家庭每月收入与消费支出统计表
家庭日常开销记录表
家庭日常开销记录表1. 引言1.1 概述家庭日常开销记录表是一种用于记录和管理家庭支出的工具，它可以帮助家庭成员更好地了解和分析自己的花费情况。
在现代社会中，随着物价的上涨和生活成本的增加，合理控制家庭开销变得尤为重要。
因此，一个系统化且可操作的记录表将有助于我们管理经济，并更好地进行预算规划。
1.2 文章结构本文将以"家庭日常开销记录表"为主题，探讨其在经济管理中的重要性及应用方法。
首先，我们将介绍为何需要一张记录表来管理家庭开支，并指出其对健康理财的重要意义。
接下来，我们将详细讲解如何设计和制作一张有效的开销记录表，并提供使用方式和注意事项。
然后，我们将聚焦于实践应用部分，介绍如何有效地收集、分类和总结家庭开销数据，并提供建议来制定预算并调整消费习惯。
最后，我们将总结家庭日常开销记录表所带来的好处，并展望未来可能的发展方向和改进之处。
1.3 目的本文旨在向读者阐明家庭日常开销记录表的重要性，并指导读者如何有效地应用该工具来管理家庭支出。
通过掌握正确的经济管理方法，我们可以更好地规划和分配资源，实现家庭经济的可持续发展。
无论是为了降低生活压力、提升生活质量，还是为了实现理想中的未来，建立一个规范且高效的家庭日常开销记录系统都是不可或缺的。
请问还有其他问题我可以帮助您吗？2. 家庭日常开销记录表的重要性2.1 经济管理的必要性经济管理是家庭生活中至关重要的一部分。
通过有效地管理经济资源，家庭可以提高财务状况并实现理想的生活目标。
家庭日常开销记录表作为一个工具，在经济管理中起到了至关重要的作用。
它能够帮助家庭成员掌握每笔开销的细节和情况，从而更好地进行预算编制、支出管理和理财规划。
2.2 开支统计与分析的意义家庭日常开销记录表有助于统计和分析家庭的支出情况，让家庭成员更清楚地知道资金流向。
通过对各项开销进行分类和总结，可以发现不必要的花费，并找到节省和合理利用资金的方法。
此外，开支统计与分析还可以帮助制定合理的消费预算并检查是否超支，使家庭能够更好地控制开支并保持可持续的财务健康。
2.1回归分析概述
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 每 月 家 庭 消 费 支 出 Y （元） 561 594 627 638 1100 638 748 814 847 935 968 1400 869 913 924 979 1012 1045 1078 1122 1155 1188 1210 1700 1023 1100 1144 1155 1210 1243 1254 1298 1331 1364 1408 1430 1485 2000 1254 1309 1364 1397 1408 1474 1496 1496 1562 1573 1606 1650 1716 2300 2600 2900 1969 1991 2046 2068 2101 2189 2233 2244 2299 2310 3200 2090 2134 2178 2266 2354 2486 2552 2585 2640 3500 2299 2321 2530 2629 2860 2871 1408 1650 1452 1738 1551 1749 1595 1804 1650 1848 1672 1881 1683 1925 1716 1969 1749 2013 1771 2035 1804 2101 1870 2112 1947 2200 2002 4950 11495 16445 19305 23870 25025
2、回归分析的基本概念 、 回归分析(regression analysis) 回归分析(regression analysis)是研究一个 变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系 的计算方法和理论。 其目的 其目的在于通过后者的已知或设定值，去估 计和（或）预测前者的（总体）均值。 被解释变量 被解释变量（Explained Variable）或应变 应变 量（Dependent Variable）。 解释变量 解释变量（Explanatory Variable）或自变 自变 量（Independent Variable）。
一元线性回归模型(计量经济学)
总体回归函数说明被解释变量Y的平均状 态（总体条件期望）随解释变量X变化的 规律。至于具体的函数形式，则由所考 察的总体的特征和经济理论来决定。
在例2.1中，将居民消费支出看成是其可 支配收入的线性函数时，该总体回归函
数为: E (Y |X i)01 X i
它是一个线性函数。其中，0，1是未知
第二章 经典单方程计量经济学模型： 一元线性回归模型
§2.1 回归分析概述 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 §2.5 一元线性回归模型的预测 §2.6 一元线性回归建模实例
§2.1 回归分析概述
一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数
1430 1650 1870 2112
1485 1716 1947 2200
2002
2420 4950 11495 16445 19305 23870 25025 21450 21285 15510
一个抽样
由于调查的完备性，给定收入水平X的消费 支出Y的分布是确定的。即以X的给定值为条 件的Y的分布是已知的，如 P(Y=561 | X = 800) =1/4。 进而，给定某收入Xi，可得消费支出Y的条 件均值，如 E(Y | X = 800) =605。 这样，可依次求出所有不同可支配收入水平 下相应家庭消费支出的条件概率和条件均值 ，见表2.1.2.
相关分析主要研究随机变量间的相关形式 及相关程度。变量间的相关程度可通过计 算相关系数来考察。
具有相关关系的变量有时存在因果关系，
这时，我们可以通过回归分析来研究它们
之间的具体依存关系。
课堂思考题
计量经济学(李子奈第4版)大数据表(全)
计量经济学（第4版）数据表表某社区家庭每月收入与消费支出统计表表中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
第2章练习12中国某年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料单位：亿元{表 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）表 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入资料来源：根据《中国统计年鉴》（2011年）整理。
表 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
表 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数蛋类$消费量Q (千克)各类食品的消费价格指数（上年=100）居民消费价格指数P0（上年=100）人均消费支出X（元）蛋类P肉禽类P1水产类P2粮食P01油脂P02蔬菜P03北京（天津`河北;山西（内蒙古…辽宁'吉林…黑龙江^上海| 江苏"浙江安徽*福建：江西【山东'河南？湖北·湖南-广东、广西:海南【重庆|四川）贵州@云南|西藏|陕西*甘肃?青海@ 宁夏（新疆资料来源：《中国统计年鉴》（2013）。
第3章练习17中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资表中国粮食生产与相关投入资料表中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2002）》、《中国统计年鉴（2002）》。
;AR · AZCA ~COCT !DE FL GAIA &ID IL IN $ KSKY 《LAMA {MD ME MIMN ;MO MS MT / NCND 】NENH ,NJ NM资源来源：根据Introduction to Econometrics (2 edition) 整理。
计量分位数回归 eviews
分位数回归（Quantile Regression）最早由科恩克 和巴塞特 (Koenker 和Bassett, 1978)于1978年提出 ，它 提供了回归变量 X 和因变量Y 的分位数之间线性关系的
估计方法。绝大多数的回归模型都关注因变量的条件均
值，但是人们对于因变量条件分布的其他方面的模拟方 法也越来越有兴趣，尤其是能够更加全面地描述因变量 的条件分布的分位数回归。
利用分位数回归解决经济学问题的文献越来越多， 尤其是在劳动经济学中取得了广泛应用。如在教育回报和 劳动市场歧视等方面都出现了很好的研究成果。在经济学 中的应用研究还包括诸如财富分配不均问题、失业持续时
间问题、食品支出的恩格尔曲线问题、酒精需求问题和日
间用电需求问题等。在金融学领域也涌现出大量使用分位 数回归的应用研究成果，主要应用领域包括风险价值 （Value at Risk, VaR）研究和刻画共同基金投资类型的指 数模型。
（4.7.4）
即F() = ，也就是说F(Y)的第 个分位数是上述优化问题的解。 F(y) 可以由如下的经验分布函数替代：
1 FN ( y ) N
I(y
i 1Байду номын сангаас
N
i
y)
（4.7.5）
其中 y1，y2，…，yn 为Y 的 N 个样本观测值；I(z) 是指示函数，z 是条件关系式，当 z 为真时，I(z) = 1；当 z 为假时，I(z) = 0。式 （4.7.3）中条件关系式 z 为 yi y，当 yi y 时，I(yi y) = 1，否 则取值为0。
为线性函数。其中，0，1是未知参数，称为 回归系数（regression coefficients）。
1、样本回归函数
一季度居民收入和消费支出情况
一季度居民收入和消费支出情况来源：国家统计局发布时间：2017-04-17 10:00一、居民收入情况一季度，全国居民人均可支配收入7184元，比上年同期名义增长8.5%，扣除价格因素，实际增长7.0%。
其中，城镇居民人均可支配收入9986元，增长7. 9%，扣除价格因素，实际增长6.3%；农村居民人均可支配收入3880元，增长8. 4%，扣除价格因素，实际增长7.2%。
一季度，全国居民人均可支配收入中位数6067元，增长6.7%(以下如无特别说明，均为同比名义增长)，中位数是平均数的84.4%。
其中，城镇居民人均可支配收入中位数8700元，增长6.7%，是平均数的87.1%；农村居民人均可支配收入中位数3060元，增长7.1%，是平均数的78.9%。
图1 一季度居民人均可支配收入平均数与中位数按收入来源分，一季度，全国居民人均工资性收入4084元，增长8.7%，占可支配收入的比重为56.9%；人均经营净收入1280元，增长6.1%，占可支配收入的比重为17.8%；人均财产净收入583元，增长6.9%，占可支配收入的比重为8.1%；人均转移净收入1237元，增长11.4%，占可支配收入的比重为17.2%。
二、居民消费支出情况一季度，全国居民人均消费支出4796元，比上年同期名义增长7.7%，扣除价格因素，实际增长6.2%。
其中，城镇居民人均消费支出6387元，增长7.0%，扣除价格因素，实际增长5.4%；农村居民人均消费支出2921元，增长8.0%，扣除价格因素，实际增长6.8%。
一季度，全国居民人均食品烟酒消费支出1535元，增长4.6%，占人均消费支出的比重为32.0%；人均衣着消费支出403元，降低0.5%，占人均消费支出的比重为8.4%；人均居住消费支出978元，增长8.9%，占人均消费支出的比重为20.4%；人均生活用品及服务消费支出277元，增长3.7%，占人均消费支出的比重为5.8%；人均交通通信消费支出645元，增长12.3%，占人均消费支出的比重为13.4%；人均教育文化娱乐消费支出480元，增长13.5%，占人均消费支出的比重为10.0%；人均医疗保健消费支出352元，增长15.8%，占人均消费支出的比重为7.3%；人均其他用品和服务消费支出127元，增长10.7%，占人均消费支出的比重为2.6%。
每月开销表格
每月开销表格及分析报告在日常生活和工作中，合理的财务管理对于每个人来说都至关重要。
为了更好地掌握自己的财务状况，制定一个每月开销表格并进行分析是非常必要的。
以下是一个详细的每月开销表格及其分析报告。
一、每月开销表格类别开销金额（元）备注住房3000包括房租、水电费等交通800包括公共交通、打车等费用餐饮2000包括日常饮食、外卖等费用通讯200包括手机费、网络费等娱乐500包括电影、旅游、聚会等费用学习800包括购买书籍、参加培训等费用二、分析报告1.开销概览从上表可以看出，每月总开销为8000元。
其中，住房开销最大，占到了总开销的37.5%，其次是餐饮和交通，分别占比25%和10%。
这些开销占据了每月开销的大部分，是日常生活中必不可少的支出。
2.开销分析（1）住房开销：住房是人们生活中最大的开销之一。
在本表中，住房开销占到了总开销的近四成。
为了降低住房开销，可以考虑合租或者寻找性价比更高的住房。
（2）餐饮开销：餐饮开销也是每月的重要支出。
在保持饮食质量的同时，可以尝试自己做饭，减少外卖和外出就餐的频率，从而降低餐饮开销。
（3）交通开销：交通开销虽然占比不高，但也是一笔不可忽视的支出。
在规划出行时，可以尝试使用公共交通，减少打车的次数，以降低交通开销。
（4）娱乐和学习开销：娱乐和学习是提升生活质量和个人技能的重要方面。
在保持适当娱乐的同时，可以根据个人需求和兴趣选择性地投入学习开销。
（5）其他开销：其他开销包括了一些不可预见的支出，如购物、礼品等。
这部分开销可以通过制定预算和合理消费观念来降低。
3.建议为了更好地管理财务，建议制定一个每月预算计划，并严格按照预算进行支出。
同时，可以通过调整消费观念和习惯，降低不必要的开销。
例如，可以尝试减少外出就餐和购物的频率，增加自己做饭和健身的时间。
此外，还可以考虑将部分储蓄用于投资理财，以增加收入来源。
第二章 一元线性回归模型(本科生计量经济学)
即：正规方程组揭示的是残差的性质。
26
普通最小二乘估计有关 的其他性质（课后习题）
Y Y
^
e Y e y
i ^ i
^
i
0 0
27
i
2、由普通最小二乘估计系数的性质可证
得普通最小二乘估计与参数的关系如下：
1 1 k i u i
^
0 0 wi ui
（ 1） （ 2）
（ 1）
0 Y 1 X
^
^
Y
1 n
Y , X X
i 1 i 1 n i 1
n
n
i
18
参数的普通最小二乘估计量
ˆ ˆ X )0 (Yi 0 1 i ˆ ˆ X )X 0 ( Y i 0 1 i i
^
33
三、一元线性回归模型参数的最大似 然法(Maximum Likehood,ML)估计
• 基本原理：似然原理
• 一元线性回归模型ML使用的条件：已知随机扰动 项的分布。
34
Y1 , Y2 ,...,Yn
1 f (Yi ) e 2
1 2
1 2
2
Yi ~ N (0 1 X i , 2 )
w 1
i
22
普通最小二乘估计的例
年份
1991 1992 1993 1994
ED(X)
708 793 958 1278
FI(Y)
3149 3483 4349 5218
ed(x)
-551 -466 -301 19
fi(y)
-2351 -2017 -1151 -282
家庭日常开支明细表格
家庭日常开支明细表格全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：家庭日常开支明细表格是一种记录家庭每天开支的工具，能够帮助家庭成员了解家庭的收支情况，找出节约开支的方法，做到理性消费，提高家庭财务管理水平。
通过制作家庭日常开支明细表格，可以清晰地了解到家庭每月的开支情况，从而合理规划家庭预算，避免浪费和不必要的支出，提升家庭生活质量，实现家庭财务均衡。
家庭日常开支明细表格一般包括以下几个项目：1. 时间：记录开支的具体时间，可以是每天、每周、每月的时间段，方便进行数据分析和对比。
2. 收入：记录家庭每月的总收入，包括固定收入和不固定收入，如工资、奖金、利息、股票等。
3. 支出：记录家庭每月的总支出，包括日常生活开销、房租、水电费、医疗费用、教育费用、交通费用等。
4. 食品：记录家庭每月的食品开支，包括买菜、烹饪、外出就餐等费用。
6. 交通：记录家庭每月的交通费用，包括公共交通、汽车费用、出行旅费等。
7. 娱乐：记录家庭每月的娱乐活动开支，包括电影、KTV、旅游、购物等费用。
8. 教育：记录家庭每月的教育开支，包括孩子学费、教材费、辅导班费等。
10. 其他：记录家庭每月的其他开支，如社交费用、礼物费用、捐款等。
在制作家庭日常开支明细表格时，可以根据家庭实际情况进行调整和改进，如增加或减少项目，调整报表格式等，以适应家庭成员的需求和习惯。
家庭成员也应定期更新和填写开支表格，保持数据的准确性和完整性，为家庭财务管理提供有力支持。
第二篇示例：家庭日常开支是每个家庭都需要关注的重要部分，合理规划家庭日常开支是维持家庭生活稳定的基础。
为了更好地掌握家庭的开支情况，制作一份家庭日常开支明细表格是很有必要的。
这份表格可以帮助家庭清晰地记录每笔支出，及时发现和解决家庭开支方面的问题，以便更好地控制家庭日常开支，提高家庭的财务管理水平。
家庭日常开支明细表格一般包括以下几个方面的内容：日期、支出项目、支出内容、支出金额和备注。
计量经济学 第三版 李子奈 书中表格数据
计量经济学（第3版）例题和习题数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表表2.3.1 参数估计的计算表表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2007）。
表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。
简单线性回归
注意： 这里将样本回归线看成总体回归线的近似替代
则
样本回归函数的随机形式/样本回归模型：
同样地，样本回归函数也有如下的随机形式： Yi Yˆi ˆi ˆ0 ˆ1 X i ei
式中，ei 称为（样本）残差（或剩余）项（residual），代表
回归函数在坐标系中用图形表示出来就 是回归线。它表示了应变量和解释变量 之间的平均关系。
回归线图示
概率密度函数 f(Yi)
Y
x1 xi Xk
PRF
X
注意：
一般地，在重复抽样中解释变量被假定 为固定的。所以回归分析中，解释变量 一般当作非随机变量处理。
1.4 总体回归函数
由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是 根据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总 体均值，即当解释变量取某个确定值时，与之统计相 关的被解释变量所有可能出现的对应值的平均值。
1.3.1 回归分析 是对一个应变量对若干解释变量依存 关系的研究； 其目的是：由固定的解释变量去估计 和预测应变量的平均值等。
1.3.2 回归函数、回归线
应变量Y的条件期望E(Y/X i )随着解释变量 X的变化而有规律地变化。把这种变化关 系用函数表示出来，就是回归函数：
E(Y/X i ) f(X i )
列入模型的那些次要因素的综合影响。
由中心极限定理μ服从的均值
不妨假设
m
rj 1
j 1
则有
m
rj zj Z j 1
因此，由中心极限定理，无论Zj原来的分布形式如何，只要它们 相互独立，m足够大，就会有μ趋于正态分布。
而且正态分布简单易用，且数理统计学中研究的成果很多，可以 借鉴。
收入与支出明细表格范本
收入与支出明细表格范本收入与支出明细表格是一种有效管理个人或家庭财务的工具，在这个表格中记录了收入来源和不同种类的支出。
以下是一个收入与支出明细表格的范本以及相关参考内容。
收入与支出明细表格范本：日期收入来源收入金额支出项目支出金额-----------------------------------------------------------1月1日工资收入 5000 房租 20001月5日股票投资收益 2000 超市购物 5001月10日红包收入 1000 交通费用 3001月15日租房收入 2000 餐饮费用 4001月20日业务提成收入 3000 水电费用 1001月25日利息收入 500 娱乐费用 10001月31日其他收入 1000 学习费用 200参考内容：1. 表格的标题和列名：在表格顶部可以写上“收入与支出明细表格”，使读者一目了然。
表格中的列名应该明确和简洁，包括“日期”、“收入来源”、“收入金额”、“支出项目”和“支出金额”。
2. 日期：在表格中的每一行记录具体的日期，以帮助读者了解每笔收入和支出的时间。
3. 收入来源和金额：在每一行记录中，列出该笔收入的来源，如工资、股票投资收益、红包收入等，并在相应的“收入金额”栏目中填写具体的金额。
这有助于读者了解收入的来源和数量。
4. 支出项目和金额：在每一行记录中，列出该笔支出的项目，如房租、超市购物、交通费用等，并在相应的“支出金额”栏目中填写具体的金额。
这有助于读者了解支出的项目和数量。
5. 汇总行：在最后一行，可以添加一个汇总行，用于统计总收入和总支出的金额。
可以在“收入金额”和“支出金额”栏目下方使用“总计”来标注，并填写相应的总金额。
6. 分类统计：可以将支出项目按种类进行分类，并在表格的其他位置，如底部或右侧，添加相应的分类统计图或饼图，以帮助读者更直观地了解各种支出占比。
7. 备注栏：可以在表格的右侧或新的一列中添加一个备注栏，用于记录每笔收入和支出的具体情况或说明。
2 一元线性回归模型
负线性相关
不相关
正线性相关
3、常用的两种相关关系的分析方法 对变量间（不确定性的）相关关系（统计依赖关系）
的考察主要是通过相关分析(correlation analysis)或
回归分析(regression analysis)来完成的。
• ……
• E(Y|X=3500)=2585
• 问题4：收入X与平均消费支出E（Y|X）之 间是什么关系？如何用方程式来表现这两种 关系？
图形说明：平均来说，随着收入的增加，消费支出也
在线性增加。即每一个消费支出的（条件）期望均落
在一根正斜率的直线上。这条直线称为总体回归线。
3500
每 月 消 费 支 出 Y （元） 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 每月可支配收入X（元）
答：E(Y|X=800)=2420/4=561×1/4＋ 594 ×1/4＋ 627 ×1/4＋ 638 ×1/4＝605 • 知识点及注意点4： • 期望也称均值，描述一个随机变量的平均值 • 条件期望（条件均值）：给定X的Y的期望值， 记为E(Y|X)。
• 对于每一个给定的X，都对应有且只有一个Y 的条件均值。 • E(Y|X=800)=561×1/4＋ 594 ×1/4＋ 627 ×1/4＋ 638 ×1/4＝605 • E(Y|X=1100)=825 • E(Y|X=1400)=1045
量。 • 记为
Y E (Y | X )
• 随机误差项主要包括下列因素（P27书中 六点综合为四点） –在解释变量中被忽略的因素的影响 P27； 说明：模型中被省略了的影响Y的那些 因素包含在随机扰动项中。
家庭月度消费统计表excel模板
计划月收入
实际月收入
供房 押金或租金 电话费 电费 燃气费 水费 有线电视费 垃圾清理费 维修费 物品储备 其他 总计
交通费 交通工具费用 公交车/出租车票费 保险 驾照 燃料 维修 其他 总计
保险费 家居保险 健康保险 人寿保险 其他 总计
饮食 日用杂货 在外就餐 其他 总计
宠物 饮食 医疗 毛发清洁梳理 玩具 其他 总计
￥20
计划支出
实际支出
差额
￥1,500
￥1,400
￥60
￥100
￥50
￥60
￥200
￥180
￥1,810
￥1,740
￥100 -￥40 -￥10
￥20 ￥0 ￥0 ￥0 ￥0 ￥0 ￥0
￥70
计划支出
实际支出
差额
￥250
￥250
￥0
￥0
￥0
￥0
￥0 ￥0
￥0
￥250
￥250
￥0
计划支出
实际支出
差额 ￥0 ￥0
税款 个人所得税 车船使用税 其他 其他 总计
储蓄或投资 理财 存款 其他 总计
礼品和捐赠 礼金 慈善 其他 总计
其他 其他1 其他2 其他3 其他4 总计
计划支出总额
实际支出总额
总差额
计划支出
实际支出
差额
￥0
￥50
￥0
￥50
-￥50 ￥0 ￥0 ￥0 ￥0 ￥0 ￥0 ￥0 ￥0
-￥50
计划支出
实际支出
差额 ￥0
￥0
￥0
￥0
￥0
￥0
￥0
￥0
￥0
计划支出
单方程计量经济学模型
• 6、企业规模、现金流比率与总资产收益率。
• 7、主营业务收入与股权结构。
• 8、新产品开发经费和专利申请数与高技术产业自主创 新能力
• 9、人均收入差异、市场规模、对外贸易依存度、农产 品贸易不平衡等与农产品产业内贸易。
• 10、本币汇率与本币利率、外汇储备、外币资产和负 债 等。
王中昭制作
• 3、回归分析
共计
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
• 王中昭制作 设样本回归函数的函数形式记为：
Yˆi E(Y / Xi ) ˆ0 ˆ1Xi .......(21. .8)
把上式看作 Yi 0 1X i i 近似替代，则有：
Yi Yˆi ˆi ˆ0 ˆ1Xi ei , i 1,2,..., n
ei为μi的估计值。 ei=实际值-模型的拟合值。
1000 1500 2000 2500 500
1000
1500 y
2000 x
2500
Fitted values
3000
3500
王中昭制作 概念：在给定解释变量Xi条件下被解释变量Yi的期 望轨迹称为总体回归线。
计量经济学(内蒙古大学)第二章一元线性回归模型
内蒙古大学经济管理学院
2、总体回归函数
由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是根 据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总体 均值，即当解释变量取每个确定值时（与自然科学中 控制实验条件相同），与之统计相关的被解释变量所 有可能出现的对应值的平均值。 在给定解释变量Xi的条件下被解释变量Yi的期望轨迹 称为总体回归线（Population regression line）， (2.1.1) 相应的函数（方程） E(Y X i ) f ( X i )
圆面积= f ,r = r 2
经世致用 管人悟道
内蒙古大学经济管理学院
② 统计依赖或相关关系：研究的是非确定现象
例2.1：某一个社区有60户家庭组成，要研究该社区 每月家庭消费支出Y与每月家庭可支配收入X的关系。
某社区每月家庭收入与消费支出查统计表
每月家庭收入 X（元）
800
550 每月 家庭 消费 支出 Y（元） 600 650 700 750 . . 3250 650
注：总体回归函数的具体形式则是根据与 两个变量表明的经济现象之间关系的经济 理论来确定。
经世致用 管人悟道
内蒙古大学经济管理学院
3、随机扰动项
总体回归函数说明在给定的收入水平 X i 下，该社区 家庭平均的消费支出水平。 但对某一个别的家庭，其消费支出可能与该平均水 平有偏差。记：
i Yi E(Y X i ) Yi (0 1 X i ) （2.1.2)
2600
1500 1520 1750 1780 1800 1850 1910 12110 1730
共计 条件均值
经世致用 管人悟道
内蒙古大学经济管理学院分析： Nhomakorabea⑴ 由于不确定因素的影响，对同一收入水平X，不 同家庭的消费支出不完全相同； ⑵ 但由于调查的完备性，给定收入水平X的消费支 出Y的分布是确定的，即以X的给定值为条件的Y的 条件分布（Conditional distribution）是已知的。 因此，给定收入X的值xi，可得消费支出Y的条件 均值（Conditional mean）或条件期望（Conditional expectation）：
家庭收支台账模板
家庭收支台账模板全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：家庭收支台账是家庭经济管理的基础工具之一，它能帮助家庭成员了解家庭的收入和支出情况，有效控制家庭的财务状况，制定合理的理财计划。
为了方便家庭进行收支管理，可以利用电子表格等工具来制作家庭收支台账模板。
这样不仅可以方便的记录收支情况，还能通过数据分析来帮助家庭做出更科学合理的财务安排。
下面就让我们来制作一份简单实用的家庭收支台账模板。
一、表头设计在制作家庭收支台账模板时，首先需要设计表头，包括收支日期、收入、支出、类别、备注等栏目。
收支日期用来记录每笔收支发生的时间，收入和支出是收支项目的具体金额，类别栏目用来标识收支项目的种类，如餐饮、交通、日常用品等，备注栏则可用来记录一些特殊情况或说明。
二、分类设计在家庭收支台账模板中，可以按照支出情况进行分类设计，比如按照生活开支、教育支出、医疗费用等进行分类，这样有利于更清晰地了解家庭的消费结构。
也可以将收入进行分类设计，比如按工资、兼职收入、投资收益等进行分类，以便更好地掌握家庭的收入来源。
三、数据记录设计好表头和分类后，就可以开始记录家庭的收支情况了。
每当发生一笔收支时，及时记录到台账中，并填写相应的内容。
在记录时，需尽量做到准确、清晰，以便后续的数据分析和理财规划。
四、数据分析通过台账记录的数据，可以进行简单的数据分析，比如对某一类别的支出进行统计，分析家庭的主要支出方向；对不同时间段的收入进行比较，了解收入的变化情况等。
数据分析可以帮助家庭更好地了解自身的财务状况，做出针对性的理财规划。
五、财务规划根据数据分析的结果，可以制定家庭的财务规划。
比如针对过高的某一类支出进行调整，设立储蓄计划，合理规划家庭的投资和理财安排等。
通过台账记录和数据分析，可以有针对性地制定出更科学、合理的财务规划，为家庭的未来提供更好的财务保障。
制作一份家庭收支台账模板对于家庭的经济管理至关重要。
它不仅能够帮助家庭了解收支情况，还能通过数据分析和财务规划使家庭的经济状况得到更好的控制和管理。