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最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测 
农村居民消费主要影响因素分析200822119 081国贸4 张辉一，引言 经济危机以来，中国经济遭遇增长上的瓶颈。一直以来中国经济的增长主要靠投资、出口和消费三驾马车的拉动，而其中又以投资和出口的拉动作用最大。虽然我国一直在强调要扩大内需，但经济危机中由于出口减少而引起经济下滑还是说明国内对出口的依赖还是很大的。 中国幅员辽阔，是一个巨大的市场，但是为什么这么多年中国的市场都没有完全开发出来，我个人认为是方向没有选择准确。中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，由次可见中国巨大的消费市场隐藏在农村中，那么如何挖掘农村的消费潜力就成了至关重要的问题。 西方经济学中有很多关于需求、消费等的理论。微观经济学中供求与均衡价格理论中的需求定理中阐述了需求的定义及其影响因素。需求是指在某一特定时期内，在各种可能的价格水平下，消费者愿意而且能够购买的某种商品的数量。影响需求的主要因素包括商品本身的价格、其他商品的价格、消费者偏好、消费者收入以及人们对未来的预期等等。 由于数据的可获行及影响的重要性，对于农村居民的消费水平主要选取了以下二个影响因素：农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数。二，文献综述 中国是一个农业大国，农民占总人口的大部分，农村的居民的消费在国民消费中占有很大比重，农村居民的消费水平对整个国民经济的发展有很大的作用。随着改革开放的深入发展及各项支农惠农政策的实施，农村居民的收入水平有了很大的提高，面对农村这个巨大的消费市场，如何提高农村居民的消费水平就成了扩大内需、拉动经济发展所面对的重大问题。本文运用了计量经济学的方法，就农村居民的消费水平的主要影响因素进行了简单分析。 ●1989年到2008年农村居民的消费水平及其影响因素的统计数据（表1）年份 农村居民消费水平Y 农村居民家庭人均纯收入X1 商品零售价格指数X21989 549 5 81990 560 3 11991 602 6 91992 688 784 41993 805 6 21994 1038 1221 71995 1313 7 81996 1626 1 11997 1722 1 81998 1730 2162 41999 1766 3 972000 1860 4 52001 1969 4 22002 2062 6 72003 2103 2 92004 2301 6 82005 2560 2 82006 2847 1 1012007 3265 1 82008 3756 7 7数据来源：《中国统计年鉴》国家统计局网站三，建立模型 由数据分析，初步建立模型Y=b0+b1*x1+b2*x2+uib0表示在没有任何因素影响下的农村居民消费水平；b1表示农村居民家庭人均纯收入对农村居民消费水平的影响；b2表示商品零售价格指数对农村居民消费水平的影响；ui为随机扰动项。四，模型的检验及修正（一）模型的参数估计及经济意义、统计意义上的检验利用EVIEWS软件，做Y对X1 、X2的回归，回归结果如下表1：参数估计由上表可知各系数回归估计值：Se(b0)=1351 Se(b1)=027251 Se(b2)=8188901，经济意义上的检验 该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，农村居民家庭人均纯收入及商品零售价格指数均能在数量上增加居民消费。2，统计意义上的检验 当n=20 ，α =05时，t检验值为740。由数据可以看出，X1、X2的t检验值的绝对值大于740，符合t检验。F=8554符合F检验，R-squared=955580 Adjusted R-squared=950354，模型拟合度较好。因此这些因素对农村居民的消费水平有较大的影响。二，计量经济学检验1，异方差检验 样本数为20，且模型为二元线形回归模型，利用怀特检验对异方差进行检验，利用OLS课的残差ei，求残差平方和eiˆ2并将其对X1/、X2/、x1ˆ2、x2ˆ2和x1*x2做回归，可得结果如下表2：且xii 为xiˆ2，xi为xi*xj 由表2可以看出，nR²=237706，由怀特检验知，在α =05时，查χ²分布表 得临界值χ （5）=0705，由于nR²<χ （5），所以接受原假设，表明残差是同方差的，不存在异方差性。有下面的散点图也可以得出不存在异方差的结论。 2，序列相关性检验根据表2得D-W检验，durbin-walson=569439，查表dl=13，du=54而DW值小于dl，存在正序列相关。利用迭代法对序列相关进行处理，一次迭代结果（表3） 经过一次迭代，可从表中看出DW=913490，仍然小于dl值，可见一次迭代对模型影响不显著，再进行二次迭代如（表4） 经过二次迭代后收敛，ρ1、ρ2的 估计值分别为039001、-500703，并且t检验显著，说明原模型确实存在一阶、二阶序列相关性、DW=302138，n=18 k=2，查表得dl=05，du=53，可知du
