中国居民消费水平模型分析
多模型发展背景下我国城乡居民消费跨期替代弹性分析
多模型发展背景下我国城乡居民消费跨期替代弹性分析1. 引言1.1 研究背景多了，少了等等。
感谢配合！随着我国经济的快速发展和城乡居民收入的提高，城乡居民的消费水平不断增加，消费结构也出现了显著变化。
在这种背景下，研究城乡居民的消费行为和消费模式成为一项重要的课题。
随着多模型的发展，尤其是跨期替代弹性的研究逐渐受到关注，通过分析城乡居民的消费跨期替代弹性可以更好地把握消费者的选择行为，从而为经济政策的制定提供重要参考。
1.2 研究目的本研究的目的在于分析多模型发展背景下我国城乡居民消费的跨期替代弹性，探讨城乡居民在消费决策中对未来消费和储蓄的权衡关系。
通过深入研究城乡居民消费模式和跨期替代弹性的定义，我们可以更好地理解和预测消费倾向的变化趋势，为相关政策制定提供科学依据。
1.3 研究意义城乡居民消费跨期替代弹性分析是当前经济学研究领域的热点问题之一，对于我国转变经济发展方式，推动经济结构调整，促进城乡居民消费升级，具有重要的现实意义和深远的影响。
通过研究城乡居民消费跨期替代弹性，可以帮助政府更好地了解居民消费行为规律，为制定更科学合理的经济政策提供依据。
通过对城乡居民消费跨期替代弹性的研究，可以促进城乡居民间的消费均衡发展，推动城乡收入差距的缩小，有助于构建和谐社会。
研究城乡居民消费跨期替代弹性也有助于提高居民的财务管理能力，促进居民消费理念的转变，培养理性消费观念，有利于建设节约型、环境友好型社会。
开展城乡居民消费跨期替代弹性分析具有重要的理论和实践意义。
2. 正文2.1 多模型发展背景多模型发展背景指的是随着社会经济的不断发展和城乡居民消费水平的提高，消费模式和消费行为也在逐渐发生变化。
传统的消费模式已经不能完全适应现代社会的发展需求，因此出现了多模型发展的趋势。
多模型发展背景下，城乡居民的消费方式和消费结构也随之发生了一定程度的变化。
在多模型发展背景下，城乡居民的消费水平不断提升，消费观念也在逐渐更新。
我国农村居民消费水平的实证分析——基于全国31个地区2000-2005年数据的Panel Data模型
Ｐ ｎｌ Ｄ ｔ模型作为一种把 时间序列沿空间方向 ａｅ ａ ａ 扩展或把截面数据沿时间方 向扩展而成 的二维 结构的 数据集合 的模型 ， 既能反映某一时期各个个体数据的规
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我国居民消费水平的分析及对策建议
我国居民消费水平的分析及对策建议
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( 北京林业大学 经济管水平是一定时期内整个社会用于 生活消 费和服 务的规模 和水平 ， 消 费水平 在一定 程度上
反映了居民的生活质量�建立以我国居 民的消 费水平 为目的 的计量经 济模型 ， 对 影响居 民消费水 平的 各项 指标进行分析， 可以为提高我国居民消费水平提供有力的理论支持� ［ 关 键 词］ 消费水平; 影响因素; 模型分析; 对策建议 ［ A 文献标识码］ ［ ］ 100 9 - 0 65 7 ( 20 11 ) 02 - 0032 - 06 文章编号 ［ F 1 26 . 1 中图分类号］
� ob 一� 引 言 1 97 8 1 97 9 1 980 消费水平是一定时期内整个社会用于生活消费 1 981 1 982 和服务的规模和水平 �本文以分析居民消费水平为 1 983 1 984 目的， 同时考虑了其他一些指标的分析需要， 根据计 1 985 量经济学模型的构思， 在建模时作了如下处理 : 1 986 1 987 1 . 该模型为线性模型 � 1 988 1 989 2 . 本文采集了 197 8 年 2009 年的数据 ( 见下 1 990 1 991 ) � 197 8 ， 表 年改革开放以后 我国的经济体 制与运 1 992 1 993 行机制有了很大的改变， 人民生活水平也有了极大 1 994 1 995 的提高， 这一时期的数据能更好地反映居民消费水 1 996 1 997 平的变化 � 1 998 3. 模型中将居民消费水平作为被解释变量， 将国 1 999 2 00 0 内生产总值� 城乡居民可支配收入� 农村居民纯收入� 2 00 1 2 00 2 人口自然增长率� 居民消费价格指数作为解释变量， 对 2 00 3 2 00 4 模型进行分析， 以求能使模型具有更高的可操作性� 2 00 5 2 00 6 二� 影响居民消费水平的单因素分析 2 00 7 2 00 8 2 00 9
中国城市居民消费力分析
中国城市居民消费力分析内容摘要：消费是衡量人类社会文明进步的重要标志之一，增强城市居民消费力既可以拉动内需，又可提高人民生活水平。
本文基于城市居民消费结构的变化特征，通过对居民消费需求进行了分析，得出居民的消费结构及其存在的主要问题，从而对于产业结构调整和消费结构优化升级给出合理化建议。
关键词：城市居民消费需求消费力研究背景麦肯锡全球研究院（MGI）2006年研究报告显示：中国城市收入的分配格局也将发生变化。
1985年，99%的城市人口年均可支配收入少于2.5万元人民币（3019美元）。
到2005年，该比例几乎下降了一半，随着大量人口跃入中产阶层，该比例还将继续下跌。
预计从2006年到2015年，中国将诞生庞大的中产阶层。
2025年将拥有2.7亿家庭组成的城市中产阶层。
中国城市消费者将崛起成为全球第三大消费市场，具有广阔的市场空间。
城市消费市场是中国特色市场经济的重要组成部分，城市居民消费行为的研究也是我国居民消费行为研究的重要组成部分。
近年来，消费问题，特别是城市市场需求问题成为政府和理论研究者关注的重点领域。
后危机时代，出口增长受阻、投资增长有限以及市场新的消费热点一时难以形成的形势下，通过强化城市市场来扩大国内需求从而确保经济持续增长的呼声越来越高。
而消费水平与消费结构的研究是分析居民消费能力的前提和基础，因此，本文基于居民消费水平与消费结构，从截面角度，应用扩展线性支出系统对城镇居民的消费支出现状进行研究，以揭示居民消费结构的特征、变动趋势和现阶段存在的问题。
居民消费需求的分析一般而言，居民消费结构和消费水平的分析多为定量分析，社会制度和社会观念的截面分析多为定性分析。
所以，需要对它们分别进行。
《中国城市居民2009统计报告》的经济截面分析，选择了9个截面（食品、粮食、设备用品、医疗保障、衣着、交通通信、教育文化娱乐、居住和杂项），并以2009年截面为重点；本文同样选择这9个截面，进行居民消费力的截面分析。
我国居民收入增长趋势比较与消费水平增长速度模型
近年来，为了刺激消费，扩大内需，我国政府采取./!#0!$-$0!"-"0!(-(0!*-*0"。
了一系列的政策和措施，如人民币银行存款连续!次降息，开增利息税，扩大高校招生，医疗和住房体制改革，培育证券市场，增发国债，政府实行扩张性财政政策，加大政府对社会基础性设施建设的投入，有效地缓解了内需不足的矛盾。
通过来源于《中国统计年鉴》（"###）和"##$年全国人大财政报告等有关资料，可以得知：$%%!至$%%%年，我国农村居民家庭人均纯收入增长速度与城镇居民家庭人均可支配收入增长速度呈相反走势，且从$%&’年至"###年以来，我国城镇居民家庭人均可支配收入增长速度的波动较小，而农村居民家庭人均纯收入增长速度的波动较大。
按可比价格计算，$%%!年至$%%%年，我国城镇居民家庭人均可支配收入增长率分别为()*(+，,)!&+ 和%)"(+，呈上升趋势，在"###年也达到了’)*+。
城镇居民家庭人均可支配收入与$%%!年相比，出现了良好的增长势头，而农村居民家庭人均纯收入的增长速度已连续*年下降，从$%%’年的$()$,+，依次下降到$%%!年,)&,+，$%%&年的*)*&+，$%%%年的()&+，"###年的")$+，且有进一步下降的趋势。
一方面，我国城镇居民家庭人均可支配收入是农村居民家庭人均纯收入的")’!"倍，且前者的增长速度又大大超过了后者的增长速度；另一其中"是无法避免的随机干扰因素，假定随机干扰项"1国居民收入增长趋势比较与消费水平增长速度模型"23#4# 5#6#，且7（"8-$4-"4-(4-*5/#。
这样，我国居民消费水平增长速度模型为："{./!0!- 0!- 0!- 0!- 0"4"?23#4# 54#6## $ $ " " ( ( * *（$）73"8-$4-"4-(4-*5/#三、模型的检验、数据分析与实证分析让我们来检验模型（$）的合理性。
中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析
中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析一、引言随着中国经济的快速发展和人民生活水平的提高，城镇居民的消费结构和消费水平也在不断发生变化。
消费结构是指居民在消费中各项支出的构成及其比重，它反映了居民的消费习惯、生活水平和消费需求。
而新恩格尔系数是一种衡量消费支出与收入关系的指标，它可以反映出居民消费的结构性变化和生活品质的提高。
二、中国城镇居民消费结构分析在中国城镇居民的消费结构中，主要包括食品、衣着、居住、医疗保健、交通通信、教育文化娱乐和其他用品及服务等几个方面。
食品、衣着和居住三大类消费支出一直占据着消费结构的重要位置。
而随着城镇居民生活水平的提高，教育文化娱乐和其他用品及服务等消费支出也在逐渐增加。
在食品方面，随着农村劳动力大量进城务工以及城镇居民收入增加，人们对食品的需求也越来越多样化和品质化。
在衣着方面，消费者对服装品质和款式的要求不断提高，高端品牌的服装、鞋帽、箱包等商品也得到了更多的市场。
在居住方面，城镇居民购房、装修、家具、家电等消费支出也在逐年增加。
城镇居民对医疗保健、交通通信、教育文化娱乐等消费支出的需求也在不断提高。
特别是随着互联网和移动通信的普及，人们对通讯设备、上网费用等的消费支出也呈现出逐渐增加的趋势。
随着教育和文化娱乐产业的发展，城镇居民对于娱乐、旅游、文化活动等方面的消费支出也在逐年增加。
三、新恩格尔系数模型分析新恩格尔系数是指用来衡量不同收入水平下的不同群体对食品支出的需求程度的一种指标，它可以反映出消费支出的结构性变化和居民生活水平的提高。
一般来说，新恩格尔系数随着收入的增加而逐渐降低，这是由于随着收入的增加，居民在消费结构中对食品支出的比重逐渐减小，而其他非食品支出的比重则逐渐增加。
在中国城镇居民的消费结构中，新恩格尔系数逐年呈现出逐渐降低的趋势，这也反映了中国城镇居民生活水平的不断提高。
当新恩格尔系数降低到一定程度时，意味着居民的生活水平已经得到了较大的提高，消费结构已经呈现出较大的多样化和非食品化的特点。
中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析
中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析一、引言恩格尔系数是衡量居民消费支出结构的重要指标，它可以反映出居民生活水平和经济发展水平。
近年来，随着中国城镇居民生活水平的不断提高和经济结构的转型升级，城镇居民的消费结构也发生了巨大的变化。
本文将就中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型进行分析，以期为城镇居民的消费行为和消费结构提供一些理论参考和政策建议。
二、中国城镇居民消费结构的演变1. 食品消费食品消费是城镇居民消费中的重要组成部分，它直接关系到居民的基本生活水平。
随着城镇居民收入的增加，食品消费在居民消费中的比重逐渐下降。
根据国家统计局的数据显示，中国城镇居民的食品消费在过去几十年中从占消费总支出的60%左右下降到了40%左右，这表明城镇居民的生活水平不断提高。
2. 衣着消费随着经济的发展和人们生活水平的提高，城镇居民对衣着消费的需求也不断增加。
从国家统计局数据显示，过去几十年中国城镇居民的衣着消费在消费总支出中的比重也在逐渐上升，这说明人们对于生活质量和品位要求的不断提高。
3. 住房和交通消费随着城镇化的进程，城镇居民对住房和交通的需求也逐渐增加。
特别是近年来，随着房地产市场的快速发展，城镇居民对住房的需求更加迫切，住房消费在居民消费中的比重不断增加。
随着交通工具的不断丰富和交通基础设施的不断完善，交通消费在城镇居民消费中所占比重也在逐渐增加。
4. 其他消费随着城镇居民生活水平的提高，他们对文化娱乐、教育医疗等方面的消费也在不断增加。
尤其是近年来，随着互联网的普及和信息化的发展，居民对于文化娱乐消费的需求更加强烈，这些消费在城镇居民消费结构中的比重也在不断上升。
三、新恩格尔系数模型的分析新恩格尔系数模型是对传统恩格尔系数模型的优化和补充，它可以更加准确地反映出城镇居民的消费水平和生活质量。
新恩格尔系数模型的主要特点有两个方面：1. 聚焦领域更广传统的恩格尔系数只是反映了居民食品支出在总支出中的比重，而新恩格尔系数模型可以构建多维度的恩格尔系数，比如衣食住行等多个方面的恩格尔系数，从不同角度更加全面地描绘出了城镇居民的消费结构。
我国城镇居民消费的计量模型分析
我国城镇居民消费计量模型分析小组成员：马晨竞40921075刘捷豪40921076黄政卿40921077林伟兴40921078一、研究背景无论从宏观还是从微观上看，消费都是经济分析的重要内容。
把握国民经济发展格局中居民消费需求的特点，制定符合我国现阶段情况的政策，对于提高我国经济增长的速度和质量都有十分重要的意义。
近些年来，随着我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，居民消费结构转换和消费需求扩张己经成为我国经济高速增长的主要动力，然而相对于收入水平的增长速度，中国居民的平均消费倾向却呈现下降趋势。
尤其是这几年，居民消费的热情一直不高，国家采取了许多措施来刺激消费，但是居民的银行存款依然逐年攀升，居民储蓄热情不减，消费持续低迷。
要刺激消费、扩大内需, 必须找出影响消费的关键因素, 才能对症下药。
本文通过建立城镇居民消费计量模型对此进行分析。
二、文献综述1．国外研究现状在消费需求的研究领域中，国外学者研究较多的是消费函数。
消费函数即消费与收入之间的关系，在宏观经济研究中具有核心作用。
该函数的研究方法既包括纯理论的探讨、统计计量验证，又包括理论与计量方法相结合产生的具有良好预测功能的经济计量模型。
消费函数的研究大体经历了以下几个阶段:凯恩斯1936年提出了绝对收入假说，杜森贝里1949年提出了相对收入假说，费里德曼1957年提出了持久收入假说，莫迪里安尼1954年提出了生命周期假说。
之后利兰德将不确定性引入分析框架，提出了预防性储蓄理论。
20世纪70年代后期，霍尔1978年将理性预期引入生命周期和持久收入假说，产生了理性预期生命周期消费函数。
80年代初期，戴维森等人1981年提出了误差修正机制，为消费函数注入了新的“血液”。
近些年来，国外学者对消费函数的理论研究主要将视野集中在预防性储蓄理论上，如Deaton1991年和Carroll于l992年提出的“缓冲库存模型”。
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。
关于我国居民消费水平的实证分析
关于我国居民消费水平的实证分析作者：安艳庆来源：《商场现代化》2019年第07期摘要：20世纪以来，我国人民的生活水平在不断提高，国内生产总值也突飞猛击，到2016年为止，我国国内生产总值已高达743585.5亿元。
随着国家的高质量发展，我国居民的消费水平也逐步提高。
本文以1997年-2016年的我国居民消费水平、人均可支配收入、人均GDP和财政支出的相关统计数据为样本，建立计量经济学模型，定量地分析我国居民消费水平和与其相关的指标之间的关系，对其进行初步的研究，并提出建议。
改革开放以来，我国经济发展取得了举世瞩目的成就，2016年国内生产总值高达743585.5亿元。
伴随着经济总量的增长，居民消费水平显著提高，消费结构也在逐渐深化转型，迈向更高水平的消费领域。
目前，我国正处于经济体制改革的特殊时期，经济结构优化和增长动力升级目标的实现很大程度上取决于扩大居民消费战略的实施效果。
因此，本文将建立计量经济学模型来对此问题进行分析。
关键词：居民消费水平;最小二乘法;计量经济学;模型一、我国的居民消费水平的现状随着经济改革的不断深入，我国的经济环境发生巨大变化，由过去长期存在的短缺经济和卖方市场逐渐转变为相对过剩经济和买方市场，消费环境也随之改变，影响我国居民消费水平的因素有很多，主要集中在以下几个方面：居民收入、人均GDP、财政支出、通货膨胀率、人口老龄化、财政支出、税收等等。
二、影响因素分析1.居民人均可支配收入：居民收入影响居民的购买力，影响支付能力，从而影响居民的消费水平。
其中税收、失业情况等等现状会影响到居民的收入水平，从而间接影响居民的消费水平。
居民的收入是影响居民消费水平最重要的原因。
收入决定着消费额以及消费商品的等级，居民的可支配收入越多，居民的消费水平越高。
2.人均GDP：综合国力的发展最终都体现在日常生活中。
人均GDP的增长，为居民消费创建了良好的条件。
3.财政支出：近几年，为提高人民生活水平，实现全面小康社会，政府在居民生活的各个方面都给予了大力支持与帮助，出台了各种惠民政策，以增加财政支出提高居民的消费水平。
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。
基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析[精品文档]
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计量分析软件课程论文论文题目：基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析姓名：学号：学院：专业：联系电话：年月日基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析一、研究背景中国GDP总量超越日本，成为仅次于美国的第二大经济体，但我国人均GDP 依然很低，全球排名87位，这很大程度上制约了居民消费水平的提高。
到2020年实现全面建成小康社会的目标，十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平，共享改革开放成果。
我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高，但消费水平依然很低，消费量占GDP比重依然很小。
为此，本文旨在根据全国经济宏观政策、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、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况，来分析如何提高居民消费水平，以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。
本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析，找到影响居民消费水平的主要原因，通过计量经济分析方法来建立合理的模型，探讨影响居民消费增长的长期趋势规律，并给政府提出合理的建议，以提高居民消费水平。
二、影响居民消费水平的因素宏观经济模型)++GDP-+=,经济发展应该紧紧抓住消费这一GCX(MI驾马车，而居民消费水平的高低受制于多种因素。
凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响，我国居民消费一直很低，消费意愿不强，本文通过计量分析找到影响我国居民消费水平的主要因素，从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。
消费分为居民消费和政府消费，居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。
本文结合居民消费水平的影响因素，列出了国内生产总值、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、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素，进行计量分析,得到回归模型。
三、居民消费水平模型的总体分析框架（1）多元线性回归法OLS概述[1]回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，在现实问题研究中，因变量往往受制于多个经济变量的影响，通过统计资料，根据多个解释变量的最优组合来建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。
居民消费水平模型及分析
题目：中国居民消费水平模型及分析姓名：钱增兴学号：200710901109专业：信息管理与信息技术论文提交时间：2010年6月17日中国居民消费水平模型及分析【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一、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。
本文在构建居民消费水平模型时除选取常规因素外还综合考虑了农村居民收入和物价水平对居民消费水平的影响。
二、影响因素的选择在现实生活中,影响消费的因素很多,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、消费者年龄构成、制度、风俗习惯等等。
但考虑到样本数据的可收集性和我国经济的实际情况,选择以下因素决定消费。
日常观察和统计研究都表明,当前可支配收入水平是决定一个国家消费的核心因素,因此人均可支配收入的入选毫无疑问;人均 GDP 是衡量一个国家经济实力,也是世界银行划分高收入、中等收入、低收入国家的主要标志,一般来说,人均 GDP 高的国家,表明该国经济实力强,人民消费水平高, ,由此选择了人均GDP。
物价水平当全社会的消费品和劳务的价格水平上升或下降，消费者可以将其收入在物品和劳务上用得多些或少些，来对物价水平的变动做出反应。
居民消费价格指数的时间序列模型分析
居民消费价格指数的时间序列模型分析一、居民消费价格指数居民消费价格指数(CPI)，作为一种常用的总体价格水平指标，是反映居民购买并用于消费商品和服务项目价格水平的变化趋势和变动幅度的统计指标，用来度量消费者在购买商品和劳务时的花费。
价格稳定对于一个国家来说至关重要，一个稳健运行的市场系统要求价格能够准确、迅速地传递稀缺资源的信息，并且通过价格机制来调节资源配置。
居民消费价格指数还是衡量通货膨胀的重要指标。
研究居民消费价格指数的发展特征及其未来发展趋势，使价格水平稳定在有利于经济发展的合理水平是十分必要的。
时间序列分析就是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法，其基本思想是根据系统的观测数据，建立能够比较精确地反应时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借此对系统的未来行为进行预测。
因此，由时间序列模型分析居民消费价格指数的发展变化趋势，并对短期内的居民消费价格进行预测具有重要的意义。
二、居民消费价格指数的时间序列模型分析时间序列分析是一种应用广泛的数量分析方法，它主要用于描述和探索事物随时间变化的数量规律性。
时间序列分析模型主要有ARMA 模型和ARIMA模型。
ARMA模型只能用于平稳时间序列的分析。
然而，在实际的经济和生活中绝大部分的时间序列是非平稳的，但对这些非平稳的时间序列经过差分后就会显示出平稳时间序列的性质，这时称非平稳时间序列为差分平稳时间序列。
对差分平稳时间序列可以用ARIMA模型拟合。
1．数据的收集及平稳性检验选取1996年1月～2013年11月我国居民消费价格指数为样本数据(数据来源于《中国统计年鉴》及东方财富网)，运用EViews软件对数据进行处理。
研究时间序列之前，首先要对其平稳性和随机性进行检验，目的是对平稳且非随机序列进行研究。
由图1时序图可以看出:1996～1998年居民消费价格指数大幅下降;在1998～2003年间，居民消费价格指数小幅度上下震荡;2004年至今，大幅度波动震荡。
我国各地区居民消费价格指数的因子分析模型及结论分析
我国各地区居民消费价格指数的因子分析模型及结论分
析
一、消费价格指数的因子分析模型
1、消费价格指数（CPI）权重构成
根据消费价格指数（CPI）的定义，它是指其中一时期按照其价格的
变动情况，记录居民消费价格变动的一个指数，因此，它是消费水平诊断
的重要指标，在当今世界，CPI价格指数的权重通常是由消费品以及服务
的构成，如下所示：
（1）食品和饮料（44.6％）
（2）住房（22.0％）
（3）衣着（7.5％）
（4）其他商品和服务（23.0％）
2、CPI的影响因子分析
消费价格指数（CPI）可以用来测量和分析一个国家的居民消费水平，从而可以获知消费水平的变化。
CPI是受多个影响因素的综合反映，这些
影响因素包括：
（1）货币供应量：货币供应量的增加会导致物价持续上涨，从而导
致CPI上升；
（2）税收政策：政府减税政策或免税政策会使物价降低，从而使
CPI降低；
（3）物价上涨：居民消费价格的上涨会导致CPI上涨；
（4）汇率波动：汇率波动会影响外贸收支，从而导致物价的上涨和CPI的上涨；
（5）社会消费支出：政府支出增加可以促进社会消费支出增加，从而推动物价上涨，从而导致CPI上升。
二、结论分析。
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 %。
中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析
中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析1. 引言1.1 研究背景随着中国经济的快速发展和城镇化进程的加快，中国城镇居民的消费结构也在不断发生变化。
消费结构的变迁不仅反映了城镇居民的消费水平和消费习惯的改变，还关系到经济发展的可持续性和社会稳定的问题。
对中国城镇居民的消费结构及其变迁进行深入研究具有重要的理论和实践意义。
消费结构的变革是经济发展和城市化进程的必然结果。
随着中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，消费需求结构也将发生相应调整。
消费结构的变迁直接影响到城镇居民的生活质量和社会福利。
通过深入分析消费结构的变化情况，可以为政府部门和相关研究机构提供决策参考，促进经济结构的优化和升级。
中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型的研究具有重要的现实意义和深远影响。
深入探讨消费结构的演变趋势、新恩格尔系数模型的应用及政策建议，将有助于推动中国经济的可持续发展和城镇居民生活水平的提高。
1.2 研究目的本研究旨在深入分析中国城镇居民消费结构及其演变趋势，探讨新恩格尔系数模型在消费结构研究中的应用价值，并提出相关政策建议。
具体目的包括：1. 分析城镇居民消费结构的变迁情况，揭示不同消费品类在总消费中的比重变化，探究消费结构的演变趋势；2. 介绍新恩格尔系数模型的基本原理，探讨其在消费结构研究和消费趋势预测中的应用潜力；3. 基于实际数据来源与方法，对中国城镇居民消费结构进行实证分析，验证新恩格尔系数模型在实践中的有效性；4. 探讨影响消费结构变化的因素，包括经济发展水平、居民收入水平、消费习惯及政策导向等因素，并提出相应建议；5. 总结消费结构的演变趋势，归纳新恩格尔系数模型的应用价值，为政府部门和决策者提供可行的政策建议，促进城镇居民消费结构的优化和可持续发展。
1.3 研究意义随着中国经济的快速发展和城镇化进程的加快，中国城镇居民消费结构不断发生变化。
深入研究城镇居民消费结构及其变迁规律，对于了解中国经济发展趋势、指导宏观经济政策、优化消费结构、促进经济可持续增长具有重要意义。
我国各地区农村居民消费结构分析
我国各地区农村居民消费结构分析我国既是农业大国，同时也是人口大国。
根据全国第六次人口普查的结果，农村人口为674 149 546人，占50.32%，农村依然是个庞大的市场。
同时，随着近几年经济的发展，农村居民的收入迅速提高，收入的增长进一步提高了农村居民的消费能力，改变了消费结构。
通过运用E—views软件对农村居民的消费支出进行分析，以便了解我国农村居民的消费结构及消费行为，进而有针对性地提出相应的对策建议。
标签：农村居民；消费支出；对策研究一、提出问题我国是一个农业大国，农村人口将近7亿，占人口总数的60%。
农村居民已成为我国最大的消费群体，农村居民消费能力对国民经济的发展有很大的影响。
从农村市场看，我国超过半数人口生活在农村，农村城镇化能够强劲带动经济发展。
世界上还没有哪个国家有如此规模的城镇化进程。
目前，虽然农村居民的收入仍低于城市居民，但近年来农村居民的收入也保持较快增长态势。
根据测算，1个城镇居民的消费水平大致相当于3个农村居民的消费水平；城镇化率每提高1个百分点，就会有100万—120万的人口从农村流向城镇。
伴随着社会经济的发展，我国农村居民的消费水平和消费结构也发生了巨大的变化。
农村居民生活水平的提高和消费的增加，对于国民经济的发展，正确处理内外需求至关重要。
但从整体看，农村居民消费水平较低。
一些地区，甚至不及城镇居民人均消费支出的三分之一。
同时，农村居民消费结构也不甚合理，其中食品类等生活必需品的消费占很大比例，而衣着、居住等方面消费量所占比例较少。
而影响农村居民消费水平的根本原因是其收入水平。
随着改革开放的深入及各项支农惠农政策的实施，农村居民的收入有了很大的提高，如何提高农村居民的消费水平就成了保持经济增长所要面对的重大问题。
因此，研究农村居民的消费水平的影响因素，对于新农村的建设，进而对于经济发展的促进都具有重要的意义。
二、数据来源与模型选择（一）数据来源数据来自于《2010中国统计年鉴》，包括2009年全国31个省、直辖市、自治区农村居民消费结构、人均消费支出和人均收入的原始数据。
城镇居民消费结构模型
城镇居民消费结构模型城镇居民消费结构是指城镇居民在日常生活中所进行的消费活动，包括食品、衣着、居住、交通、教育、医疗等方面的支出。
消费结构模型用于描述、分析和预测城镇居民消费行为的特点和趋势。
本文将介绍城镇居民消费结构模型的原理、应用及影响因素。
一、城镇居民消费结构模型的原理城镇居民消费结构模型的构建基于以下几个原理：1. 收入水平决定消费水平：城镇居民的收入水平是决定其消费水平的重要因素。
收入水平高的居民在各个消费领域都有更高的支出，而低收入群体则在基本生活需求上花费更多。
2. 人口结构影响消费结构：年龄、性别和家庭结构等人口因素会对城镇居民的消费结构产生影响。
例如，年轻人更倾向于追求时尚和娱乐，而老年人更注重医疗和养老方面的支出。
3. 社会变迁引发消费结构变化：随着社会的发展、技术的进步和生活方式的改变，城镇居民的消费结构也在不断演变。
新兴行业的兴起和消费习惯的改变都会对消费结构产生影响。
二、城镇居民消费结构模型的应用城镇居民消费结构模型的应用主要体现在以下几个方面：1. 政策制定参考：通过对城镇居民消费结构的研究和分析，政府可以了解不同消费领域的需求情况，从而制定相关政策，促进经济发展和社会稳定。
2. 市场调研分析：对城镇居民消费结构的调研能够为企业提供市场情报，帮助其了解目标消费群体的需求，选择合适的产品和定价策略。
3. 个人理财规划：通过了解城镇居民消费结构，个人可以根据自身情况进行理性消费规划，合理安排支出，提高生活质量。
三、影响城镇居民消费结构的因素城镇居民消费结构的形成受到多种因素的影响，主要包括：1. 财产收入：城镇居民的财产收入是其消费决策的重要依据。
财产收入包括房产、股票、投资收益等非劳动性收入。
2. 劳动收入：城镇居民的劳动收入是其主要经济来源，直接影响其消费行为和消费结构。
3. 政策和规定：政府的政策和规定对城镇居民的消费结构也具有重要影响。
例如，税收政策、医疗保险制度等都会对居民的消费倾向产生影响。
SPSS统计分析报告案例(我国城镇居民消费结构及趋势地统计分析报告)
合用标准文案SPSS统计解析案例专业：经济学姓名： 000学号： 00000000一、我国城镇居民现状近来几年来 , 我国宏观经济形势发生了重要变化 , 经济睁开速度加快 , 居民收入牢固增加 , 在国家连续出台住所、教育、医疗等各项改革措施和推行“刺激花销、扩大内需、拉动经济增加〞经济政策的影响下 , 全国居民的花销支出也激烈增加 , 花销结构发生了明显变化 , 花销结构不合理现象获取了必然程度的改进。
本文经过相关数据解析总结出了我国城镇居民花销表现丰饶型、娱乐教育文化效劳类花销爬升的趋势特点。
二、我国居民花销结构的横向解析第一 , 食品花销支出比重随收入增加表现出明显的下降趋势, 这与恩格尔定律的表述一致。
但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差过分悬殊, 城镇最低收入户方才解决了饱暖问题,而最高收入户的生活水平依照恩格尔系数的议论标准早已到达了丰饶型, 甚至凑近最丰饶型。
第二 , 穿着花销支出比重随收入增加缓慢上升, 到高收入户又有所下降, 但各收入组支出比重相差不大。
穿着支出比重没有更多的递加且最高收入户的支出比重有所下降, 这些都符合恩格尔定律关于穿着花销的引申。
随着收入的增加, 穿着支出比重表现先上升后下降的走势。
事实上 , 在当前的价格水平和服饰业的睁开水平下, 城镇居民的穿着是有必然限度的, 而且居民对穿着的需求也不是无量膨胀的, 即使收入水平连续提升, 也不需要将更大的比率用于购置服饰用品了。
第三, 家庭设备用品及效劳、交通通讯、娱乐教育文化效劳和杂项商品与效劳的支出比重呈逐组上升趋势, 说明居民的生活水平随收入的增加而不断提升和改进。
第四 , 医疗保健支出比重随收入水平提升表现一种两端高、中间低的走势。
这是由于医疗保健支出作为生活必定支出, 无论居民生活水平上下, 都要将必然比率的收入用于保持自己健康, 而且由于医疗制度改革 , 加重了个人负担的同时 , 也减小了旧制度可能造成的不同样行业、不同样系统下居民医疗保健支出的差异, 所以不同样收入等级的居民在医疗保健支出比重上差异不大。
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中国居民消费水平模型分析一、探究目的近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。
因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。
然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。
然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。
还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。
如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。
有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。
因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。
本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国内生产总值（GDP）、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。
二、理论依据（一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。
它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。
可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。
也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。
此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。
（二）国内生产总值国内生产总值（GDP）是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。
它具有重要的经济意义：1.国内生产总值GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标，也是中国新国民经济核算体系中的核心指标。
它反映一国（或地区）的经济实力和市场规模。
2.国内生产总值是反映常住单位生产活动成果的指标。
常住单位是指在一国经济领土内具有经济利益中心的经济单位。
（三）国家税收收入税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。
除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。
有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。
（数据来源：国家统计局官网）利用以上样本数据的观测值，分别做Y对X1、X2、X3的散点图。
其中：X1—城镇居民人均可支配收入X2—农村居民纯收入X3—国家税收收入X4—GDP四、计量模型的建立建立一个多元线性回归模型：Y t=B0+B1X1t+B2X2t+B3X3t+B4X4t+μt，其中Y—居民消费水平T—年份X1—城镇居民人均可支配收入X2—农村居民纯收入X3—国家税收收入X4—GDPBi—待估参数μ—随机误差项，是除了X1X2X3X4外其他影响国内居民消费水平Y，但并未在模型中具体体现的因素及纯随机影响。
五、模型的求解与检验利用Eviews软件，输入Y、X1、X2、X3、X4等数据，利用这些数据对模型进行OLS回归，结果如下表所示：（表1）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/24/14 Time: 15:27Sample: 1990 2012Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -157.7232 51.67128 -3.052436 0.0069X1 0.233432 0.044761 5.215070 0.0001X2 1.027639 0.074638 13.76822 0.0000X3 0.028595 0.010081 2.836514 0.0109 X4-0.0047040.003817 -1.2322760.2337R-squared0.999786 Mean dependent var 5039.826 Adjusted R-squared 0.999738 S.D. dependent var 3731.682 S.E. of regression 60.39011 Akaike info criterion 11.22919 Sum squared resid 65645.37 Schwarz criterion 11.47603 Log likelihood -124.1357 Hannan-Quinn criter. 11.29127 F-statistic 20996.51 Durbin-Watson stat 2.123759Prob(F-statistic)0.000000根据表1中数据可知，模型估计的结果为:Y i = -157.723十0.233X 1+ 1.028X 2十0.029X 3 —0.0047X 4 se=(51.671) (0.0448) (0.075) (0.010) （0.0038） t= (-3.052) (5.215) (13.768) (2.837) （-1.232） R 2= 0．9998 -2R = 0．9998 F = 20996.51 DW =2.123759 回归结果分析： 1.经济意义检验：截距-157.723表示，当城镇居民人均可支配收入X 1、农村居民纯收入X 2、国家税收收入X 3、GDP X 4都为0时，居民消费水平Y 为-157.72。
但一般来说，截距通常是没有经济意义的。
偏斜率系数0.233表示，在假定其他变量不变的情况下，当城镇居民人均可支配收入增加1元，居民消费增加0.233元。
偏斜率系数1.028表示，在在假定其他变量不变的情况下，当农村居民纯收入增加1元，居民消费增加1.028元。
偏斜率系数0.029表示，在假定其他变量不变的情况下，当国家税收收入增加1元，居民消费增加0.029元。
偏斜率系数-0.0047表示，在假定其他变量不变的情况下，当GDP 增加1元，居民消费减少0.0047元。
R 2 = 0．9998表示城镇居民人均可支配收入X 1、农村居民纯收入X 2、国家税收收入X 3、GDP X 4共同解释了居民消费的99.98% 的差异。
由模型的估计结果可知，城镇居民人均可支配收入、农村居民纯收入和国家税收收入的估计参数符号都与理论分析和经验判断相一致。
但GDP X 4的估计参数符号与先验预期不一致。
2.统计检验 1)拟合优度：R 2 = 0.9998，修正的可决系数为-2R = 0.9998，这说明模型对样本的拟合很好。
2)F 检验：给定显著性水平05.0=αH 0：B 1=B 2=B 3=B 4=0，H 1：B 1、B 2、B 3、B 4不全为0F=20996.51 p=0.0000所以应拒绝原假设Ho ：B 1=B 2=B 3=B 4=0，说明回归方程显著，即城镇居民人均可支配收入、农村居民纯收入、GDP 和国家税收收入等变量联合起来确实对“居民消费水平”有显著影响。
3)t 检验：分别针对H 0：B j =0 (j=1，2，3，4)，给定显著性水平05.0=α。
由分析结果得到：①t 1=5.215，p=0.0001<0.05，所以拒绝原假设，在其他解释变量不变的情况下，解释变量城镇居民人均可支配收入对被解释变量居民消费水平Y 有显著的影响。
②t 2=13.768，p=0.0000<0.05，所以拒绝原假设，在其他解释变量不变的情况下，解释变量农村居民纯收入对被解释变量居民消费水平Y 有显著的影响。
③t 3=2.8365，p=0.0109<0.05，所以拒绝原假设，在其他解释变量不变的情况下，解释变量国家税收收入对被解释变量居民消费水平Y 有显著的影响。
④t 4=-1.232，p=0.2337<0.05，所以不拒绝原假设，在其他解释变量不变的情况下，解释变量GDP 对被解释变量居民消费水平Y 没有显著的影响。
综上所述，城镇居民人均可支配收入、农村居民纯收入和国家税收收入的估计参数符号都与理论分析和经验判断相一致，而且都统计显著。
R 2 = 0．9998-2R = 0．9998，该模型判定系数很高，F 检验值20996.51，明显显著。
但是当05.0=α时，t 4=-1.232，解释变量X 4GDP 的系数不显著且估计参数符号与先验预期相反。
这表明可能存在设定误差，很可能包含了非相关变量，造成过度拟合。
3.多重共线检验Y t =B 0+B 1X 1t +B 2X 2t +B 3X 3t +B 4X 4t +μt ，因为当05.0=α时，t 4=-1.232，X 4的系数不显著且系数符号与预期相反。
所以，无法确定X 4是否确实属于模型。
（模型一）Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/24/14 Time: 21:29 Sample: 1990 2012 Included observations: 23Variable Coefficient Std. Errort-StatisticProb.C -133.5595 48.45383 -2.756427 0.0126 X10.1861360.0233447.9736980.0000X2 1.008867 0.074058 13.62272 0.0000 X30.0167070.0029665.6332140.0000R-squared0.999768 Mean dependent var 5039.826 Adjusted R-squared 0.999731 S.D. dependent var 3731.682 S.E. of regression 61.20857 Akaike info criterion 11.22322 Sum squared resid 71183.30 Schwarz criterion 11.42070 Log likelihood -125.0671 Hannan-Quinn criter. 11.27289 F-statistic 27251.17 Durbin-Watson stat 1.838785Prob(F-statistic) 0.000000（模型二）Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/24/14 Time: 15:27 Sample: 1990 2012 Included observations: 23Variable Coefficient Std. Errort-StatisticProb.C -157.7232 51.67128 -3.052436 0.0069 X1 0.233432 0.044761 5.215070 0.0001 X2 1.027639 0.074638 13.76822 0.0000 X3 0.028595 0.0100812.8365140.0109 X4-0.0047040.003817 -1.2322760.2337R-squared0.999786 Mean dependent var 5039.826 Adjusted R-squared 0.999738 S.D. dependent var 3731.682 S.E. of regression 60.39011 Akaike info criterion 11.22919 Sum squared resid 65645.37 Schwarz criterion 11.47603 Log likelihood -124.1357 Hannan-Quinn criter. 11.29127 F-statistic 20996.51 Durbin-Watson stat 2.123759Prob(F-statistic)0.000000H 0：B 4=0H 1：B 4≠0 F=（Rur2−R r 2)m⁄(1−Rur2)(n−k)⁄= （0.999786−0.999768)1⁄（1−0.999786）(23−5)⁄=1.5140查F分布表可得临界值F0.05(1,18)=4.41，F=1.5140<F0.05(1,18)=4.41。