基于Lasso分位數(shù)回歸的農(nóng)村家庭消費(fèi)的影響因素研究
發(fā)布時(shí)間:2022-06-02 19:18
消費(fèi)構(gòu)成了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的一部分,被稱(chēng)為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三駕馬車(chē)之一。近年來(lái),伴隨著不斷增加的我國(guó)農(nóng)村居民收入,儲(chǔ)蓄不降反增和投資熱度不減,然而農(nóng)村居民卻有著較低的消費(fèi)水平,兩極化現(xiàn)象也越來(lái)越多地出現(xiàn)在消費(fèi)市場(chǎng),導(dǎo)致我國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨日益嚴(yán)峻的市場(chǎng)需求約束。因此,本文深入研究農(nóng)村居民消費(fèi)情況,使用Lasso分位數(shù)回歸方法研究農(nóng)村居民消費(fèi)的影響因素,這對(duì)于提高農(nóng)村居民消費(fèi)水平具有重大的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。本文首先考察農(nóng)村居民消費(fèi)水平,然后剖析農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu),從而揭示農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的演變特點(diǎn),為本文做進(jìn)一步分析提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)。接著,本文采用Lasso變量選擇方法對(duì)最能影響農(nóng)村家庭消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)因素和人口特征變量進(jìn)行篩選,然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)建分位數(shù)回歸模型,從初始單位消費(fèi)和對(duì)數(shù)單位消費(fèi)兩個(gè)層面,在不同的消費(fèi)水平上研究經(jīng)濟(jì)因素和人口特征如何影響農(nóng)村家庭消費(fèi)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),相對(duì)于初始單位,對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換會(huì)導(dǎo)致對(duì)數(shù)據(jù)更好的模型擬合。通過(guò)分析對(duì)數(shù)尺度下的回歸結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn):(1)低消費(fèi)家庭儲(chǔ)蓄性動(dòng)機(jī)較強(qiáng),收入彈性較小。(2)就業(yè)人數(shù)和學(xué)生人數(shù)對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)的影響是正向的,就業(yè)人數(shù)、學(xué)生人數(shù)對(duì)家庭消費(fèi)的邊際影響效果在各個(gè)分位點(diǎn)上...
【文章頁(yè)數(shù)】:59 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 選題思路
1.2 文獻(xiàn)綜述
1.2.1 關(guān)于消費(fèi)研究的文獻(xiàn)綜述
1.2.2 關(guān)于消費(fèi)影響因素研究的文獻(xiàn)綜述
1.2.3 關(guān)于Lasso方法研究的文獻(xiàn)綜述
1.2.4 關(guān)于分位數(shù)回歸方法研究的文獻(xiàn)綜述
1.3 研究框架與研究方法
1.3.1 研究框架
1.3.2 研究方法
1.4 本文的創(chuàng)新與不足
1.4.1 本文的創(chuàng)新
1.4.2 本文的不足
第2章 農(nóng)村居民消費(fèi)影響因素分析
2.1 收入水平對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響機(jī)制
2.2 人口結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響機(jī)制
2.3 社會(huì)保障水平對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響機(jī)制
第3章 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)現(xiàn)狀分析
3.1 CHIP數(shù)據(jù)介紹
3.1.1 CHIP調(diào)查的特點(diǎn)
3.1.2 CHIP調(diào)查樣本及抽樣設(shè)計(jì)
3.2 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平演變
3.2.1 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平總體的演變
3.2.2 我國(guó)農(nóng)村居民平均消費(fèi)傾向的演變
3.2.3 農(nóng)村居民消費(fèi)水平略領(lǐng)先于中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
3.3 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)演變
3.3.1 按支出類(lèi)型分類(lèi)的中國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)演變
3.3.2 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)演變的特點(diǎn)
第4章 農(nóng)村家庭消費(fèi)的Lasso分位數(shù)回歸分析
4.1 樣本選擇、變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)
4.1.1 樣本選擇
4.1.2 變量定義
4.1.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.2 基于Lasso的變量選擇
4.2.1 Lasso方法
4.2.2 選擇變量
4.3 基于分位數(shù)回歸的分析
4.3.1 普通最小二乘估計(jì)的思想及其應(yīng)用的局限性
4.3.2 分位數(shù)回歸的提出
4.3.3 分位數(shù)回歸分析過(guò)程
4.3.4 基于分位回歸和OLS的農(nóng)村家庭消費(fèi)預(yù)測(cè)
第5章 提高農(nóng)村家庭消費(fèi)的政策建議
5.1 拓寬增收途徑、優(yōu)化收入結(jié)構(gòu)
5.2 拓寬就業(yè)途徑、大力發(fā)展教育
5.3 完善社保制度、提高勞保覆蓋率
5.4 放寬生育政策、合理制定消費(fèi)政策
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
本文編號(hào):3652939
【文章頁(yè)數(shù)】:59 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 選題思路
1.2 文獻(xiàn)綜述
1.2.1 關(guān)于消費(fèi)研究的文獻(xiàn)綜述
1.2.2 關(guān)于消費(fèi)影響因素研究的文獻(xiàn)綜述
1.2.3 關(guān)于Lasso方法研究的文獻(xiàn)綜述
1.2.4 關(guān)于分位數(shù)回歸方法研究的文獻(xiàn)綜述
1.3 研究框架與研究方法
1.3.1 研究框架
1.3.2 研究方法
1.4 本文的創(chuàng)新與不足
1.4.1 本文的創(chuàng)新
1.4.2 本文的不足
第2章 農(nóng)村居民消費(fèi)影響因素分析
2.1 收入水平對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響機(jī)制
2.2 人口結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響機(jī)制
2.3 社會(huì)保障水平對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響機(jī)制
第3章 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)現(xiàn)狀分析
3.1 CHIP數(shù)據(jù)介紹
3.1.1 CHIP調(diào)查的特點(diǎn)
3.1.2 CHIP調(diào)查樣本及抽樣設(shè)計(jì)
3.2 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平演變
3.2.1 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平總體的演變
3.2.2 我國(guó)農(nóng)村居民平均消費(fèi)傾向的演變
3.2.3 農(nóng)村居民消費(fèi)水平略領(lǐng)先于中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
3.3 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)演變
3.3.1 按支出類(lèi)型分類(lèi)的中國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)演變
3.3.2 我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)演變的特點(diǎn)
第4章 農(nóng)村家庭消費(fèi)的Lasso分位數(shù)回歸分析
4.1 樣本選擇、變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)
4.1.1 樣本選擇
4.1.2 變量定義
4.1.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.2 基于Lasso的變量選擇
4.2.1 Lasso方法
4.2.2 選擇變量
4.3 基于分位數(shù)回歸的分析
4.3.1 普通最小二乘估計(jì)的思想及其應(yīng)用的局限性
4.3.2 分位數(shù)回歸的提出
4.3.3 分位數(shù)回歸分析過(guò)程
4.3.4 基于分位回歸和OLS的農(nóng)村家庭消費(fèi)預(yù)測(cè)
第5章 提高農(nóng)村家庭消費(fèi)的政策建議
5.1 拓寬增收途徑、優(yōu)化收入結(jié)構(gòu)
5.2 拓寬就業(yè)途徑、大力發(fā)展教育
5.3 完善社保制度、提高勞保覆蓋率
5.4 放寬生育政策、合理制定消費(fèi)政策
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
本文編號(hào):3652939
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