【一元线性回归上机实验】2012年中国内地各地区城市居民人均消费支出和人均可支配收入的回归分析
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14244
21242.8
内蒙古自治区
17717.1
23150.3
海南省
14456.6
20917.7
辽宁省
16593.6
23222.7
重庆市
16573.1
22968.1
吉林省
14613.5
20208
四川省
15049.5
20307
黑龙江省
12983.6
17759.8
贵州省
12585.7
18700.5
上海市
3、模型预测
从右侧的预测结果可以看出，CP=0.9803，值较大，BP、VP值较小，说明模型的预测比较理想。
一元线性回归分析上机实验
宏观经济中的消费理论认为，人均消费支出CS与人均可支配收入INC存在很强的线性关系。现以CS为因变量，INC为自变量，建立如下消费模型
以2012年中国内地各地区城市居民人均消费支出和人均可支配收入为例，有关数据见下表(单位：元)。
地区
人均消费支出CS
CS=1706.847+0.6089INC
（2.2041）（18.8087）
（1）所估计的参数 =0.6089，说明城市居民人均可支配收入每相差1元，可导致居民消费支出相差0.6089元。这与经济学中边际消费倾向的意义相符。自变量INC系数的t统计量很显著，概率值<0.0001，因此在99.99%的置信水平下，可以认为INC系数的估计值显著地不为零。
人均可支配收入INC
地区
人均消费支出CS
人均可支配收入INC
北京市
24045.9
36468.8
湖北省
14496
20839.6
天津市
20024.2
29626.4
湖南省
14609
21318.8
河北省
12531.1
20543.4
广东省
22396.4
30226.7
山西省
12211.5
20411.7
广西壮族自治区
从Eviews分析结果可以看出CS和INC之间确实存在着高度的线性关系。
2、模型建立与参数估计
从上一步的相关分析中，确定了CS与INC之间存在高度线性关系后，可直接应用消费函数模型CS=β0+β1*INC+εt进行参数估计。
普通最小二乘法估计结果如下：
根据以上输出结果，可以写出消费函数的估计方程如下（括号内是相应系数估计值的t统计量值）。
26253.5
40188.3
云南省
13883.9
21074.5
江苏省
18825.3
29677
西藏自治区
11184.3
18028.3
浙江省
21545.2
34550.3
陕西省
15332.8
20733.9
安徽省
15011.7
21024.2
甘肃省
12847.1
17156.9
福建省
18593.2
28055.2
青海省
12346.3
17566.3
江西省
12775.7
19860.4
宁夏回族自治区
14067.2
19831.4
山东省
15778.2
25755.2
新疆维吾尔自治区
13891.7
17920.7
河南省
13733
20442.6
1、变量之间的相关分析
在建立消费模型之前，为了保证线性模型的合理性，首先需要分析CS和INC之间的相关性，可根据两者的相关系数矩阵和散点图进行分析。
（2）可决系数R2=0.9242，修正的样本可决系数 =0.9216,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“城市居民人均年可支配收入“对被解释变量”城市居民人均年消费支出“的绝大部分差异作出了解释。
（3）针对原假设H0：β1=0，取α=0.05，查t分布表得自由度为n-2=31-2=29的临界值为2.0452，而原方程估计t值2.2041、18.8087均大于临界值，所以应拒绝原假设。这说明，城市人均年可支配收入对人均年消费支出有显著影响。
21242.8
内蒙古自治区
17717.1
23150.3
海南省
14456.6
20917.7
辽宁省
16593.6
23222.7
重庆市
16573.1
22968.1
吉林省
14613.5
20208
四川省
15049.5
20307
黑龙江省
12983.6
17759.8
贵州省
12585.7
18700.5
上海市
3、模型预测
从右侧的预测结果可以看出，CP=0.9803，值较大，BP、VP值较小，说明模型的预测比较理想。
一元线性回归分析上机实验
宏观经济中的消费理论认为，人均消费支出CS与人均可支配收入INC存在很强的线性关系。现以CS为因变量，INC为自变量，建立如下消费模型
以2012年中国内地各地区城市居民人均消费支出和人均可支配收入为例，有关数据见下表(单位：元)。
地区
人均消费支出CS
CS=1706.847+0.6089INC
（2.2041）（18.8087）
（1）所估计的参数 =0.6089，说明城市居民人均可支配收入每相差1元，可导致居民消费支出相差0.6089元。这与经济学中边际消费倾向的意义相符。自变量INC系数的t统计量很显著，概率值<0.0001，因此在99.99%的置信水平下，可以认为INC系数的估计值显著地不为零。
人均可支配收入INC
地区
人均消费支出CS
人均可支配收入INC
北京市
24045.9
36468.8
湖北省
14496
20839.6
天津市
20024.2
29626.4
湖南省
14609
21318.8
河北省
12531.1
20543.4
广东省
22396.4
30226.7
山西省
12211.5
20411.7
广西壮族自治区
从Eviews分析结果可以看出CS和INC之间确实存在着高度的线性关系。
2、模型建立与参数估计
从上一步的相关分析中，确定了CS与INC之间存在高度线性关系后，可直接应用消费函数模型CS=β0+β1*INC+εt进行参数估计。
普通最小二乘法估计结果如下：
根据以上输出结果，可以写出消费函数的估计方程如下（括号内是相应系数估计值的t统计量值）。
26253.5
40188.3
云南省
13883.9
21074.5
江苏省
18825.3
29677
西藏自治区
11184.3
18028.3
浙江省
21545.2
34550.3
陕西省
15332.8
20733.9
安徽省
15011.7
21024.2
甘肃省
12847.1
17156.9
福建省
18593.2
28055.2
青海省
12346.3
17566.3
江西省
12775.7
19860.4
宁夏回族自治区
14067.2
19831.4
山东省
15778.2
25755.2
新疆维吾尔自治区
13891.7
17920.7
河南省
13733
20442.6
1、变量之间的相关分析
在建立消费模型之前，为了保证线性模型的合理性，首先需要分析CS和INC之间的相关性，可根据两者的相关系数矩阵和散点图进行分析。
（2）可决系数R2=0.9242，修正的样本可决系数 =0.9216,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“城市居民人均年可支配收入“对被解释变量”城市居民人均年消费支出“的绝大部分差异作出了解释。
（3）针对原假设H0：β1=0，取α=0.05，查t分布表得自由度为n-2=31-2=29的临界值为2.0452，而原方程估计t值2.2041、18.8087均大于临界值，所以应拒绝原假设。这说明，城市人均年可支配收入对人均年消费支出有显著影响。