面板数据的随机效应条件密度模型

运用随机效应条件密度模型对面板数据进行分析,并讨论了此模型的变量选择.基于此模型分析了我国1999—2015年省际面板数据,探究城镇居民消费支出的影响因素.结果表明:人均可支配收入和GDP对于城镇居民消费支出有显著影响,并且具有正的影响效应.     

基于GM(1,1)模型的城镇居民人均可支配收入预测——以重庆市城镇居民家庭为例

城镇居民的人均可支配收入情况直接反映了城镇居民的生活水平高低,而影响人均可支配收入的因素较多,用回归模型难以预测其走势。本文建立了人均可支配收入的GM(1,1)预测模型x^(1)(k)=(x(0)(1)-b/a)e-a(k-1)+b/a,并对该模型的可用性进行了验证;利用该模型对重庆市2013—2015年的城镇居民家庭人均可支配收入进行了预测,分别为2.741 6、3.149 9和3.619万元。结果表明,该模型能够较好地预测城镇居民家庭人均可支配收入情况。     

我国城镇居民旅游消费与收入水平的动态分析

居民的旅游消费水平和可支配收入在理论上具有长期的因果关系。通过对1994-2008年我国城镇居民人均旅游消费水平和人均可支配收入数据进行ADF检验,可以看出,我国城镇居民的人均旅游消费水平和人均可支配收入都是一阶单整,通过EG两步法进行协整检验可以看出两者具有长期协整关系。最后通过ADL模型回归结果看出,我国城镇居民的人均旅游消费水平显著受滞后三期的人均可支配收入的影响,滞后三期的人均可支配收入增加1%,则人均旅游消费水平增加大约0.3%。     

云南省城镇居民消费性支出与可支配收入的实证分析

可支配收入是影响城镇居民消费最具决定性的因素,在对云南城镇居民人均可支配收入、人均消费性支出与全国平均水平对比分析的基础上,得出2006年云南城镇居民收入超过万元、城镇居民消费性支出与可支配收入之间存在简单线性回归关系的结论,提出建立正常增效机制、大力发展经济、完善社会保障体系、制定满足各层次居民消费需求的消费政策建议。     

山西省旅游收入影响因素的计量分析

以山西省2001—2012年的相关数据着手,利用Eviews统计分析软件,研究影响旅游收入的相关因素,建立了以旅游收入为被解释变量,以旅游接待人次、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、高等学校在校学生数以及人均地区生产总值为解释变量的多元线性回归模型,进行参数检验和估计。在分析的基础上,提出政策建议。     

我国城镇居民消费函数实证分析

根据消费函数理论,对影响我国城镇居民消费增长因素进行实证分析,建立计量经济模型,结论表明城镇居民实际可支配收入是影响居民消费最直接、最重要因素,居民消费价格指数也是重要因素,而利率及居民前期消费等的影响作用不明显。     

基于GM(1,1)模型的城镇居民人均可支配收入预测——以重庆市城镇居民家庭为例

城镇居民的人均可支配收入情况直接反映了城镇居民的生活水平高低,而影响人均可支配收入的因素较多,用回归模型难以预测其走势.本文建立了人均可支配收入的GM(1,1)预测模型(·x)(1)(k)=(x(0)(1)-b/a)ea(k-1)+b/a,并对该模型的可用性进行了验证;利用该模型对重庆市2013-2015年的城镇居民家庭人均可支配收入进行了预测,分别为2.741 6、3.149 9和3.619万元.结果表明,该模型能够较好地预测城镇居民家庭人均可支配收入情况.     

广西城镇居民人均收入和消费的非参数回归估计

本文尝试用非参数回归方法研究居民人均可支配收入与消费的关系,应用非参数局部多项式估计方法对广西1980年~2010年城镇居民人均可支配收入与消费数据进行实证分析,克服了传统线性回归模型在讨论居民人均可支配收入与消费关系的不足。实证结果表明非参数回归方法优于线性回归方法.     

重庆市城镇居民消费结构的实证研究——于2000-2008年的数据

本文对扩展线性支出系统模型作了改进,以重庆市城镇居民为研究对象,以2000-2008年重庆市城镇居民的人均可支配收入和备类消费支出横截面数据为基础,对改进后的ELES模型中的参数进行估计,分析出21世纪以来重庆市城镇居民消费结构的具体特征:随着城镇居民收入的增加,总的边际消费倾向有所下降,消费倾向有所转移;不同的消费群...     

安徽省城镇居民人均可支配收入组合预测

针对单项预测存在一定随机性、预测精度较低等问题,基于误差平方和最小准则,结合 GIOWA算子提出 4 种特殊参数的变权系数组合模型,以 2000—2020 年安徽省城镇居民人均可支配收入数据为样本,对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 首先分别应用 3 种单项预测模型对安徽省城镇居民人均可支配收入进行拟合预测,然后以误差平方和最小为准则,结合 GIOWA 算子构建变权系数组合模型,同时对 GIOWA 算子取 4 种特殊参数得到相应的组合预测模型,最后应用所构建模型对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 结果表明:变系数组合预测模型预测效果优于单项预测模型;安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入将会持续稳定增长。