应数一班第三小组成员分工:1、将课本案例数据导入excｅl表格—-王月娥2.将ｅxｃel表格得数据输入到eviｅws中,准备好上机操作得文件-—张家琪３。设定模型--凌青凤4、运用普通最小二乘法估计消费模型与画出残差图——何文婷,欧阳珊5、BＧ检验——廖威仲6.处理自相关问题——林楚东,刘祝娥7。将数据截图及解题过程整理到word文档—-陈嘉雯8、上机操作并进行展示-—高景裕居民消费模型２011中国农村人口占总人口得48。73%,农村居民人均消费为5２21元,仅为城镇居民人均消费151６1元得34、44％。消费模型就是研究居民消费行为得常用工具,通过中国农村居民消费模型得分析可判断农村居民得边际消费倾向。而影响居民消费得因素有很多,但由于受各种条件得限制,通常只引入居民收入一个变量作解释变量、以下就是198５～2011年中国农村居民得收入与消费数据。为了消除价格变动因素对农村居民收入与消费支出得影响,经消费价格指数进行调整后得198５年可比价格计得人均线收入与人均消费支出得数据(以19８５年为１00)模型设定设居民消费模型得函数形式为其中Yt为农村居民人均消费支出,Xt为农村人均居民纯收入,ｕt为随机误差项。回归分析根据表中调整后得1９８5年可比价格计得人均纯收入X与人均消费支出Y得数据,使用普通最小二乘法,得出下图(具体操作:打开ｅviews软件,点击→ｗorkfilｅ,在弹出得对话框中得stａrtｄatｅ输入19８５,在enddate输入2０11,点击OK,在主窗口输入命令dａｔayx,中间需要有间隔,按回车,在弹出得对话框中导入数据,在主窗口点击quick→esｔiｍaｔeequatｉｏn,在出现得窗口上边输入YCＸ,下边得ｍethｏd选择LS,点击确定,出现分析结果)估计消费模型得Se=(1０.1079)(0、01２１)t=(4、3680)(59。6０6０)=0、９930F=3552。８76DＷ=0、５30０该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。对样本量为27、一个解释变量得模型、5%得显著水平,查５%显著水平得DW统计表(课本316页)可知,ｄL=1、3１６,dＵ＝1、4６9,模型中ＤW＜ｄL,显然消费模型中有自相关。这一点从残差图中也可从中瞧出,用EViews得到残差图,如图所示。(具体操作:在算出方程结果窗口后,点vｉｅｗ→acｔｕal,fittｅd,rｅsiduａl→actuaｌ,ｆitted,residualgraph)在上图中,残差得变动有系统模式,连续为正与连续为负,表明残差项存在一阶正自相关、再用ＢG检验做自相关检验,(具体操作:在ＥViｅｗs中,在对回归得输出结果中,点view→reｓiduａldiagnｏｓtiｃs→serｉalcoｒｒelaｔiｏｎlｍtest,在ｌａgstoinｃludｅ中选取滞后阶数,如2,按回车)得到BＧ检验结果如下图如上图显示,LM=ＴＲ2=27*0.53２41=14。37507,其ｐ值为0。0０0756,表明结果存在自相关。因此,模型式中t统计量与F统计量得结论都不可靠,因此需要采取不就措施。自相关问题得处理。为解决自相关问题,采取广义差分法。由模型式得回归可得残差序列et,(具体操作,在work窗口中双击resid即可得到残差序列)为估计自相关系数ρ,用eｔ进行滞后一期得自回归,在eviews命令栏中先附值给eｔ,输入“ｇeｎrｅ=rｅｓid”,点击回车,再输入“lsｅe(－１)",得到下图:可得回归方程:由上式可知ρ^＝0、72８3,对原模型进行广义差分回归:在ｅviｅｗs命令栏中直接输入“lsY-０.7283*Y(-1)cX-0。72８3＊X(－1)”,回车,即得广义差分回归得输出结果,如下图由上图可得回归方程为:Se=(6、４92７)(0、02３4)t=(2.10４5)(3０。645７)Ｒ2=０、97５１F＝939。157０DW＝1、7794式中(１)由于使用了广义差分数据,样本容量减少了1个,为２6个。查5%显著水平得DＷ统计表(课本316页)可知,dL＝1.302,ｄU=1。461,模型中ＤW=１。7794,dＵ〈DW＜4-dU,说明在5％显著性水平下广义差分模型中已无自相关、可决系数Ｒ２、ｔ、Ｆ统计量也均达到理想水平。由差分方程有,由此得到最终得中国农村居民消费模型为(2)若使用科克伦—奥克特迭代法作广义差分回归,可在eviews得命令栏中输入“LSＹCＸＡR(1)",按回车,即自动迭代得科克伦-奥克特迭代法估计结果,如图所示:由上图可知DW=1、7８１3,查5％显著水平得ＤW统计表(课本3１6页)可知,ｄU＝１。４61,可以判断,dＵ＜DW<4－ｄＵ