- 1、本文档共7页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
实用标准文案
精彩文档
多元线性回归模型案例分析
——中国人口自然增长分析
一·研究目的要求
中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的5.8降到1980年2.24,接近世代更替水平。此后,人口自然增长率(即人口的生育率)很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系,与经济生活息息相关,为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因,分析全国人口增长规律,与猜测中国未来的增长趋势,需要建立计量经济学模型。
影响中国人口自然增长率的因素有很多,但据分析主要因素可能有:(1)从宏观经济上看,经济整体增长是人口自然增长的基本源泉;(2)居民消费水平,它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度,由于教育年限的高低,相应会转变人的传统观念,可能会间接影响人口自然增长率(4)人口分布,非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。
二·模型设定
为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌,选择人口增长率作为被解释变量,以反映中国人口的增长;选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表;选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。
从《中国统计年鉴》收集到以下数据(见表1):
表1 中国人口增长率及相关数据
年份
人口自然增长率(%。)
国民总收入(亿元)
居民消费价格指数增长率(CPI)%
人均GDP(元)
1988
15.73
15037
18.8
1366
1989
15.04
17001
18
1519
1990
14.39
18718
3.1
1644
1991
12.98
21826
3.4
1893
1992
11.6
26937
6.4
2311
1993
11.45
35260
14.7
2998
1994
11.21
48108
24.1
4044
1995
10.55
59811
17.1
5046
1996
10.42
70142
8.3
5846
1997
10.06
78061
2.8
6420
1998
9.14
83024
-0.8
6796
1999
8.18
88479
-1.4
7159
2000
7.58
98000
0.4
7858
2001
6.95
108068
0.7
8622
2002
6.45
119096
-0.8
9398
2003
6.01
135174
1.2
10542
2004
5.87
159587
3.9
12336
2005
5.89
184089
1.8
14040
2006
5.38
213132
1.5
16024
设定的线性回归模型为:
三、估计参数
利用EViews估计模型的参数,方法是:
1、建立工作文件:启动EViews,点击File\New\Workfile,在对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度),并在“Start date”中输入开始时间“1988”,在“end date”中输入最后时间“2005”,点击“ok”,出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量:“c”—截距项 “resid”—剩余项。在“Objects”菜单中点击“New Objects”,在“New Objects”对话框中选“Group”,并在“Name for Objects”上定义文件名,点击“OK”出现数据编辑窗口。
2、输入数据:点击“Quik”下拉菜单中的“Empty Group”,出现“Group”窗口数据编辑框,点第一列与“obs”对应的格,在命令栏输入“Y”,点下行键“↓”,即将该序列命名为Y,并依此输入Y的数据。用同样方法在对应的列命名X2、X3、X4,并输入相应的数据。或者在EViews命令框直接键入“data Y X3 X4 … ”,回车出现“Group”窗口数据编辑框,在对应的Y、X2、X3、X4下输入响应的数据。
3、估计参数:点击“Procs“下拉菜单中的“Make Equation”,在出现的对话框的“Equation Specification”栏中键入“Y C X2 X3 X4”,在“Estimation Settings”栏中选择“Least Sqares”(最小二乘法),点“ok”,即出现回归结果:
表3.4
根据表3.4中数据,模型估计的结果为:
(0.913842) (0.000134) (0.033919) (0.001771)
文档评论(0)