北工程大学研究生课程论文报告
表1城镇居民模型居住消费汇总b
模型1
R991a
R方
标准估计的误
调整R方
差
983
982
5819177
a预测变量常量城镇居民家庭人均可支配收入。b因变量居住消费
表2农村居民模型居住消费模型汇总
标准估计的误
模型
R
R方调整R方
差
1
988a
976
975
7667290589
a预测变量常量农民家庭人均纯收入
表3系数a
非标准化系数
标准系数
B的950置信区间
模型
B
标准误差试用版
t
Sig
下限
上限
1
常量
174009
30685
5671
000238015110002
农民家庭人均纯收入
184
006
988
28590
000
171
198
a因变量居住消费
为了能使测量尺度缩小，并减少异方差，将、、、取自然对数，分别表
示为、、、。散点图（图3）显示线性关系也是十分明显。这以变化
并不改变原变量之间的协整关系，因此对数变化后的模型为：
，
这里的系数与前面的模型的意义有所不同，不再表示边际支出倾向，而是表示的是消费
对收入的弹性，即每变化1时变化的百分比。同理，农村居民收入居住消费的
对数模型为
，下述分析采用的是对数模型形式。
图3
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f河北工程大学研究生课程论文报告
（二）单位跟检验
很多经济变量作为时间序列具有一个显著特征即非平稳性，如果对非平稳的时间序
列采用普通最小二乘法建立模型进行回归，则可能会导致错误的结果，即出现伪回归，
从而导致各种统计检验无意义。将四个时间序列、、、描点（图3
所示），发现这四个序列在在研究期中不断增加，表现出上升的趋势，表明他们的均值
在变化。这可能说明这四个序列是不平稳的。下面用ADF检验法对这四个时间序列进行
平稳性检验。结果见表4：
变量
表4变量单位根检验结果（样本区间：19932014年）
检验类型ADF值（ctp）
临界值
1
5
10Prob
平稳性
L
UIL
UH
ct0
000ct0
19069883959153081268133
44271640044330989269044454302385739304039266055
09994不平稳
00047平稳00025平稳
00050279839203530655926734600012平稳
L
RI
ct0196853378803301236264612
1不平稳
00038573935568830403926605500273平稳
L
RH
ct001984537880330123626461207391不平稳
00066660138315130299726551900011平稳
从表2可以看出，代表城乡收入和居住消费的4个变量、、、中只有拒绝了存在单位根假设，是平稳的，属于一阶单整序列；而、、都不能拒绝存在单位跟假设，因此都是非平稳的，而经过二阶差分后的值都小于1、5、10显著水平上r