案例四 我国各地区城镇居民消费性支出的主成分分析

案例四 我省各地区城镇居民消费性支出的因子分析

表1列出了1999年全国31个省、直辖市和自治区（港、澳、台不在其中）的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。这八个变量是

1x ：食品 5x ：交通和通讯 2x ：衣着

6x ：娱乐教育文化服务 3x ：家庭设备用品及服务 7x ：居住

4x ：医疗保健

8x ：杂项商品和服务

表1

消费性支出数据

单位：元

资料来源：2000年《中国统计年鉴》

我们希望对上述八个指标数据进行主成分分析。

从128,,,x x x 的样本相关阵?R 出发进行主成分分析，SAS 软件的输出结果如输出1所示。

输出1 对全国31个地区消费性支出的主成分分析

从输出1可以看出，前两个和前三个主成分的累计贡献率分别达到80.6％和87.8％，第

一主成分1?y 在所有变量(除在*

2x 上的载荷稍偏小外)上都有近似相等的正载荷，反映了综合消

费性支出的水平，因此第一主成分可称为综合消费性支出成分。第二主成分2?y 在变量*

2x 上

有很高的正载荷，在变量*

4x 上有中等的正载荷，而在其余变量上有负载荷或很小的正载荷。

可以认为这个主成分度量了受地区气候影响的消费性支出(主要是衣着2x ，其次是医疗保健

4x ①)在所有消费性支出中占的比重(也可理解为一种消费倾向)，第二主成分可称为消费倾向

成分。第三主成分很难给出明显的解释，因此我们只取前面两个主成分。

表2和表3是把31个地区分别按第一和第二主成分得分从小到大重新排序后的结果。从表2可以看出，东部地区的第一主成分得分普遍较高，中部地区一般，而西部地区则普遍较低。从表3可见，北方地区的第二主成分得分普遍较高，而南方地区则普遍较低，这是由于北方地区气候寒冷，用于衣着、医疗保健等消费的比重相对较高，而南方地区则相反。这也进一步支持了上述对第二主成分的解释。图1是关于第一和第二主成分得分的散点图，该图等价于各变量经标准化后的八维数据点群在具有最大投影点群分散程度的二维平面上的投影。它对各地区的综合消费性支出和受地区气候影响的消费性支出占的比重有较直观的描述。

表2

按第一主成分排序的31个地区

①

可从表1计算出医疗保健在消费性总支出中占的比率8

4

1

i

i x x

=∑，然后进行由大到小的排序，各地区的顺

序依次为：宁夏、黑龙江、青海、河北、辽宁、北京、浙江、陕西、甘肃、山西、吉林、河南、新疆、内蒙古、天津、云南、山东、广东、湖北、四川、重庆、湖南、海南、江苏、上海、西藏、贵州、广西、安徽、江西和福建，大致由寒冷的北方地区排到温暖的南方地区。这是由于气候的寒冷易导致医疗保健费用的增加，因此，可以认为除衣着2x 外医疗保健4x 也是受地区气候影响的变量。

表3 按第二主成分排序的31个地区

图1 前两个主成分的散点图

从图1中可以看出，上海、广东和北京在最右边，城镇居民综合消费性支出是最高的；其次是浙江和天津；江西在散点图的最左边，表明综合消费性支出是最低的；北京和西藏在散点图的最上边，说明受地区气候影响的消费性支出占的比重最高；广东在最底部，表明受地区气候影响的消费性支出占的比重最低。

注：该例中，如果我们只是要根据128,,,x x x 来比较各地区城镇居民消费性支出的总水平，则消费性总支出8

01i i x x ==∑无疑是最合适的，它的含义确切且富有很好的实际意义。但

如果我们要比较的不是总水平而是整体水平，则使用单个变量0x 就有其不足之处，它的信息量不够足，未能较充分地提取128,,,x x x 中的有用信息。本案例所进行的主成分分析却能

弥补此种不足，（从?R

出发的）前两个主成分1?y 和2?y 合在一起能够包含有128,,,x x x 的较多信息，除了1?y

能在某种意义上反映消费性支出总水平外，2?y 还能进一步反映对各地区消费性支出差异起较重要作用的某种消费倾向。

1?y

和0x 之间存在着高达0.989r =的正相关性，虽然这两个变量高度相关，且意义相近，但两者还是有着本质区别，主要表现在如下几点：（1）128,,,x x x 中各变量对0x 的作用有

很大的不同（如1x 的作用就特别大），而1?y 是对128,,,x x x 作标准化变换（意味着对每项消费性支出平等看待）后得到的，依据1?y

的表达式，128,,,x x x 中的每个变量对1?y 的作用是大致相同的。（2）某地区的0x 值取决于该地区128,,,x x x 的绝对数值，而其1?y

值则取决于该地区128,,,x x x 中的每个变量值在所有31个地区中的相对大小，它是这八个变量值相对

大小的综合值；（3）0x 的含义是完全清楚的，而1?y

的含义是在某种意义上（即在某线性组合意义上）的，不像0x 的含义那么清楚。

1999年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出

1999年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.809 Bartlett 的球形度检验近似卡方209.154 df 28 Sig. .000 kmo接近于1，适合做因子分析，sig小于0.05说明变量间存在相关关系，即适合做因子分析。 只有前两个因子的特征值>1,且累计占80.625%，因此提取前两个作为主因子

通过图可以看出，主因子的斜率较陡，剩余因子较为平缓，因此选择前两个因子作为主因子。 公因子方差 初始提取 食品 1.000 .828 衣着 1.000 .848 家庭设备用品及服务 1.000 .723 医疗保健 1.000 .683 交通和通讯 1.000 .839 娱乐教育文化服务 1.000 .841 居住 1.000 .875 杂项商品和服务 1.000 .813 提取方法：主成份分析。 主成分分析提取信息，可以看出居住的最多，医疗保健的损失率最低。 成份矩阵a 成份 1 2 食品.905 -.090 衣着.298 .871 家庭设备用品及服务.847 .076 医疗保健.722 .401 交通和通讯.876 -.270 娱乐教育文化服务.916 .032 居住.737 -.577 杂项商品和服务.895 .112 提取方法 :主成份。 a. 已提取了 2 个成份。 第一个主成分的函数表达式： Y=0.401*食品+0.131*衣着+0.375*家庭+0.319*医疗+0.388*交通+0.406*娱乐 +0.326*居住+0.396*杂项 第二个主成分的函数表达式： Y=-0.077*食品+0.749*衣着+0.065*家庭+0.345*医疗-0.232*交通+0.028*娱乐 -0.496*居住+0.096*杂项

城镇居民家庭人均支配收入与消费支出分析(doc 8页)

中国城镇居民家庭人均可支配收入与 人均消费支出的变动分析对中国1985—2003年中国城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出数据进行分析，数据如附表1。为了便于分析降低数据数量级，进而对原有数据都取对数。用y表示城镇居民家庭人均收入，用x表示城镇居民人均消费支出， y 1,x 1 分别为取对数后的城镇居民家庭人均收入和城镇居民人均消费支出。文中 的估计结果由Eviews5.0输出。 一、长期均衡分析 （一）序列线性关系检验 原有序列时序图 取对数后的序列时序图

原有序列散点图

入和城镇居民人均消费支出之间具有线性关系，下面对取对数后的序列进行分析。 （二）对对数序列进行ADF检验 表1 城镇居民人均消费支出 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.049393 0.7100 Test critical values: 1% level -3.886751 5% level -3.052169 10% level -2.666593 表2 城镇居民家庭人均收入 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.941651 0.3068 Test critical values: 1% level -3.920350 5% level -3.065585 10% level -2.673459 从表1 和表2可以看出，进行ADF检验的结果表明取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出二者都为非平稳序列。由于多元序列的建模前面要求序列必须平稳才能进行建立动态回归模型，进而取对数后的城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民人均消费支出序列不能建模，需要进行协整检验，如果存在协整关系即可进行建模，下面对两个序列进行协整检验。（三）协整检验 对数消费支出2阶差分的ADF检验

北京市农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告2018版

北京市农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告 2018版

序言 北京市农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告旨在运用严谨的数据解析，以更为客观、真实的角度，对北京市农村居民人均消费支出和构成情况进行剖析和阐述。 北京市农村居民人均消费支出和构成情况数据解析同时围绕关键指标即农村居民人均消费总支出，食品烟酒消费支出，衣着消费支出，居住消费支出等，对北京市农村居民人均消费支出和构成情况进行了全面深入的分析和总结。 北京市农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告，均需注明出处。 北京市农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告可以帮助投资决策者效益最大化，是了解北京市农村居民人均消费支出和构成情况的重要参考渠道。本报告数据来源于权威政府部门如中国国家统计局、相关科研机构及行业协会等，数据客观、精准。

目录 第一节北京市农村居民人均消费支出和构成情况现状概况 (1) 第二节北京市农村居民人均消费总支出指标分析 (3) 一、北京市农村居民人均消费总支出现状统计 (3) 二、全国农村居民人均消费总支出现状统计 (3) 三、北京市农村居民人均消费总支出占全国农村居民人均消费总支出比重统计 (3) 四、北京市农村居民人均消费总支出（2015-2017）统计分析 (4) 五、北京市农村居民人均消费总支出（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国农村居民人均消费总支出（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国农村居民人均消费总支出（2016-2017）变动分析 (5) 八、北京市农村居民人均消费总支出同全国农村居民人均消费总支出（2016-2017）变动对 比分析 (6) 第三节北京市农村居民人均食品烟酒消费支出指标分析 (7) 一、北京市农村居民人均食品烟酒消费支出现状统计 (7) 二、全国农村居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析 (7) 三、北京市农村居民人均食品烟酒消费支出占全国农村居民人均食品烟酒消费支出比重统 计分析 (7) 四、北京市农村居民人均食品烟酒消费支出（2015-2017）统计分析 (8)

城镇居民消费支出与收入的预测模型(一)

城镇居民消费支出与收入的预测模型(一) 摘要]本文根据2000年～2006年十堰市城镇居民消费性支出与可支配收入基本数据，应用灰色预测模型对未来几年十堰市居民可支配收入进行了预测，应用线性回归模型对居民消费支出与可支配收入之间的数量关系的基本规律进行研究，并对其消费走势进行了预测分析，为制定新一轮的经济政策提供了决策依据。 关键词]可支配收入消费性支出灰色模型线性回归 近年来，我国经济快速发展，十堰市的经济也取得了长足的进步，随着居民可支配收入的增加，居民的消费支出也随着增加。目前，消费已成为制约经济发展的瓶颈，分析城镇居民消费支出与收入之间数量关系的基本规律，了解城镇居民消费支出与收入的情况及特点，掌握城镇居民消费支出与收入的变化趋势，采用适当方法，对未来几年城镇居民的消费支出与收入进行预测，帮助有关部门和经营者制定经济政策进而实施宏观调控等，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。本文通过对十堰市城镇居民年可支配收入和年消费性支出的建模分析，讨论了其相互关系、发展规模和未来发展趋势等，为制定新一轮的经济政策提供了决策依据。 一、收入水平的预测 1.居民的经济收入的高低直接决定、影响着消费水平。收入水平的准确与否直接影响着消费规模的预测，这里对收入水平的预测采用数学模型中的灰色预测模型。灰色模型（GreyModel）简称GM模型，是灰色

系统理论的基本模型，也是灰色控制理论的基础。灰色系统理论建模的主要任务是根据社会、经济、技术等系统的行为特征数据，找出因素本身或因素之间的关系，从而了解系统的动态行为和发展趋势。2.预测模型GM（1，1） 设,做1—AGO,得 ,建立白化形式的微分方程设，按最小二乘法得到， 其中 易求得，微分方程的解为 3.模型的建立。以2000年～2006年十堰市城镇居民人均收入情况为观测值，建立GM（1，1）预测模型。数据来源于《十堰统计年鉴（2007）》，见表1。 令表1提供的人均可支配收入的数据为X(0)(i)（i=1,2∧，7，得到相应的累加生成序列： 构造累加矩阵常数项 在Mathematica4.0中求解得 得所以建立预测模型： 即（1） 4.模型的检验 (1)残差检验。残差检验就是计算相对误差，对模型的回顾，以残差的大小来判断模型的好坏。模型(1)预测的数据与实际数据的误差与相对误差,见表2。

我国城镇居民消费结构研究

引言 消费结构，不仅是消费领域的中心问题，也是社会再生产运行中一个极重要的问题。从社会再生产过程来看，衡量一个国家经济发展的好坏，衡量国民经济是良性循环还是恶性循环，关键在于是否合理解决了消费问题。研究消费结构的发展趋势和规律性，研究产业结构如何适应需求结构和消费结构的变化，对于促进国民经济协调、快速发展，具有重要的作用。因而研究消费结构的变化，不仅是经济理论的一个重要内容，而且也是政府调节经济、制定经济政策的重要依据。因此，加强对消费支出的研究有着十分重要的理论意义和极大的现实意义。 一、我国城镇居民消费结构变化及趋势分析 正确把握城镇居民消费结构，了解消费需求变动的规律，不仅在理论分析中有重要的地位，而且对于提高城镇居民的消费质量和档次有着重要的现实意义。下面从消费结构变化、边际消费倾向、需求收入弹性变化三个角度来对居民消费结构变动趋势进行分析，并得出城镇居民消费结构呈现出的几大趋势。 （一）费结构的变化分析 表1 1993—2002年中国城镇居民消费支出构成表单位：% 消费结构是指各类消费支出占总消费支出的比重，其中食品支出占总消费支出的比重又

称为恩格尔系数。德国经济学家恩格尔发现随着个人生活水平的提高，恩格尔系数有不断下降的趋势。因此，恩格尔系数被用作判断居民消费水平的一项指标。国际粮农组织根据恩格尔系数提出划分不同贫富程度的标准：60%以上为贫困，50%—60%为温饱，40%—50%为小康，40%以下为富裕。根据有关资料计算的1993—2002年中国城镇居民消费需求结构如上面表1所示。 通过表1分析可以得到以下结论： 1．从恩格尔系数来看，我国城镇居民从1993年的50.2%逐年下降到2002年的37.7%,年平均下降1.39个百分点,表明食品消费支出占消费性支出的比重日趋下降。这一方面得益于城镇居民收入水平的提高；另一方面是由于城镇居民消费观念的改变，居民生活消费需求逐渐从低水平的温饱向高层次的小康、富裕型转变。 2．从消费的用途结构来看，随着经济体制改革的深入，社会主义市场经济体制的建立，住房、医疗、教育及社会保障制度改革加快，人民生活水平不断提高，我国城镇居民消费结构加速演进，主要体现为受改革影响较大的各项消费（住房、医疗、交通通讯和教育等）支出比重上升，恩格尔系数有较大幅度的下降。2002年同1993年相比，用于住房方面的支出比重上升了3.8个百分点，用于医疗保健方面的支出上升了4.4个百分点，用于教育娱乐方面的支出上升了5.8个百分点，用于交通通讯方面的支出上升了6.6个百分点，同时衣着支出比重下降了4.4个百分点，家庭设备用品及服务、杂项商品及服务业略有下降。这些变化表明我国城镇居民消费支出的新趋向，并显示了我国城镇居民消费结构逐渐趋向合理化。 3．从各种消费所占比重由高到低的顺序看，1993—2002年，城镇居民的消费支出由食品、衣着、文化教育娱乐服务、家庭设备用品及服务、居住、杂项商品及服务、交通通讯和医疗保健的消费顺序转变为食品、文化教育娱乐服务、居住、交通通讯、衣着、医疗保健、家庭设备用品及服务和杂项商品及服务。这种消费顺序的变化体现了我国社会保障制度的改革和不断完善以及第三产业的快速发展，显示了人民生活水平和生活质量的不断提高，反映了城镇居民消费观念的改变。 （二）边际消费倾向分析 根据1993-2001年数据对各年城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出进行一元线性回归得到总需求函数为： Q=246.531+0.751y (3.615) (60.023) 括号内为t值

农村居民人均消费性支出影响因素分析报告

农村居民人均消费性支出影响因素分析 摘要：运用E views 软件建立我国农村居民全年人均消费性支出的计量经济模型,对影响我国农村居民全年人均消费性支出的可能因素进行分析,发现农村居民全年人均纯收入、农村居民消费价格指数、人均实际纯收入、人均实际消费性支出对我国农村居民全年人均消费性支出具有重要的影响 关键字：农村居民人均消费性支出影响因素多元线性回归 一、问题的提出 今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为目的，加大各项惠农政策措施落实力度，多措并举做好农村劳动力转移就业工作，克服金融危机和严重干旱等自然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现金收入持续增长，生活消费水平继续提高。 我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。 随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好需和外需的关系至关重要。但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。

农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了五种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。 二、理论依据 （一）、 1. 三、模型设定 （一）、影响因素的分析 1、.农民收入偏低，增收困难抑制消费。消费的多少在很大程度上决定于可支配收入，虽然农村居民近几年人均收入增长明显，但相对仍处于较低水平。 2、为下一代消费支出过大影响其他消费。一是教育费用支出比重过大。调查显示，高中、大学教育负担沉重严重影响其他消费支出。 3、.医疗支出不确定性，使农村居民不敢轻易消费。农村生活水平近几年有大幅提升，在解决了基本温饱问题之后，越来越多的农村居民对医疗养老增加了关注度，对医疗保险的投入度也较以往有所增加，特别是在新农村合作医疗保险开办之后。 4、主动负债消费理念还未普及，社会需求潜能被隐藏。改革开放后，我国居民长期保持着量人为出的消费理念，特别是对于普通农村居民长期以来形成了勤俭持家的习惯，消费观念较为保守，提倡“量人为出、知足常乐”的消费观念（二）、影响因素的选择 影响农民人均生活消费的因素有很多。经分析有如下：变量选择和说明：被解释

居民消费支出分类

居民消费支出分类 （2013） .

一、目的和范围 为了建立规范、统一的居民消费支出分类框架，提高居民消费支出数据的可比性，特制定本分类。 本分类包括居民在食品烟酒，衣着，居住，生活用品及服务，交通和通信，教育、文化和娱乐，医疗保健，其他用品和服务等方面的支出。本分类中的居民消费支出是指居民日常生活中，以满足自身和家庭成员需要为目的，经常性、多次性的消费支出,不包括资本投资类支出，以保值、增值为目的的支出，以及居民最终消费中由政府支出的部分（包括政府在卫生保健、教育等方面的支出）等。 本分类适用于GDP核算、住户调查、消费价格调查等与居民消费支出有关的统计调查和数据发布。 二、编制原则 本分类充分借鉴联合国制定的《按目的划分的个人消费分类》（COICOP），并注意把握以下三项原则： （一）以支出目的为划分原则。本分类对居民消费支出产品与服务的划分，以支出目的的同质性为原则，将居民日常消费支出按照吃、穿、住、行等目的进行归类，具有相同目的的支出内容，归入同一分类项下，体现居民实际消费支出的习惯。 （二）全面性原则。本分类能够全面覆盖居民消费支出，不遗漏，不重复，有利于准确、客观地反映我国居民消费支出的实际及其结构情况。 .

（三）可操作性原则。本分类结构框架能够满足有关统计调查对居民消费支出分类的需求，各项调查可根据实际需要，在本分类结构框架的基础上，通过将若干条目合并汇总或将某一小类条目进一步细分得到所需的扩展分类。 三、主要内容和结构 本分类将居民消费支出划分为三层，第一层为大类，划分为食品烟酒，衣着，居住，生活用品及服务，交通和通信，教育、文化和娱乐，医疗保健，其他用品和服务等8个大类，代码由2位阿拉伯数字表示；第二层为24个中类，代码由大类代码加2位阿拉伯数字，即4位阿拉伯数字表示；第三层为80个小类，代码由中类代码加2位阿拉伯数字，即6位阿拉伯数字表示。 四、具有混合目的的支出归类方法 为了更好地体现居民在产品与服务等方面的支出，本分类尽可能详细地根据支出目的将产品类支出和服务类支出分别归类，使各项支出能够清晰地体现居民消费的目的。对于具有混合目的的一揽子支出，例如：一揽子旅游服务（包含交通费、住宿费、餐饮费、景点门票等）、教育服务（包含学费、交通费、食宿费、教材费等）、装修和装潢材料与服务（包含材料费和服务费）等，均是包含多种类型、具有混合目的的支出，可能既包含产品也包含服务，一般难以将一揽子支出中的各项具体支出区分出来，因此列入同一支出分类项下，不再进一步细分。 .

主成分案例分析

主成分案例分析 主成分分析案例 ---我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 (一)案例教学目的 主成分分析试图在力保数据信息丢失最少的原则下，对多变量的截面数据表进行最佳综合简化，也就是说，对高维变量空间进行降维处理。本案例运用主成分分析方法综合评价我国各地区普通高等教育的发展水平。通过本案例的教学，力图使学生加深对主成分分析的统计思想和实际意义的理解，明确主成分分析方法的适用环境，掌握主成分分析软件实现操作方法，提高学生思考、分析和解决实际问题的能力。 (二)案例研究背景 近年来，我国普通高等教育得到了迅速发展，为国家培养了大批人才。但由于我国各地区经济发展水平不均衡，加之高等院校原有布局使各地区高等教育发展的起点不一致，因而各地区普通高等教育的发展水平存在一定的差异。对我国各地区普通高等教育的发展水平进行综合评价，明确各地区的差异，有利于管理和决策部门从宏观上把握各地区普通高等教育的发展现状，更好的指导和规划高教事业的健康发展。 (三)案例研究过程 1、建立综合评价指标体系 高等教育是依赖高等院校进行的，高等教育的发展状况主要体现在高等院校的相关方面。遵循选取评价指标的目的性和可比性原则，从高等教育的五个方面选取十项评价指标，具体如下:

2、数据资料 指标的原始数据取自《中国统计年鉴，1995》和《中国教育统计年鉴，1995》除以各地区相应的人口数得到十项指标值见表1。其中:x为每百万人口高等院校数;x为每十万人口高等院校毕业生数;x123为每十万人口高等院校招生数;x为每十万人口高等院校在校生数;4 x 为每十万人口高等院校教职工数;x 为每十万人口高等院校专职56 教师数;x为高级职称占专职教师的比例;x为平均每所高等院校的78 在校生数;x为国家财政预算内普通高教经费占国内生产总值的比9 重;x为生均教育经费。 10 表1-1 我国各地区普通高等教育发展状况数据地区 x x x x x x x x x x 12345678910北京1 5.96 310 461 1557 931 319 44.36 2615 2.2 13631 上海2 3.39 234 308 1035 498 161 35.02 3052 0.9 12665 天津3 2.35 157 229 713 295 109 38.4 3031 0.86 9385 陕西4 1.35 81 111 364 150 58 30.45 2699 1.22 7881 辽宁5 1.5 88 128 421 144 58 34.3 2808 0.54 7733 吉林6 1.67 86 120 370 153 58 33.53 2215 0.76 7480 黑龙江7 1.17 63 93 296 117 44 35.22 2528 0.58 8570 湖北8 1.05 67 92 297 115 43 32.89

计量经济学农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析

计量经济学农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]

我国农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析摘要：增加农民收入是我国扩大内需的关键，本文运用2007年我国农村人均生活消费支出与农村人均收入的数据，运用异方差的相关知识进行计量分析，通过建立回归模型的基本操作过程和借助于统计软件，建立我国农民人均生活消费支出的初步模型，以便更好的了解我国农村居民的消费支出与人均收入的关系。根据《2007年中国统计年鉴》的数据，对农民人均生活消费支出做了回归分析，并得出了系列结论。 关键词：农村人均消费支出一元线性回归异方差 一、问题提出 我国是一个大国，至今仍有9亿农村，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的消费群体，农村消费能力的提升直接关系到国民的全局。从农村看，中国有近六成人口(约8亿)生活在农村。农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。据测算，目前1个城镇居民的消费水平大体相当于3个农民的消费；城市化率提高1个百分点，就会有100万～120万人口从农村到城市。由于城市人口的消费是农村的～3倍，约拉动最终消费增长个百分点。 随着经济的发展，我国农民的消费水平和结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。但从总体来看，农民消费水平仍然较低，显示有的地区都不

及城市居民人均消费支出的三分之一。而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。本文主要研究收入对支出的影响。 二、经济理论 我国是发展中的农业大国，全面建设小康目标能否实现，重点、难点在于提高农村居民的人均收入。要实行农村居民生活稳定，农村居民要达到小康水平，其前提条件就是要保持农村居民人均收入的持续稳定快速发展，改革开放以来，我国农村经济体制改革所取得的快速发展给农民带来了真正的实惠，我国农村人均收入和全国消费水平都有较大幅度的提高，为了对我国农村人均收入情况作进一步的了解，如何客观、合理、准确地分析支出对消费的影响情况，具有重要理论和现实意义。 三、模型设定 一元线性回归分析方法是研究两个或多个变量之间关系的统计分析方法，在实际问题中，因变量y往往与多个变量x1、x2…xn有关。在本文中只选取农民人均收入、食品、衣着、家庭设备和医疗保健作为解释变量。 下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据，数据来源于《2007中国年鉴》。 各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出(2007) 单位: 元

计量经济学论文 城镇居民人均消费支出及其影响因素的分析

计量经济学论文 题目：城镇居民人均消费支出及其影响因素的分析

城镇居民人均消费支出 及其影响因素的分析 一、问题的提出 改革开放以来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。在科技的不断进步下，随着居民收入水平的提高及电子通讯、家用汽车价格的下调，移动电话及家用汽车己成为我国近几年形成的新消费热点之一。从趋势上看，这方面的消费需求将会持续旺盛。家庭教育支出的平均增长也几倍于收入的平均增长；百姓对医疗领域向盈利方面的转化开始强烈不满。教育、医疗和住房三方面支出的过快增长，完全打乱了正常的家庭消费结构。 二、理论综述 我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素： ①居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长 居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。 ②商品供求结构性矛盾依然突出

从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。 ③物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长 加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。 ④我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。 三、模型设立 根据凯恩斯提出的消费函数的概念，可知消费和支出之间存在着一种以经验为依据的稳定关系。对消费者而言，决定其消费行为的主要因素是消费者的实际收入，随着收入的增加，消费将增加，但消费的增长低于收入的增长，即边际消费倾向递减，通常消费函数可以用以下简单的模型形式来表示： Y = a + βX 其中a > 0 0 < β < 1 模型中，系数β为边际消费倾向（即新增购买力与新增收入的比值），它反映了收入水平变化后，消费需求的增长幅度。X代表居民的收入，Y代表居民的消费支出。

主成分分析案例

姓名：XXX 学号：XXXXXXX 专业：XXXX 用SPSS19软件对下列数据进行主成分分析： ……

一、相关性 通过对数据进行双变量相关分析，得到相关系数矩阵，见表1。 表1 淡化浓海水自然蒸发影响因素的相关性 由表1可知： 辐照、风速、湿度、水温、气温、浓度六个因素都与蒸发速率在0.01水平上显著相关。 分析：各变量之间存在着明显的相关关系，若直接将其纳入分析可能会得到因多元共线性影响的错误结论，因此需要通过主成份分析将数据所携带的信息进行浓缩处理。 二、KMO和球形Bartlett检验 KMO和球形Bartlett检验是对主成分分析的适用性进行检验。 KMO检验可以检查各变量之间的偏相关性，取值范围是0～1。KMO的结果越接近1，表示变量之间的偏相关性越好，那么进行主成分分析的效果就会越好。实际分析时，KMO统计量大于0.7时，效果就比较理想；若当KMO统计量小于0.5时，就不适于选用主成分分析法。 Bartlett球形检验是用来判断相关矩阵是否为单位矩阵，在主成分分析中，若拒绝各变量独立的原假设，则说明可以做主成分分析，若不拒绝原假设，则说明这些变量可能独立提供一些信息，不适合做主成分分析。

由表2可知： 1、KMO=0.631＜0.7，表明变量之间没有特别完美的信息的重叠度，主成分分析得到的模型又可能不是非常完善，但仍然值得实验。 2、显著性小于0.05，则应拒绝假设，即变量间具有较强的相关性。 三、公因子方差 公因子方差表示变量共同度。表示各变量中所携带的原始信息能被提取出的主成分所体现的程度。 由表3可知： 几乎所有变量共同度都达到了75%，可认为这几个提取出的主成分对各个变量的阐释能力比较强。 四、解释的总方差 解释的总方差给出了各因素的方差贡献率和累计贡献率。

主成分分析PCA(含有详细推导过程以及案例分析matlab版)

主成分分析法(PCA) 在实际问题中，我们经常会遇到研究多个变量的问题，而且在多数情况下，多个变量之间常常存在一定的相关性。由于变量个数较多再加上变量之间的相关性，势必增加了分析问题的复杂性。如何从多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，这时就需要进行主成分分析。 I. 主成分分析法(PCA)模型 （一）主成分分析的基本思想 主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。 主成分分析所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来变量。通常，数学上的处理方法就是将原来的变量做线性组合，作为新的综合变量，但是这种组合如果不加以限制，则可以有很多，应该如何选择呢？如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为1F ，自然希望它尽可能多地反映原来变量的信息，这里“信息”用方差来测量，即希望)(1F Var 越大，表示1F 包含的信息越多。因此在所有的线性组合中所选取的1F 应该是方差最大的，故称1F 为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p 个变量的信息，再考虑选取2F 即第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，1F 已有的信息就不需要再出现在2F 中，用数学语言表达就是要求 0),(21=F F Cov ，称2F 为第二主成分，依此类推可以构造出第三、四……第p 个主成分。 （二）主成分分析的数学模型 对于一个样本资料，观测p 个变量p x x x ,,21，n 个样品的数据资料阵为： ??????? ??=np n n p p x x x x x x x x x X 21 222 21112 11()p x x x ,,21=

农村居民全年人均消费性支出影响因素分析

城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出关系研究 李卓蔚梁希11-1 一、研究目的 本案例分析根据1980年～2009年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据，应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快，消费日益多样化，从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此，政府在制定当前的宏观经济政策时，考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。 二、模型设定 Expend = β0 +β1*income+ε 1、被解释变量：城镇居民家庭平均每人全年消费性支出(Expend)：指被调查的城镇居民家庭用于日常生活得全部支出，包括购买商品支出和文化生活、服务等非商品性支出。不包括罚没、丢失款和缴纳得各种税款（如个人所得税、牌照税、房产税等），也不包括个体劳动者生产经营过程中发生的各项费用。单位：元。 2、解释变量：城镇居民家庭平均每人全年可支配收入(income): 指被调查的城镇居民家庭在支付个人所得税、财产税及其他经常性转移支付后所余下得实际收入。单位：元。 三、数据来源 本模型选取了1980年～2009年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据。数据来源：中国统计年鉴。 表1 1980—2009年城镇人均可支配收入和人均消费性支出

四、 描述统计分析 4.1散点图 E x p e n d 4.2样本描述统计

五、回归结果 本结果使用Stata软件进行估计 六、回归分析 根据上面的结果，一元回归的方程为： Expend = 184.5959 + 0.7806454 * income t = (4.49) (182.34) R2 =0.9992 F(1,28)=33247.99 1、检验结果分析 从F(1,28)=33247.99通过F检验，说明整体方程是显著的； 从t值看，收入系数和截距项都很显著，即显著不为零。 2、经济分析 此方程是消费方程，根据经济理论（凯恩斯的绝对收入假说），Expend =β0+β1*income+ε，式中β0 >0，0<β1 <1。β1表示边际消费倾向，既每增加一单位的可支配收入所增加的消费的数额，β1=0.7806454说明每增加1元的可支配收入，有0.7806454元用于消费。 此方程同时也说明了消费者的储蓄行为，1-β1表示边际储蓄倾向，既每增加1元的可支配收入，其中用于增加的储蓄的数额，1-β1=0.2193546说明每增加1元的收入，有0.2193546元用于储蓄。 七、Stata原程序 scatter Expend income （画散点图） sum （样本描述统计，包括样本数、均值、标准差、最值）

我国各地区居民消费性支出分析报告

我国各地区人居消费性支出分析 目录 1 引言 (1) 1.1 选题背景 (1) 1.2 选题目的 (1) 1.3 选题意义 (1) 2 数据来源与描述 (1) 2.1 数据来源 (1) 2.2 数据描述 (2) 3 描述性统计分析 (3) 3.1 分析步骤 (3) 3.2 结果分析 (4) 4 系统聚类分析 (5) 4.1 分析步骤 (5) 4.2 结果分析 (7) 5 因子分析 (12) 5.1 分析步骤 (12) 5.2 结果分析 (14) 6 综合分析 (17) 7 总结与建议 (18)

8 参考资料 (18) ９维普数据库的论文查重报告

1 引言 1.1 选题背景 近年来，我国的经济发展迅速，人民生活水平得到了很大的提高，。但是我国各地区的经济发展水平还不均衡，而且不同地方的人口、资源、政策等各方面还有不同程度的差别化，这样就使的各地区人民的消费水平有高有低。所以在这种情况下，分析我国各地区人民家庭平均每人全年消费性支出情况，搞清楚不同地区人民人均消费性支出的差异与特点就显得尤为重要，这样有利于决策部门宏观调控，掌握各地区情况，控制好各地区的发展。 1.2 选题目的 通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，了解在各消费性支出项目中哪个指标较大，了解总体情况。 通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，知道哪些地区的消费性支出较高，在哪方面支出高。 通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，清楚不同地区的消费结构，不同地区的消费类型。 通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，比较发达地区和欠发达地区消费支出项的不同从而能更好的分配资源。 通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，明白我国居民的消费转移方向。 1.3 选题意义 分析我国各地区居民消费性支出情况和影响因素，有利于建立合理的消费结构，有利于我国拉动内需，发展经济，有利于促进国民经济的发展。 2 数据来源与描述 2.1 数据来源 来源于2014年《中国统计年鉴》,数据为2013 年全国各地区(31个省、市和自治区)的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的数据。

SPSS软件进行主成分分析的应用例子

SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下： 第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中； 【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。 【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。

数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，可以举个简单的例子，一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的研究目的进行选择，这里介绍怎么进行数据的Z标准化。 所的结论： 标准化后的所有指标数据。 注意： SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。 factor过程对数据进行因子分析（指标之间的相关性判定略）。 【1】“分析”|“降维”|“因子分析”选项卡，将要进行分析的变量选入“变量”列表；

【2】设置“描述”，勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框； 【3】设置“抽取”，勾选“碎石图”复选框； 【4】设置“旋转”，勾选“最大方差法”复选框； 【5】设置“得分”，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框； 【6】查看分析结果。 所做工作： a.查看KMO和Bartlett 的检验 KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析； Bartlett 球度度检验的Sig值越小于显著水平0.05，越说明变量之间存在相关关系。 所的结论： 符合因子分析的条件，可以进行因子分析，并进一步完成主成分分析。 注意： 1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin) KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。 Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般； 0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。 2.Bartlett 球度检验： 巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的，如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平，那么应该拒绝零假设，认为相关系数矩阵不可能是单位阵，即原始变量之间存在相关性，适合于做主成份分析；相反，如果该统计量比较小，且其相对应的相伴概率大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是单位阵，不宜于做因子分析。 Bartlett 球度检验的原假设为相关系数矩阵为单位矩阵，Sig值为0.001小于显著水平0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。 所做工作： b. 全部解释方差或者解释的总方差(Total Variance Explained)

中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出

中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的分析 ——基于平稳性检验和协整检验 李丹吴伊刘覃莹国贸5104班 摘要:为了考察1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出 的关系，运用统计检验、协整检验等检验分析方法采用Eviews6.0软件分析了1994-2010中 国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出，结果表明中国城镇居民平均每人全 年消费性支出变化的99.8764%可由人均可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值看， 大于5%显著水平下自由度为n-2=13的临界值(13)=2.160，且该斜率值满足 t0.025 0<0.666754<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说，表明2010年， 中国城镇居民人均可支配收入每增加1元，平均每人全年消费性支出增加 0.666754元。 关键词中国城镇居民人均可支配收入平均每人全年消费性支出分析统计检验协整 检验 一、引言 二、时间序列数据的来源

表一收集了1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出时 间序列数据，其中Y代表人均可支配收入，X代表消费支出。下面给出Eviews 进行相关分 析。 1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的数据(来源: 数据来源于1993年至2010年中国统计年鉴) 如下所示: 表一 年份人均可支配收入Y 平均每人全年消费性支出X 1994 3496.2 3125.32 1995 4293 3537.56 1996 4838.9 3919.46 1997 5160.3 4158.62 1998 5425.1 4331.61 1999 5854 4998 2000 6280 5090.1 2001 6859.6 5308.99 2002 7702.8 5834.31 2003 8472.2 6510.94 2004 9421.6 7182.1 2005 10493 7942.88 2006 11759.5 8696.55 2007 13785.8 9994.47 2008 15780.8 11242.85 2009 17174.7 12264.55 2010 19109.4 13471.45 三、建立模型 设定的线性回归模型为: Y=+X+ ,,,01 下表给出了采用Eviews软件对表一数据进行回归分析的结果。

农村居民消费结构的调研报告

农村居民消费结构的调研报告 消费作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，是经济持续增长的最终牵引力。消费结构则是居民生活质量最直接的表现。是一个农业大省，，农村居民万，占总人口数的%农村居民的消费能力和消费结构对全省居民的消费情况有着重大影响。 一、农村居民消费结构分析 本文收集了-省农村居民家庭人均纯收入和食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通讯、文教娱乐用品及服务、其他商品及服务共八项消费支出数据。运用扩展线性支出系统模型对省农村居民消费结构进行分析。 从表1中的eles参数估计值及统计检验结果来看，各项消费支出和人均纯收入之间都存在较强的线性关系，eles 模型的拟合效果较好。下面从基本需求、需求收入弹性和边际消费倾向方面对省农村居民消费结构进行分析。 基本消费需求支出水平分析：基本生活需求能充分满足，但文化、教育、娱乐消费不足。居民基本消费需求支出是指在一定的社会经济水平下，为保证劳动力的正常再生产，居民对商品和劳务所需要的基本消费量的支付能力，它反映了居民最低消费需求。 由表2得知，省农村居民人均基本生活消费需求支出总额为

元，而人均实际消费支出总额达到元，将近人均基本生活消费需求的两倍，由此可见，省农村居民的基本生活需求能够得到充分满足。进一步观察，尽管在总量上实际消费总额大大高于基本需求总额，但文教娱乐这一项并没有达到基本需求额，反映出省农村居民的文化、教育、娱乐现状亟待改 善。 边际消费倾向分析：消费意识较强，但消费结构层次偏低。边际消费倾向是消费变动额和收入变动额之间的比率。它反映了居民对各类消费的偏好及其新增购买力的投向。 由表1得知，省农村居民总边际消费倾向为，说明农村居民新增收入中的70%用于生活消费支出。显示出省农村居民储蓄率较低，消费意识较强。这对全省经济的健康快速增长起到了良好的促进作用。 各大类边际消费倾向系数中，排第一位是食品，其次是居住。这说明省农村居民在收入有所增加的情况下，首先考虑的是增加食品的消费量和提高食品的质量，改善膳食结构。紧接着便是考虑改善居住环境，这也反应出省农村居民的消费结构层次偏低。 其他按顺序排列分别为交通通信、医疗保健、家庭设备、衣着、其他、文教娱乐。交通通信和医疗保健两大类较高的边际消费倾向也说明了：一方面，交通通讯技术的发展和普及已深入到农村，农民对出行以及加强与外界的联系方面的要求提高；另一方面，农民医疗保险、保健意识增强，越来越关注自身的身体健康。文教娱乐的边际消费倾向为负数，说明随着农民收入的