基于EViews软件对金华城镇居民的消费和支出进行分析预测

郑红宾，陈雄

(浙江师范大学 地理与环境科学学院，浙江 金华 321004)

0 引言

计量经济学经是由经济学、数学和统计学相结合的交叉学科，经过数十年的发展，已经成为一门相对独立的应用经济学科．经济学家克莱茵在《A Textbook of Econometrics》的序言中写道:“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”［1］．美国的罗伯特·F．恩格尔(Robert．F．Engle)和英国的克莱夫·w．J．格兰杰(Clive．W．J．Granger)两位计量经济学家因为在时间序列数据研究方法方面的重要贡献而获得诺贝尔经济学奖，这说明了计量经济学是经济学科中最重要地位．在我国，计量经济学的研究不断深入，也更广泛的经济领域发挥作用．EViews软件是对探索社会经济关系与经济活动的数量规律的一种有效技术手段．它是专门用以处理时间序列数据的软件包．计量经济学研究的核心是结构分析、经济预测、政策评价［2］．EViews是经济领域逐渐成为有效的分析工具．特别对社会经济领域的数据分析、建模和预测具有很强的操作性和适用性．

1 收集数据

经济计量分析的有效性既取决于经济模型是否真实的反应当地经济现象，还取决于模型中变量的代表指标是否符合经济模型的要求，他要求模型中数据具有准确性和以获取性．数据来源于浙江省金华市1995－2009年城镇居民人均可支配收入(X)和人均消费支出(Y)．见表1:

表1 1995－2009年金华市城镇居民人均消费支出和人均可支配收入Table1 1995－2009 Urban per capita consumption expenditure and Urban per capita disposable income in Jinhua

注:数据来源于2010金华统计年鉴

2 回归分析并建立模型

通过软件做出的城镇居民人均可支配收入和人均消费支出关系的散点图，下面是散点图:

由图1看出，金华市城镇居民人均可支配收入和支出建立的模型存在着一元线性关系，一元线性模型的一般形式为:

用最小二乘法(OLS)来进行线性回归分析．首先，假定随机干扰项μ是正态的，因为不能直接的观察真实的误差项μi，通常只能用μi的近似值——残差ei来检验μi的正态性．在Eviews软件中用Jarque—Bera(雅克一贝拉)检验作正态性检验，Jarque—Bera简称JB检验．它是检验一组样本是否能够认为来自正态总体的一种方法．JB统计量:

其中，S为偏度，K为峰度，n为样本容量．在正态分布的假定下，JB统计量服从自由度为2的χ2分布，表示为:

其中，asy 表示渐近的［3］．

由(2)式看出，如果变量不服从正态变量，则JB统计量将为一个逐渐增大的值;如果变量服从正态分布，则S为零．K为3，因而JB统计量的值为零．但通过分布表查找JB统计量的值．给定显著性水平α=0．05，由表现实χ2(2)=5．99147，如果(2)式的计算结果超过临界χ2(2)=5．99147，则拒绝正态分布的假设;否则就接受原假设．运用EViews软件分析结果如下:

表2 数据的一般统计特征Table 2 The general statistical characteristics of the data

从表中可以发现，偏度系数S=0．467247，峰度系数为K=1．906036，JB统计量 =1．293773，当显著性水平 a=0．05，χ2(2)=5．99147，而 JB=1．293773 ＜ χ2(2)=5．99147，这表明JB统计量不显著．因此不能拒绝零假设，可以认为样本来正态分布，所以该模型满足最小二乘的基本假设，把数据用EV iews软件进行回归分析结果如下:

由图2我们得到计算结果的标准格式如下:

下面是简单介绍统计检验指标，t一检验是回归参数的显著性检验;R2为拟合优度检验，其作用是检验变量间的线性相关程度和回归模型对观测值的拟合程度;F一检验是总体回归线的显著性检验．通常R2越接近1，表示数据拟合度越好，F检验和t检验就是用来检验模型估计出来的系数，F检验是方程显著性检验，T检验是变量显著性检验．

3 模型检验和预测

3．1 拟合优度检验

拟合优度(Goodness of Fit)是利用线性回归模型对y的变动进行解释的效果如何，可以通过R2统计量来衡量，它刻画吧自变量所能够解释人因变量的波动．R2的取值范围是［0，1］．R2值较大表明模型对因变量拟合人较好，因变量的真实值距离拟合值更近．反之，R的值越接近0，说明线性回归中自变量和因变量的拟合程度越差．在本模型中，R2=0．972342，这说明居民消费的波动可以由可支配收入解释97．23%，因此该模型的拟合程度较高．

3．2 参数显著性检验

参数β1，样本数据t统计量为21．37804，当给定α =0．05，然后查t分布表，在自由度为 n － 2=13 情况下，临界值 t0．025(13)=2．16037，因为 t=21．37804 ＞ t0．025(13)=2．16037，因此拒接H0:β1，表明金华市城镇居民的人均可支配收入对人均消费支出影响显著．

3．3 预测

通过EV iews软件计算出样本估计期内的被解释变量的拟合值，图3显示是关于预测值(YF)与真实值(Y)之间的偏差程度的模型预测图．然后显示出模型的拟合图和残差图:平均绝对百分误差(M ean Abs percent Error)=6．19 ＜15，TIC=0．032．表明该模型预测精度较高，预测结果比较理想．

图3 模式预测图Fig．3 The picture of the model prediction

图4 模型的拟合图和残差图Fig．4 Model of the fitting and residual of the plots

如果给出2010和2011年的人均可支配收入分别为25029元和27225元．可以通过Eviews预测2010年和2011年居民人均消费支出的预测值(给定显著性水平α=0．05)．

表3 利用模型进行的预测结果Table 3 Use of model to Prediction results

通过利用模型的进行预测，得出人均消费支出的预测值 ^Y2010=16892．74，^Y2011=18226．81．

4 总结

收集浙江省金华市城镇居民人均消费支出与人均可支配收入近些年数据，运用Eviews软件进行回归分析，通过拟合优度检验和参数显著性检验进行分析及预测．Eviews软件分析简单易懂，作图快捷，预测值精度较高，是社会经济数据分析数据的一种良好的方法．

［1］李子奈，鲁宾菲尔德．微观经济学［M］．北京:中国人民大学出版社，1996，3－10．

［2］高铁梅．计量经济分析方法与建模［M］．北京:清华大学出版社，2006，67－123．

［3］陈敏，周志明．基于EViews软件对某地区的消费和支出进行分析预测［J］．咸宁学院学报，2008，(29):8－11．

［4］于俊年．计量经济学软件——Eviews的使用［M］．北京:对外经济贸易大学出版社，2006，(5):27－64．