㈠ 求計量經濟學論文。
全球經濟學界的殿堂級頂尖盛會
「 2 0 1 0 第十屆世界計量經濟學大會」
於8 月1 7日在浦東的上海國際會議中
心 拉開 帷幕 ，歷時5 天，於21 日結
束。 本次會議有來 自4 0 多個國家與
地區的l 5 0 0 多名頂尖經濟學人出席，
不僅包括了國外的知名學者~2 0 0 7 年
諾貝爾經濟學獎獲得者羅傑 • 邁爾森
( Ro g e r My e r s o n)，2 0 0 0 年諾貝
爾經濟學獎獲得者丹尼爾 •麥克法登
( Da n i e l Mc F a d d e n )，1 9 9 6 年諾貝
爾經濟學獎獲得者詹姆斯 • 莫里斯
( J a me s Mi r r l e e s )，愛丁堡大學政
治經濟學講座教授，倫敦經濟學院教
授、2 0 1 0 年國際計量經濟學會主席約
翰 • 摩爾 ( J o h n H． Mo o r e )等出席
本次大會，諸多國內知名教授和業界
學者也蒞臨了本次盛會，包括上海交
通大學安泰經濟與管理學院院長、世
界計量經濟學會院士周林教授 ，世界
銀行副行長林毅夫教授，哥倫比亞大
學商學院講座教授魏尚進，耶魯大學
經濟學教授陳曉紅，清華經管學院院
長、美國伯克利加州大學經濟系教授
錢穎一等華裔大師。
2 0l 0年計量 經 濟學 會主 席約翰 • 摩爾會前表示，希望此次大會能
為中國經濟學界和世界經濟學界搭建
一
座溝通的橋梁，並期待能看到中國
國內高校的經濟學者和經濟學專業的
學生參加會議。在5 天會議上，1 5 0 0 多
位經濟學家進行1 0 0 多場密集的學術報
告，對熱點問題做思想火花的碰撞。 平衡經濟增長與社會發展
世界銀行首席經濟學家、高級副
行長林毅夫認為，中國的經濟增長有
望達到2 O ％， 但達到這一目標的具
體時間不明，而且要保持 目前穩定的
經濟發展速度，就必須要重視經濟發
展的整體性 ，比如工業、服務行業以
及信息技術產業等都要做好整體的規
劃， 技術水平也需要提高 林毅夫
說 ，中國要保持8 ％一1 0 ％的G DP 增長
率就必須提高技術水平，可以借鑒西
方發達國家第三次工業革命的經驗，
購買其核心科技，不簡單模仿，或照
搬其過程。在1 9 9 6 年諾貝爾經濟學獎
得主詹姆斯 • 莫里斯看來，技術創新
對 中國經濟的發展非常重要， 需要
通過加大對教育的投入，加強中國自
身的技術創新能力。加州大學聖迭戈
分校經濟學教授羅傑 • 戈登 ( Ro g e r
G o r d o n)說： 「 3 ％以上的高C P I 是不
可持續的」。因為經濟刺激政策的滯
後性 ，導致最近中國的C P I 較高，但
隨著經濟刺激政策的退出，C P I 會緩
慢下降，因此暫時還無須多慮通脹問
題 。
清華經管學院院長錢穎一認為，
當前的 中國經濟面臨的空前挑戰主
要體現在經濟體制改革尚未完成 ，
其中包括法律、產權、政府和市場關
系的調整。此外，金融危機也為中國
留下了一些後遺症，比如國進民退現
象，經濟結構調整停滯等。這些問題
很多都應該通過市場來解決。錢穎一指出，在未來2 0 年中國會發生更大的
變化，中國有可能成為世界最大經濟
體 ，人均收入也將達到世界 中等水
平 ，城鎮化會進一步推進。屆時，中
國還有可能同時成為世界最大的進 口
國和出口國。1 9 9 6 年諾貝爾經濟學獎
得主詹姆斯 • 莫里斯認為，由於人民
幣不能自由兌換 ，在金融法規、市場
種類和智力資本方面上海與香港有一
定的距離，因此上海短時間內不可能
超過香港。
2 0 0 7 年諾 貝爾經濟學獎得主羅
傑 • 邁爾森的觀點是，目前中國經濟
的高增長是普通 民眾犧牲生活質量換
來的，這種高增長在未來將會難以為
繼。中國各地區發展的嚴重不平衡，
從經濟、技術到人民生活條件等各方
面的差異都會威脅到中國經濟發展。
為什麼中國發展這么迅速 ，但是
國家整體還是很貧窮?羅傑 • 邁爾森
認為最大的問題是8 ％的增長率背後是
4 0 ％的儲蓄率 ，這是很難理解的經濟
現象，也是經濟發展的隱患。在其他
增長迅速的國家中，儲蓄率通常只有
l 0 ％。而在美國經濟增長時期 ，儲蓄
率接近0 。美國哥倫比亞商學院金融
學經濟學教授魏尚進對此給出了一個
與眾不同的解釋 ，那就是中國的高儲
蓄率、低消費率是由於中國性別比例
失調，男多女少造成的。
魏 尚進認 為，在2 0 0 3 年前後 中
國的8 0 後開始進入婚齡，這一代男多
女少，按傳統男方父母為了買婚房開
始儲蓄，並導致了消費的減少 ，從而
形成一種 「 競爭性儲蓄」。 「 可 以
說，現在找結婚對象的門檻越來越高
了。」因此，從2 0 0 3 年開始，中國開
始呈現出儲蓄率漸漸攀高 ，消費率逐
步下降的趨勢。魏尚進同時認為，中
國的性別比例失衡將在未來1 0 年惡化
而不是好轉 ，這個因素短期內不會逆
轉。因此，目前中國的當務之急應該
是未雨綢繆，盡量平衡性別比例。
中國房地產 ：剛需還是泡沫?
令人矚目的中國房地產需求量到
底是剛性需求還是泡沫繁榮?曾任職
於長江商學院的加州大學聖迭戈分校
經濟學教授羅傑 - 戈登最近注意到有
媒體報道北京的住房空置率 已經達到
6 0 ％， 「 這是驚人的數據，在美國可
能只有5 ％，在我看來這就是泡沫」。
他認為，房屋空置率是反映房地產市
場是否過熱的重要指標，樓市過熱已
成為中國經濟所面臨的主要風險之
一
。 要降低這一風險，他提出了幾種
可能方案，比如徵收房產稅將是抑制
房價過快上漲的有效措施之一 ，同時
還應該拓寬中國現有的投資渠道，此
外地方政府過去對高房價起了助推作
用 ，現在應重新審視其在房產市場中
應該扮演的角色。而羅傑 • 邁爾森認
為很難預測房地產泡沫破裂是否會產
生經濟危機，因為中國銀行業與政府
有很緊密的聯系。
1 9 9 6 年諾貝爾經濟學獎得主詹姆
斯 - 莫里斯表示，房地產的崩盤並不
一
定會嚴重影響經濟，2 0 0 8 年的美國
只是個特例。他分析指出，在大多數
情況下，即使房價出現3 0 ％的下跌，
對整體經濟的影響也十分有限。對於
擁有房產的人來說 ，房產價格下跌並
不會對家庭支出造成實質性影響，而
對正在供房的人來說，只要他們不違
約 ，銀行系統也不會受到影響。同
時，莫里斯建議對空置房產徵收房產
稅， 因為以中國市場的現狀而言 ，
房價下跌無助於緩解對房產的剛性需
求，大量已售住宅空置才是普通人無
法買房的症結
若不滿意再聯系[email protected] 我們學校維普 cnki 都有
㈡ 計量經濟學論文怎麼做
我們正在准備寫，不過我們在學計量經濟學這門課喲，我覺得跟數學建模的論文差不多吧，有回很多計量經濟學答論文啊~你可以在網上找找的~~下面那個資料是我們學校對計量經濟學的指導，裡面也有範文喲~~
希望對你有幫助哈~~~看了範文應該就曉得該怎麼做了~~
㈢ 關於計量經濟學論文課題
網路文章可能有。
㈣ 急求一篇計量經濟學論文 2000字左右 高分
http://www.yclunwen.com/
去看看，來裡面有計量源經濟學論文，還有許多免費的參考資料，
希望對你有幫助！
㈤ 計量經濟學論文
本科《計量經濟學》理論—實驗教學模式研究
摘 要 本文認為，理論和實驗相結合的教學模式是計量經濟學教學中有效率的做法。文中介紹了該模式中課堂理論+軟體教學、實驗室實踐教學和課程論文評價三個環節的具體內容，提出了課時拓展、難點處理和課程建設對於提高教學效果的基礎作用。
關鍵詞 計量經濟學 理論—實踐教學模式 教學環節
Key words econometrics theory-practice teaching model teaching links
計量經濟學教學可以採取三種不同的教學模式，一是純理論的教學模式，二是理論和實驗相結合的教學模式，三是應用型的教學模式。筆者自1997年接任本科生計量經濟學課程的教學至今，通過教學實踐體會到，純理論的教學模式中理論與應用基本脫節，而純應用的教學模式會蛻變為僵化的計量工具的使用。第二種教學模式對於培養本科經濟管理類學生分析問題和解決問題的能力具有顯著的效果，能夠提高計量經濟學課程的教學效率，體現出計量經濟學作為一門「工具型」課程的教學特色，符合本科生培養的基本目標，是一種值得推行的教學模式。
一、理論—實驗教學模式的內涵
筆者認為，本科計量經濟學的教學理念應該是理論學習服務於實際應用。本科生中的大部分人在完成四年的學業後要適應工作需要，知識和技能方面的競爭力對於個人的發展是比較重要的。理論—實驗教學模式培養學生計量分析能力所關注的是：1、經濟量化分析的基本思想掌握了嗎？通過課程的學習，重在傳授給學生計量經濟學研究經濟問題的思維方式和方法並結合實際的案例分析加以強化。2、經濟量化分析的基本理論和基本方法掌握了嗎？理論學習是思維創新和方法創新的源泉，對於提高學生分析問題和動手的能力具有實質性的幫助。3、適當的難度和前沿進展涉及到了嗎？針對本科生、碩士生和博士生三個層次培養目標的不同, 計量經濟學應該相應地界定為三個教學層次，即初、中級計量經濟學、中級計量經濟學和高級計量經濟學。本科生教學定位於初、中級之間，適當地提高學習難度，有利於提升本科階段計量經濟學學習內容的實用性，而前沿進展的介紹便於學生以後在工作中的自主學習和發展。4、計量分析軟體掌握了嗎？這是本科計量經濟學理論教學的目的。目前計量分析軟體種類很多，而製作的基本原理是相同的，結合課堂理論學習一種計量分析工具具有觸類旁通的意義。基於以上的關注點，本科計量經濟學教學採用理論—實驗教學模式的特點體現在：理論與實驗相結合，在實驗中把握理論，以實際應用為目的。這種教學模式提高教學效率的表現在於：1、使學生認識到，只有掌握了基本計量分析理論，才可能掌握量化軟體的應用，並且通過上機處理實際問題強化了這種認識，刺激了理論學習的主動性，保證了在實驗教學環節中取得較好的學習效果。2、上機實踐中調動了學生對於已有的數學、統計學和經濟學知識的綜合運用，激活了學生的儲備知識。3、上機實踐中設計專題形式的現實經濟問題分析，誘發了學生的探索熱情。
二、理論—實驗教學模式的基本做法
理論—實驗教學模式的教學環節是：課堂理論+軟體教學 → 實驗室實踐教學 → 課程論文評價，三個環節是遞進的，教學目的培養學生掌握經濟量化分析的基本技能。
（一）課堂理論 + 軟體教學環節。
1、學時分配。課堂教學部分將2/3學時用於講授經濟計量理論和方法，剩餘1/3學時穿插講授相關的計量方法在計量經濟學軟體上的實現形式、計量軟體操作命令、實際案例分析和演示，即在課堂上同步完成軟體教學。這樣能夠形成活躍的課堂氣氛，牽制學生的注意力，對學生有「即學即用」的感覺，理論和實際應用結合，理論學習效果好，同時便於順利地進入第二教學環節中的實驗室實踐教學，有利於學生進行自主性學習。
2、教材選用。計量經濟學的內容體系龐大，選取適當的教材是必須的。教材選用採取主導教材和輔助教材結合的方法推薦給學生。輔助教材的選擇主要是國外引進的優秀版本，比較適合於課外學習，有利於拓展學生的思維和提高學習的興趣。課堂內容的組織也吸收了這些教材給出的對本科生教學內容的建設性意見。
3、教學軟體選用。目前採用的教學軟體為EViews, 該軟體是經濟計量分析的專用軟體，在高校計量經濟學教學中應用普遍。理論教學中緊密結合該軟體的應用，講授相應的經濟計量理論，從而把握各種經濟計量軟體編寫依據的的共性原理，這是學習其他計量軟體的基礎。
4、教學方式。課堂教學方式體現在將課堂理論教學+軟體學習+實際案例操作三位一體地結合在一起，其中教學案例是根據教學的內容和我國經濟運行的統計資料編寫。同時推薦經濟研究方面的刊物，輔助學生課外學習，作為課堂教學的必要補充。
5、教學方法。在教學方法上，將多媒體課件教學與傳統板書結合在一起。多媒體方式授課的確可以節省教師大量板書時間，但事實上由於短時間內信息量強度過大，不如傳統的學生思維跟隨教師粉筆遊走來得輕松，削弱了課堂教學的效果。在教學實踐中，對於重點章節內容，板書講解穿插於課堂內容受到了學生的歡迎。
6、校園網教學平台利用。在教學平台，教師上傳課程的教學大綱、教學日歷、教案、教學軟體、課件等必要的教學文件，方便學生把握學習進度和復習預習。上傳精選的閱讀材料，供學生課外學習並感受課堂理論在現實經濟問題分析中的應用，進一步拉近理論和現實的距離。教師和學生課外對話的時間和空間在教學平台上也得到了拓展。這些方面都強化了課堂教學的效果。
（二）實驗室實踐教學環節
1、編寫上機實習指導書。上機實習指導書配合於課堂教學內容，編排的內容包括課堂理論精要、計量分析方法、實際案例EViews操作和單元上機實習設計，據此學生可以輕松地進行自主性學習，完成單元上機實習任務
㈥ 求計量經濟學論文
計量經濟學論文可以研究的問題有多種，期中比較簡單的就是根據數據，建立方程，研究變數之間的關系，主要運用的工具就是計量經濟學的初等知識和Eviews軟體，思路、要求和注意事項我覺得這么說對你的幫助不大，所以給你一篇我的論文做參考，也許對你有幫助，如果你覺得看的不是很明白的話，可以再留言給我，我把什麼思路等告訴你。
計量經濟學
期末實驗報告
實驗名稱：大中城市城鎮居民人均消費支出與其影響因素的分析
姓 名：
學 號：
班 級： （）級統計學系（）班
指導教師：
時 間：
（上面是論文封皮）
23個城市城鎮居民人均消費支出與其影響因素的分析（題目）
一、 經濟理論背景
近幾年來，中國經濟保持了快速發展勢頭，投資、出口、消費形成了拉動經濟發展的「三架馬車」，這已為各界所取得共識。通過建立計量模型，運用計量分析方法對影響城鎮居民人均消費支出的各因素進行相關分析，找出其中關鍵影響因素，以為政策制定者提供一定參考，最終促使消費需求這架「馬車」能成為引領中國經濟健康、快速、持續發展的基石。
二、 有關人均消費支出及其影響因素的理論
我們主要從以下幾個方面分析我國居民消費支出的影響因素：
①、居民未來支出預期上升，影響了居民即期消費的增長
居民的被動儲蓄直接導致購買力的巨大分流, 從而減弱對消費品的即期需求，嚴重地影響了居民即期消費的增長，進而導致有效需求的不足，最終導致經濟增長的乏力。90年代末期以來，我國的醫療、養老、失業保險、教育等一系列改革措施集中出台，原有的體制被打破，而新的體制尚未建立健全，因此目前的醫療、養老、失業保險、教育體制對居民個人支出的壓力較大，而且基本上都是硬性支出，支出的不確定性也很大，導致居民目前對未來支出預期的上升。
②、商品供求結構性矛盾依然突出
從消費結構上看，我國消費品市場已發生了新的根本性變化：居民低層次消費已近飽和，而更高水平的消費又未達到。改革開放20多年來，城鄉居民經過了一個中檔耐用消費品的普及階段後，目前老百姓的收入消費還不足以形成一個新的、以高檔產品為內容的主導性消費熱點，如轎車、住房等還遠不能納入大多數人的消費主流，居民現有的購買力不能形成推動主導消費品升級的動力。
③、物價總水平持續在低水平運行，通貨緊縮的壓力較大，不利於消費的增長
加入WTO之後，隨著關稅的降低和進口規模的擴大，國外產品對我國市場的沖擊將進一步加大，國際價格緊縮對國內價格變化將產生負面影響。物價的持續下降，不利於居民的消費增長。因為從居民的消費心理上看，買漲不買降是居民購物的習慣心理。由於居民對物價有進一步下降的預期，因此往往推遲消費，不利於居民消費的增長。另外，從統計上分析，由於物價的下降，名義消費增長往往低於實際消費的增長，這在一定程度上也不利於消費增長幅度的提高。
④、我國現階段沒有形成大的消費熱點，難以帶動消費的快速增長
經過近幾年的培育和發展，我國目前已經形成了住房消費、居民汽車消費、通信及電子產品的消費、節假日消費及旅遊消費等一些消費亮點，可以促進消費的穩定增長，但始終未能形成大的消費熱點，因此不能帶動消費的高速增長。
三、 相關數據收集
相關數據均來源於2006年《中國統計年鑒》：
23個大中城市城鎮居民家庭基本情況（表格）
地區 平均每戶就業人口（人） 平均每一就業者負擔人數（人） 平均每人實際月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消費支出（元）
北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9
天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8
石家莊 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9
太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5
呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7
沈陽 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1
大連 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5
長春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2
哈爾濱 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4
上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3
南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6
杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2
寧波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4
合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9
福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8
廈門 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7
南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4
濟南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4
青島 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7
鄭州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3
武漢 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1
長沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8
廣州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1
四、 模型的建立
根據數據，我們建立多元線性回歸方程的一般模型為：
其中：
——人均消費支出
——常數項
——回歸方程的參數
——平均每戶就業人口數
——平均每一就業者負擔人口數
——平均每人實際月收入
——人均可支配收入
——隨即誤差項
五、實驗過程
（一）回歸模型參數估計
根據數據建立多元線性回歸方程：
首先利用Eviews軟體對模型進行OLS估計，得樣本回歸方程。
利用Eviews輸出結果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:08
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159
X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704
X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513
X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239
X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290
R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564
Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249
Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259
Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076
根據多元線性回歸關於Eviews輸出結果可以得到參數的估計值為： , , ， ，
從而初步得到的回歸方程為：
Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)
T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)
F=11.64259 df=18
模型檢驗：由於在 的水平下，解釋變數 、 、 的檢驗的P值都大於0.05，所以變數不顯著，說明模型中可能存在多重共線性等問題，進而對模型進行修正。
（二）處理多重共線性
我們採用逐步回歸法對模型的多重共線性進行檢驗和處理：
X1：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:28
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697
X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405
R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623
Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497
Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511
Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491
X2：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156
X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364
R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380
Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254
Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623
Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412
X3：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988
X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000
R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402
Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276
Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577
Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013
X4：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:30
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665
X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001
R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129
Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003
Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284
Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096
由得出的數據可以看出， 的調整的判定系數最大，因此首先把 引入調整的方程中，然後在分別引入變數 、 、 進行OLS得：
X1、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:32
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266
X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167
X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000
R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276
Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087
Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596
Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043
X2、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:33
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568
X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130
X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000
R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036
Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847
Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348
Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093
X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:34
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306
X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046
X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363
R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634
Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445
Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965
Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010
由數據結果可以看出，引入X4時方程的調整判定系數最大，且解釋變數均通過了顯著性檢驗，再分別引入X1、X2進行分析。
X1、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:37
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370
X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180
X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192
X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919
R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625
Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373
Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591
Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050
X2、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:38
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995
X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714
X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053
X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345
R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599
Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347
Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429
Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046
由輸出結果可以看出，在 的水平下，解釋變數 、 的檢驗的P值都大於0.05，解釋變數不能通過顯著性檢驗，因此可以得出結論模型中只能引入X3、X4兩個變數。則調整後的多元線性回歸方程為：
Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)
T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)
F=21.66965 df=20
（三）.異方差性的檢驗
對模型 進行懷特檢驗：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.071659 Probability 0.399378
Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:53
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929
X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977
X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080
X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460
X4^2 0.18 0.229933 0.526841 0.6047
R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87
Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54
S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207
Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892
Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659
Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378
由檢驗結果可知， ，由White檢驗知，在 時，查 分布表，得臨界值 (20)=30.1435，因為 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在異方差。
（四）.自相關的檢驗
由模型的輸出結果可知，估計結果都比較滿意，無論是回歸方程檢驗，還是參數顯著性檢驗的檢驗概率，都顯著小於0.05，D-W值為2.111635，顯著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解釋變數的個數為2，得到下限臨界值 ，上限臨界值 ， =1.543<D-W=2.111635<4 ，由DW檢驗決策規則可知，該模型不存在自相關問題。
六、對模型進行分析和解釋經濟學意義
回歸方程的意義為：當平均每人實際月收入不變時，人均可支配收入每增加一個單位，人均消費支出減少1.473721個單位；當人均可支配收入不變時，平均每人實際月收入每增加一個單位，人均消費支出增加1.766892個單位。
七、 就模型所反映的問題給出針對性的政策建議或結論
對於我國人均消費支出的分析中，可以看出我國在過去的幾年裡經濟發展穩健，但是由於種種原因導致我國經濟的現狀存在一定的問題，如不完善的社會保障制度導致消費結構不合理；過高的居民儲蓄存款影響居民消費傾向；消費品生產行業投資方向失誤和低效率引起國內市場消費梗阻；保守的消費觀念和消費政策的制約；教育支出比重過大影響居民消費傾向 。對此我們國家應該在以下幾個方面對居民消費中存在的問題進行對策研究
（一）建立和完善社會保障制度，增強居民消費信心
（二）培育新的消費熱點，拓展居民的消費領域
（三）促使商品消費從自我積累型向信用支持型轉變
（四）分層次促進居民消費
（五）破解影響消費結構優化的政策制約
（六）化解有效供給不足與產品相對過剩的矛盾
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