计量经济学论文(2)

可以看到拟合优度提升，t值F值及其伴生概率都达到要求，所以该变量应该保留。 第四步，在上一步的基础上引入X4变量，则回归方程为：

可以看出，虽然拟合优度稍有提升，但t值以及伴生概率都不达标，因此因剔除X4变量。 综上，对于该模型，X2和X4是多余的，应剔除。最终的居民消费函数应该是Y=f(X1,X3)为最优，拟合结果如下：

最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为： Yt= 13831.29 + 6.8146X1 -128.8547X3 Se=（4857.213）（0.0735）（44.5270） t= (2.8476) (92.7233) ( -2.8939)

=0.9983 =0.9981 F=4804.338 df= 19 DW=0.5746 R2R

2、异方差检验

1）残差图形检验法

2绘制e2对X1、 X3的散点图如下所示:

由上图可看出，残差平方e2不随解释变量X1、X3的变化而变化，很可能不存在异方差，是否存在异方差还应通过更近一步的检验。

2）White 检验

从上述方程可以看出：nR2＜χ2(1)=9.49，所以模型不存在异方差。 3.相关性检验：

用图示法检验模型是否存在相关：

从上可知，存在正相关，下面利用广义最小二乘法消除相关性，可以得到回归方程：

可以得出，在显著性水平为0.05的情况下，D.W.=1.514991＜du=1.68,仍存在自相关，继续加入调整项进行调整，得到回归方程：

此时，可以看出在显著性水平为0.05的情况下，D.W.=1.8826>du=1.85，所以消除了自相关性。所以最优的回归模型是：

?=13043.99 + 6.7846X1 - 116.4207X3 + 0.8897 AR(1) -0.3216 AR(2) Y Se=(7942.474) (0.1323) (72.0707) (0.2992) (0.2844) t= (1.6423) (51.2717) (-1.6154) (2.9735) (-1.1310) 2 =0.9989 F=3620.254 df=19 D.W. = 1.8826 R2=0.9992 R六．结论

从回归结果看，在保持其他条件不变的条件下，居民可支配收入每增加一个单位，居民消费支出将增加6.7846个单位；在其他条件不变的条件下，价格指数每增加一个单位，居民最终消费支出将减少116.4207个单位。根据多元线性回归的基本方法，通过对初始线性回归模型的验证和分析， 最后得到的线性回归模型在理论上符合实际，其结果也与前面分析的基本一致。因此，给予模型应用的建议如下： 1.促进消费的增加，要从国家做起，消费的关键依然跟人民的收入成正比，而且有莫大关联，国家应该采取一些措施改变“穷人更穷，富人更富”的贫富两级分化问题，真正的实现社会公平。 2.由此模型可以看出物价居民价格消费指数CPI成为家庭消费支出的重要因素，所以要想增加消费，就必须防止过度的通胀，维持物价稳定。

七、参考文献

【1】.庞皓.计量经济学【M】.科学出版社.2009年 【1】.金玉国.计量经济学【M】.经济科学出版社.2006年

【1】.[美]古扎拉第DN.计量经济学 第三版【M】.中国人民大学出版社.1999年