【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 費(fèi) 單位： 元年份全年人均純收入（現(xiàn)價(jià)）全年人均消費(fèi)性支出（現(xiàn)價(jià)）消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（1985=100）人均實(shí)際純收入（1985可比價(jià)）人均實(shí)際消費(fèi)性支出（1985可比價(jià)）1985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003注：資料來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》19862004。為了消除價(jià)格變動(dòng)因素對(duì)農(nóng)村居民收入和消費(fèi)支出的影響，不宜直接采用現(xiàn)價(jià)人均純收入和現(xiàn)價(jià)人均消費(fèi)支出的數(shù)據(jù)，而需要用經(jīng)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整后的1985年可比價(jià)格計(jì)的人均純收入和人均消費(fèi)支出的數(shù)據(jù)作回歸分析。根據(jù)表51中調(diào)整后的1985年可比價(jià)格計(jì)的人均純收入和人均消費(fèi)支出的數(shù)據(jù)，使用普通最小二乘法估計(jì)消費(fèi)模型得 模型一 Se = () () t = () ()R2 = ，F(xiàn) = ，d f = 17，DW = 該回歸方程可決系數(shù)較高，回歸系數(shù)均顯著。對(duì)樣本量為1一個(gè)解釋變量的模型、5%顯著水平，查DW統(tǒng)計(jì)表可知，dL=，dU= ，模型中DWdL，顯然消費(fèi)模型中有自相關(guān)。這一點(diǎn)殘差圖中也可從看出，點(diǎn)擊EViews方程輸出窗口的按鈕Resids可得到殘差圖，如圖51所示。圖51 殘差圖 圖51殘差圖中，殘差的變動(dòng)有系統(tǒng)模式，連續(xù)為正和連續(xù)為負(fù)，表明殘差項(xiàng)存在一階正自相關(guān)，模型中t統(tǒng)計(jì)量和F統(tǒng)計(jì)量的結(jié)論不可信，需采取補(bǔ)救措施。三、自相關(guān)問題的處理為解決自相關(guān)問題，選用科克倫—奧克特迭代法。由模型可得殘差序列et，在EViews中，每次回歸的殘差存放在resid序列中，為了對(duì)殘差進(jìn)行回歸分析，需生成命名為e的殘差序列。在主菜單選擇Quick/Generate Series或點(diǎn)擊工作文件窗口工具欄中的Procs/ Generate Series，在彈出的對(duì)話框中輸入e = resid，點(diǎn)擊OK得到殘差序列et。使用et進(jìn)行滯后一期的自回歸，在EViews命今欄中輸入ls e e (1)可得回歸方程 et= et1 由上式可知=，對(duì)原模型進(jìn)行廣義差分，得到廣義差分方程對(duì)上式的廣義差分方程進(jìn)行回歸，在EViews命令欄中輸入ls *Y (1) c *X (1)，回車后可得方程輸出結(jié)果如表52。 表52 廣義差分方程輸出結(jié)果Dependent Variable: *Y(1)Method: Least SquaresDate: 03/26/05 Time: 12:32Sample(adjusted): 1986 2003Included observations: 18 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. C*X(1)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)由表52可得回歸方程為 模型二 （）t = （） （）R2 = F = d f = 16 DW = 式中。 由于使用了廣義差分?jǐn)?shù)據(jù)，樣本容量減少了1個(gè)，為18個(gè)。查5%顯著水平的DW統(tǒng)計(jì)表可知dL = ，dU = ，模型中DW = dU，說明廣義差分模型中已無自相關(guān)，不必再進(jìn)行迭代。同時(shí)可見，可決系數(shù)Rt、F統(tǒng)計(jì)量也均達(dá)到理想水平。對(duì)比模型一、模型二，很明顯普通最小二乘法低估了回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。[原模型中Se（）= ，廣義差分模型中為Se（）= 。經(jīng)廣義差分后樣本容量會(huì)減少1個(gè)，為了保證樣本數(shù)不減少，可以使用普萊斯—溫斯騰變換補(bǔ)充第一個(gè)觀測(cè)值，方法是和。在本例中即為和。由于要補(bǔ)充因差分而損失的第一個(gè)觀測(cè)值，所以在EViews中就不能采用前述方法直接在命令欄輸入Y和X的廣義差分函數(shù)表達(dá)式，而是要生成X和Y的差分序列X*和Y*。在主菜單選擇Quick/Generate Series或點(diǎn)擊工作文件窗口工具欄中的Procs/Generate Series，在彈出的對(duì)話框中輸入Y*= *Y (1)，點(diǎn)擊OK得到廣義差分序列Y*，同樣的方法得到廣義差分序列X*。此時(shí)的X*和Y*都缺少第一個(gè)觀測(cè)值，需計(jì)算后補(bǔ)充進(jìn)去，計(jì)算得=，=，雙擊工作文件窗口的X* 打開序列顯示窗口，點(diǎn)擊Edit+/按鈕，將=，得到X*的19個(gè)觀測(cè)值的序列。同樣的方法可得到Y(jié)*的19個(gè)觀測(cè)值序列。在命令欄中輸入Ls Y* c X*得到普萊斯—溫斯騰變換的廣義差分模型為 模型三 （）t = （） （）R2 = F = d f = 19 DW = 對(duì)比模型二、模型三可以發(fā)現(xiàn)，兩者的參數(shù)估計(jì)值和各檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的差別很微小，說明在本例中使用普萊斯—溫斯騰變換與直接使用科克倫—奧克特兩步法的估計(jì)結(jié)果無顯著差異，這是因?yàn)楸纠械臉颖具€不算太小。如果實(shí)際應(yīng)用中樣本較小，則兩者的差異會(huì)較大。通常對(duì)于小樣本，應(yīng)采用普萊斯—溫斯騰變換補(bǔ)充第一個(gè)觀測(cè)值。由差分方程有 由此，我們得到最終的中國農(nóng)村居民消費(fèi)模型為 Y t = + X t 由上式的中國農(nóng)村居民消費(fèi)模型可知，即中國農(nóng)民每增加收入1元。案例分析六（分布滯后模型）我國廣義貨幣供應(yīng)量分布滯后模型貨幣主義學(xué)派認(rèn)為，產(chǎn)生通貨膨脹的必要條件是貨幣的超量供應(yīng)。物價(jià)變動(dòng)與貨幣供應(yīng)量的變化有著較為密切的聯(lián)系，但是二者之間的關(guān)系不是瞬時(shí)的，貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)物價(jià)的影響存在一定時(shí)滯。有研究表明，西方國家的通貨膨脹時(shí)滯大約為2—3個(gè)季度。在中國，大家普遍認(rèn)同貨幣供給的變化對(duì)物價(jià)具有滯后影響，但滯后期究竟有多長(zhǎng)，還存在不同的認(rèn)識(shí)。下面采集1996－2005年全國廣義貨幣供應(yīng)量和物價(jià)指數(shù)的月度數(shù)據(jù)（見表61）對(duì)這一問題進(jìn)行研究。表61 1996－2005年全國廣義貨幣供應(yīng)量及物價(jià)指數(shù)月度數(shù)據(jù)月度廣義貨幣M2 (千億元）廣義貨幣增長(zhǎng)量M2z（千億元）居民消費(fèi)價(jià)格同比指數(shù)tbzs 月度廣義貨幣M2 (千億元）廣義貨幣增長(zhǎng)量M2z（千億元）居民消費(fèi)價(jià)格同比指數(shù)tbzs Jan96Oct00100Feb96Nov00Mar96Dec00Apr96Jan01May96Feb01100Jun96Mar01Jul96Apr01Aug96May01Sep96Jun01Oct96107Jul01Nov96Aug01101Dec96107Sep01Jan97Oct01Feb97Nov01Mar97104Dec01Apr97Jan0299May97Feb02100Jun97Mar02Jul97Apr02Aug97May02Sep97Jun02Oct97Jul02Nov97Aug02Dec97Sep02Jan98Oct02Feb98Nov02Mar98Dec02Apr98Jan03May9899Feb03Jun98Mar03Jul98Apr03101Aug98May03Sep98Jun03Oct98Jul03Nov98Aug03Dec9899Sep03Jan99Oct03Feb99Nov03103Mar99Dec03Apr99Jan04May99Feb04Jun99Mar04103Jul99Apr04Aug99May04Sep99Jun04105Oct99Jul04Nov99Aug04Dec9999Sep04Jan00Oct04Feb00Nov04Mar00Dec04Apr00Jan05May00Feb05Jun00Mar05Jul00Apr05Aug00May05Sep00100數(shù)據(jù)來源：中國經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。為了考察貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)物價(jià)的影響，我們用廣義貨幣M2的月增長(zhǎng)量M2Z作為解釋變量，以居民消費(fèi)價(jià)格月度同比指數(shù)TBZS為被解釋變量進(jìn)行研究。首先估計(jì)如下回歸模型得如下回歸結(jié)果（）。Dependent Variable: TBZSMethod: Least SquaresDate: 07/03/05 Time: 17:10Sample(adjusted): 1996:02 2005:05Included observations: 112 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CM2ZRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)從回歸結(jié)果來看，M2Z的t統(tǒng)計(jì)量值不顯著，表明當(dāng)期貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)當(dāng)期物價(jià)水平的影響在統(tǒng)計(jì)意義上不明顯。為了分析貨幣供應(yīng)量變化影響物價(jià)的滯后性，我們做滯后6個(gè)月的分布滯后模型的估計(jì)，在Eviews工作文檔的方程設(shè)定窗口中，輸入TBZS C M2Z M2Z(1) M2Z(2) M2Z(3) M2Z(4) M2Z(5) M2Z(6)。Dependent Variable: TBZSMethod: Least SquaresDate: 07/03/05 Time: 17:09Sample(adjusted): 1996:08 2005:05Included observations: 106 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortS