四、提高居民消费水平的对策建议
根据以上分析，可以看出提高居民消费水平的根本途径是大力发展生产力。但在大力发展生产力，
1、国内生产总值对居民消费水平的影响
为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因此，我们设定居民消费水平HCL与国内生产总值GDP的关系为：
假定模型中随机误差项
满足古典假定，运用OLS法估计模型参数，结果如下：
(9.2969) (181.1983)
其中，可决系数
=0.9993。从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。其中，GDP每增长1亿元，居民消费水平平均增加0.04元。
案例分析报告
一、研究目的
陈述所研究的问题内容以及问题的重要性。
随着国民经济的发展，人民收入水平不断提高。本文运用Eview软件嬉闹模型来研究人均国内生产总值的变化对全国居民消费水平变化的影响。人均国内生产总值增加，意味着国民经济水平提高，居民收入增加，居民的消费能力提升，消费水平随之提高。反之，人均国内生产总值减少，居民的收入同步减少，消费水平降低。当前，大多数国家都致力于提高居民的消费水平，分析研究二者的关系有利于我们更清楚的认识人均国内经济的发展与居民消费水平提高息息相关，从而以提高人均国内经济为出发点，提高居民的消费水平。促进经济的健康发展。
关键词：人均国内生产总值，居民消费水平，分析
通过对我国居民消费水平的历史及现状研究，建立了居民消费水平的经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上提出了提高居民消费水平的对策建议。
二、模型设定
提示：给出数据，通过散点图确定适合使用线性模型。
表一：
（单位：元）
（整理的数据源于中经教育专网）
散点图：图一
用Eviews求出回归模型中的参数
三、估计参数
图二
四、模型检验
1、 经济意义检验
（若建模是依据某个经济理论，检验该参数是否与该经济理论相符，否则解释参数的经济意义）
2、 拟合优度检验
3、 参数显著性检验
1、 经济意义检验
由图二可知，全国居民消费水平Y随人均国内生产总值X的一元线性回归方程为
Y=723.2111 + 0.336978*X
(7.038400) (36.20491)
=0.988686
斜率的经济意义是：在1992——20##年间，中国的人均国内生产总值每增加1元时全
国居民消费水平平均增加0.336978元。
2、 拟合优度检验
其中，可决系数=0.988686, 从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明人均国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。其中，GDP每增长1元，居民消费水平平均增加0.336978元。
（若建模是依据某个经济理论，检验该参数是否与该经济理论相符，否则解释参数的经济意义）
3、 参数显著性检验
根据回归的模型，当20##年中国的人均国内生产总值
在5%的显著性水平下，自由度为17-2=15的t分布的临界值为t0.025（15）=2.131。
因此，从参数的t 检验值看，无论截距项还是斜率项都是不显著为零的。另外，拟合优度
R^2=0.988686表明，全国居民消费水平的98.9%的变化可以由中国的人均国内生产总值的变化来解释。因此拟合情况很好。
五、回归预测（包括点预测和区间预测）
根据回归模型，当20##年中国的人均国内生产总值33700，预测20##年居民消费水平为
Y⌒ㄛㄣ＾＾＾Yi = b0 + b1 Xi + ui
Y=723.2111 + 0.336978*33700=12079.3697(元)
下面给出20##年全国居民消费水平的预测区间。在Eviews软件下，容易得到人均国
内生产总值X的样本均值与样本方差：
在命令栏中输入“scalar Ax =@mean(x)”，回车后可得到人均国内生产总值X的均值“AX=9518.588”
在命令栏中输入“scalar VARx =@Var(x)”，回车后可到人均国内生产总值X的方差为
31271402.4775
于是X的离差平方和为∑Xi^2=17*31271402.4775=531613842.1175
在图二中已知RSS=690804.9，从而随机干扰项的估计的方差为
σ^2=RSS/（n-2）=690804.9/15=46053.66
于是预测的Y的方差为
=98.47598
在5%的显著性水平下，自由度为17-2=15的临界值为2.131.于是在95%的置信度下，预测20##年居民消费水平均值的置信区间为
或(33490.148 ，33909.8523)
同样地，易知95%的置信度下预测20##年居民消费个值的置信区间为
=
(33490.148 , 33909.852)
5．预测
若已知20##年中国的人均国内生产总值33700，给出20##年居民消费水平的预测的点估计值和区间估计值。
第二篇：计量经济学预测分析报告
第二章第6题： 第一步，建立数学模型
图1
由经济学理论可知，货物运输量（Y）受国内生产总值GDP（X）影响，当GDP增加时，货物运输量也随着增加，他们之间具有正向的同步趋势。货物运输量除受GDP影响外还受一些变量的影响及随机因素影响，将其他变量及随机因素的影响均归并到随机变量的u中，根据X与Y之间的散点图（图1）可以看出他们的变化趋势是线性的，由此建立某市货物运输量Y与国内生产总值X之间的一元线性回归模型
第二步，估计参数： 由表中样本观测数据，样本回归模型为
由于样本数据为时间序列数据，通常下标写为t。
用Eviews软件的操作步骤如下：主菜单—>file—>new—>workfile：打开工作文件范围选择框，选择annual，分别输入1985,2000。主菜单—>quick—>sample：在打开的当前样本区间选择框中分别输入1985,1998。.主菜单—>quick—>empty group：打开空白表格数据窗口，分别输入变量Y、X的数据。主菜单—>quick—>estimate equation：打开估计模型对话框，选择least squares,输入Y C X。下面是eviews的估计结果 表1：
所以回归方程为
第三步，预测： 假如给出20##年某市以1980年不变价的国内生产总值为620亿元，求20##年货物运输量预测值及预测区间。
用eviews软件操作步骤如下：
主菜单—>quick—>sample
在打开的当前样本区间选择框中分别输入1985,2000。
主菜单—>quick—>empty group
编辑变量X的数据，输入20##年的数据。
在回归模型估计结果显示窗口的命令行中，单击forecast命令，打开预测窗口，预测结果变量名的缺省选择为YF，选择静态预测static，点击OK键。
得到20##年某市货物运输量预测值29307.837亿元。
主菜单—>quick—>graph
打开作图对话框，输入Y YF，选择line graph，single scale。
图2
由图2可以看出，在样本区间内，某市货物运输量样本值与估计值较为接近，20##年的预测值也符合样本区间的变化趋势，说明以上建立的线性回归模型效果较好。
第三章第3题
第一步，建立数学模型
解：由经济学理论和对实际情况的分析可知，购买书籍及课外读物支出Y依赖于受教育年限
和家庭月可支配收入
的变化，由此建立回归模型为：
用Eviews软件的操作步骤如下：
下面是eviews的估计结果
所以回归方程为
参差平方和为Sum squared resid =23063.27，所以：
，从而得到回归标准差为：
第二步，统计检验：
（1）拟合优度检验
由表可得到样本可决系数为R-squared= 0.979727，修正样本系数为Adjusted R-squared= 0.977023，即
,计算结果表明，估计的样本回归方程较好的拟合了样本观测值。
（2）t检验
提出原假设为：
由表可得t统计量为
的 t-Statistic =16.27592，
的t-Statistic=3.456776。对于给定的显著性水平α=0.05，从附录4中的表1中，查出自由度ν=15的t的分布双侧分位数
。因为
，所以否定
显著不等于零，即可认为受教育年限对购买书籍及课外读物支出有显著性影响；
，所以否定
显著不等于零，即可认为家庭月可支配收入对购买书籍及课外读物支出有影响。
第三步，预测
假如有一学生的受教育年限为10年，家庭月可支配收入X2=480元，求预测值及预测区间。
用eviews软件操作：在回归模型估计结果显示窗口的命令行中，单击forecast命令，打开预测窗口，预测结果变量名的缺省选择为YF，选择静态预测static，点击OK键,查询YF=1235.22148494，即该学生购买书籍及课外读物支出为1235.2元。
主菜单—>quick—>graph：打开作图对话框，输入Y YF，选择line graph，single scale。
图3
由图3可以看出，在样本区间内，购买书籍及课外读物支出样本值与预测值较为接近，序号19的预测值也符合样本区间的变化趋势，说明以上建立的线性回归模型效果较好。