市化的推进，家庭消费开始向住房、通讯、教育文化等方面转移。
1995年至2012年：在家庭消费支出中，住房和交通成为第二大消费项目，家庭通讯支出增长迅速。
此时期的中国，房地产和基础设施建设得到急速发展，人们对于居住环境和交通工具的要求也急剧提高。
2012年至2019年：在家庭消费支出中，住房和教育文化成为第二大消费项目。
此时期，中国家庭的生活质量和教育水平不断提高，人们对于生活和教育的需求也不断增加。
未来趋势随着中国经济的进一步发展和人们收入水平的提高，中国家庭的消费结构将会持续发生变化。
未来的趋势将主要体现在以下几个方面：1. 服务消费会持续增长。
中国现在正处于服务业快速发展的阶段，越来越多的人们开始注重生活品质和服务体验，因此服务消费将会持续增长。
2. 教育和医疗消费将会继续增长。
教育和医疗一直是中国家庭消费的重要支出项目，在未来几年，随着中国人口结构变化和人们对于健康和教育的需求增加，这两个项目的消费也将会不断增加。
3. 数字化消费取代实体消费。
随着数字技术的飞速发展，人们在购物、社交、娱乐等各个方面都开始逐渐转向数字化消费，这一趋势也将在未来持续发展。
预测模型为了更好地预测中国未来的消费趋势，我们可以建立一些预测模型。
以下是两个常用的预测模型：1. 趋势分析模型趋势分析模型是一种基于时间序列的方法，可以通过对历史数据的分析来预测未来的趋势。
第10章 NLS 非线性方程模型
图10-1
参数初始值设定界面
NLS在Eviews软件中的操作：
在方程描述窗口中输入非线性方程的具体形式，函数表达式中 的参数用 C (1), C ( 2 ), 表示，如图10-2所示。
图10-2
模型设定界面
大量假说，如流动性约束假说、预防性储蓄假说等等，
目前的前沿研究都属于第三阶段。
表10-1是来自《中国统计年鉴》1994-2008的数据。
表10-1 我国居民消费支出及相关变量数据
消费价格指数 CPI X1（以1978年为 100） 273.1 339 396.9 429.9 441.9 人均可支配收入 X2（元） 2577.4 3496.2 4283 4838.9 5160.3 上年人均消费支 出 X3（元） 1671.73 2110.81 2851.34 3537.57 3919.47 人均消费支出 Y（元） 2110.81 2851.34 3537.57 3919.47 4185.64
4331.6
4615.9 4998 5309 6029.88 6510.94 7182.1
2005
2006 2007
464
471 493.6
10493
11759.5 13785.8
7182.1
7942.88 8696.55
7942.88
8696.55 9997.47
经过散点图和数据拟合分析，模型最终形式设定为 Coubb-Douglas函数形式：Y AX X X
*
u
即为标准的线性模型。
2、 k 阶多项式模型 多项式模型： 只要令 则有
中国农村居民家庭消费结构分析基于QUAIDS模型的两阶段一致估计
中国农村居民家庭消费结构分析基于QUAIDS模型的两阶段一致估计一、概述随着中国经济社会的快速发展，农村居民家庭消费结构正在发生深刻的变化。
为了深入探究这一变化背后的规律和特点，本文采用QUAIDS模型进行两阶段一致估计，对中国农村居民家庭消费结构进行了全面细致的分析。
QUAIDS模型（Quadratic Almost Ideal Demand System）作为一种先进的经济学模型，能够基于消费者效用最大化的假设，有效地估计消费者对各类商品的需求响应程度。
我们运用该模型对农村居民家庭的各类消费支出进行了深入研究，包括食品、衣着、耐用品、交通通讯、文化教育、医疗保健等多个方面。
通过对这些消费支出的分析，我们旨在揭示农村居民家庭消费结构的现状、特点及趋势，进而为相关政策制定提供科学依据。
本文还通过对比不同收入水平和地区之间的差异，进一步探讨了消费结构变化的深层次原因。
本文基于QUAIDS模型的两阶段一致估计方法，对中国农村居民家庭消费结构进行了全面而深入的分析，旨在为推动农村经济社会的持续健康发展提供有益的参考和启示。
1. 农村居民家庭消费结构问题的研究背景与意义《中国农村居民家庭消费结构分析基于QUAIDS模型的两阶段一致估计》文章段落生成随着中国经济的快速发展和城乡一体化进程的推进，农村居民家庭消费结构问题逐渐凸显，成为社会各界关注的焦点。
农村居民的收入水平不断提高，消费能力逐渐增强，其消费结构也在发生深刻变化。
与此农村居民家庭消费结构中也存在一些问题，如消费结构单消费层次不高、消费环境不完善等，这些问题不仅制约了农村居民生活质量的提升，也影响了农村经济的可持续发展。
在这样的背景下，对农村居民家庭消费结构进行深入分析，具有重要的理论和现实意义。
消费结构作为反映居民生活水平的重要指标，是衡量农村经济发展状况的重要依据。
通过分析农村居民家庭消费结构，可以深入了解农村居民的消费行为、消费偏好和消费水平，为制定针对性的农村经济发展政策提供科学依据。
基于ARIMA模型的中国消费物价指数研究
基于ARIMA模型的中国消费物价指数研究摘要居民消费价格指数(CPI)是反映通货膨胀程度的重要指标,也是国民经济核算中的缩减指标。
居民消费价格指数反映的市场价格信号真实,带动价格舆论导向正确,则有利于改善价格的总水平调控。
目前,医疗、教育、交通等垄断行业价格上涨过快,导致居民大量增加储蓄,使正常消费受到压抑,消费结构变形,影响经济增长。
通货膨胀是中央银行制定货币政策必不可少的一个变量。
本文在对外国通货膨胀研究的基础上，收集了1987年1月至2015年10月的月度数据，对我国通货膨胀率进行分析，并做短期预测。
实证结果表明，ARIMA(1,1,1)模型对CPI 拟合预测结果良好。
若根据通货膨胀率的预测结果制定货币政策，中央银行的货币政策将更行之有效。
关键词CPI ARIMA模型残差时间序列AbstractThe consumer price index (CPI) is used to determine the relative number of changes in the price of consumer goods and services in a certain period of time. This indicator affects the government to develop monetary, fiscal, consumption, prices, wages and social security policies, but also a direct impact on the living standards of residents and Evaluation. The consumer price index reflects the true market price signals, driving the price correct guidance of public opinion, it will help to improve the general level of price regulation. Currently, health care, education, transportation and other monopoly industries prices rose too fast, resulting in a substantial increase in resident deposits, so that normal consumption suppressed, consumption structure deformation, affecting economic growth. Inflation is the central bank monetary policy an essential variable. Inflation based on the study in a foreign country, the paper collected from January 1987 to October 2015 monthly data on China's inflation rate was analyzed, and make short-term predictions. The empirical results show that, ARIMA (1,1,1) model to fit the CPI forecast good results. If monetary policy based on inflation forecast, the central bank's monetary policy will be more effective.Keyword CPI ARIMA model Residuals Time Series第1章序言1.1 研究意义和目的1.1.1 研究意义1、理论意义根据我国经济发展的特点，结合区域经济发展的复杂消费结构，主要从内部消费物价指数构成的成本，分析了我国物价上涨的主要驱动力。
城镇居民消费支出的多元非线性回归模型研究
城镇居民消费支出的多元非线性回归模型研究摘要：以1996-2010年数据为依据，建立中国城镇居民消费支出的多元非线性回归模型。
结果表明：影响居民消费支出的主要因素有收入、居住面积、商品零售价格。
消费者支出随着收入的提高而提高，随着人均居住面积的增加而先增后减，随着商品零售价格的增加而增加。
而且多元非线性回归模型比线性回归模型更能准确描述客观实际结果。
关键词：城镇居民；消费；多元；非线性回归模型1引言消费是宏观经济必不可少的环节，完善的消费模型可以为宏观调控提供重要依据。
根据不同理论可以建立不同的消费函数模型。
孙敬水，马骊（2009）利用空间计量经济的空间自回归模型，侯青霞，张德生（2008）等用非参数回归模型，对我国城镇居民消费支出与可支配收入之间的关系进行实证研究。
朱建平，徐俊伟，乐燕波（2008）以Bernstein基函数构造一般函数数据形式的理论及方法，构建中国城镇居民消费与收入的函数关系，剖析中国各省消费函数变动状况以及发展速率等。
杭斌，申春兰（2004）采用状态空间模型和变协整分析了经济转型期间中国城镇居民消费与收入得长期均衡关系。
他们的研究主要是消费支出与收入的关系的单变量函数关系，由于忽略了对消费支出有显著影响的变量，那么所建立的方程必与实际有较大的偏离。
本文综合影响消费的主要因素，如收入水平、消费倾向、居住面积、价格、恩格尔系数等，对消费支出的多元非线性回归模型进行研究，找出能准确描述客观实际结果的最优模型。
2模型的建立与求解2.1变量选择与数据来源按照经济学理论，决定居民消费支出变动的主要因素有收入水平、消费环境等。
所以我们取被解释量Y为城镇居民年人均消费性支出，解释变量为城镇居民的年人均可支配收入X1、人均住宅建筑面积X3、商品零售价格定基指数（1978=100）X4、消费价格定基指数（1978=100)X5。
取1996-2010年的数据（数据来源：中华人民共和国国家统计局网公布的1996-2010年中国统计年鉴）列于下表。
线性与非线性经济增长模型的比较研究
线性与非线性经济增长模型的比较研究经济增长是当今世界关注的一个重要话题，它相关的模型也在不断的发展和完善。
线性增长模型和非线性增长模型是经济增长中被广泛讨论的两种模型，它们有不同的理论基础和应用场景。
本文将针对线性与非线性经济增长模型进行比较研究。
一、线性经济增长模型线性经济增长模型是以产出为主要指标的增长模型，它的发展始于1946年代表性著作《经济增长理论》（Theory of Economic Growth）的发表。
线性经济增长模型的基本假设是经济增长与投入的比例恒定，即每增加一单位的投入，就能够带来固定比例的增长。
线性经济增长模型的优点是简单易懂，容易掌握。
另外，线性关系比较容易处理和研究，能够为政策制定提供科学的依据。
但同样存在缺点，由于其过于简单化，无法很好地解释经济增长的现实情况，也不能反映经济增长中的复杂关系。
二、非线性经济增长模型非线性经济增长模型强调了产出与投入之间的非线性关系。
非线性经济增长模型的代表性著作是2000年罗默出版的《经济增长理论和实证》（The Theory and Practice of Endogenous Growth）。
非线性经济增长模型的基本思想是经济增长不仅仅是依靠技术和资本的投入，而更多地是依靠创新和人力资本的推动。
非线性经济增长模型的优点在于它能够较好地解释经济增长的现实情况，反映经济增长过程中复杂的因素作用关系。
基于非线性模型的研究还为政策制定提供了新的思路和方向。
非线性经济增长模型的缺点在于其过于复杂，需要数据量和计算能力都相对高，对于初学者不太友好，需要一定的技术门槛。
三、比较研究相比较而言，非线性经济增长模型在理论上更具有操作性，但是在实际应用中，需要对大量的数据进行分析，同时还需要匹配大量的变量和模型参数。
相较而言，线性经济增长模型更适用于描述经济增长依赖于产出和投入的影响关系，对于初学者更具有友好性，在政策制定、研究分析等方面都具有广泛的应用前景。
关居民消费水平的模型分析
关于我国居民消费水平的多元线性回归分析1、建立多元线性回归模型：假设我国居民消费水平为y,国民总收入x1，第三产业增加值x2，城乡居民总计储蓄x3,原材料购进价格总指数x4，建立的多元线性回归模型如下：y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+u其中u为扰动项收集得到相关数据如表一：资料来源：中国统计年鉴——2010，国家统计局网站在excel中输入表一数据，进行数据分析后，得出以下输出数据：根据表二的结果，我国居民消费水平（Y），国民总收入 (X1)和第三产业增加值(X2)、城乡居民总计储蓄 (X3)和原材料购进价格总指数(X4)的多元线性回归方程：y=2577.43658+0.043029775x1－0.067289113x2+0.013190404x3－16.35417785x42.各偏回归系数的经济含义：β1= 0.043029775，表示在第三产业增加值(X2)，城乡居民总计储蓄 (X3)和原材料购进价格总指数 (X4)不变的情况下，国民总收入每增加1亿元，我国居民消费水平平均说来将增加 0.043029775亿元。
β2=-0.067289113，表示在国民总收入 (X1), 城乡居民总计储蓄(X3)和原材料购进价格总指数 (X4)不变的情况下，第三产业增加值每增加 1亿元，我国居民消费水平平均来说将减少 0.067289113 亿元。
β3= 0.013190404，表示国民总收入 (X1)和第三产业增加值(X2) 原材料购进价格总指数 (X4)不变的情况下，城乡居民总计储蓄每增加1亿元，我国居民消费水平平均来说将0.013190404亿元。
β4=-16.35417785，表示国民总收入 (X1)和第三产业增加值(X2)，城乡居民总计储蓄 (X3)不变的情况下，原材料购进价格总指数每增加1%，我国居民消费水平平均来说将减少16.35417785 亿元。
3.多元线性回归模型的检验（1）多元线性回归的拟合优度由表二excel输出的结果可知，多重可决系数R2= 0.992582343 ，其实际意义是在我国居民消费水平取值的变差中，国民总收入x1，能被第三产业增加值x2，城乡居民总计储蓄x3,原材料购进价格总指数x4的多元线性回归方程所解释的比率为 99.2582343 %。
能源消费对中国经济增长的影响研究——基于线性与非线性回归方法的比较分析
小东（９０ １６一
大学讲师。
）男 ， ， 山东茌 平人 ， 中山大学教授 ， 士生导师 ； 玉峰（９６ 博 简 １７一
）女 ， 邵阳人 ， 首 ， 湖南 吉
一
ｌ一
刘长生
郭小东 简玉峰
能源消费对中国经济增长的影响研 究吨 ， ０ ．４ 工业废气排放量为 ３０９ ３９２亿立方米， 对人们生活造成
关系的结论。王火根 利用空间邻近性矩阵和空间 自相关系数检验 中国省级经济增长和能源消费
是否 具有显著 的空 间相关性 。赵进 文 率 先将 近 年来 发 展 的非 线性 Ｓ Ｒ模 型技 术应 用 于 中 国能源 Ｔ
消费 与经济增 长之 间的变 化规律 ， 并得 出 中国经济增 长对 能源消 费的影 响具有非 线性特 征 的结 论 。
的研究 成果 。但 是 ， 经济 增 长 与 能源 消 费之 问的关 系 一 直不 能 形 成共 识 。如 Ｋａ ［ 利用 １４ 对 ｒｔ ｆ３ ９ ７～ １７ 间美 国年度数 据对能 源消 费与经济 增长之 间 的关 系进 行 了开拓 性 的研究 ， ９４年 研究 结 果显示 存 在 Ｇ Ｐ到 能源消 费 的单 向因果关 系 。然 而 ，ｏｇ 使用 同样 的时 间序 列数 据 ， Ｎ Ｌ ｎ 但样 本 区 问取值 比 Ｋａ ｒｆ ｔ 更 短得 到相反 的结果 。Ｓ ｒ 使用静 态协 整分析 发 现 ， Ｄ 、 本 、 ｔｎ ｅ Ｇ Ｐ资 劳动 力 和能 源之 间存 在 明显 的 长 期 协整均衡 关 系。赵丽 霞等 将 能源作 为 一种 生 产要 素 引 入 ＣＤ生 产 函数 ， 进 行 Ｖ Ｒ分 析 结 果 — 并 Ａ 显示 中国能源 消费 同经 济增长 存在 正相 关 的结 论 ； 超 群等 采 用 ＥＧ两 步 法 对 １５ ２０ 马 ． ９４～ ０３年 间 的年 度数据进 行 了分析 ， 出 Ｇ Ｐ同能 源总 消费 、 炭消 费 之 间存 在 着 长期 的 均衡 关 系和 双 向因果 得 Ｄ 煤
线性和非线性动态经济模型比较分析
线性和非线性动态经济模型比较分析经济模型在经济学研究中扮演着重要的角色，它们被用来解释经济现象、预测未来发展、制定政策等。
线性和非线性动态经济模型是两种常见的模型类型，它们在描述经济关系和变化规律方面有着不同的特点。
在本文中，我将对这两种模型进行比较分析。
首先，我们来看线性动态经济模型。
线性模型假设经济变量之间的关系是线性的，即存在一个一一对应的线性函数来描述它们的关系。
线性模型通常采用线性回归方法来估计参数，其中使用了最小二乘法。
线性模型的优点是简单易懂，计算过程相对简单，能够提供数值上的解释和预测。
然而，线性模型的局限性也是显而易见的。
线性模型无法捕捉到复杂的非线性关系和动态调整过程，其对经济变量之间的非线性、非连续性和非对称性关系的描述能力有限。
相比之下，非线性动态经济模型更加复杂且灵活。
非线性模型不再假设经济变量之间的关系是线性的，它允许变量之间存在非线性关系和动态调整。
非线性模型可以使用非线性回归、最大似然估计等方法来估计参数。
非线性模型的优势在于它能够更准确地捕捉到现实世界中经济变量之间的复杂关系，提供更精确的预测和政策建议。
例如，非线性动态模型能够更好地刻画金融市场中的非对称信息传递和风险溢价现象。
然而，非线性动态模型也面临一些挑战和限制。
首先，非线性模型的估计和计算比线性模型更加耗时和复杂。
非线性优化方法的求解过程较为困难，需要借助计算机进行大规模数值计算。
此外，非线性动态模型的参数解释和经济含义可能更加模糊和复杂，需要更深刻的理论洞察和经验分析。
总体而言，线性动态经济模型和非线性动态经济模型各有优势和局限，可以根据具体问题的特点和要求选择合适的模型类型。
在某些情况下，线性模型能够提供足够准确的预测和解释；而在另一些情况下，非线性模型可以更好地刻画经济现象的复杂性和动态调整过程。
此外，线性和非线性模型也可以相互补充和整合，构建更综合的动态经济模型。
需要指出的是，无论是线性模型还是非线性模型，在应用过程中都需要结合具体经济理论背景和实证数据，避免过度拟合和解释不充分的问题。
中国居民消费水平模型及分析
中国居民消费水平模型及分析作者：06级统计1班一、摘要消费作为社会再生产的终点和起点，对于实现社会再生产的良性循环促进国民经济的持续发展具有决定性作用。
要刺激消费、扩大内需，必须找出影响居民消费水平的关键因素，才能对症下药。
文章采取经验回归法，根据经验实验性的给出影响居民消费水平的关键因素，然后采用经济计量学计算出各个解释变量系数。
建立了中国居民消费水平计量模型对此进行分析。
【关键词】居民消费水平居民可支配收入恩格尔系数消费物价指数二、文献综述宏观经济学中对居民消费行为的研究主要传统理论有凯恩斯的绝对收入假说，杜森贝利相对收入假说，莫迪里安尼的生命周期假说等。
这些消费理论从不同角度论证了收入对消费的影响。
我赞同收入的确是影响消费水平的最重要因素这个观点，但是其他因素（比如物价水平、收入分配的公平性、利率、人口结构等）也从不同的方面影响着居民消费水平。
国内研究过于侧重于城镇居民收入水平的研究我认为这样有失偏颇的。
陈长华（湖南，2004）对我国城镇居民消费计量模型的建立与分析，也采用了计量经济学方法来探讨决定城镇居民消费的关键因素。
他的指标选择是人均消费人均国内生产总值人均可支配收入人均储蓄前期消费。
他的不足之处在于没有考虑除了收入以外的其他因素对居民消费的影响。
当今社会影响消费的不确定因素很多，虽然不可否认收入确实是影响消费的最重要因素，但是，仅仅用收入和储蓄作为变量，是否能够很好地拟合现实中的消费函数值得怀疑。
刘丽秋（西南大学经济管理学院，2008）在影响居民消费水平相关因素的计量分析一文中结合居民消费水平的影响因素和国务院所确定的十项措施列出了六个相关因素 (国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数、基本设施铁路公路货运量)进行计量分析,但是她的结论中Y = 27. 12140495 + 0. 03092905302 3 X1 + 0. 001453569285 3 X5 +0. 85006329843 X3 （X1——国内生产总值 X3——城镇居民消费价格指数 X5——卫生机构数） X1——国内生产总值 系数为0. 03092905302 3，明显比实际偏小。