第七讲 中国消费者信心指数影响因素分析

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项目问卷
如何变化？ 1、非常好 2、比较好 3、保持现状 4、比较差 5、非常差 9、说不清/拒答 A9 您认为1年之后本地区的就业状况将会如何变化？ 1、明显改善 2、略有改善 3、保持现状 4、略有变差 5、明显变差 9、说不清/拒答 A10 与现在相比，您认为5年后，本地区的经济将会出现怎 样的变化？ 1、明显繁荣 2、略有改善 3、保持现状 4、略有衰退 5、明显衰退 9、说不清/拒答
问卷中的大多数主干题目均为五级得分，都需要转换为相 应的题目得分，以反映消费者的乐观或悲观态度，具体方 式为针对每一道题目，计算每个选项被选中的百分比，随 后使用以下公式计算其相对得分： 题目得分=100%+1.0*VF%+0.5*F%-0.5*U%-1.0*VU% 这一数值反映的是答案偏向乐观的人群和偏向悲观人群的比 例之差，当人群中两者比例基本平衡时，得分接近于100； 如果乐观人群比例偏高，则得分大于100；反之则小于100. 总消费者信心指数的计算是基于下面五道问题的回答进行的： A3、A4、A8、A10、A16
1. 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令。 2. 从图库中选择线图组，将右侧出现的多重线图图标拖入 画布 3. 将月份time拖入横轴框中 4. 将总指数index1拖入纵轴框中。 5. 将城市S0拖入分组（设置颜色）框中，然后再双击该框， 在弹出的“分组区域”子对话框中将分组依据由“颜色” 改为“图案”。 6. 单击“确定”按钮绘制出图形，然后双击图形进入编辑 状态，将均值连续轴刻度范围修改为85~105，小数位数 更改为0，拖放调整图例位置和绘图区大小至合适比例。
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考察性别、职业、婚姻状况等对信 心指数的影响
1. 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令。 2. 从图库中选择条图组，将右侧出现的简单条图图标拖入 画布 3. 将职业S5拖入横轴框中 4. 将index1拖入纵轴框中 5. 确定 6. 双击图形进入编辑状态，选中类别分类轴，在属性对话 框的“类别”选项卡中，“排序依据”改为“统计”， “方向”改为“降序”单击“应用”按钮。
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两两比较
下面进一步考虑同一因子各水平之间两两比较的问题，由 于模型中引入了协变量年龄，因此不能直接用两两比较子 对话框中的相应方法，需要采用选项中估计边际均数的功 能来完成，操作如下： 1. 进入“选项”子对话框 2. 将time、s0、S4等需要计算边际均数的因子全部选入右侧 的“显示均值”列表框中 3. 选中下方的“比较主效应”复选框 4. 置信区间调节选择“bonferroni” 5. 继续。
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项目问卷
5. 3000~3999元 6. 4000~4999元 7. 5000~5999元 8. 6000~7999 9、8000~9999元 10、1000~14999元 11、15000~19999元 12、 20000~29999元 13、30000以上 98、无收入 99、拒答 C0 请问您的家庭目前有下列还贷支出吗？ C0_1 房贷 1.有 2.无 99.拒答 C0_2 车贷 1.有 2.无 99.拒答 C0_3 其他一般消费还贷 1.有 2.无 99.拒答 O1 请问您有家用轿车吗？ 1、有 2、没有 A3 请问与1年前相比，您的家庭现在的经济状况怎么样？ 1、明显好转 2、略有好转 3、基本不变 4、略有变差 5、明显变差9、 说不清/拒答
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研究目的
总目标： 不同人口特征及背景资料的受访者(家庭)在消费者信心上 具有怎样的差异，或者说不同人群之间是否存在信心指数的 差异。 分目标： 1、上述指标对信心指数的作用是否存在地域差异 2、上述指标对信心指数的作用是否细分至5个分项指标， 即进一步考察其内部的详细作用方式 北京、上海、广州在2007年4月、12月、2008年12月和 2009年12月的样本。
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分析思路
首先拟合标准的方差分析模型，进行候选影响因素的筛选。 利用最优尺度回归方法，对影响因素的作用做进一步的确 认，并考虑各因素的内在作用方式 尝试按照多水平模型框架，分析各影响因素是否存在深层 次的变异构成 拟合多因素变量的方差分析模型，进一步探索影响因素对 各分项指标的作用方式。
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项目问卷
A3a 为什么您这样说呢？(最多选两项) 0 中性原因 90 不知道/拒答 10 改善：收入相关 110、恶 化：收入相关 20 改善：就业情况相关 120 恶化：就业情 况相关 30、改善：投资相关 130、恶化：投资相关 40、改 善：家庭开支相关 140、恶化：家庭开支相关 50、改善： 政策/宏观经济 150、恶化：政策/宏观经济相关 A4 与现在相比，您觉得1年以后您的家庭经济状况将会如何 变化？ 1、明显好转 2、略有好转 3、基本不变 4、略有变差 5、明显变差 9、说不清/拒答 A8 与现在相比，您认为1年后本地区的经济发展状况将会
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城市对信心指数的影响
5. 切换至组/点ID选项卡：选中“行嵌板变量”复选框 6. 将S0城市选入画布上新增的嵌板框中。 7. 单击“选项”按钮，在选项对话框中确认未选中下方的 “换行嵌板”复选框 8. 确定
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时间对信心指数的影响
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信心指数的计算方法
首先计算出上述5道题的题目得分，将其直接相加，再除 以“基线”调查时的这一数值，即为当期的信心指数值。 因此，计算出来的指数代表当期数值相对于“基线”调查 数值的变动比例。如果乐观人群的比例高于基线，则指数 大于100；反之则小于100.目前作为基线水平的是2007年4 月的数值。
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项目问卷
S0 受访者所在城市： 100.北京 200.上海 300.广州 S1 请问您贵姓是？_______
S2 记录被访者性别：
1.男性 2.女性 S3 请问您的实际年龄是？_____ S4 请问您的学历是？ 1.初中/技校或以下
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2.高中/中专
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案例背景
消费者信心是指消费者根据国家或地区的经济发展形势， 对就业、收入、物价、利率等问题综合判断后得出的一种看 法和预期，消费者信心指数则是对消费者整体所表现出来的
信心程度及其变动的一种测度。它是20世纪40年代后期提出，
60余年的历史证明了这一指标体系在预测未来宏观经济走向 方面具有不可替代的价值，目前已成为各市场经济国家非常 重要的经济风向标之一。
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项目问卷
A16 对于大宗耐用消费品的购买，比如家用电器、电脑，以 及高档家具之类，您认为当前是购买的好时机吗？ 1、很好的时机 2、较好时机 3、很难说，看具体情况而定 4、较差时机 5、很差的时机 9、不知道/拒答
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信心指数的计算方法
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最优尺度回归
问题 1. 家庭收入等变量目前按照无序分类被引入模型，如果考 虑有序的特征，又该如何对模型进行改善？ 2. 同样是家庭收入这个变量，数据中约有10%为缺失值，这 些案例在方差分析模型中被直接删除了，如果将其加入 模型，会有怎样的结果？ 3. 年龄S3目前是以协变量的方式纳入模型，意味着它和因 变量之间的作用方式只能是线性的，虽然在散点图中这 一趋势得到了确认，但又没有更加灵活的方式，可以判 断是否无存在其他关联趋势的可能。
3.大专 4.本科 5.硕士或以上
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项目问卷
S5 请问你的职业是？ 1、企事业管理人员 2、工人/体力工作者(蓝领) 3、公司普 通职业(白领) 4、国家公务员 5、个体经营者/私营业主 6、 教师 7、学生 8、专业人士(医生、律师等) 9、无/待/失业、 家庭主妇 10、退休 11、其他职业 S7 请问你的婚姻状况是？ 1.已婚 2.未婚 3.离异/分居/丧偶 S9 请问您的家庭月收入（包括工资、奖金和各种外快收入） 大约在什么范围？ 1.999元或以下 2.1000~1499元 3.1500~1999元 4.2000~2999 元
数据分析与挖掘
Data Analysis & Mining 中国消费者信心指数影响因素分 析
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学习要点
• 分析方法： -方差分析模型，多元方差分析模型，最优尺度回归，多水平模型 • 分析过程
– 统计图：直方图图组、线图、条图、散点图 – 一般线性模型：单变量、多变量 – 混合模型：线性 – 描述统计：序列图 – 回归：最佳尺度（CATREG）
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数据理解
考察时间、地域对信心指数的影响 首先看总信心指数分布状况是否基本遵循正态分布，但是 在多次使用了直方图工具后，希望这次能够走得更远点：直 接在直方图中考察城市之间的信心指数水平是否存在差异， 具体操作如下： 1. 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令。 2. 从图库中选择直方图组，将右侧出现的简单直方图图标 拖入画布 3. 在变量列表中知道index1，将其拖入画布的横轴框中。 4. 在元素属性对话框中“显示正态曲线”复选框，注意随 后一定要单击下方的“应用”按钮，否则相应的操作不 会生效
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职业影响
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性别影响
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学历影响
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婚姻状况
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收入的影响
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年龄的影响
选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令。 将简单散点图图标拖入画布 将年龄S3拖入横轴框中 将index1拖入纵轴框中 确定 双击进入图形编辑状态，依次单击“元素”——“总计拟 合线” 7. 在“拟合线”选项卡中，将拟合方法更改为loess，单击 “应用”按钮 8. 关闭图形并退出。 1. 2. 3. 4. 5. 6.
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多元方差分析模型的结果
拟合多元方差分析模型 1. 依次单击“分析”——“一般线性模型”——“多变量” 2. 将QA3、QA4、QA8、QA10和QA16选入“因变量”框 3. 将月份time、城市S0、职业S5、婚姻状况S7及家庭收入S9 选入“固定因子”列表框 4. 将年龄S3选入“协变量”框 5. 进入“模型”子对话框，将各因素的主效应选入“模型” 框 6. 进入“选项”子对话框，选择“缺乏拟合优度检验” 7. 确定
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标准GLM框架下的建模分析
1. 2. 3. 建立总模型 依次单击“分析”——“一般线性模型”——“单变量” 将总指数Index1选入“因变量”框 将月份time、城市S0、性别S2、学历S4、职业S5、婚姻状况S7 及家庭收入S9选入“固定因子”列表框 4. 将年龄S3选入“协变量”框 5. 进入“模型”子对话框，将各因素的主效应选入“模型”框 6. 进入“保存”子对话框，选择保存“未标准化预测值”和“标 准化残差”。 7. 进入“选项”子对话框，选择“缺乏拟合优度检验”
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8. 确定 9. 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令 10. 将简单散点图图标拖入画布 11. 将未标准化预测值拖入X轴框，标准化残差拖入Y轴框 12. 确定 13. 双击进入图形编辑状态，在图形中添加Y=0的横线。
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