由F=212.5140，F值很大表明模型从整体上看中国居民消费价格指数与各解释变量之间线性关系显著。但常数项和X2的参数的t值分别为（-0.7073，1.4093），不显著。我们对上述模型进行计量经济学检验，并对模型进行修正，看是否能使模型方程得到改进。

　　（二）计量经济学检验

　　1、异方差的检验

　　用怀特检验法检查模型的异方差

　　（1）有交叉项辅助回归式的估计结果：

　　得：R2=0.1830，n=32，在α=0.05下，临界值：x■■（9）=16.92

　　怀特统计量n×R2=32×0.1830=5.856　　2、序列自相关检验

　　利用LM检验确定自相关的阶数，结果如下：

　　1阶滞后：

　　由结果分析得知ρ1不显著。

　　又n=32，p=1，LM=（n-p）×R2=31×0.001775=0.055　　（三）样本外预测。将2010年第一季度的（农产品生产价格指数）、（衣着类工业品出厂价格指数）带入模型中，得到2010年第一季度的预测值的估计值为0.2357×106.7+0.7674×101.7=103.1894，cpifse=0.572108。在95%的置信度下，CPI2010Q1的预测区间为：（103.1894+-t0.025（30）×0.5721），

　　即为（102.0212，104.3576）。而2010年第一季度CPI的实际值为102.2，落在置信区间内，故模型预测是有效而准确的。

　　五、结论

　　影响居民消费水平的因素众多，我们从中挑选了农产品生产价格指数、房地产销售价格指数以及衣着类工业品价格指数进行分析，试图通过建立回归模型，探讨带动CPI变动的因素，并将模型应用于实践，对一个地区的居民消费水平的变化程度进行粗略估计。因为此三项数据从理论上分析是影响消费水平的三个比较的显著因素，而且近年来由于中国经济增长的特殊模式这三个因素变动幅度较大，因此选用这三个因素具有深刻的现实意义。本文所估计的模型比较理想，且拟合度较高。从模型上可以看出：居民消费水平的变动幅度与X1（农产品生产价格指数）、X3（衣着类工业品出厂价格指数）的变动幅度呈现显著的正相关，而与X2（商品住宅销售价格指数）的变动幅度相关度不高。这与其经济意义也是相吻合的。

　　但是本文所建立的模型仍存在着一定缺陷。如：影响消费水平的因素有很多，我们从中仅仅挑选了三个变量显得相对单薄，且没有从宏观方面把握影响因素诸如国内生产总值，居民可支配收入等。如果真要使模型更加优化，就必须增加多个变量，总的来说，需要改进的地方还很多。如有可能，将会朝这方面努力。

　　参考文献：

　　[1]赵文奇. 经济计量学建模方法论研究[M]. 成都： 西南财经大学出社， 1998

　　[2]李子奈， 潘文卿. 计量经济学[M] 北京： 高等教育出版社， 2000大学出版社， 2001

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