計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課題論文實(shí)驗(yàn)報(bào)告(參考版)
2025-06-21 19:05本頁面
【正文】 能干的人，不在情緒上計(jì)較，只在做事上認(rèn)真；無能的人！不在做事上認(rèn)真，只在情緒上計(jì)較。什么是奮斗？奮斗就是每天很難，可一年一年卻越來越容易。 寧可累死在路上，也不能閑死在家里！寧可去碰壁，也不能面壁。（四） 進(jìn)一步改善整體的消費(fèi)環(huán)境，完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，拉動社會特別是農(nóng)村消費(fèi)觀念進(jìn)步。（二） 我國當(dāng)前城鎮(zhèn)與農(nóng)村發(fā)展較不平衡，應(yīng)該共同發(fā)展，以城帶村，共同進(jìn)步。 所以，針對此種情況，提出建議如下：（一） 切實(shí)發(fā)展國家經(jīng)濟(jì)，努力提高居民收入水平。經(jīng)濟(jì)層面的因素比較容易估量，主要包括儲蓄，商品價(jià)格，通貨膨脹系數(shù)等等。 思考與建議 在模型分析中，我們可以看出城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的收入以及可支配收入對居民消費(fèi)的影響很大，所以顯而易見，在擴(kuò)大內(nèi)需、促進(jìn)消費(fèi)的進(jìn)程中，努力發(fā)展經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)、帶動就業(yè)、提高居民收入水平是不可忽視的。值得注意的是，城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民家庭人均收入，對于居民消費(fèi)水平的影響尤其大。DurbinWatson statProb(Fstatistic)上圖顯示LM=TR2=，表明不存在自相關(guān)。HannanQuinn criter.FstatisticSchwarz criterionLog likelihoodAkaike info criterionSum squared resid. dependent var. of regressionMean dependent varAdjusted RsquaredCLNX1LNX2LNX4LNX5RESID(1)RESID(2)RsquaredProb. ChiSquare(2)Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 23:01Sample: 1979 2013Included observations: 35Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.Prob. F(2,28)Obs*Rsquared2， 殘差3，LM檢驗(yàn) BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test:FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)由以上結(jié)果可看該模型LNY =β0 + β1LNX1 +β2 LNX2 +β4 LNX4 +β5 LNX5不再存在多重共線問題。HannanQuinn criter.FstatisticSchwarz criterionLog likelihoodAkaike info criterionSum squared resid. dependent var. of regressionMean dependent varAdjusted RsquaredCLNX1LNX2LNX4LNX5RsquaredDurbinWatson statProb(Fstatistic)NR2=Х2(9)=，故存在異方差（二），由于上列t檢驗(yàn)結(jié)果表明上述模型3個變量均可能存在異方差，變換模型形式：LNY =β0 + β1LNX1 +β2 LNX2 +β3LNX3 +β4 LNX4 +β5 LNX5一，多重共線性由上文可知該模型存在多重共線性問題，經(jīng)逐步回歸剔除變量LNX3，回歸結(jié)果如下Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/01/14 Time: 22:42Sample: 1979 2013Included observations: 35VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.HannanQuinn criter.FstatisticSchwarz criterionLog likelihoodAkaike info criterionSum squared resid+08. dependent var. of regressionMean dependent varAdjusted RsquaredCX1^2X1*X4X1*X5X1X4^2X4*X5X4X5^2X5RsquaredProb. ChiSquare(9)
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