影響中國農(nóng)村居民消費支出因素的研究分析畢業(yè)論文-wenkub.com
2025-06-19 07:14 本頁面
【正文】 結(jié)果輸出如下圖2。1234 單位根檢驗IPS檢驗的原假設(shè)是存在單位根。該收入一直都是農(nóng)村居民收入的重要組成部分。自2000年起，工資性收入已成為農(nóng)村居民收入的重要來源。生產(chǎn)資料價格的升跌直接影響到物價水平的高低，進而影響居民的消費支出。用符號代替。用符號代替。設(shè)立1991年中國居民消費價格指數(shù)為基準(zhǔn)100，設(shè)立1991年農(nóng)村商品零售價格指數(shù)為基準(zhǔn)100，設(shè)立1991年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)為基準(zhǔn)100。兩個檢驗用來檢驗備擇假設(shè)即總體來說面板是正態(tài)，令兩個檢驗的備擇假設(shè)是至少存在一個協(xié)整關(guān)系。并基于這些估計量Groen和Kleibergen構(gòu)造了檢驗個體具有同質(zhì)和異質(zhì)協(xié)整向量誤差修正模型的共同協(xié)整秩的似然比統(tǒng)計量。Lothgren將各個體時間序列協(xié)整秩的Johansen跡統(tǒng)計量平均提出了異質(zhì)面板協(xié)整秩的似然比檢驗，在蒙特卡羅模擬中，Larsson等研究了標(biāo)準(zhǔn)化的LRbar統(tǒng)計量的小樣本性質(zhì)，并發(fā)現(xiàn)該統(tǒng)計量需要面板數(shù)據(jù)的個體數(shù)較大時，該檢驗將存在嚴(yán)重的檢驗水平失真。 第二類檢驗，他定義了四類面板方差比指標(biāo)，令表示的一致估計，長期方差協(xié)方差矩陣。（2） 基于殘差的拉格朗日乘數(shù)檢驗麥科斯基和考（1998）推導(dǎo)出基于殘差的拉格朗日檢驗，零假設(shè)：存在協(xié)整關(guān)系。而經(jīng)證明，對于兩個序列和，只有在它們是同階單整即時，才可能有協(xié)整關(guān)系。一些時間序列，雖然它們自身非平穩(wěn)，但其某種線性組合卻平穩(wěn)。該檢驗可以處理包含異方差的情形。零假設(shè)和備擇假設(shè)分別寫為：；；這里主要有兩類檢驗，一個是t均值檢驗和LM檢驗。以下對IPS檢驗作一些介紹。 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗方法 時間序列數(shù)據(jù)的單位根檢驗是為了檢驗該序列是否平穩(wěn)，這對于正確分析經(jīng)濟時間序列之間關(guān)系是非常關(guān)鍵的。但是當(dāng)隨機誤差項具有相關(guān)性時，無法判斷哪一個估計量更有效。固定效應(yīng)模型估計可以用組內(nèi)估計或虛擬變量最小二乘估計，也可以用可行廣義最小二乘估計，以及一次差分估計法、極大似然估計法等。 面板數(shù)據(jù)統(tǒng)計量的特征比較 我們對不同的線性面板模型估計量的統(tǒng)計量進行歸納，如表1所示：表1 各類模型估計量的一致性假設(shè)模型各種估計量混合回歸隨機效應(yīng)固定效應(yīng)混合回歸一致一致非一致組間一致一致非一致組內(nèi)（或固定）一致一致一致一階差分一致一致一致隨機效應(yīng)一致一致非一致（1） 混合回歸：；（2） 組間估計：，,其中： , ，（3） 隨機效應(yīng)：，獨立同分布，且。（2） 橫截面之間的相關(guān)性檢驗布羅施帕甘檢驗，針對較大的時間維度和較小的橫截面維度，用來檢驗個體在橫截面上的獨立性。相似地，任何具有相似特征的兩組估計量，例如一次差分對混合回歸都可以進行這樣的檢驗。我們構(gòu)造F檢驗統(tǒng)計量在零假設(shè)成立下服從，其中：RRSS，URSS分別是混合回歸即有約束模型的殘差平方和。如果假定正態(tài)性，還可以進行極大似然估計并進行似然比或是沃爾德檢驗?？梢詫τ屑s束模型先進行GLS估計,比較有約束和無約束回歸殘差平方和差異。 混合回歸模型對隨機效應(yīng)模型 混合數(shù)據(jù)分析依賴于這樣的假定，也就是變量之間（用X表示解釋變量，用Y表示被解釋變量）的關(guān)系部隨橫截面或時間變化而變化，這就意味著X和Y之間的回歸系數(shù)（截距項和斜率項）是常數(shù)，混合估計系數(shù)相當(dāng)于是這兩個樣本回歸系數(shù)的加權(quán)平均，估計系數(shù)的精確度主要受到具有較大樣本容量的樣本影響。典型的平行數(shù)據(jù)是橫截面單位較多而時期較少的數(shù)據(jù)。由于模型的誤差項為兩種隨機誤差之和，所以也被稱為誤差構(gòu)成模型。 情形2： ，模型為：對于情形2，回歸斜率系數(shù)相同但截距不同，這時的模型成為變截距模型（panel data model with wariable intercept），在橫截面上的個體影響不同，個體影響表現(xiàn)為模型中被忽略的反映個體差異的變量的影響，又分為固定影響（fixedeffect）和隨機影響（randomeffect）兩種情況。T是時期總數(shù)，隨機干擾項互相獨立，且滿足零均值，等方差。一般的線性模型只單獨處理截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)，而不能同時分析和對比它們。事實上，考慮截面相關(guān)非常重要，而且會影響到統(tǒng)計推斷的結(jié)論。微觀面板通常是年度數(shù)據(jù)，每個個體的時期數(shù)較短。（2） 測量誤差的扭曲嚴(yán)重。（5） 與純橫截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)相比，面板數(shù)據(jù)模型允許我們構(gòu)建并檢驗更復(fù)雜的行為模型。（2） 面板數(shù)據(jù)模型容易避免多重共線性問題。 Hsiao(2003)列出了使用面板數(shù)據(jù)的一些優(yōu)點。 因數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的區(qū)別，微觀面板與宏觀面板要求使用不同的計量方法。 面板數(shù)據(jù)通常分為兩類： 由個體調(diào)查數(shù)據(jù)得到的面板數(shù)據(jù)通常被稱為微觀面板（micro panels）。 面板數(shù)據(jù)的概述 所謂“平行數(shù)據(jù)”，也被翻譯成“面板數(shù)據(jù)”，指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取本觀測值所構(gòu)成的樣本數(shù)據(jù)。消費價格水平直接影響了消費者的購買欲望。在表現(xiàn)形式上雖然可以用貨幣量進行表示，但非常抽象。工資性收入主要是勞務(wù)收入，家庭經(jīng)營收入主要包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)如種糧、飼養(yǎng)畜禽等的收入，財產(chǎn)性收入主要是對外投資和財產(chǎn)租賃等取得的收入，轉(zhuǎn)移性收入與國家的支農(nóng)政策等有關(guān)。居民收入增加，充分滿足衣食住行等基本消費后就會考慮精神消費，諸如，旅游、教育培訓(xùn)和奢侈品等。同時收入的增加，消費者購買能力就增加，能把消費者的潛在需要轉(zhuǎn)化為實在的購買行為，形成真正的需求。凱恩斯認(rèn)為影響消費的主要因素是收入因素，消費是現(xiàn)期收入的函數(shù)，高收入家庭比低收入家庭消費得更多，高收入國家一般具有更高的消費水平。因此，居民人均消費支出是指常住居民用于日常生活額的全部開支，是反映和研究家庭實際生活水平高低的重要指標(biāo)。包括購買商品支出以及享受文化服務(wù)和生活服務(wù)等非商品支出。而價格水平也不僅僅局限于研究農(nóng)村消費價格指數(shù)，還包括了農(nóng)村商品零售價格指數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)等。相反，如果總需求小于總供給，經(jīng)濟就會出現(xiàn)停滯不停甚至萎縮，我國農(nóng)民最為最大的消費群體，對我國經(jīng)濟總需求無疑具有重大深遠(yuǎn)的影響。 而從1993年至2009年全國居民消費支出的居民構(gòu)成可以看出，%，%，可見，農(nóng)村居民消費是促進中國經(jīng)濟穩(wěn)定快速增長的重大問題，因此，提高農(nóng)村居民消費份額不僅有利于改善消費結(jié)構(gòu)，也有利于進一步優(yōu)化我國經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)。從今年來我國城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民消費增長態(tài)勢來看，城鎮(zhèn)居民消費保持較快的增長速度，在整個消費市場份額中所占的比例也在不斷擴大，而農(nóng)村居民消費總額雖然逐年上升，
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1