A. 急求一篇計量經濟學論文 2000字左右 高分
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B. 計量經濟學論文
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C. 如果用計量經濟學分析大學生就業趨勢應該如何建立
淺談思路來吧，預測明年gdp趨勢，源時間序列問題。因變數和自變數分別收集過去年份的數據（一般需要30年左右，考慮到我國改革開放才30幾年，按年份收集肯定收集不齊，所以考慮按季度，這樣十年就是40分樣本）。GDP數據容易收集，但是自變數究竟包括哪些，需要自己分析。。。。比如人均收入、消費、進出口貿易、投資總額、匯率、稅收等等。當然裡面肯定有不顯著的變數，多重共線性的變數，內生變數等等。自己通過stata檢驗方式挨個踢出，直至模型
D. 計量經濟學的論文
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E. 求一篇計量經濟學的論文，3000-4000字左右，要跟人力資源工作相關的。
從上圖可見，Obs*R-squared=14.87696，其Probability的值為0.004963<0.05，說明回歸方程存在異方差性。 克服異方差，如圖 得到修正後的方程： Y=0.064058 X1+0.081247 X4-399.7564。 3、序列相關性分析 經過異方差修正後發現，方程的Durbin-Watson stat值為0.213352，存在序列相關性。 運用EViews對上一步得到的方程進行序列相關性分析。 一階滯後： 從上圖可見ar(1)的回歸系數非常顯著，表明此模型存在一階自相關。 二階滯後： 由上圖可見ar(2)的回歸系數不顯著，故該模型不存在二階序列相關性。 三階滯後： 由上圖可見，ar(3)的回歸系數不顯著，表明該模型不存在三階序列相關性。 採用廣義差分法，運用EViews經過修正後，得到方程：Y=0.057882 X1+0.108143 X4-585.7653。 4、隨機變數分析 運用EViews對上一步得到的方程的殘差與解釋變數的相關性進行檢驗，如下表： RESID X1 X2 RESID 1 0.084953 0.087487 X1 0.084953 1 0.998043 X2 0.087487 0.998043 1 由上表可見，相關系數接近於零，不存在隨機變數的影響。 通過上述檢驗修正，最終得到的回歸方程為：Y=0.057882 X1+0.108143 X4-585.7653。和初始方程相比無論是擬合優度還是參數t值都有顯著地改善。 經過以上分析，得出的模型的回歸方程表明，人均服務性消費支出的變化可以由人均生產總值、人均可支配收入的數值來解釋： X1的回歸參數0.057882表示，在其他條件不變的情況下，人均生產總值每增加1元，人均服務性消費支出增加0.57882元； X4的回歸參數0.108143表示，在其他條件不變的情況下，人均可支配收入每增加1元，人均服務性消費支出增加0.108143元。 以此模型預測2010年的人均服務性消費支出，由統計年鑒可知2010年各解釋變數的數值如下：X1=76074；X4=31838。代入模型中得Y=7260.607，誤差率為4.39%，符合誤差率的要求。綜上所述，該模型可行，可將該模型運用於服務性消費支出。 通過運用該模型，我們可以根據現有已知的解釋變數的數據，預測服務性消費支出的數量，從而可以根據現有情況對國家經濟進行指導，及時調整相關政策，拉動國內需求， 減少經濟發展對於出口貿易的依賴程度，緩解西方國家經濟危機對於我國經濟的沖擊程度，有助於穩定國家經濟發展，持續推動我國經濟的平穩發展。
F. 求一篇計量經濟學論文！！
城鄉收入差距的因素分析
大學生手機預期消費的計量經濟模型
第二產業國內生產總值對固定資產投資的影響分析
第二產業GDP形成的因素分析
各因素對高新技術區發展的影響
基於Hedonic模型的成都住宅價格影響因素分析
關於自籌資金對基本建設投資資金的影響
關於中國旅遊發展的分析
關於GDP與固定資產投資的計量經濟模型分析
國內工業固定資產和勞動就業人數對工業產值的影響
倒「U」曲線及頂點分析
金融發展與經濟增長的關系
失業率對中國國內生產總值的影響
人力資本和實物資本對企業利潤的影響分析
人力資本投入與GDP
實證庫茲涅茨倒U曲線中國實現
農村剩餘勞動力轉化途徑與農民收入增加的關系分析
農村居民收入影響因素分析
利率及收入對貨幣供應量的影響
我國房地產行業的生產函數模型
我國改革開放後通貨膨脹的因素分析
我國房地產市場影響因素分析
我國居民儲蓄影響因素的實證分析
我國居民收入對儲蓄存款的影響
適度擴大M2能提高我國GDP
四川省農民收入結構分析
四川省居民消費水平影響因素的分析
影響農民收入的因素分析
信息時代的城鎮對比
影響國內私人汽車擁有量的幾個重要因素分析
影響成都市機動車總數因素的定量分析
影響我國國內過夜旅遊者人數因素的計量分析
影響電信業務收入的主要因素的分析
影響貨幣需求的因素分析
用誤差校正模型研究季度M1需求
政府對公共衛生事業的投資與國民經濟增長關系的計量分析
由彈性價格貨幣模型論中國匯率和利率的聯動性
中國資本外逃的成因解釋與計量分析
中國的菲利普斯曲線
中國城鄉人口流動趨勢分析
中國外匯儲備的影響因素分析
中國校正失業變化率條件下的奧肯定律檢驗
菲利普斯曲線的驗證
對我國經濟增長的因素分析
恩格爾系數模型檢驗
地區人均收入影響因素的計量分析
成都市投資額影響因素的實證分析
關於司機年齡與發生車禍次數關系的分析
固定資產投資對GDP的影響
改革開放以來商品零售價格指數（RPI）變化因素分析
關於GDP與其他經濟因素關系的計量分析
關於教育對中國經濟增長作用的計量分析
吉尼系數影響因素的計量分析
我國經濟增長對能源消耗的依賴
我國旅遊經濟的因素分析
投資額與生產總值和物價指1
外商直接投資（FDI）對我國經濟影響的實證分析
試探交通運輸發展與國民經濟的關系
我國1978-1997年的財政收入和國民生產總值的計量分析
影響居民消費水平的因素分析
影響居民消費水平的主要因素分析
新中國出口的影響因素分析
有關我國居民儲蓄影響因素的計量分析
我國消費的影響因素分析(經濟2班）
我國人均GDP與消費的計量分析
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中國經濟增長與周期波動
中國能源需求影響因素實證分析
中國旅遊業發展狀況分析
中國城市居民消費計量分析
FDI對中國經濟增長的影1
城鎮居民住房面積的多因素分析
對影響人身保險保費收入諸因素的計量分析
餐飲業區域市場潛力的影響因素分析
對上市公司利用新四項計提進行盈餘管理的實證研
關於國內旅遊需求的計量經濟學分析報告
關於影響我國南方幾省市農業總產值因素的實證分析
三大產業的發展與城鎮居民家庭消費支出
上市公司財務預警模型設計與分析
宏觀經濟政策對中國經濟周期波動的影響分析
如何提高農業產值和農民人均收入水平
貨幣政策有效性分析
私家車擁有量的計量分析
四川省居民消費水平的多因素分析
我國采礦業龍頭企業利潤因素分析
我國財產保險市場發展的因素分析
外資利用與我國進出口貿易關系的實證分析
我國國債擠出效應的實證分析
我國農民收入影響因素的回歸分析
影響保費收入的因素分析
我國汽車需求的因素分析
影響GDP增長的經濟因素分析
影響人身保險保費收入的重要因素分析
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影響四川省房地產業發展的因素分析
影響中國汽車產量的多因素分析
中國經濟增長的影響因素實證分析
中國城鎮居民2003年可支配收入分析
資本結構主要影響因素的再探析
在校學生總數變動的多因素分析
運用OLS法對參數估計
中國上市公司現金股利的影響因素分析
中國農業總產值問題的計量分析
GDP與進出口總額的計量分析
城市住房均衡價格供求模型
城鎮集體單位固定資產投資對國內生產總值的影響分析
城鎮人均收入與人均通訊消費分析
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北京城市居民消費函數模型分析
北京市城鎮居民消費函數模型
成都市05年度住宅市場定價模型
北京市城鎮居民消費模型
北京市居民消費函數模型(巫君榮楊三冠等)
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G. 求一篇計量經濟學的論文。萬分感謝。
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H. 關於計量經濟學的就業前景
計量經抄濟學只是一門學科還不是一定專業，可以應用於金融領域而已，而且現在有些院校的金融學院可能計量水平還不怎麼強，所以從事科研計量經濟學研究生，不對，准確的說應該是數量經濟研究生是不錯的。但是計量經濟學可以應用於很多領域，想要從事金融行業就要跟一個研究金融方向的導師，否則的話不是不能從事金融行業，只是不專業而已。數量經濟研究生就業情況一般，這是個適合於科研的專業，想當老師的話讀這個專業是不錯的選擇，想到金融領域工作，為什麼不直接讀金融的研究生呢？好過數量經濟一些
I. 求計量經濟學論文
計量經濟學論文可以研究的問題有多種，期中比較簡單的就是根據數據，建立方程，研究變數之間的關系，主要運用的工具就是計量經濟學的初等知識和Eviews軟體，思路、要求和注意事項我覺得這么說對你的幫助不大，所以給你一篇我的論文做參考，也許對你有幫助，如果你覺得看的不是很明白的話，可以再留言給我，我把什麼思路等告訴你。
計量經濟學
期末實驗報告
實驗名稱：大中城市城鎮居民人均消費支出與其影響因素的分析
姓 名：
學 號：
班 級： （）級統計學系（）班
指導教師：
時 間：
（上面是論文封皮）
23個城市城鎮居民人均消費支出與其影響因素的分析（題目）
一、 經濟理論背景
近幾年來，中國經濟保持了快速發展勢頭，投資、出口、消費形成了拉動經濟發展的「三架馬車」，這已為各界所取得共識。通過建立計量模型，運用計量分析方法對影響城鎮居民人均消費支出的各因素進行相關分析，找出其中關鍵影響因素，以為政策制定者提供一定參考，最終促使消費需求這架「馬車」能成為引領中國經濟健康、快速、持續發展的基石。
二、 有關人均消費支出及其影響因素的理論
我們主要從以下幾個方面分析我國居民消費支出的影響因素：
①、居民未來支出預期上升，影響了居民即期消費的增長
居民的被動儲蓄直接導致購買力的巨大分流, 從而減弱對消費品的即期需求，嚴重地影響了居民即期消費的增長，進而導致有效需求的不足，最終導致經濟增長的乏力。90年代末期以來，我國的醫療、養老、失業保險、教育等一系列改革措施集中出台，原有的體制被打破，而新的體制尚未建立健全，因此目前的醫療、養老、失業保險、教育體制對居民個人支出的壓力較大，而且基本上都是硬性支出，支出的不確定性也很大，導致居民目前對未來支出預期的上升。
②、商品供求結構性矛盾依然突出
從消費結構上看，我國消費品市場已發生了新的根本性變化：居民低層次消費已近飽和，而更高水平的消費又未達到。改革開放20多年來，城鄉居民經過了一個中檔耐用消費品的普及階段後，目前老百姓的收入消費還不足以形成一個新的、以高檔產品為內容的主導性消費熱點，如轎車、住房等還遠不能納入大多數人的消費主流，居民現有的購買力不能形成推動主導消費品升級的動力。
③、物價總水平持續在低水平運行，通貨緊縮的壓力較大，不利於消費的增長
加入WTO之後，隨著關稅的降低和進口規模的擴大，國外產品對我國市場的沖擊將進一步加大，國際價格緊縮對國內價格變化將產生負面影響。物價的持續下降，不利於居民的消費增長。因為從居民的消費心理上看，買漲不買降是居民購物的習慣心理。由於居民對物價有進一步下降的預期，因此往往推遲消費，不利於居民消費的增長。另外，從統計上分析，由於物價的下降，名義消費增長往往低於實際消費的增長，這在一定程度上也不利於消費增長幅度的提高。
④、我國現階段沒有形成大的消費熱點，難以帶動消費的快速增長
經過近幾年的培育和發展，我國目前已經形成了住房消費、居民汽車消費、通信及電子產品的消費、節假日消費及旅遊消費等一些消費亮點，可以促進消費的穩定增長，但始終未能形成大的消費熱點，因此不能帶動消費的高速增長。
三、 相關數據收集
相關數據均來源於2006年《中國統計年鑒》：
23個大中城市城鎮居民家庭基本情況（表格）
地區 平均每戶就業人口（人） 平均每一就業者負擔人數（人） 平均每人實際月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消費支出（元）
北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9
天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8
石家莊 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9
太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5
呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7
沈陽 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1
大連 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5
長春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2
哈爾濱 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4
上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3
南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6
杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2
寧波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4
合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9
福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8
廈門 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7
南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4
濟南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4
青島 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7
鄭州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3
武漢 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1
長沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8
廣州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1
四、 模型的建立
根據數據，我們建立多元線性回歸方程的一般模型為：
其中：
——人均消費支出
——常數項
——回歸方程的參數
——平均每戶就業人口數
——平均每一就業者負擔人口數
——平均每人實際月收入
——人均可支配收入
——隨即誤差項
五、實驗過程
（一）回歸模型參數估計
根據數據建立多元線性回歸方程：
首先利用Eviews軟體對模型進行OLS估計，得樣本回歸方程。
利用Eviews輸出結果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:08
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159
X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704
X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513
X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239
X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290
R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564
Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249
Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259
Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076
根據多元線性回歸關於Eviews輸出結果可以得到參數的估計值為： , , ， ，
從而初步得到的回歸方程為：
Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)
T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)
F=11.64259 df=18
模型檢驗：由於在 的水平下，解釋變數 、 、 的檢驗的P值都大於0.05，所以變數不顯著，說明模型中可能存在多重共線性等問題，進而對模型進行修正。
（二）處理多重共線性
我們採用逐步回歸法對模型的多重共線性進行檢驗和處理：
X1：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:28
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697
X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405
R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623
Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497
Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511
Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491
X2：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156
X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364
R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380
Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254
Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623
Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412
X3：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988
X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000
R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402
Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276
Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577
Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013
X4：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:30
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665
X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001
R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129
Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003
Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284
Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096
由得出的數據可以看出， 的調整的判定系數最大，因此首先把 引入調整的方程中，然後在分別引入變數 、 、 進行OLS得：
X1、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:32
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266
X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167
X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000
R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276
Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087
Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596
Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043
X2、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:33
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568
X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130
X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000
R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036
Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847
Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348
Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093
X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:34
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306
X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046
X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363
R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634
Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445
Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965
Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010
由數據結果可以看出，引入X4時方程的調整判定系數最大，且解釋變數均通過了顯著性檢驗，再分別引入X1、X2進行分析。
X1、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:37
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370
X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180
X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192
X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919
R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625
Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373
Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591
Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050
X2、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:38
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995
X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714
X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053
X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345
R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599
Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347
Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429
Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046
由輸出結果可以看出，在 的水平下，解釋變數 、 的檢驗的P值都大於0.05，解釋變數不能通過顯著性檢驗，因此可以得出結論模型中只能引入X3、X4兩個變數。則調整後的多元線性回歸方程為：
Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)
T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)
F=21.66965 df=20
（三）.異方差性的檢驗
對模型 進行懷特檢驗：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.071659 Probability 0.399378
Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:53
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929
X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977
X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080
X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460
X4^2 0.18 0.229933 0.526841 0.6047
R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87
Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54
S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207
Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892
Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659
Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378
由檢驗結果可知， ，由White檢驗知，在 時，查 分布表，得臨界值 (20)=30.1435，因為 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在異方差。
（四）.自相關的檢驗
由模型的輸出結果可知，估計結果都比較滿意，無論是回歸方程檢驗，還是參數顯著性檢驗的檢驗概率，都顯著小於0.05，D-W值為2.111635，顯著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解釋變數的個數為2，得到下限臨界值 ，上限臨界值 ， =1.543<D-W=2.111635<4 ，由DW檢驗決策規則可知，該模型不存在自相關問題。
六、對模型進行分析和解釋經濟學意義
回歸方程的意義為：當平均每人實際月收入不變時，人均可支配收入每增加一個單位，人均消費支出減少1.473721個單位；當人均可支配收入不變時，平均每人實際月收入每增加一個單位，人均消費支出增加1.766892個單位。
七、 就模型所反映的問題給出針對性的政策建議或結論
對於我國人均消費支出的分析中，可以看出我國在過去的幾年裡經濟發展穩健，但是由於種種原因導致我國經濟的現狀存在一定的問題，如不完善的社會保障制度導致消費結構不合理；過高的居民儲蓄存款影響居民消費傾向；消費品生產行業投資方向失誤和低效率引起國內市場消費梗阻；保守的消費觀念和消費政策的制約；教育支出比重過大影響居民消費傾向 。對此我們國家應該在以下幾個方面對居民消費中存在的問題進行對策研究
（一）建立和完善社會保障制度，增強居民消費信心
（二）培育新的消費熱點，拓展居民的消費領域
（三）促使商品消費從自我積累型向信用支持型轉變
（四）分層次促進居民消費
（五）破解影響消費結構優化的政策制約
（六）化解有效供給不足與產品相對過剩的矛盾