計量經濟學mean

① 計量經濟學論文

關於我國城鎮居民儲蓄存款模型的計量經濟分析
（我的姓名等信息就省略了啊 呵呵）
內容摘要：本文利用我國1978年以來的統計數字建立了可以通過各種檢驗的城鎮居民儲蓄率的模型，對我國城鎮居民儲蓄存款情況進行實證分析。通過對該模型的經濟含義分析得出各種主要因素對我國城鎮居民儲蓄存款數量的影響程度，並針對我國城鎮居民存款儲蓄現狀提出自己的一些建議。
關鍵詞：居民儲蓄存款 實證分析 主要因素
一、問題的提出
1978年以來,隨著我國國民經濟的飛速發展,我國的居民儲蓄也出現高速增長的態勢。進入90年代以後．我國居民儲蓄存款余額始終保持在兩位數的增長速度。我國居民儲蓄存款持續增長這一經濟現象引起國內理論界的廣泛關注。這對我國經濟的進一步增長有著有利的一面,但也會帶來一定程度的負面影響。所以國家相繼出台了一系列積極的財政和貨幣政策,以刺激國內消費和投資需求,分流儲蓄,但是居民儲蓄依然持續增加。由於居民的儲蓄存款直接影響著居民的消費行為，影響著貨幣的供給量，進而間接影響著國家經濟的發展，宏觀調控的力度和效果，因此，對我國居民存款儲蓄問題的深入研究就顯得尤為重要，這有助於幫助大家認清現狀，做出合理的決策。雖然我們作為本科階段的學生對這個問題的理解和研究還不夠深入和透徹，但對此問題的探索有利於我們更好的掌握專業知識，了解國情，提高實際操作水平和理論聯系實際、發現問題、分析問題、解決問題的能力。
二、文獻綜述
我國有很多學者建立了許多的儲蓄模型來分析各因素對居民儲蓄的影響程度,但分析結論的差異很大。整理以前的研究成果,一個社會的儲蓄總量受很多因數的影響，根據經典西方宏觀經濟學理論，儲蓄水平主要受收入因數、利息率、物價水平、收入分配等因數的影響：
1.收入因數
收入是決定儲蓄的重要因數，收入的變化會直接決定著儲蓄的變化。在其他條件不變的情況下，儲蓄與可支配收入之間存在著正方向的變化關系，即居民的可支配收入增加，儲蓄量增加；個人可支配收入減少，儲蓄量減少。可支配收入是指居民戶在支付個人所得稅之後，餘下的全部實際現金收入。
2.利息率
傳統經濟學認為，在收入即定的條件下，較高的利息率會使儲蓄增加。在本文中，我們選用的利息率是根據當年變動月份加權平均後的一年期儲蓄存款加權利率。
3.物價水平
物價水平會導致居民戶的消費傾向的改變，從而也就會改變居民戶的儲蓄傾向。本文用通貨膨脹率來考察物價水平對儲蓄率的影響。
4.收入分配
凱恩斯認為，收入分配的均等化程度越高，社會的平均消費傾向就會越高，社會的儲蓄傾向就會越低。在國際上，衡量收入分配平均狀況最常用的指數是基尼系數。
三、變數的選取及分析
目前我國正處於改革時期，各種不確定性因素很多。因而，要分析各種因素對中國居民儲蓄行為的影響，必須立足於中國的國情。1998年後，中國經濟運行進入了一種新的體制約束狀態，出現了明顯的供給過剩，需求對經濟增長的約束與拉動作用明顯增強，投資、消費膨脹的內在動力明顯不足；同時，由於我國市場機制尚不健全，市場經濟發育不成熟，市場體制的控制力還有限，從而不能形成一種有效地傳導機制。市場化的改革對人們的經濟行為、心理行為帶來了很大影響，銀行開始考慮貸款風險，投資者開始考慮投資回報，而消費者也開始考慮最佳的消費時機和預期收入。這說明，我們的微觀經濟層面已生長出一種內在的約束機制，然而社會各個方面對這些積極的因素還很不適應，微觀主體內在約束機制較強與宏觀經濟市場傳導機制不暢之間的矛盾，導致了投資行為受阻、消費行為審慎和儲蓄持續穩定增長。當前影響我國居民儲蓄的因素有很多，概括起來有以下幾點：居民對社會經濟形勢的預期、可選擇的投資渠道、信貸消費的發展、利率因素的影響、"假性"存款的影響、消費領域的信用等級、高收入階層消費狀況、就業形勢壓力、體制改革、居民收入水平等。
由於我現在的時間和能力有限，只能綜合考慮，選取一部分變數進行研究，而且為了方便查找數據，只建立我國城鎮居民儲蓄存款模型進行研究。本文選用當年的收入增長率來考察收入因數對儲蓄率的影響。用城鎮居民的儲蓄率作為被解釋變數。另外還選取了中國1979年到2002年的各年的城鎮居民收入的基尼系數、一年期儲蓄利率和通貨膨脹率作為解釋變數。
四、數據及處理
本文模型數據樣本為從1979-2002年。
年份 城鎮居民儲蓄率 城鎮居民收入增長率 一年期儲蓄利率 通貨膨脹率 城鎮居民基尼系數
1979 0.06368087 0.264869934 3.78 0.02 0.16
1980 0.08740586 0.220385089 5.04 0.059804 0.15
1981 0.07093626 0.104176446 5.4 0.024052 0.15
1982 0.08105586 0.139165412 5.67 0.01897 0.15
1983 0.09963501 0.093723563 5.76 0.015071 0.16
1984 0.13025584 0.245357008 5.76 0.027948 0.19
1985 0.15161502 0.184241122 6.72 0.08836 0.19
1986 0.17454542 0.280700971 7.2 0.060109 0.2
1987 0.2175453 0.167515864 7.2 0.072901 0.23
1988 0.17862152 0.219728929 7.68 0.185312 0.23
1989 0.2721202 0.199827095 11.12 0.177765 0.23
1990 0.32760614 0.123579703 9.92 0.021141 0.24
1991 0.31032443 0.163667824 7.92 0.028888 0.25
1992 0.3016907 0.228819425 7.56 0.053814 0.27
1993 0.3199061 0.311233327 9.26 0.131883 0.3
1994 0.42486435 0.397210898 10.98 0.216948 0.28
1995 0.44898036 0.261076104 10.98 0.147969 0.28
1996 0.40903477 0.198208003 9.21 0.060938 0.29
1997 0.30935015 0.127739779 7.17 0.007941 0.3
1998 0.25777978 0.108852141 5.02 -0.026 0.295
1999 0.21234608 0.134557035 2.89 -0.02993 0.3
2000 0.1239205 0.125688358 2.25 -0.01501 0.32
2001 0.24155306 0.14364071 2.25 -0.0079 0.33
2002 0.29897822 0.173106495 2.03 -0.01308 0.319
數據來源：各年份的《中國統計年鑒》
註：Y代表城鎮居民儲蓄率
X1代表城鎮居民收入增長率
X2代表一年期儲蓄利率
X3代表通貨膨脹率
X4代表城鎮居民基尼系數
五、模型及處理
基於以上數據，建立的模型是：
Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u
β1度量了截距項，它表示在沒有收入的時候人們也要花錢消費，儲蓄率為負。
β2度量了當城鎮個人可支配收入率變動1%時，儲蓄增長率的變動。
β3度量了當利率變動一個單位，其實也就是1%時，儲蓄的增量的變動。
β4度量了當通貨膨脹率變動一個單位，儲蓄增量的變動。
β5度量了基尼系數對儲蓄率的影響。這也是本文的重點變數。
u是隨機誤差項。
對Y做回歸
利用eviews最小二乘估計結果如下

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.264646 0.045525 -5.813154 0.0000
X1 0.317426 0.175678 1.806864 0.0875
X2 0.024054 0.003688 6.523093 0.0000
X3 0.024476 0.205508 0.119099 0.9065
X4 1.127523 0.149318 7.551127 0.0000
R-squared 0.897971 Mean dependent var 0.234065
Adjusted R-squared 0.875298 S.D. dependent var 0.116109
S.E. of regression 0.041002 Akaike info criterion -3.360748
Sum squared resid 0.030260 Schwarz criterion -3.113901
Log likelihood 43.64860 F-statistic 39.60525
Durbin-Watson stat 1.541473 Prob(F-statistic) 0.000000
根據以上結果，初步得出的模型為
Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4.
1.經濟意義的檢驗
該模型可以通過初步的經濟意義的檢驗，系數的符號符合經濟理論。
2.統計檢驗
從表中可以看出，顯然通貨膨脹率的系數通不過T檢驗，R2=0.897971， 2值為0.875298，模型的擬合情況較好。F檢驗的值為39.60525，整個模型對儲蓄率的增長影響是顯著的。
3.多重共線性的檢驗
從F值可知此模型整體顯著，但是分析各個變數後發現X1和X3不顯著，可能存在多重共線性，運用消除多重共線性的逐步回歸方法我們可以得到要放棄X3 這個變數，重新做回歸分析得到：
Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.271487 0.041322 -6.570056 0.0000
X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119
X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000
X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000
R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740
Adjusted R-squared 0.881658 S.D. dependent var 0.115517
S.E. of regression 0.039739 Akaike info criterion -3.461967
Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion -3.265624
Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739
Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic) 0.000000
從新模型的整體效果來看，R值和F值都很好，而且各個變數的t統計量也表明各個變數對儲蓄率的增長都有顯著影響。
因此模型可設為Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
4.異方差性檢驗
對新模型進行異方差性的檢驗，運用white檢驗，得到如下結果：

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 2.669433 Probability 0.054505
Obs*R-squared 11.50596 Probability 0.073942
Obs*R-squared的計算結果是11.50596，，由於選用的沒有交叉乘積項的方式，所以自由度為7，在0.05的顯著水平下，查表得 （7）=12.59〉11.50596，所以接受原假設，即該模型不存在異方差性。
5.自相關性的檢驗
從上表可知DW值為1.556309，且樣本容量n=24，有三個解釋變數的條件下，給定顯著性水平 =0.01，查D-W表得，d =0.882,d =1.407,這時有d <dw=1.556039<4- d ,表明不存在自相關。
6.最終結果
從上面的計量分析中最後得到我國城鎮居民的儲蓄存款模型：
Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
(0.041322) (0.113799) (0.003178) (0.137886)
t= (-6.570056) (2.766177) (7.704986) (8.305987)
R2= 0.897094 df=20 F=58.11739 DW=1.556309
六、結論與建議
1.模型的實證分析
城鎮居民的收入增長率變化對居民的儲蓄率變化的影響還是比較明顯的，儲蓄率對收入增長率的彈性為0.314787, 在其他條件不變的情況下，居民的收入變化1%，儲蓄率同方向變化0.314787%。
利率變動對實際的儲蓄率變動的影響並不是十分的重要，彈性僅為0.024487。這方面有很多的原因，其中對未來預期的不確定性是一個很重要的原因，尤其是1998年以後，隨著住房、醫療、教育等方面的改革，人們的儲蓄傾向受預期的影響更大。這方面從人民銀行數次通過降息來調整儲蓄量，但是效果並不明顯也可以看出來。
基尼系數對儲蓄率的影響非常大，彈性達到了1.145280。這里可以看出，收入分配的均等程度對儲蓄的影響非常明顯。這是由於收入高的群體的儲蓄傾向要明顯的高於收入低的群體。
2.對宏觀經濟的政策建議
基於基尼系數對儲蓄率的很大的影響，因此，國家應該重視對分配領域的調節，加大對低收入的者的轉移支付，切合中國實際的對稅收領域進行改革，縮小社會的貧富差距：
1）不要"逼"老百姓花錢，而要針對不同收入階層，採取不同對策，引導居民消費
首先，增加中低收入居民的個人相對收入，在分配政策上進一步縮小收入差距；進行微觀層面的改革和合適的福利體系改革，大力提高人們的收入預期；控制教育和醫療費用，降低人們的支出預期，減少公眾的焦慮；積極發展消費信貸，尤其是助學貸款，減少人們為教育而儲蓄的需要，讓其"有錢花"。
其次，引導高收入居民向更高層次的消費過渡，努力提高其消費傾向，增加消費供給，讓其"有地方花錢"，從而抑制儲蓄傾向的進一步提高。
2）不要"逼"老百姓投資，而要不斷增加金融創新，努力改善投資環境，刺激居民投資
目前的儲蓄高增長主要是由於居民收入的持續增長、消費和投資的增速緩慢、居民手持現金的逐步減少而引起，充分暴露出我國經濟架構的嚴重失衡。因此，必須採取相應的措施緩解儲蓄增長的勢頭，並積極引導儲蓄向投資轉化：
第一，提供多樣化的金融工具，不斷開發新的金融產品，大力發展商業保險和社會保險，拓寬居民投資渠道，引導居民儲蓄資金的合理分流。
第二，進一步發展和完善股票市場，規范上市公司的市場行為，逐步建立完善的、公開的信息披露制度，增強居民的投資信心。
第三，大力發展債券市場，尤其是企業債券市場，充分發揮債券融資的優勢，加大企業從資本市場直接融資的比重。
第四，積極引導民間投資，用新型的融資方式拓寬民間投融資的渠道。穩定發展民營金融機構；建立民間投資退出機制；加強民間投資的信用體系建設。
3.模型的不足
在實際經濟活動中，人們的預期對儲蓄率的影響是非常明顯的。由於這方面的影響很難用數據來描述以及礙於本文作者水平有限，所以本模型沒有反映人們的預期對儲蓄率的影響。

參考文獻
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10.龐皓：計量經濟學.科學出版社，2008-1

② 計量經濟學Eviews軟體里的看圖說話：怎樣讀懂軟體的結果報告

對數y 最小二乘法 調整後21個數據

p值均小於0.05（相應的t值大於臨界值），模型各參數是顯著的
R方和調整後的R方分別為0.995244和0.994404，擬合優度不錯，具有較好的解釋能力
Sum squared resid 0.023990為殘差平方和
F-statistic 1185.756，相應p值小於0.05
F值通常和R方的方向相同，R方不錯,F值也一般不錯
Akaike info criterion 和Schwarz criterion分別為AIC准則和SC准則，
用於不同模型的比較，AIC和SC值越小越好

注意：Durbin-Watson stat 0.608696
即D。W值不好，可能存在正的自相關，越接近2，則無自相關

③ 計量經濟學計算統計量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，該如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差，簡稱SD。

TSS：Total sum of squares，即原始數據和均值之差的平方和。

TSS與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回歸平方和： ESS (explained sum of squares)即預測數據與原始數據均值之差的平方和，這部分差異是回歸可解釋的部分。

三者之間的關系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(3)計量經濟學mean擴展閱讀：

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差。標准差（Standard Deviation），是離均差平方的算術平均數的平方根，是方差的算術平方根。S.D dependent var反映被解釋變數Y的離散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始數據和均值之差的平方和。與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、決定系數是因變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋. 在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例。

表達式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

④ 計量經濟學中什麼叫「mean dependent var 和 S.D. dependent var」

Mean dependent var表示被解釋變數的均值。S.D dependent var 表示被解釋變數的標准差=the root of [TSS/(N-1)]。

第一，單方程模型、非線性動態模型、診斷與識別檢驗的小樣本性質等方面的研究將會愈來愈受到計量經濟學家們的重視。

第二，隨著計算機技術的突飛猛進，現代模擬推斷技術在計量經濟學中的應用將會越來越廣泛，尤其是在受限因變數模型、貝葉斯計量經濟學以及非線性計量經濟學更會引人注目。

第三，金融計量經濟學將會是一個最活躍的研究領域。金融數據的大量性及其非正態性對計量經濟學家們來說既是機遇也是挑戰。該領域的研究重點將有可能放在隨機波動模型及其應用方面。

(4)計量經濟學mean擴展閱讀

計量經濟學發展的第三個里程碑是1987年Engle-Granger發表論文「協整與誤差修正，描述、估計與檢驗」。該論文正式提出協整概念，從而把計量經濟學理論的研究又推向一個新階段。Granger定理證明若干個一階非平穩變數間若存在協整關系，那麼這些變數一定存在誤差修正模型表達式。反之亦成立。

1988-1992年Johansen（丹麥）連續發表了四篇關於向量自回歸模型中檢驗協整向量，並建立向量誤差修正模型（VEC）的文章，進一步豐富了協整理論。

⑤ 計量經濟學計算題--回歸結果中求F ,S.E.regression...

R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810
Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984
S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098
Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576
Log likelihood -45.30353 F-statistic
Durbin-Watson stat 0.858742 Prob(

⑥ 計量經濟學中什麼叫「mean dependent var 和 S.D. dependent var」

Mean dependent var表示被解釋來變自量的均值。

S.D dependent var 表示被解釋變數的標准差=the root of [TSS/(N-1)]。

在時間序列方面，ARCH（GARCH）模型研究的勢頭將會繼續保持。更多的單位根檢驗有望產生，如隨機單位根檢驗等。協整理論的研究有可能朝非線性化方向發展。

非參數和半參數方法、向量自回歸模型（VAR）的應用研究，特別是在金融領域中的應用研究，將會是一種發展趨勢。

(6)計量經濟學mean擴展閱讀

參數估計量性質的分析：

a 小樣本和大樣本性質

b 無偏性

c 有效性

d 一致性

e Gauss-Markov定理

A、虛擬解釋變數問題

a，加法方式：定性因素對截距的影響

b，乘法方式：定性因素對斜率項產生的影響

c，加法與乘法結合方式：定性應訴對截距和斜率項同時產生影響

B、滯後變數問題

a，分布滯後模型：經驗加權法，Almon多項式法，Koyck方法---來減少滯後項的數目

b，自回歸模型：工具變數法，OLS法

⑦ 計量經濟學中，「eviews」這些字母都代表什麼

計量經濟學中，「eviews」這些字母的意思如下：

1. R-SQUARED 判定系數，越近1越好。
   

2. ADJUSTED R-SQUARED 調整回的判定系數，大多情答況下略小於判定系數。
   

3. S.E. OF REGRESSION 回歸標准差，越小越好。
   

4. LOG LIKELIHOOD 似然估計值，暫可不考慮。
   

5. DURBIN-WATSON STAT 杜賓-瓦特森統計量，檢驗是否存在一階自相關的指標。
   

6. MEAN DEPENDENT VAR 被解釋變數的均值。
   

7. S.D. DEPENDENT VAR 被解釋變數的標准差。
   

8. AKAIKE INFO CRITERION 赤遲信息准則。
   

9. SCHWARZ CRITERION施瓦茨准則，以上兩者都是用來確定最優滯後期的指標，（AIC常用）。
   

10. F-STATISTIC 為F統計量，檢驗方程整體顯著性的指標。
    

11. PROB(F-STATISTIC)是F統計量的伴隨概率，如果小於0.05表明所有的待估參數不全為零。

⑧ 計量經濟學輸出結果分析

Dependent Variable: Y 應變數（被解釋變數）：Y
Method: Least Squares 方法：最小二乘法
Date: 10/24/08 Time: 10:42 時間：2008-10-24，10：42
Sample: 1 26 樣本數據1-26
Included observations: 26 觀測值的個數：26

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob
可變系數標准差。誤差t值檢驗的概率。

C 33.67020 272.2453 0.123676 0.9026
X 0.782013 0.033914 23.05898 0.0000
這個是你輸出的C和X的值。

R-squared0.956813 判定系數
Mean dependent var 6089.640 因變數的均值
Adjusted R-squared 0.955013 修正後的判定系數
S.D. dependent var 1724.100 因變數的標准差
S.E. of regression 365.6838 回歸標准誤差
Akaike info criterion 14.71522 赤池信息量(AIC)（越小說明模型越精確）
Sum squared resid 3209392 殘差平方和
Schwarz criterion 14.81200 施瓦茲信息量（SC）（越小說明模型越精確）
Log likelihood -189.2978 對數似然比。（殘差越小，L值越大，越大說明模型越正確）
F-statistic 531.7168 F值
Durbin-Watson stat 1.351510 DW統計量（0-4之間）
Prob(F-statistic) 0.000000 F值檢驗