社會(huì)消費(fèi)品零售額與居民人均可支配收入的定量分析

1、社會(huì)消費(fèi)品零售額與一個(gè)國(guó)家居民生活水平聯(lián)系緊密，社會(huì)消費(fèi)品零售額的大小顯示著生活質(zhì)量的高低，我們得到1978年至U2005年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與社會(huì)消費(fèi)品零售額的數(shù)據(jù)，來(lái)分析居民人均可支配收入對(duì)社會(huì)消費(fèi)品零售額的影響程度。一、首先來(lái)檢驗(yàn)序列社會(huì)消費(fèi)品零售額y與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入x的平穩(wěn)性，對(duì)序列作單位根ADF檢驗(yàn)：Xff列：t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-4.0023130.0052Testcriticalvalues:1%level-3.7240705%level-2.98622510%level-2.6326

2、04Yff列：t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.1618800.0347Testcriticalvalues:1%level-3.7240705%level-2.98622510%level-2.632604結(jié)果顯示，非平穩(wěn)序列X、Y都在二階差分后作單位根ADF僉驗(yàn)，檢驗(yàn)的P直小于0.05,拒絕原假設(shè)，即二階差分后為平穩(wěn)序列。二、對(duì)二階差分后的平穩(wěn)序列做自相關(guān)圖，結(jié)果如下：X序列AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatProb11110.1650.1650.79750.3

3、7211111I2-0.023-00520.313906661匚11U13-0258-0263292510403|1匚14-0.340-0283674520.1501口1115-0.06600056.89470229L11匚16-0069-0153706930314111170.001-01537.0693042211匚18amp;4051511L19-0009-009972029061611110110Q口19-0.1887.2191070511111-0.022-02217.24360.7791U112-0.001-0247724360841Y序列Autocor

4、relationPartialCorrelationACPACQ，StatProb11110.1360.1360.53770.463口11匚2-0.152-0.1741.2404053811130.00400541.240807431匚114-0.181-0.2292.329906751I1115-0,03300522.36690796111600930015267980848111101510.168354880830111匚8-0.079-0.1753.80160.875111119寸01201093.30740924111匚10-0045-0136190030952i11211-0.05

5、501024.0484D.96B1(11匚12-0.033-0.181410560981二階差分后的平穩(wěn)序列都是白噪聲序列，不能對(duì)此序列單獨(dú)進(jìn)行建模擬合。因?yàn)閄與Y都在二階差分后平穩(wěn)，所以X與Y是二階單整序列，可以認(rèn)為X與Y是協(xié)整的(1)對(duì)二者建立回歸模型：得到回歸模型:乂=-376.6917+0.491227X+tAutocorrelationPartialCorrelation模型系數(shù)檢驗(yàn)通過(guò)(P<0.05),再對(duì)模型進(jìn)行殘差檢驗(yàn):11070507051546600002054500962507500001130.395-0.04130.3030.000二140267004832.7

6、960000150170-0022338540000160.065-0.0B234.0140.00017-0.017-0.05534.02600001a-0088-0055343500000匚19Q1040.02934.8290.000r10*00970.03035.2650.00011-0077002135561000012-0.0460.02735.6710.000ACPACQ-StatProb結(jié)果顯示，殘差是白噪聲序列，所以該模型無(wú)效。(2)考慮到Y(jié)可能還與X的前一期和Y的前一期有關(guān)，再做回歸模型:模型參數(shù)檢驗(yàn)：P<0.05,參數(shù)檢驗(yàn)顯著。殘差序列白噪聲檢驗(yàn)結(jié)果如下：Autocor

7、relationPartialCorrelationACPACQ-StatProb00480048- 0077-0.080- 0066-0.0690064-00650.089Q0870.010-0.0120.- 0.QQ-0.9067395010oooooo.o.O.Go0461594210ooooo006340.26570396905385082040.82441.1438122521.26391.2596126100794088009410970097609910992。9960.999100010000.007-0020可以看出殘差序列是白噪聲序列，即擬合模型顯著有效。得到模型:yt=-

8、7.8291+0.2169xt-0.2128XtJ-1,0830yt4+；tS23.75790.03680.04410.0360T-0.32955.8981-4.826530.1112R2=0.9993DW=1.6147(3)對(duì)回歸模型作殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)：?jiǎn)挝桓鵄DF僉驗(yàn)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.8429190.0074Testcriticalvalues:1%level-3.7114575%level-2.98103810%level-2.629906檢驗(yàn)結(jié)果顯示，P值小于0.05,拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為回歸殘差序

9、列平穩(wěn)，判斷出X與Y序列協(xié)整。三、建立模型擬合社會(huì)消費(fèi)品零售額y序列的發(fā)展：(1)根據(jù)前面我們建立的y與x的回歸模型得知，社會(huì)消費(fèi)品零售額與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的長(zhǎng)期均衡關(guān)系yt=-7.8291+0.2169xt-0.2128M-1.0830y匕+t(2)對(duì)y作誤差修正模型，因?yàn)閺拈L(zhǎng)期均衡的觀點(diǎn)看，Y在第t期的變化不僅取決于X本身的變化，還取決于X與Y在t-1期末的狀態(tài)，尤其是X與Y在t-1期的不平衡程度，且二階差分后的模型擬合結(jié)果不是很準(zhǔn)確，作誤差修正模型結(jié)果如下：VariableCoefficientStdErrort-StatisticProb0.5139280047703107735

10、700000E(-1)00359590.088623040576206084R'Squared0625641Meandependentvar2839915AdjustedR-squared0610666SDdependentvar2727971S.E.ofregression170.2161Akaikeinfocriterion13,18320Sumsquaredresid7243381SchwarzEtericm1327919Loglikelihood-175.9732Durfain-Watsonstat0683382得到模型:'Vt=0.5139Xt0.0360ECMytS0.04770.0886T10.77360.4058R2=0.6256DW=0.68