金融计量论文

本科生课程论文成绩评定表目录一、摘要···················································二、回归模型的选择········································三、模型检验··············································（1）T检验··················································（2）F检验··················································四、多重共线性检验与修正····································五、序列相关性检验··········································教师填写2013——2014学年第2学期课程名称金融计量学要求提交论文的日期2014年6月27日课程类别：必修[√]选修[]考试方式：课程论文学生填写学院专业级姓名学号内招[√]外招[]论文题目影响居民消费的因素分析任课教师意见论文评语：评定分数：___________签章：年月日参考评价指标：1．选题是否结合实际，是否有创新性；2．立论是否鲜明，观点是否正确，是否反映培养的目标要求；3．文献收集的广泛程度，是否了解本课题的研究状况及最新的进展情况；4．是否较系统地掌握了本课程的基础知识和专业知识，是否理论联系实际；5．是否结构合理、层次分明，文字和图表是否规范，学风是否严谨。六、异方差检验·············································七、模型分析···············································一、摘要凯恩斯认为，短期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。但是大家都知道，收入的变动并非影响消费的全部原因。尤其在短期内，有时边际消费倾向可以为负数，即收入增加时消费反而减少，收入减少时消费反而增加；有时边际消费倾向会大于1，即消费增加额大于收入增加额。这些现象告诉我们，在日常生活中，除了收入，还有其他一些因素会影响消费行为。本文利用1993年—2012的二十年数据，选取了居民可支配收入、CPI、税率、GDP四个因素分析对居民消费的影响，旨在说明其中的相互关系，为国家政策的制定与实施提供参考意见。关键词：消费水平居民可支配收入CPI税率GDP表1：1993年—2012的三十年数据二、回归模型的选择1.我们建立多元回归模型y＝1＋2X1＋3X2＋4X3＋5X4,将居民消费水平作为被解释变量y,居民家庭可支配收入作为解释变量X1，CPI作为解释变量X2，税收作为解释变量X3，GDP作为解释变量X4。运行统计分析软件Eviews，将表1中相应变量数据输入界面，进行回归分析所得结果如表2:根据表2，可以得出模型Y=774.45+0.29X1-6.57X2-0.03X3+0.01X4(2.22)(4.61)(-2.29)(-1.62)(1.87)R2=0.999509D.W=0.74F=7640T=202.建立对数回归模型lny＝b1＋b2lnX1＋b3lnX2＋b4lnX3＋b5lnX4,如表3所示根据表3，可以得出模型Lny=-0.274013+0.70lnx1-0.30lnx2-0.15lnx3+0.42lnx4(-0.99)(3.91)(-4.34)(-3.53)(2.27)R2=0.999715D.W=1.16F=13155.71T=20通过比较R2，决定选择对数模型，因为这个模型对样本的拟合得更好三、模型检验与修正对对数模型进行检验（1）T检验分别针对0H：i=0（i=2,3,4,5），给定显着性水平=0.2，查t分布表得自由度为T-k-1=15临界值2t（T-k-1）=1.753。由表3中数据可得，2、3、4、5与对应的t统计量分别为3.91、-4.34、-3.53、2.27，其绝对值均大于2t（n-k）=1.735，这说明分别都应当拒绝0H：i=0（i=2,3,4,5），也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量“居民家庭可支配收入”（1X）、“CPI”（2X）、“税收”（3X）、“GDP”(4X)分别对被解释变量“居民消费水平”Y都有显着的影响。（2）F检验给定显着性水平=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=16的临界值F(3,16)=3.24，由表3中得到F=13155.71，由于F=13155.71F(3,16)=3.24,说明回归方程显着，即“居民家庭可支配收入”、“CPI”、“税收”、“GDP”等变量联合起来确实对“居民消费水平”有显着影响。四、多重共线性检验与修正（1）相关系数法由于模型涉及到的参数较多考虑进行一次多重共线性检验，建立相关系数矩阵如下表所示。表4：相关系数矩阵表由表4可看出个解释变量之间的相关系数较高，尤其是lnx3、lnx4，推测可能存在多重共线性。（2）逐步回归法运用OLS方法分别求对各解释变量进行一元回归，再结合表5的逐步回归结果选出最好的模型如表5所示。表5：逐步回归结果表clnx1lnx2lnx3lnx4D·Wlnx1-1.111.020.9991770.74t-17.64147.80lnx1,lnx2-0.241.02-0.180.9993760.85t-0.62147.892.33lnx1,lnx3-1.311.10-0.050.9993521.02t-12.1730.42-2.14lnx1,lnx4-1.061.29-0.220.9993321.21t-16.479.56-1.99lnx1,lnx2,lnx3-0.321.11-0.20-0.060.9996171.46t-1.0438.52-3.33-3.17lnx1,lnx3,lnx4-0.311.24-0.15-0.180.9994781.32t-0.859.85-2.12-1.76表6：修正后的模型五、序列相关性检验（1）D·W检验当k=3、n=20时，查表得ld=1.10，ud=1.54，D·W=1.20，显然ld＜D·W＜ud，属于不能确定的范围。(2)LM检验由于D·W检验不能确定是否存在自相关，故运用LM检验结果如下表所示：表7：LM检验结果表由上表看一看出LM=3.649956，小于显着性水平为5%、自由度为2的2分布的临界值205.0（2）=5.99，表明模型的干扰项已不存在自相关性。六、异方差检验用white方法检验异方差表8：white方法检验结果表检验统计量值为6.149806，查询20.05（3）=7.81?，因此6.1498067.81，因而接受原假设，模型不存在异方差。由上述结果得到的回归方程为lny=-0.321443+1.11lnx1-0.20lnx2-0.06lnx34(-1.04)(38.52)(-3.32)(-3.17)R2=0.999617D.W=1.455F=13915.03T=20七、模型分析通过以上计量回归分析我们可以得出这样的结论：居民消费水平与居民可支配收入、CPI、税率存在紧密联系。正如凯恩斯所认为的那样，消费存在一条基本的心理规律：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多，居民可支配收入提高，有利于拉动消费的增长。CPI的提高意味着物价水平上涨，人们用同样的财富所能购买的商品减少，因此会导致市场疲软、消费水平的下滑。税率的提高，一方面个人所得税提高会减少人们的收入，从而抑制消费；另一方面消费税、增值税、印花税、营业税等税种的提高在无形中转嫁给了消费者，等同于提高了物价，所以也会造成消费水平的降低。而GDP的增长由于在计算过程中涉及到固定资长投资、消费水平、净出口三个方面因素，故而对消费水平的影响就显得不那么显着。