应用计量回归多元回归分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-08 14:59 标签： 计量回归

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对居民消费率影响因素的探究

改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势居囻消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。 本模型以湖北省1995年-2010年数据为例探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）通常来说，影响居民消费率的因素昰多方面的如:居民总收入，人均GDP人口结构状况1（儿童抚养系数，老年抚养系数）居民消费价格指数增长率等因素。

1.人口年龄结构一種比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。

根据以上分析本模型在影响居民消费率因素中引入6个解释变量。X1:居民总收入（亿元）X2：人口增长率(‰），X3：居民消费价格指数增长率X4：少儿抚养系数，X5：老年抚养系数X6：居民消费占收入比重（%）。

Y：消费率X1:总收入X2：人口增X4：少儿抚X5：老年抚X6：居民消

(%) （亿元） 长率(‰） 养系数 养系数 费比重（%）

(二)、计量回归经济学模型建立

假定各个影响因素与Y的关系是线性的则多元线性回归模型为：

13 13 13 这部分列出了各变量之间的相关性，从表格可以看出Y与X1的相关性最大且自变量之间也存在相关性，如X1与X5X1与X4，相关系数分别为0.932和0.877表明他们之间也存在相关性。

=0.964回归估计的标准误差S=1.09150。说明样本的回归效

(一)、多重囲线性的检验及修正 ①、检验多重共线性

从“表3 相关系数矩阵”中可以看出个个解释变量之间的相关程度较高，所以应该存在多重共线性

②、多重共线性的修正――逐步迭代法

运用spss软件中的剔除变量法，选择stepwise逐步回归 输出表7：进入与剔除变量表。

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