社會消費品零售總額影響因素分析-經(jīng)濟計量學期末論

1、社會消費品零售總額影響因素分析 班級 12會計2班 學號 1211029113 姓名 錢富林 時間 2014年12月 一、模型參數(shù)估計與假設檢驗社會消費品零售總額要素的參數(shù)估計為了更好的進行對社會消費品零售總額主要因素的分析，我們選取我國1996年至2012年社會消費品零售總額與其主要因素的統(tǒng)計資料，如表1所示。表1 19962012年我國社會消費品零售總額資料社會消費品零售總額（萬元）總?cè)丝跀?shù)（萬人）商品零售價格指數(shù)（(上年=100)）職工平均工資（元）1996年283602000122389106.162101997年312529000123626100.864441998年3337810

2、0012476197.474461999年3564790001257869783192000年39106000012674398.593332001年43055400012762799.2108702002年48135900012845398.7124422003年52516300012922799.9140402004年595010000129988102.8160242005年683530000130756100.8184052006年791452000131448101210012007年935716000132129103.8249322008年1148301000132802105.

3、9292292009年132678400013345098.8327362010年1569984266134091103.1365392011年1839186000134735104.9423962012年210307000013540410248689我們建立二元回歸模型yb1b2X2b3X3b4X4+（相關(guān)計算數(shù)據(jù)參照于表1），把社會消費品零售總額作為被解釋變量y，總?cè)丝跀?shù)作為解釋變量X2，商品零售價格指數(shù)作為X3，職工平均工資作為X4，運行統(tǒng)計分析軟件SPSS，將上表中數(shù)據(jù)輸入界面，進行回歸分析所得結(jié)果如表2、表3和表4所示。表2 模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標準 估計的誤差1.99

4、9a.998.9982.763E7a. 預測變量: (常量), 職工平均工資, 商品零售價格指數(shù), 總?cè)丝跀?shù)。表3 Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸5.218E1831.739E182277.853.000a殘差9.926E15137.635E14總計5.228E1816a. 預測變量: (常量), 職工平均工資, 商品零售價格指數(shù), 總?cè)丝跀?shù)。b. 因變量: 社會消費品零售總額表4 系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)B標準 誤差試用版tSig.1(常量)4.816E96.917E86.963.000總?cè)丝跀?shù)-34108.9334692.505-.239-7.269.000商品零售價

5、格指數(shù)-6273106.8092742412.183-.031-2.287.040職工平均工資52712.2041473.2151.23035.780.000a. 因變量: 社會消費品零售總額據(jù)此，可得該回歸模型各項數(shù)據(jù)為：b1 4.816E9b2 -34108.933b3 -6273106.809b4 52712.204 7.635E14Var（b1） 4.78449E+17Var（b2） 22019603.18Var（b3） 7.52082E+12Var（b4） 2170362.436Se（b1） 6.917E8Se（b2） 4692.505Se（b3） 2742412.183Se（b4）

6、 1473.215t（b1） 6.962556021t（b2） -7.268811221t（b3） QUOTE -2.287441271t（b4） QUOTE 35.78038779 0.998 df 13模型為：y4.82E+09-34108.933X2-6273106.809 X3+52712.204X2+社會消費品零售總額因素的假設檢驗令0.01，我們提出如下假設：H0：Bi0，YB1+B2X2+B3X3+B4X4+i yb1b2X2b3X3 b4X4 (bi) t0.01 (13)在水平下，t檢驗的拒絕域為：，3.01和3.01，所以t（b1）、t（b2）、t（b4）落在拒絕域中，拒絕

7、原假設，即X1、X2 、X3對于模型有意義；t（b3）均落在拒絕域中，不拒絕原假設，即X3對于模型沒有意義。對于該模型的經(jīng)濟意義解釋如下：平均而言，在其他條件不變的情況下，總?cè)丝跀?shù)每變動一個單位，將引起社會消費品零售總額變動34108.933個單位；職工平均工資每變動一個單位，將引起社會消費品零售總額變動52712.204個單位。并且，該模型反映了99.8%的真實情況。聯(lián)合假設檢驗：H0：0F F0.01 (3，13)在水平下，模型中的F值落在F檢驗的右側(cè)拒絕域5.74，中，拒絕原假設，即0對于該模型的經(jīng)濟意義解釋如下：平均而言，在其他條件不變的情況下，總?cè)丝跀?shù)每變動一個單位，將引起社會消費品

8、零售總額變動34108.933個單位；職工平均工資每變動一個單位，將引起社會消費品零售總額變動52712.204個單位。并且，該模型反映了99.8%的真實情況。模型多重共線性診斷在以下分析中，將選取原數(shù)據(jù)所得模型：y4.82E+09-34108.933X2-6273106.809 X3+52712.204X2+相關(guān)計算數(shù)據(jù)參照于表1。進行多重共線性的診斷 0.998 t（b1） 6.962556021t（b2） -7.268811221t（b3） QUOTE -2.287441271t（b4） QUOTE 35.78038779由此可看出，該模型的擬合優(yōu)度較大，各參數(shù)的t檢驗值都較顯著，所以，

9、不能據(jù)此看出其存在多重共線性。（2）X2、X4之間的關(guān)聯(lián)度如下表5:表5 相關(guān)系數(shù)表社會消費品零售總額職工平均工資社會消費品零售總額Pearson 相關(guān)性1.995*顯著性（雙側(cè)）.000N1717職工平均工資Pearson 相關(guān)性.995*1顯著性（雙側(cè)）.000N1717*. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。由此可看出，該模型的X2與X4是不相關(guān)的。（3）輔助回歸針對模型： y4.82E+09-34108.933X2-6273106.809 X3+52712.204X2+建立以X2為因變量， X3、X4為自變量的輔助回歸模型：X2c1c2 X3c3 X4 運行統(tǒng)計分析軟件SPSS，將上

10、表中數(shù)據(jù)輸入界面，進行回歸分析所得結(jié)果如表6、表7和表8所示。表6 模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標準 估計的誤差1.930a.864.8451573.798a. 預測變量: (常量), 職工平均工資, 商品零售價格指數(shù)。表7 Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸2.211E821.105E844.629.000a殘差3.468E7142476841.532總計2.558E816a. 預測變量: (常量), 職工平均工資, 商品零售價格指數(shù)。b. 因變量: 總?cè)丝跀?shù)表8 系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準 誤差試用版1(常量)135993.85915194.5438.9

11、50.000商品零售價格指數(shù)-121.005152.809-.087-.792.442職工平均工資.289.033.9648.823.000a. 因變量: 總?cè)丝跀?shù)據(jù)此，可得該回歸模型為：X2 3+0.2892.F檢驗H0： 0 F 44.629F F0.01(2，14)在水平下， F值落在F檢驗的在拒絕域6.51，中，拒絕原假設，說明存在多重共線性。3.共線性的補救（1）輔助回歸針對模型：y4.82E+09-34108.933X2-6273106.809 X3+52712.204X2+a).建立以X4為因變量，X2、X3為自變量的輔助回歸模型：X4c1c2 X2c3 X3運行統(tǒng)計分析軟件SP

12、SS，將表1中數(shù)據(jù)輸入界面，進行回歸分析所得結(jié)果如表9、表10和表11所示。表9 模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標準 估計的誤差1.936a.876.8595012.884a. 預測變量: (常量), 商品零售價格指數(shù), 總?cè)丝跀?shù)。表10 Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸2.494E921.247E949.618.000a殘差3.518E8142.513E7總計2.845E916a. 預測變量: (常量), 商品零售價格指數(shù), 總?cè)丝跀?shù)。b. 因變量: 職工平均工資表11 系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準 誤差試用版1(常量)-426980.03752178.78

13、0-8.183.000總?cè)丝跀?shù)2.932.332.8798.823.000商品零售價格指數(shù)663.927464.792.1421.428.175a. 因變量: 職工平均工資據(jù)此，可得該回歸模型為：X4-426980.037+2.932 X2663.927 X3+H0： 0 F 49.618 FF 0.01(2，14)在水平下， F值落在F檢驗的在拒絕域6.51 中，拒絕原假設，說明存在多重共線性。b).建立以X3為因變量，X2、X4為自變量的輔助回歸模型：X3c1c2 X2c3 X4運行統(tǒng)計分析軟件SPSS，將表1中數(shù)據(jù)輸入界面，進行回歸分析所得結(jié)果如表12、表13和表14所示。表12 模型匯

14、總模型RR 方調(diào)整 R 方標準 估計的誤差1.473a.224.1132.693a. 預測變量: (常量), 職工平均工資, 總?cè)丝跀?shù)。表13 Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸29.260214.6302.017.170a殘差101.524147.252總計130.78516a. 預測變量: (常量), 職工平均工資, 總?cè)丝跀?shù)。b. 因變量: 商品零售價格指數(shù)表14 系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準 誤差試用版1(常量)143.24855.4792.582.022總?cè)丝跀?shù).000.000-.495-.792.442職工平均工資.000.000.8941.428.175a. 因變量: 商品零售價格指數(shù)據(jù)此，可得該回歸模型為：X2143.248+H0： 0 F 2.017 FF 0.01(2，14)在水平下， F值不落在F檢驗的在拒絕域6.51 中，接受原假設，說明不存在多重共線性。三、模型自相關(guān)診斷（一）自相關(guān)的診斷相關(guān)數(shù)據(jù)參照于表1。 (1)圖形法