计量经济学分析模型
计量经济学回归分析模型
表 2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表 每月家庭可支配收入X（元）
800 1100 1400 1700 2000 2300 2600 2900 3200 3500 561 638 869 1023 1254 1408 1650 1969 2090 2299 594 748 913 1100 1309 1452 1738 1991 2134 2321 627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530 638 847 979 1155 1397 1595 1804 2068 2266 2629
称i为观察值Yi围绕它旳期望值E(Y|Xi)旳离差
（deviation），是一种不可观察旳随机变量，又称 为随机干扰项（stochastic disturbance）或随机误 差项（stochastic error）。
例2.1中，个别家庭旳消费支出为：
(*)
即，给定收入水平Xi ,个别家庭旳支出可表达为两部分之和: （1）该收入水平下全部家庭旳平均消费支出E(Y|Xi)，称为 系统性（systematic）或拟定性（deterministic)部分。
注意： 这里将样本回归线看成总体回归线旳近似替代
则
样本回归函数旳随机形式/样本回归模型：
一样地，样本回归函数也有如下旳随机形式：
Yi Yˆi ˆ i ˆ0 ˆ1 X i ei
式中， ei 称为（样本）残差（或剩余）项（residual），代表
了其他影响Yi 的随机因素的集合，可看成是 i 的估计量ˆ i 。
相应旳函数：
E(Y | X i ) f ( X i )
称为（双变量）总体回归函数（population regression function, PRF）。
计量经济学分析模型
计量经济学分析模型摘要改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。
本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
并找到影响居民消费的主要因素。
关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews目录摘要 (II)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 经济理论陈述 (3)2.1西方经济学中有关理论假说 (3)2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集 (6)4 计量经济模型的建立 (9)5 模型的求解和检验 (10)5.1计量经济的检验 (10)5.1.1模型的回归分析 (10)5.1.2拟合优度检验： (11)5.1.3 F检验 (11)5.1.4 T检验 (12)5.2 计量修正模型检验： (12)5.2.1 Y与的一元回归 (13)5.2.2拟合优度的检验 (13)5.2.3 F检验 (14)5.2.4 T检验： (15)5.3经济意义的分析: (15)6 政策建议 (16)结论 (17)参考文献 (19)城镇居民消费模型分析前言近年来，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。
本文旨在对近15年我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
人均收入和消费支出的有关数据进行了计量经济的检验,通过两者之间的动态关系研究发现,居民人均收入与消费支出有长期的均衡关系,据此建立了居民人均收入和消费支出之间的长期均衡模型。
计量经济学模型应用分析
计量经济学模型应用分析计量经济学是一门以数据为基础，运用数学、统计学和经济学等相关学科分析和解释经济现象的学科。
在实践中，计量经济学主要通过建立各种经济模型来分析和预测现实经济问题。
在本文中，我们将探讨计量经济学模型的应用分析。
一、单因素模型单因素模型是一种简单的计量经济学模型，其特点是只考虑一个因素对经济变量的影响。
例如，研究公路通行费对公路使用量的影响，或者研究利率对消费者支出的影响。
在这种模型中，经济变量（因变量）被解释为一个单独的影响因素（自变量）的函数。
通常，单因素模型采用线性回归来描述变量之间的关系。
回归模型的基本形式为：Y= a + bX + ε其中，Y是因变量（例如，需求或价格），X是自变量（例如，收入或成本），a和b是常数，ε是误差项（通常性质是随机的）。
a反映了Y在X=0时的值，b反映了Y随X的变化。
单因素模型在经济学实践中应用广泛。
例如，研究收入水平对消费支出的影响，研究通货膨胀率对股票价格的影响，以及研究贸易政策对贸易流量的影响。
单因素模型提供了一个可靠的方法来评估影响因素对因变量的影响程度。
二、多重线性回归模型多重线性回归模型是一种计量经济学模型，它允许解释因变量在多个自变量（或因素）下的变化。
该模型的形式为：Y= a + b1X1 + b2X2 +......+ bnXn + ε在此模型中，Y是因变量，X1、X2、...、Xn是自变量（或因素），a、b1、b2等是回归系数，ε是观测误差。
回归系数反映了因变量与自变量之间的关系。
具体而言，回归系数越大，自变量对因变量的影响越大。
多重线性回归模型具有广泛的应用范围。
例如，它可以用于研究成本对价格的影响，对劳动力市场的影响以及对经济增长的影响。
此外，多重线性回归模型还可以用于评估因素之间的相互作用，这是单因素模型无法实现的。
三、时间序列模型时间序列模型是一种专门用于描述和预测时间序列数据的计量经济学模型。
时间序列数据是指按时间顺序收集的数据。
计量经济学回归分析模型
计量经济学回归分析模型计量经济学是经济学中的一个分支，通过运用数理统计和经济理论的工具，研究经济现象。
其中回归分析模型是计量经济学中最为常见的分析方法之一、回归分析模型主要用于确定自变量与因变量之间的关系，并通过统计推断来解释这种关系。
回归分析模型中的关系可以是线性的，也可以是非线性的。
线性回归模型是回归分析中最为常见和基础的模型。
它可以表示为:Y=β0+β1X1+β2X2+...+βkXk+ε其中，Y代表因变量，X1,X2,...,Xk代表自变量，β0,β1,β2,...,βk代表回归系数，ε代表随机误差项。
回归模型的核心是确定回归系数。
通过最小二乘法估计回归系数，使得预测值与实际观测值之间的差异最小化。
最小二乘法通过使得误差的平方和最小化来估计回归系数。
通过对数据进行拟合，我们可以得到回归系数的估计值。
回归分析模型的应用范围非常广泛。
它可以用于解释和预测经济现象，比如价格与需求的关系、生产力与劳动力的关系等。
此外，回归分析模型还可以用于政策评估和决策制定。
通过分析回归系数的显著性，可以判断自变量对因变量的影响程度，并进行政策建议和决策制定。
在实施回归分析模型时，有几个重要的假设需要满足。
首先，线性回归模型要求因变量和自变量之间存在线性关系。
其次，回归模型要求自变量之间不存在多重共线性，即自变量之间没有高度相关性。
此外，回归模型要求误差项具有同方差性和独立性。
在解释回归分析模型的结果时，可以通过回归系数的显著性来判断自变量对因变量的影响程度。
显著性水平一般为0.05或0.01，如果回归系数的p值小于显著性水平，则说明该自变量对因变量具有显著影响。
此外，还可以通过确定系数R^2来评估模型的拟合程度。
R^2可以解释因变量变异的百分比，值越接近1，说明模型的拟合程度越好。
总之，回归分析模型是计量经济学中非常重要的工具之一、它通过分析自变量和因变量之间的关系，能够解释经济现象和预测未来走势。
在应用回归分析模型时，需要满足一定的假设条件，并通过回归系数和拟合优度来解释结果。
计量经济学GMM模型
计量经济学GMM模型计量经济学GMM模型是指基于计量经济学的Generalized Method of Moment(GMM)模型。
它是一种基于有限数学参数来解释经济现象的模型，它利用最优估计技术来拟合大量数据，预测和分析隐藏在它们背后的模式。
为了使用GMM模型来估计价格、需求、收入、消费、投资和其他宏观变量，需要对其进行调整和运行。
一、计量经济学GMM模型基本原理计量经济学GMM模型的基本原理建立在极大似然估计(MLE)的基础之上。
它假设某一经济现象的行为是由一个有限、可估计参数的定量模型来建模的，这些参数的估计值可以使模型的残差最小化。
模型除了参数之外，还规定了模型对应的经济现象的一般特征（比如相关性）。
因此，计量经济学GMM模型是通过最小化函数来拟合实验数据，以确定参数值的一种方法。
二、计量经济学GMM模型特点1.有效性：由于GMM模型能够在有限数据情况下得到准确估计，因此是一种十分可靠的估计方法。
2.准确性：与其他经济数据加工方法（如典型回归模型）相比，GMM的准确性要好得多，能够提供更精确的参数估计。
3.便捷性：GMM模型也是一种简单便捷的预测方法，可以轻易地从历史数据中抽取出参数，从而把它们应用到现实经济中。
4.减小噪音：GMM模型能够准确地对数据进行拟合，可以有效地压制测量误差的影响。
三、计量经济学GMM模型的应用1. 价格预测：GMM模型可以通过利用时间序列上的历史数据、均衡条件以及其他特征，预测出最终的物价变动情况；2. 投资分析：使用GMM模型，可以施行完整性的投资分析，以便估计未来对投资报酬的影响程度；3. 消费预测：使用此模型预测消费行为，可以估计预算支出，并调节它以达到给定的消费预算。
4. 估计协整模型：GMM模型可以被用来估计协整模型，这样可以用来衡量不同的经济变量是否存在协整关系。
总之，计量经济学GMM模型对于对数据拟合和通过数据估计市场变量都具有重要意义。
它具有有效性、准确性、便捷性和减少噪音的特点；并且可以被广泛用于价格预测、投资分析、消费预测和估计协整模型等领域。
计量经济学模型分析
城镇居民家庭人均可支配收入及城市政府支出驱动经济增长的计量分析：1979~2009一．问题的提出2010年上海世界博览会已经圆满落下帷幕，在“城市让生活更美好”的主题下，这场持续184天的盛会向世界呈现了中国城市化进程中所取得的成就。
所谓城市化，就是指随着社会生产力的发展，人类的生产和生活有农村向城市转化的过程，表现为城市数量的增加和规模的扩大，城市消费、投资持续增加，进而改变经济发展的空间方向和基本方式。
二．模型设定统计表明，改革开放以来，特别是进入21世纪之后，在中国的城市化进程中，城市化率、城镇居民家庭人均可支配收入、城市政府支出以及城镇居民消费水平都有了显著的上升，因此，我们把这四个指标作为反映城市化的变量。
根据GDP 的取决于消费、投资、政府支出的基本原理，这四个变量应该可以很好的解揭示城市化对经济的驱动作用。
本实验主要选取1979~2009年的以下数据：1.城市化率：该指标主要反映的是城市人口规模。
2.经济增长：大多数的研究采用的是以人均GDP表示经济增长，也有使用单位资本GDP 来体现的，我们采用了前者。
3.城镇居民家庭人均可支配收入：4.城市政府支出：这里较为理想的指标是城镇人均政府支出，限于数据的可获得性，我们采用的是人均政府消费支出作为替代。
这是因为，政府消费支出多集中于城镇级别的政府，而农村基层行政部门消费支出比重较低。
5．城镇居民消费水平：这里采用城镇人均消费水平，而不是全社会人均消费水平以便能更好的反映出城市消费对经济增长的拉动作用。
模型形式的设计：Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+μ其中，Y:人均GDPX1：城市化率X2：城镇居民家庭人均可支配收入X3：城市政府支出X4：城镇居民消费水平三．数据的搜集本实验获取的是1979~2009年的数据，如下表：年份人均GDP 城市化率城镇居民家庭人均可支配收入政府支出城镇居民消费水平1978 381 17.92 343.4 1122.09 405 1979 419 18.96 405.0 1281.79 425 1980 463 19.39 477.6 1228.83 489 1981 492 20.16 500.4 1138.41 521 1982 528 21.13 535.3 1229.98 536 1983 583 21.62 564.6 1409.52 558 1984 695 23.01 652.1 1701.02 618 1985 858 23.71 739.1 2004.25 765 1986 963 24.52 900.9 2204.91 872 1987 1112 25.32 1002.1 2262.18 998 1988 1366 25.81 1180.2 2491.21 1311 1989 1519 26.21 1373.9 2823.78 1466 1990 1644 26.41 1510.2 3083.59 1596 1991 1893 26.94 1700.6 3386.62 1840 1992 2311 27.46 2026.6 3742.20 2262 1993 2998 27.99 2577.4 4642.30 2924 1994 4044 28.51 3496.2 5792.62 3852 1995 5046 29.04 4283.0 6823.72 4931 1996 5846 30.48 4838.9 7937.55 5532 1997 6420 31.91 5160.3 9233.56 5823 1998 6796 33.35 5425.1 10798.18 6109 1999 7159 34.78 5854.0 13187.67 6405 2000 7858 36.22 6280.0 15886.50 6850 2001 8622 37.66 6859.6 18902.58 7113 2002 9398 39.09 7702.8 22053.15 7387 2003 10542 40.53 8472.2 24649.95 7901 2004 12336 41.76 9421.6 28486.89 8679 2005 14185 42.99 10493.0 33930.28 9410 2006 16500 43.90 11759.5 40422.73 10423 2007 20169 44.94 13785.8 49781.35 11904 2008 23708 45.68 15780.8 62592.66 13526 2009 25575 46.59 17174.7 76299.93四．模型的估计与调整（一）．散点图020000400006000080000100002000030000Y（二）.OLS 回归结果：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/19/11 Time: 23:27 Sample(adjusted): 1979 2008Included observations: 30 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1675.936 502.4538 3.335504 0.0027 X1 -85.42903 23.51347 -3.633196 0.0013 X2 0.694786 0.332357 2.090482 0.0469 X3 0.161081 0.034738 4.636982 0.0001 X40.3637490.2269861.6025140.1216R-squared0.998932 Mean dependent var 5882.433 Adjusted R-squared 0.998761 S.D. dependent var 6258.838 S.E. of regression 220.3462 Akaike info criterion 13.77929 Sum squared resid 1213812. Schwarz criterion 14.01282 Log likelihood -201.6893 F-statistic 5843.189Y=1675.936-85.42903X1+0.694786X2+0.161081X3+0.363749X4由此可见：该模型的R^2=0.998932，Adjusted R-squared=0.998761可决系数很高，F检验值为5843.189,明显显著。
计量经济学GMM模型
计量经济学GMM模型GMM（Generalized Method of Moments）模型是一种常用的计量经济学研究方法，它可用于宏观和微观评估。
它可以有效地应用于估计模型参数，以及对时间序列数据和静态数据进行调查。
一、GMM模型的概述GMM模型一般用来拟合静止的观测数据，它从经济学的角度分析模型的稳定性和鲁棒性，以及估计模型参数的准确性。
它原本可以用于估计一组未知参数，例如通过给定实证拟合模型，或者提供模型和控制参数之间的最优拟合程度或优化。
二、GMM模型的方法GMM模型主要分为三个部分：模型假设、观测式和估计模型。
1）模型假设：使用GMM模型估计数据参数时，需要规定一定的模型假设，例如宏观和微观的假设，变量的变化趋势假设，以及假设误差的连续性和独立性等。
2）观测式：根据给定的模型假设，确定观测式，以估计模型中变量之间的关系，形成一套数学表达式，以及协变量和残差之间的相关关系等。
此外，还会考虑模型假设的健康性（例如时间序列的平稳性）。
3）估计模型：使用迭代方法对模型参数进行估计，通过调整参数得到模型中变量的参数估计量以及估计误差，以及观测的绝对误差估计，最后将以上结果装入优化算法，以获得最小残差平方和模型的优化参数。
三、GMM模型的应用（1）GMM模型在宏观计量经济学中可以用于计算长期均衡，估计投资、政府支出、净出口和 GDP 核算等变量，以及进行宏观估计；（2）时间序列模型，例如经济周期性模型和机会模型；（3）微观计量经济学中可用于计算企业间的差异，例如产品的可替代性，员工行为问题的解决。
四、GMM模型的优缺点（1）GMM模型的优点：GMM模型对于时间序列和静态数据都有较好的应用，而且可以用来估计模型参数，均衡拟合度以及评估模型的可行性等。
（2）GMM模型的缺点：GMM模型的计算复杂度较大，容易受到外部激励因素的干扰，估计偏差较大，而且模型假设不当也会导致研究失误。
计量经济学的模型
计量经济学的模型
计量经济学是一门运用数学、统计学和经济学理论来分析经济数据的学科。
它的核心是建立经济变量之间的数学模型，并利用实际数据进行估计和验证。
计量经济学模型通常由一组方程式组成，这些方程式描述了经济变量之间的关系。
其中，最常见的模型是线性回归模型，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。
在建立计量经济学模型时，需要考虑许多因素，例如变量的选择、数据的收集和处理、模型的假设和限制等。
为了确保模型的可靠性和有效性，需要进行一系列的统计检验和诊断，例如拟合优度检验、异方差性检验、自相关检验等。
计量经济学模型可以用于预测经济变量的未来走势、评估政策的效果、检验经济理论的正确性等。
它在宏观经济、金融市场、产业经济等领域都有广泛的应用。
总之，计量经济学是一门重要的经济学分支，它通过建立数学模型来分析经济数据，为政策制定和经济决策提供了科学依据。
计量经济学简单模型分析
计量经济学简单模型分析计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它借助数学和统计学的方法，通过建立模型来描述、解释和预测经济现象。
简单模型分析是计量经济学的基础，本文将介绍如何进行计量经济学简单模型分析。
首先，进行计量经济学简单模型分析需要明确研究问题和目标。
确定研究问题需要考虑实际背景和理论依据，确定模型的目标是为了回答研究问题。
其次，需要收集相关数据，包括时间序列数据、横截面数据等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性、完整性和可比较性。
接下来，需要选择合适的模型。
简单线性回归模型是计量经济学中最简单的模型之一，适用于单一自变量和因变量的分析。
简单线性回归模型的数学形式为：y = β0 + β1x + ε，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。
建立模型后，需要进行模型的估计和检验。
普通最小二乘法（OLS）是估计简单线性回归模型最常用的方法，它通过最小化残差平方和来估计模型的参数。
模型的检验包括拟合优度检验、统计检验和计量经济学检验等。
拟合优度检验用于评估模型对数据的拟合程度，统计检验用于检验模型的假设条件是否成立，计量经济学检验用于评估模型的可靠性、稳定性和预测能力。
最后，需要对模型进行分析和解释。
模型的参数估计值是解释模型的关键，β1表示自变量x每增加一个单位时因变量y的平均增加量。
需要分析模型的假设条件是否成立，以及模型的预测能力。
如果模型存在不足之处，需要进行相应的调整和改进。
总之，计量经济学简单模型分析是经济学研究的重要基础。
通过简单模型分析，我们可以描述、解释和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。
随着数据科学和机器学习的发展，计量经济学的方法和技术将不断得到完善和创新，为经济学研究提供更加精确和实用的工具。
计量经济学did模型
计量经济学did模型计量经济学DID模型引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学方法来解决经济问题。
DID模型（Difference-in-Differences）是计量经济学中一种常用的分析方法，用于评估政策或其他干预措施对某一特定群体或地区的影响。
本文将介绍DID模型的基本原理、应用领域以及一些相关的注意事项。
一、DID模型的基本原理DID模型是一种自然实验设计，通过比较两个群体或地区在政策干预前后的差异，来评估政策对实验组的影响。
其中，实验组是受到政策干预的群体或地区，对照组是没有受到政策干预的群体或地区。
通过比较实验组和对照组在政策干预前后的差异，可以得出政策对实验组的效应。
DID模型的基本原理可以通过以下公式表示：Y_it = α + β*T_i + γ*D_t + δ*(T_i*D_t) + ε_it其中，Y_it表示观测单位i在时间t的结果变量；T_i表示观测单位i 是否受到政策干预的虚拟变量（Treatment）；D_t表示时间t是否为政策干预的虚拟变量（Difference）；α、β、γ、δ分别表示常数项和各个系数；ε_it表示误差项。
二、DID模型的应用领域DID模型在计量经济学中有广泛的应用领域。
以下列举了一些常见的应用案例：1. 教育政策评估：DID模型可以用于评估教育政策对学生学业成绩的影响。
通过比较政策实施前后不同学校或学生群体的学业成绩差异，可以评估教育政策的效果。
2. 劳动力市场研究：DID模型可以用于研究最低工资政策对就业率的影响。
通过比较实施最低工资政策的地区和没有实施最低工资政策的地区的就业率变化，可以评估最低工资政策的效果。
3. 医疗政策评估：DID模型可以用于评估医疗政策对健康指标的影响。
通过比较实施医疗政策的地区和没有实施医疗政策的地区的健康指标变化，可以评估医疗政策的效果。
4. 环境政策研究：DID模型可以用于研究环境政策对环境污染的影响。
计量经济学4种常用模型
计量经济学4种常用模型计量经济学是经济学的一个重要分支，主要研究经济现象的数量关系及其解释。
在计量经济学中，常用的模型有四种，分别是线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型和离散选择模型。
下面将对这四种模型进行详细介绍。
第一种模型是线性回归模型，也是计量经济学中最常用的模型之一。
线性回归模型是通过建立自变量与因变量之间的线性关系来解释经济现象的模型。
在线性回归模型中，自变量通常包括经济学理论认为与因变量相关的变量，通过最小二乘法估计模型参数，得到经济现象的解释。
线性回归模型的优点是简单易懂，计算方便，但其前提是自变量与因变量之间存在线性关系。
第二种模型是时间序列模型，它主要用于分析时间序列数据的模型。
时间序列模型假设经济现象的变化是随时间演变的，通过分析时间序列的趋势、周期性和随机性，可以对经济现象进行预测和解释。
时间序列模型的常用方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。
时间序列模型的优点是能够捕捉到时间的动态变化，但其局限性是对数据的要求较高，需要足够的时间序列观测样本。
第三种模型是面板数据模型，也称为横截面时间序列数据模型。
面板数据模型是将横截面数据和时间序列数据结合起来进行分析的模型。
面板数据模型可以同时考虑个体间的差异和时间的变化，因此能够更全面地解释经济现象。
面板数据模型的常用方法包括固定效应模型、随机效应模型等。
面板数据模型的优点是能够控制个体间的异质性，但其需要对个体间的相关性进行假设。
第四种模型是离散选择模型，它主要用于分析离散选择行为的模型。
离散选择模型假设个体在面临多种选择时，会根据一定的规则进行选择，通过建立选择概率与个体特征之间的关系，可以预测和解释个体的选择行为。
离散选择模型的常用方法包括二项Logit模型、多项Logit模型等。
离散选择模型的优点是能够分析个体的选择行为，但其局限性是对选择行为的假设较强。
综上所述，计量经济学中常用的模型有线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型和离散选择模型。
计量经济学模型
1969 R. Frish J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden ○16位担任过世界计量经济学会会长 ○ 30位左右在获奖成果中应用了计量经济学 ○“二战以后的经济学是计量经济学的时代”-Samuelson ○“计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威 的济活动中各因素之间的理论关系， 用确定性的数学方程描述。例如，生产函数可描述为： Q Aet K L 公式描述了技术、资本、劳动与产出量之间 的理论关系，认为这种关系是准确实现的。利用数理经济 模型，可以分析经济活动中各种因素之间的互相影响，为 控制经济活动提供理论指导。但是，数理经济模型并没有 揭示因素之间的定量关系，在上式中，参数是未知的。
解释：如何正确地选择解释变量
• 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和 经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础 – 例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况， 那么，影响产出量的因素就应该在投人要素方面，而在当前，一 般的投人要素主要是技术、资本与劳动 – 如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求 方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生 产，应该选择居民收人等变量作为解释变量；如果研究的对象是 生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。
• 经济计量模型由系统或方程组成，方程由 变量和系数组成。其中，系统也是由方程 组成。
怎样看待计量经济模型？
• 广义地说，一切包括经济、数学、统计三 者的模型；
计量经济学中的动态面板数据模型分析
计量经济学中的动态面板数据模型分析计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用数理统计方法对经济现象进行定量分析，从而揭示经济规律和解释经济现象。
动态面板数据模型是计量经济学中的一种重要分析工具，它能够更准确地捕捉经济变量之间的关系，并解决传统面板数据模型中存在的内生性问题。
动态面板数据模型分析的基础是动态面板数据模型，它是对面板数据模型的扩展和改进。
面板数据模型是一种同时包含横截面和时间序列信息的数据模型，它能够更全面地反映经济变量的变化。
然而，传统面板数据模型中存在着内生性问题，即经济变量之间的关系可能是双向的，导致估计结果产生偏误。
动态面板数据模型通过引入滞后变量和差分变量，能够更好地解决内生性问题，提高估计结果的准确性。
动态面板数据模型的核心是一阶差分法。
一阶差分法是一种常用的数据处理方法，它通过对变量进行差分，消除了变量中的个体效应和时间效应，从而减少了内生性问题的影响。
一阶差分法能够更准确地估计变量之间的关系，并提供更可靠的经济政策建议。
除了一阶差分法，动态面板数据模型还包括滞后变量的引入。
滞后变量是指将某一变量在时间上向前推移一期或多期，作为解释变量引入模型中。
滞后变量的引入能够更好地捕捉经济变量之间的动态关系，提高模型的解释力和预测能力。
同时，滞后变量还能够帮助解决内生性问题，提高估计结果的准确性。
动态面板数据模型分析的应用范围广泛。
它可以用于研究宏观经济变量之间的关系，如经济增长、通货膨胀和失业率等。
同时，它也可以用于研究微观经济变量之间的关系，如企业投资、劳动力市场和金融市场等。
动态面板数据模型的分析结果能够为经济政策的制定和实施提供重要参考，帮助决策者更好地了解经济变量之间的关系，制定科学合理的经济政策。
然而，动态面板数据模型分析也存在一些限制和挑战。
首先，动态面板数据模型的估计结果对模型的设定和假设非常敏感，需要进行严格的模型检验和假设验证。
其次，动态面板数据模型的分析需要大量的数据和计算资源，对数据的质量和数量有较高的要求。
计量经济学----几种常用的回归模型
• P175图6.10
几种常用的回归模型计量经济学回归模型计量经济学常用模型常用回归模型常用的回归模型计量经济学回归分析计量经济学线性回归计量经济学回归计量经济学逐步回归法计量经济学非线性回归
几种常用的回归模型
1. 对数线性模型 2. 半对数模型 3. 倒数模型 4. 对数倒数模型
1. 对数线性模型（不变弹性模型）
2的含义？
• 其测度了Y的瞬时增长率，即Y随着时间t变化的变 化率。 • 例如，Y为个人的年消费支出，t为年度，那么斜 率系数为个人消费支出的年增长率。
证明：
d(ln Y ) dY Y dY dt 2 dt dt Y
• 注意根据斜率系数的估计值也可以求出复 合增长率r的值。
线性到对数模型
回归子的相对改变量 2 回归元的绝对改变量
• 半对数模型的斜率系数度量了解释变量一个单位 的绝对变化，对应的因变量的相对变化量。 • P166例6.4
对数到线性模型（解释变量对数形式）
Yi 1 2 ln X i i
dY 2 d（lnX ) dX X
dY
2的含义？
证明：
d(ln Y ) dY Y 2 d(ln X ) dX X
适用性？
• 画出lnYi对lnXi的散点图，看是否近似为一 条直线，若是，则考虑此模型。 • P165例6.3
例：柯布--道格拉斯生产函数（P210）
Y AK L e
i
ln Y ln A ln K ln L i ln Y 0 lnK lnL i
• 其测度了X变化1%时Y的绝对变化量，当X变化1% 时，Y绝对变化为0.01 2
3. 倒数模型
常用计量经济学模型
Box和Pierce的Q统计量
Q T
2 2 ˆ ( k ) ~ (K ) k 1
K
如果检验通过，则随机过程是白噪声。
自相关函数还可被用于检验一个序列是否平稳。
平稳时间序列的自相关函数随着滞后期k的增加而快速下降为0
(k )
(k )
k
k
平稳序列
非平稳序列
齐次非平稳过程
yt非平稳，但yt – yt-1平稳，称yt为一阶齐次非平稳过程 [例] 随机游走过程是一阶齐次非平稳过程
对于季度资料
~ 此时可大致认为 yt 已无季节和不规则波动，可看作 L C 的估计
1 ~ yt (0.5 yt 2 yt 1 yt yt 1 0.5 yt 2 ) 4
第二步 估计S×I
令
yt zt ~ yt
L S C I ( S I) LC
zt即为S×I的估计
第三步 消除不规则变动，得到S的估计
对S×I中同一季节的数据进行平均，从而消除掉I。
例如，对于月度数据，假定 y1是1月份的数据，
y2是1月份的数据，
y3是1月份的数据， 则 y4是1月份的数据，总共4年数据。
1 z1 ( z1 z13 z 25 z37 ) 4 1 z 2 ( z 2 z14 z 26 z38 ) 4
五、混合自回归-移动平均（ARMA）模型
ARMA (p , q)：
yt 1 yt 1 p yt p t 1 t 1 q t q
ARMA(1 , 1)：
yt 1 yt 1 t 1 t 1
美国商业部：1986年1月至1995年12月百货公司 的月零售额（亿元）
计量经济学中的数据分析和经济模型
计量经济学中的数据分析和经济模型在当今信息爆炸的时代，大数据和数据分析已成为各行各业的热门话题。
作为经济学领域的重要分支，计量经济学通过运用统计方法和经济理论，来研究经济现象之间的关联性和因果效应。
数据分析和经济模型作为计量经济学的两大核心，发挥着举足轻重的作用，为经济学家和决策者提供了强有力的工具。
数据分析是计量经济学中的首要步骤。
经济学家从各种渠道收集到的海量数据中，应用统计学和计量经济学的相关方法进行分析，从而揭示经济现象的本质。
数据分析最常见的一种方式是描述统计分析，它通过均值、方差、标准差等统计指标，对数据的特征进行概括和总结。
另一种常见的数据分析方法是回归分析，通过建立经济模型，来解释和预测各种经济变量之间的关系。
回归分析能够帮助经济学家了解不同变量之间的因果关系，并进行政策的制定和评估。
经济模型是计量经济学的重要理论工具。
经济模型是对经济行为和现象进行抽象和简化的表达方式，以便研究人员可以更好地理解和解释复杂的经济现象。
经济模型通常基于一定的经济理论基础，通过建立数学方程或其他形式的表达，来描述经济变量之间的关系。
根据具体的研究问题，经济模型可以包括多个变量和参数，并利用计量方法来对模型进行估计和检验。
经济模型的建立和应用，有助于经济学家深入理解经济现象的本质，为政策制定提供科学依据。
在实际研究中，数据分析和经济模型往往相互依存，相互促进。
数据分析为经济模型提供实证基础和参数估计，而经济模型则帮助研究者更好地理解数据分析的结果，并进行进一步的推断和预测。
例如，在政策制定中，经济学家可以通过对历史数据的分析，建立经济模型来评估政策的潜在影响，并根据结果制定出科学合理的政策建议。
数据分析和经济模型的结合，可以使经济研究更加深入、准确和可靠。
然而，值得注意的是，数据分析和经济模型的应用需要结合适当的统计方法和经济理论，避免误解和误导。
准确和科学地运用数据分析和经济模型对经济现象进行研究，对于提高研究的可信度和说服力非常重要。
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计量经济学分析模型摘要改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。
本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
并找到影响居民消费的主要因素。
关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews目录摘要 (II)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 经济理论陈述 (3)2.1西方经济学中有关理论假说 (3)2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集 (6)4 计量经济模型的建立 (9)5 模型的求解和检验 (10)5.1计量经济的检验 (10)5.1.1模型的回归分析 (10)5.1.2拟合优度检验： (11)5.1.3 F检验 (11)5.1.4 T检验 (12)5.2 计量修正模型检验： (12)5.2.1 Y与的一元回归 (13)5.2.2拟合优度的检验 (13)5.2.3 F检验 (14)5.2.4 T检验： (15)5.3经济意义的分析: (15)6 政策建议 (16)结论 (17)参考文献 (19)城镇居民消费模型分析前言近年来，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。
本文旨在对近15年我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
人均收入和消费支出的有关数据进行了计量经济的检验,通过两者之间的动态关系研究发现,居民人均收入与消费支出有长期的均衡关系,据此建立了居民人均收入和消费支出之间的长期均衡模型。
结果显示,收入是决定居民消费需求的基本因素,且现在收入的增长对消费的增长具有很重要的影响。
首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；进而我们建立了理论模型。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
政府应制定合理的政策,促进国民经济的持续稳定健康发展。
1 问题的提出随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在人均可支配收入的增长。
联系我国“九五”期间的情况看，政府为加快经济发展所使用的扩张性财政政策收效明显，各种金融资产的利率也多次下调，其结果使大量储蓄直接转化为投资，将后期消费转化为当期消费，大大激活了商品市场，使其流动性增强。
投资的增加促使了商品的多元化快速发展。
90年代中期以来,短缺经济现象在我国基本消失,价格机制在资源配置中开始发挥基础性调节作用,市场供不应求的商品已很少见,供过于求的商品不断增加,价格开始出现持续下降。
我国城镇居民收入高,消费量大,商品化程度高,其消费对农村居民有一定的示范作用,在消费结构的研究中占有重要的地位,因而研究分析城镇居民消费结构及特征,对拓宽消费品市场渠道,确定经济发展战略,适时调整和正确引导居民消费方向,促进经济增长具有重大意义。
与此同时，改革开放以来的经济在从计划向市场转型的过程中，人民的消费水平、结构都发生了很大变化。
在90年代后期我国更是首次出现了有效需求严重不足的状况，影响我国消费的因素就更成了一个热点问题。
我国人均消费受到哪些因素的影响？如何把各个因素对人均消费的影响从定性化转化为定量化？就个消费而言，个人消费主要受到个人收入、商品价格、个人消费偏好的影响。
其中个人消费的影响因素个人收入和商品价格是很容易数量化的，至于个人消费偏好可以考虑前期消费量，因为前期消费可以反映个人消费偏好。
那么，我国人均消费的主要影响因素可以确定为人均收入、商品价格、前期消费，上述分析符合相关的经济学理论。
基于人均消费受到人均收入、商品价格、前期消费因素的影响。
从中国统计年鉴找到了从1996-2010年人均消费以及人均国内生产总值、商品物价指数的官方数据。
想借此来分析我国人均消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。
针对这种现象，本文收集了我国“九五”期间首年和末年各省、市、自治区的相关截面数据，并加以实证分析及比较对比分析，分析我国“九五”政策对我国经济发展的影响。
2 经济理论陈述2.1西方经济学中有关理论假说（一）凯恩斯绝对收入假说凯恩斯以1929～1933年的经济大萧条为时代背景，在《通论》中提出了“消费函数”的概念。
凯恩斯认为收入和消费之间存在函数关系。
虽然收入水平、商品的价格水平、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、制度和风俗习惯等因素都影响着居民的消费支出，但是在众多的因素中有决定意义的是居民收入水平。
因而凯恩斯用c=c(y)来表示消费和收入之间的关系，其中c 表示消费支出，y 表示收入水平，边际消费倾向MPC= c/ y,平均消费倾向APC=c/y 。
如果消费支出和收入水平之间存在线性关系，则边际消费倾向为一常数，那么消费函数可表示为c= + y ，其中 表示必不可少的自发的消费， 表示边际消费倾向。
凯恩斯的消费函数理论自问世以来受到很多经济学家的质疑。
美国经济学家J.S.Duesenberry 认为消费者受自己过去的消费习惯以及周围人们消费水平的影响来决定消费。
F.Modigliani 则认为人们会在更长的时间范围内计划他们的消费支出，以达到在他们整个生命周期内消费的最佳配置。
而诺贝尔经济学奖得主M.Friedman 则认为消费是由永久收入决定的，而不是由当期的可支配收入决定的。
[1]对于以上的质疑，我们有必要用实证的方法来验证凯恩斯消费函数（二）杜森贝利相对收入假说1．由于消费的示范效应，消费支出不仅受消费者自身收入影响，而且受他人消费支出和收入影响。
2．由于消费的棘轮效应，消费支出不仅受消费者当前收入影响，而且受他过去收入和消费支出影响，尤其受高峰时期收入和消费支出影响。
即0100)(2102><<>++=b b a c b by a y C ,0c 表示过去最高消费水平，对APC 有0)(0<'=f y y f y C 其中0y 表示过去最高收入水平。
（三）弗里德曼持久性收入假说该假说把收入y 分解为持久性收入p y 和暂时性收入t y ，把c 分解为持久性消费p c 和暂时性消费t c ，有t p y y y +=，t p c c c +=,假定：1．从而0)()(=-=p t y y E y E2．p p y k c ⋅=，其中)(1u w r k k ⋅=，k 是由利息率r ，消费者非人力资本财富w 其他因素u 决定的，认为k 通常是相对稳定的常数。
3.t c 与t y ，t c 与p y ，t c 与t y 不相关，即0)cov(=t t y c ，0)cov(=p t y c ，0),cov(=t p y c ，从而0)(=ct E ，因此)()()(p p t c E c c E c E =+=，进而有p y k y kE c E ⋅==)()(。
所以：消费函数t p t y b y b a y c 2)(++=不清101=>b a ，在假设1012<<<b b 下，函数形式t p y b y b a c 21++=成为弗里德曼持久性收入假说消费函数的修正形成或弱形式。
2.2有关消费结构对居民消费影响的理论（一）消费结构是消费者为满足不同方面的需要，用于不同方面的消费支出在总消费支出中所占的比例关系。
它是居民消费行为的重要内容。
消费结构根本上说是由生产力发展水平决定的同时，又反过来对生产力发展水平产生重要影响。
研究居民消费结构，对于正确引导消费，实现消费结构合理化，为产业结构调整提供理论依据，以促进经济发展有重要意义。
西方经济学家对消费支出的分类，一般有以下3种，（1）按吃、穿、住、用划分； （2）按消费对象基本属性划分，分为非耐用消费品、耐用消费品、劳务（3）按消费的社会功能分为生理消费和社会消费。
消费结构变化取决于多方面因素，其中决定作用的是人均收入水平。
恩格尔定律揭示了两者的关系，用恩格尔系数作为衡量个人家庭消费结构，以国居民消费结构变化的指标，也成为衡量富国、穷国的标准，一般也随着收入的增加，恩格尔系数趋于下降。
（二）从整个人类社会发展过程看，消费结构变化一般规律可概括为四个转化（1）从自给性消费为主的消费结构向商品性消费结构转化。
（2）在商品性消费结构中，吃为主的消费结构向穿用为主的消费结构转化。
（3）由物质性消费为主向精神和劳务性消费为主的结构转化。
（4）由商品消费结构向产品性消费结构转化。
（三）消费结构在其发展过程中呈现出来的不同阶段性特点，是由生产力发展的不同水平决定的。
低级阶段特点是以吃穿两项占绝大比重，中级发展阶段吃穿退居次要地位，耐用消费品占主要地位；高级阶段上物质生活消费退居次要地位，文化精神生活消费上升为主要内容。
（四）城镇居民消费模型的建立与估计目前国际上广泛采用“线性支出系统”或“扩展线性支出系统”建立模型。
线性支出系统是英国经济学家斯通(R·stone)于1954年提出的,是用效用函数直接推导出的一种较为复杂的需求系统研究(也称消费结构研究)。
1973年经济学家路迟在线性支出系统基础上作了两点改进,又提出了扩展线性支出系统。
ELES用模型表示为PiXi=PiX0i+α*i(Y-ΣPiX0i)i=1,2,…,n;0<α*i<1Σα*i<1式中:PiXi——第i种商品人均消费总支出额;PiX0i——第i种商品基本需求量(最低限度消费量);Y——人均可支配收入;ΣPiX0i——人均基本需求总支出;α*i——第i种商品的边际消费倾向;1-Σα*i——边际储蓄倾向。
模型可解释为:给定居民的收入水平Y,他们首先购买各种基本消费品PiX0i。
3 相关数据收集在进行实证分析的过程中，所需要的数据，应是能够度量收入对消费倾向的影响的指标。
在收入指标和消费倾向的选择上，我们所用的数据均来源于《中国统计年鉴》所设模型的样本容量为15个左右，对于一元回归分析计算要求和目的已经足够了。
数据涉及四个变量：人均居民消费、人均国内生产总值、前期人均居民消费、居民消费价格指数。