□文/陳 虹 王建龍
(西華師范大學國土資源學院 四川·南充)
根據(jù)南充市2008年、2014年統(tǒng)計年鑒及2014年南充市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報,收集到1998~2014年南充市城鎮(zhèn)居民人均消費支出(Y)和人均可支配收入(X)的數(shù)據(jù)。(表1)
根據(jù)1998~2014年數(shù)據(jù),通過Eviews7.2做出城鎮(zhèn)居民人均消費支出(Y)和人均可支配收入(X)關系的散點圖,以決定建立模型的類別。(圖1)從圖1可以看出,所要建立的模型是一元線性模型,其一般形式為:
對于線性回歸來說,通常使用最小二乘法(OLS)來進行線性回歸分析,OLS的四個基本假設之一就是假設隨機擾動項μ是正態(tài)的。然而,實際誤差μi卻無法直接觀察得到,一般只能用其近似值即殘差ei檢驗其正態(tài)性。通常Jarque-Bera檢驗是常用的正態(tài)性檢驗,簡稱JB檢驗。JB統(tǒng)計量給出:
其中,N代表樣本容量,S代表偏度,K代表峰度。JB統(tǒng)計量服從自由度為2的χ2分布,表示為:JBasy~χ2(2),其中,asy表示漸近的。
由(2)式可以看出,如果變量不服從正態(tài)分布,則JB統(tǒng)計量將為一個逐漸增大的值;如果服從正態(tài)分布,則S=0,K=3,JB=0。給定顯著水平 α=0.05,查出 χ2=5.99147,如果(2)式的計算結果大于臨界值5.99147,則拒絕正態(tài)分布的原假設;反之則接受原假設。(表2)
可以看到,偏度系數(shù)S=0.953845,峰度系數(shù)K=2.599777,JB統(tǒng)計量的值為 JB=2.691282,當顯著水平 α=0.05,χ2=5.99147,有 JB=2.691282<χ2=5.99147,故接受原假設,即殘差 ei服從正態(tài)分布,該模型滿足OLS的基本假設。用Eviews7.2對數(shù)據(jù)做線性回歸分析,結果如表3所示。(表3)
由此得到計算結果的標準格式如下:
(一)擬合優(yōu)度檢驗。擬合優(yōu)度檢驗是檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度,可以通過R2來表示。如果R2的值越接近于l,則說明回歸直線對觀測值的擬合程度越高;反之,則越低。在該模型中R2=0.981484,幾乎接近于1,表明南充市城鎮(zhèn)居民人均消費支出Yi的98.14%可由人均可支配收入的變化來解釋,此模型的擬合程度比較高。
(二)參數(shù)顯著性檢驗。對于參數(shù)β1,t統(tǒng)計量=28.19793,給定α=0.05,查t分布表,在自由度為n-2=15的情況下,得到臨界值t0.025(15)=2.131,由于t=28.19793>t0.025(15)=2.131,故拒絕原假設;說明南充市城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入對人均消費支出的影響顯著。
(三)預測。通過Eviews7.2計算出樣本數(shù)據(jù)在1998~2014年內(nèi)被解釋變量的擬合值YF,從圖2和圖3可以看出,偏差百分比=0,偏差系數(shù)=0.023197,方差百分比=0.004672,二者均接近于零,協(xié)方差百分比=0.995328,接近于1,這說明該模型預測效果比較理想。(圖2、圖3)
圖1 Y與X關系散點圖
圖2 模型預測圖
圖3 模型的擬合和殘差圖
如果給出南充市2015年和2016年城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入分別是23,500.00元和26,000.00元,那么就可以通E-views7.2對2015年、2016年城鎮(zhèn)居民人均消費支出進行預測(給定顯著性水平α=0.05),結果如表4所示??梢院苋菀卓闯?,預測的2015年和2016年的人均消費支出則分別為14,943.54元和 16,300.53元。(表 4)
收集1998~2014年南充市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費支出的數(shù)據(jù),利用Eviews7.2對其進行分析并建立一元線性回歸模型,并運用Eviews7.2通過擬合優(yōu)度檢驗和參數(shù)顯著性檢驗,發(fā)現(xiàn)該模型的擬合程度較高。進而利用Eviews7.2預測出2015年和2016年南充市城鎮(zhèn)居民人均消費支出水平。Eviews軟件操作簡單方便,做圖快捷易懂,預測值精度較高,是專門對數(shù)據(jù)進行分析預測的一種簡單有效的方法。
表1 1998~2014年南充市城鎮(zhèn)居民支出與收入情況表(單位:元)
表2 運用Eviews7.2分析結果
表3
表4 模型預測結果
[1]于俊年.計量經(jīng)濟學軟件-Eviews的使用[M].北京:對外經(jīng)濟貿(mào)易大學出版社,2006.
[2]陳敏,周志明.基于Eviews軟件對某地區(qū)的消費和支出進行分析預測[J].咸寧學院學報,2008.6.