用一元回归模型建立我国全体居民平均消费水平预测模型

大学计量经济学作业

实验二一元回归模型

【实验目的】

掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法

【实验内容】

建立我国全体居民平均消费水平预测模型

【实验步骤】

【例1】建立我国全体居民平均消费水平预测模型。表1列出了我国1991－2010年间我国全体居民平均消费水平Y和国内生产总值（GDP）X的时间序列数据，利用统计软件Eviews 建立一元线性回归模型。

表1 我国全体居民平均消费水平与GDP统计资料

年份GDP(亿

元)

全体居

民消费

（元）年份GDP (元)

全体居

民消费

（元）

1991 21826.2 932 2001 108068.2 3887

1992 26937.28 1116 2002 119095.7 4144

1993 35260.02 1393 2003 135174 4475

1994 48108.46 1833 2004 159586.8 5032

1995 59810.53 2355 2005 183618.5 5573

1996 70142.49 2789 2006 215883.9 6263

1997 78060.85 3002 2007 266411 7255

1998 83024.28 3159 2008 315274.7 8349

1999 88479.15 3346 2009 341401.5 9098

2000 98000.45 3632 2010 403260 9968

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图1 Eviews数组窗口

三、图形分析

借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。

⒈趋势图分析

图2全体居民平均消费水平与GDP趋势图

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⒉相关图分析

图3全体居民平均消费水平与GDP相关图

图2、图3分别是我国全体居民平均消费水平与GDP时间序列趋势图和相关图分析结果。两变量趋势图分析结果显示，我国全体居民平均消费水平与GDP二者存在差距逐渐增大的增长趋势。相关图分析显示，我国全体居民平均消费水平增长与GDP密切相关，二者为非

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线性的曲线相关关系。

因此，我国全体居民平均消费水平估计模型为y=976.3685+0.023757x，这个估计结果表明，GDP每增长1亿元，我国全体居民平均消费水平将增加0.023757元。

五、估计非线性回归模型

由相关图分析可知，变量之间是非线性的曲线相关关系。因此，可初步将模型设定为指数函数模型、对数模型和二次函数模型并分别进行估计。

在Eviews命令窗口中分别键入以下命令命令来估计模型：

双对数函数模型：LS log(Y) C log(X)

对数函数模型：LS Y C log(X)

指数函数模型：LS log(Y) C X

二次函数模型：LS Y C X X^2

双对数模型：

y=-1.189327+0.810498lnx

对数模型：

(-8.3066) (9.6999)

指数模型：

(231.7463) (27.2685)

二次函数模型：

(7.4918) (3.3422) (3.4806)

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