利用一元线性回归模型研究收入对消费的影响.方案

为此，我们将利用我国统计数据进行 实证分析。
2.指标选择
根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则， 我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的 我国省市城镇居民家庭人均可支配收入和人均消费性支 出指标分别作为收入和消费指标。 数据来源于国家统计局公布的《中国统计年鉴》。
3.数据选择
为了比较不同年度我国居民收入和消费的 变化状况，我们特别选择了相隔5年的2006年和 2011年我国31个省市自治区城镇居民人均可支 配收入和人均消费性支出两个指标数据作为研 究问题的样本数据。 数据来源于国家统计局公布的2007年和 2012年的《中国统计年鉴》。详细数据分别见 表1和表2。
2.比较图1和图2发现，在同一地区的不同年份里，平 均收入越高，平均消费越高； 3.对表1及表4的统计数据进行观察分析发现同一年份 中，不同省市，人均收入越高，人均消费也越高。
6.建立模型
建模步骤： 1.用EViews分别做出2006年和2011年各省 市人均收入与人均消费的散点图，直观上把握 两指标之间是否存在相关性以及相关性的强弱。 2.计算指标之间的相关系数。 3.以人均消费作为被解释变量，人均收入 作为解释变量，建立一元回归模型。 4.计算回归方程的残差，做出残差图，由 此从直观上判断模型的拟合结果。 5.对所得结果进行经济检验和统计检验。
14084.26
18265.10 9771.05 13753.28 9551.12 12192.24 9810.26
9628.59
13348.51 7294.73 9807.71 6645.54 8468.40 6685.18
西 藏
8941.08
9267.70 8920.59 9000.35 9177.26 8871.27
6192.57
7553.28 6974.21 6530.11 7205.57 6730.01
数据来源：《中国统计年鉴》2007
3.2数据选择
表2 省市 北 天 河 山 辽 吉 上 江 安 福 江 山 京 津 北 西 宁 林 海 苏 徽 建 西 东 2011年中国各省市城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费性支出（元） 人均消费支出 21984.37 18424.09 11609.29 11354.30 15878.07 14789.61 13010.63 12054.19 25102.14 16781.74 省市 湖 北 湖 南 广 东 广 西 海 南 重 庆 四 川 贵 州 云 南 西 藏 人均可支配收入 18373.87 18844.05 26897.48 18854.06 18368.95 20249.70 17899.12 16495.01 18575.62 16195.56 人均消费支出 13163.77 13402.87 20251.82 12848.37 12642.75 14974.49 13696.30 11352.88 12248.03 10398.91 人均可支配收入 32903.03 26920.86 18292.23 18123.87 20407.57 20466.84 17796.57 15696.18 36230.48 26340.73
12425.84
10931.19 10127.61 21090.16 14099.58 17171.01 11074.72 13998.18
17013.27
15038.37 13858.67 15606.75 13607.08 15329.16 12593.1 13109.49
12581.17
11507.27 9538.39 10290.47 8736.89 11579.9 9400.34 9204.49
人 均 收 入
32,000
28,000
24,000
20,000
16,000
12,000
8,000
由图1可知：在2006年到2011年5年内，全国各省市人均收入均有较大增长，其 中上海增加最高，青海最低。
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
13782.75
11188.57 10955.46 12896.04 11839.40
河 南
18194.80
12336.47
数据来源：《中国统计年鉴》2012
4.数据处理
为了比较2006年和2011年我国城镇居民收入、消 费状况，需要对含有价格因素的名义统计数据进 行价格因子折算，使得不同年份的统计数据具有 可比较性。以现有全国各省市城镇居民家庭人均 可支配收入和人均消费性支出指标数据为例，以 2006年CPI数据作为基准，将2007-2011年各年 CPI指标折算成相对2006年的定期比数据，然后 再利用CPI定基比数据将2011年人均可支配收入和 人均消费性支出指标的名义数据剔除价格因素， 转换成与2006年可比价数据。相应CPI年度同比 数据和折算后的定基比数据见表3。
3.1数据选择
表1 省市 北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 2006年中国各省市城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费性支出（元） 人均消费支出 14825.41 10548.05 7343.49 7170.94 7666.61 省市 湖 湖 广 广 海 四 贵 云 陕 甘 青 宁 新 北 南 东 西 南 川 州 南 西 肃 海 夏 疆 人均可支配收入 9802.65 10504.67 16015.58 9898.75 9395.13 人均消费支出 7397.32 8169.30 12432.22 6791.95 7126.78 人均可支配收入 19977.52 14283.09 10304.56 10027.70 10357.99
14,000 人均收入
18,000
22,000
表5 2006年人均收入与人均消费相关系数
图3 2006年人均收入与人均消费指标数据散点图
人均收入 人均收入
人均消费
人均消费 0.9856
1.0000
1.0000
0.9856
6.2相关分析
22,000
运用EViews画出2011 年人均收入和人均消 费的散点图，并计算 相关系数，结果显示 这两者之间也具有明 显的正相关关系。
一.实验主题
利用一元线性回归模型研究收入对消费的影响
——基于我国城镇居民的统计数据分析 组员：
二.实验内容
1. 2.
实验目的 熟练应用EViews软件作一元回归分析 实验要求 运用EViews软件进行数据分析 利用已知数据建立一元线性回归模型 解读一元线性回归模型分析结果 撰写实验报告
三.实验报告
4.1数据处理
表3 年度 CPI年度同比数据与定基比数据 CPI CPI(2006)=100
2006
2007 2008
101.5
104.8 105.9
100.00
104.80 110.98
2009
2010
99.3
103.3
110.21
113.84
2011
104.6
119.02
数据来源：CPI原始数据来源于2012年《中国统计年鉴》，CPI定基比数据 以此计算获得
要求: 1、问题提出 2、指标选择 3、数据选择 4、数据处理 5、数据分析 6、建立模型 7、模型检验 7.1 经济检验 7.2 统计检验 8、报告结论 9、实验总结
1.问题提出
通过经济理论的学习我们知道，一个 国家或地区的人均消费性支出水平主要取 决于其人均可支配收入水平。而作为经济 统计专业的学生，关注我国在经济发展过 程中收入对消费是否产生影响以及产生怎 样的影响。
2006 2011
各省市
5.1数据分析
对2006和2011年全国各省市人均消费性支出进行纵向比较分析，得图2
人 均 消 费
22,000 20,000 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000
由图2可知：在2006年到2011年5年内，全国各省市人均消费也有较大增长，依 然是上海增加最高，最低是甘肃.
4.2数据处理
表4
省市 北 京 天 津 河 北
2011年人均可支配收入与人均消费性支出的可比价数据（按2006年价格计算，元）
人均可支配收入 27644.26 22618.20 15368.65 人均消费支出 18470.69 15479.44 9753.82 省市 湖 湖 广 海 四 贵 云 西 陕 甘 青 新 北 南 东 南 川 州 南 藏 西 肃 海 疆 人均可支配收入 15437.24 15832.28 22598.56 人均消费支出 11059.85 11260.74 17015.05
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
2011 2006
各省市
数据分析5.2
1.通过图1及图2发现2006年及2011年各省市的人均可 支配收入和人均消费性支出都有所提高；
辽 宁
吉 林 黑龙江 上 海来自10369.619775.07 9182.31 20667.91
7987.49
7352.64 6655.43 14761.75
重 庆
11569.74
9350.11 9116.61 10069.89
9398.69
7524.81 6848.39 7379.81
江 苏
浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南
6.1相关分析
15,000 14,000
运用EViews软件画出 2006年人均收入和人 均消费的散点图，并 计算相关系数，结果 显示这两者之间具有 明显的正相关关系。
13,000 12,000
人均消费
11,000 10,000 9,000 8,000 7,000 6,000 8,000 10,000
人均消费 0.9708 1.0000
6.3回归分析
在相关分析的基础上分别建立2006年和2011年一元 线性回归模型，2006年指标数据回归结果如下：
Dependent Variable: RJXF6 Method: Leas t Squares Date: 04/12/16 Tim e: 11:15 Sam ple: 1 31 Included obs ervations : 31 Variable C RJSR6 R-s quared Adjus ted R-s quared S.E. of regres s ion Sum s quared res id Log likelihood F-s tatis tic Prob(F-s tatis tic) Coefficient 281.4993 0.714554 0.971419 0.970433 410.6928 4891388. -229.5066 985.6616 0.000000 Std. Error 268.9497 0.022760 t-Statis tic 1.046662 31.39525 Prob. 0.3039 0.0000 8401.467 2388.455 14.93591 15.02842 14.96607 1.461502
山 西
内蒙古
15227.20
17145.90
9539.58
13340.34
广 西 重 庆
15840.69
15433.11
10794.86
10622.11
辽 宁
吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建
17195.70
14952.21 13187.52 30439.90 22130.79 26020.75 15632.38 20926.54
内蒙古
黑龙江
浙 江
30970.68
18606.13 24907.40 17494.87 22791.84
20437.45
13181.46 16661.05 11747.21 14560.67
陕 西
甘 肃 青 海 宁 夏 新 疆
18245.23
14988.68 15603.31 17578.92 15513.62
江 西
山 东 河 南
14698.73
19149.11 15286.79
9869.7
12233.49 10364.78
宁 夏
14769.35
13034.14
10834.91
9947.15
注：表4数据由表2数据除以价格因子1.1902所得
5.数据分析
对2006和2011年全国各省市人均可支配收入进行纵向比较分析,得图1
20,000 18,000
人均消费
16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 12,000
16,000
20,000
24,000
28,000
32,000
人均收入
表6 2011年人均收入与人均消费相关系数
图4 2011年人均收入与消费指标数据散点图
人均收入 人均收入 人均消费 1.0000 0.9708