内容发布更新时间 : 2024/11/17 3:10:20星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

实验三：虚拟变量模型

一、研究的目的与要求

根据下表2009年我国城镇居民人均收入与住房方面消费性支出的统计资料建立我国城镇居民住房方面消费性支出函数。 二、模型设立

1、 问题描述：2009年我国城镇居民人均收入对住房方面消费性支出的影响。 2、 数据： 我国城镇居民家庭抽样调查资料 平均每人全部年项 目 住房 收入 (元) 困难户 最低收入户 低收入户 中等偏下户 中等收入户 中等偏上户 高收入户 最高收入户

三、相关图分析；

1. 键入命令：SCAT X Y，则人均收入与住房方面消费性支出的相关散点图如下图所示。

从相关图可以看出，前5个样本点（即中低收入家庭）与后3个样本点（中、

60.83 84.73 123.92 178.48 261.37 526.36 659.61 1482.11

4935.81 5950.68 8956.81 12345.17 16858.36 23050.76 31171.69 51349.57

0 0 0 0 0 1 1 1 D

高收入）的消费性支出存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下： 2. 构造虚拟变量。

使用SMPL和GENR命令直接定义。

DATA D1 GENR XD=X*D1 3. 估计虚拟变量模型： 再由t检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的消费性支出函数。 虚拟变量模型的估计结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/03/12 Time: 15:25 Sample: 2001 2008 Included observations: 8 Variable X D1 XD C Coefficient 0.016400 -327.1185 0.018709 -19.00288 Std. Error 0.005743 118.4766 0.006356 61.67034 t-Statistic 2.855676 -2.777039 2.943588 -0.308136 Prob.?? 0.0461 0.0498 0.0422 0.7734 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.992173 ????Mean dependent var 0.986303 ????S.D. dependent var 56.11683 ????Akaike info criterion 12596.40 ????Schwarz criterion -40.79841 ????F-statistic 3.162055 ????Prob(F-statistic)

422.1763 479.4838 11.19960 11.23932 169.0152 0.000115

我国城镇居民住房方面消费性支出函数的估计结果为：

t? (-0.308136) ( 2.855676) (-2.777039) (2.943588)

R2＝0.992173 R2＝0.986303 F＝169.0152 S.E＝56.11683 虚拟变量的回归系数的t检验都是显着的，且模型的拟合优度很高，说明我

国城镇居民中低收入家庭与中等偏高及高收入家庭对住房的消费性支出，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。中低收入家庭与中等偏高及高收入家庭各自的需求函数为：

中低收入家庭： 中等偏高及高收入家庭：

由此可见我国城镇居民家庭现阶段住房方面消费性支出的特点：对于人均年收入在16900元以下的中低收入家庭，住房方面的消费性支出随着收入水平的提高上升较为缓慢，人均年收入每增加1000元，住房方面的消费性支出将增加16.4元；对于人均年收入在23000元以上的中等偏高及高收入家庭，住房方面的消费性需求随着收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，住房方面的消费性支出增加35.1。