我国居民储蓄影响因素的实证分析_经济学毕业论文范文
发布时间：2015-05-15
来源：人大经济论坛
我国居民储蓄影响因素的实证分析_经济学毕业论文范文
我国居民储蓄影响因素的实证分析
一、居民储蓄存款的理论基础
在西方经济理论界，关于个人消费——储蓄的理论函数不胜枚举。其中，比较著名的有斯密西斯的“绝对收入理论”、杜森贝的“相对收入理论”、弗里德曼的“持久收入理论”和莫迪里亚尼的“储蓄生命周期论”。凡此种种，各有千秋。但是，总的来说，这些经济学大师的个人消费——储蓄的理论函数都是建立在西方发达国家的经济运行环境基础之上的，与我国的宏观经济环境有一定的差距，不能生搬硬套。现代经济理论的精髓在于，首先对某一时空的经济运行环境（即前提假设）进行抽象概括，然后建立与该时空的属性贴近的、反映某一经济现象内在数量关系和逻辑关系的理论函数。只有这样，才能比较准确地反映经济现实，为决策提供依据。
二、问题的提出
改革开放以来，我国的居民储蓄额一直持续且迅速的增长。据报道，2003年2月末，我国国内全部金融机构（含外资机构）本外币的居民储蓄存款余额已达10.03万亿元；2003年9月末，居民人民币储蓄存款余额又创10万亿元新高。10万亿元储蓄大体上相当于我国2002年的国内生产总值（GDP），1990年——2001年我国居民存款余额的年增长率达17.8%。这种储蓄增量可以说是很大一部分来自于我国改革开放后的人民收入的增长，但是居民储蓄的增速略高于居民可支配收入的增速，这表明储蓄增量还有一部分来自于居民的“超储蓄”。居民“超储蓄”反映居民储蓄意愿在增强。随着我国住房、医疗、养老等社会福利体制的进一步改革，人们在考虑收入的支配时，防患意识明显提高。为应对不确定性，许多居民进行预防性储蓄。而且我国目前的投资市场还并不健全，因此很多居民选择了保守，即传统的储蓄。
近来，居民储蓄存款的迅猛增长势头已有所放缓。2004年一季度，我国居民储蓄存款余额为11.2万亿元，同比增长18.3%。而2003年一至四季度同比增幅分别为20.1%、19.5%、19.9%、19.2%。今年1月份全国居民储蓄增幅同比再度下降，当月居民储蓄存款增加2683亿元，比上年同期少增2924亿元，以百分比来算，同比增长11.9%，增幅比上年12月末下降3.5个百分点，比上年同期低8.6个百分点之多。
那么，究竟都有些什么因素影响了我国的居民储蓄额的变化呢？尽管前人已经有一些研究这个问题的文献，但是在解释变量的选择上存在着差异，而且在数据的选用上往往采用跨度较长的年度数据，使得拟合的模型缺乏指导性，同时，这些文献的研究已经离现在的时代较远。针对上述情况，本文收集了我国近4年来的全国数据，并加以实证分析，分析我国居民储蓄增长的影响因素。
三、变量的引入
根据宏观经济学和微观经济学的理论，并结合中国近几年经济发展的实际情况，在最初建立的模型中，可能影响储蓄增长的解释变量有：
1. 股票成交额
居民的储蓄资金是作为剩余资金的一种投资渠道，股票作为剩余资金的另一投资渠道，可带来更多的收益，理论上会造成居民储蓄的下降。由于数据获取的局限性，本文采用股票成交额作为衡量股票这一投资渠道的指标。
2. 消费价格指数
物价指数会带来居民消费的变化，从而带来居民储蓄额的变化。理论上讲商品价格上升会导致居民储蓄的减少，在此选用居民消费物价指数作为衡量商品物价的指标。
3. 利率
理论上说，储蓄利率越高，居民的储蓄倾向就会越高。但由于对于未来不确定性的影响，人们的存款动机主要是备于未来不时之需，而取息增值的动机相对较弱。虽然近来我国银行存款的实际利率经常为负值，人们为安全和损失最小化起见，仍以银行存款为主要储蓄渠道，城乡居民储蓄存款额还是持续上升的。由此看来，银行存款利率虽对城乡居民储蓄存款有影响，但影响程度不会很大。
4. 人身险
我国住房、医疗、养老等社会福利体制改革在不断深入，总的趋势是许多由单位负担的支出将转由个人承担。近年来，越来越多的居民选择了投保，这就成为了又一个资金的流出渠道。理论上说，保险的增加会导致居民储蓄的减少。由于保险收入中包括财产险等各种险种，而由于近年来福利体制的改变，直接影响到人身险的投保额，因此我们认为人身险较具代表性，本文选择人身险的保费收入作为衡量居民投保额的指标。
5. 居民的收入水平。
这些年我国城乡居民储蓄的高速增长尽管是多方面的因素共同作用的结果，但最主要的原因应该还是经济的高速增长所带来的城乡居民收入的大幅度的增长，可以说，城乡居民收入一直是决定居民储蓄的最主要因素。由于居民的人均可支配收入最具代表性，因此选用此数据。
6. 其他影响因素
居民储蓄行为的决定是个相当复杂的过程，影响居民储蓄的因素除了以上所述的主要影响因素以外还有其他一些因素。从近几年我国经济运行的实际情况来看，产业结构调整、国企改革和政府机构改革以及由三者带来的结果使居民对未来收入和支出的预期发生了变化，但由于这些因素无法用数据表达，且也不能简单的用虚拟变量来模拟，所以用随机变量（）来进行处理。
四、模型分析：
1. 相关数据收集
为了更好的符合现在的实际情况，我们选用了2001—2004年共4年的季度数据，分析居民储蓄额的影响因素。搜集的数据现列如下：
日期股票成交额（亿元）消费价格指数利率人身险（万元）人均可支配收入(元)居民存款额(亿元)
2001.110058.85102.71.9827306642408.74032.75
2001.214765.15101.41.9837024772123.391263.45
2001.37358.1799.91.9831624852262.31624.06
2001.46123.0199.71.9846440052346.432509.79
2002.17891.1499.21.7167094482314.514965.87
2002.28953.4399.21.7151582712267.412983.49
2002.36425.3199.31.7169043702273.022427.26
2002.44720.5899.61.7175031832301.52771.6
2003.16673.85100.91.7192918292759.697657.19
2003.211353.73100.31.7174858182412.263106.73
2003.35447.16101.11.7169043702535.542790.99
2003.48640.54103.21.7175031832635.82729.05
2004.116415.541031.7192204533196.698254.53
2004.29620.971051.7186544842698.241920.29
2004.38337.69105.21.7169043702797.341666.27
2004.47959.77102.41.7175031832937.764096.65
2. 模型设定和检验
（1）首先我们设定了一般模型：Y=+1X1+2X2+3X3+4X4+5X5+
Y ——居民储蓄额
——截距项
——代定参数
X1--------股票成交总额
X2--------消费价格指数
X3--------储蓄利率
X4--------人身险投保额
X5--------人均可支配收入
根据上表的数据利用最小二乘法进行拟合和分析，得出如下显示结果：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/14/05 Time: 11:30
Sample: 2001:1 2004:4
Included observations: 16
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C57351.4124650.112.3266190.0423
X10.1454440.1192241.2199280.2505
X2-794.4077241.6983-3.2867730.0082
X33748.3575791.9740.6471640.5321
X40.0002490.0004100.6083190.5565
X56.7737682.1879563.0959340.0113
R-squared0.718069 Mean dependent var3424.998
Adjusted R-squared0.577103 S.D. dependent var2019.011
S.E. of regression1312.974 Akaike info criterion17.47797
Sum squared resid17238995 Schwarz criterion17.76769
Log likelihood-133.8238 F-statistic5.093926
Durbin-Watson stat1.797255 Prob(F-statistic)0.013996
从上面的初步拟合结果可见，可决系数R2的值较好，F检验通过，说明模型拟合尚可。解释变量X2, X5的t值较为显著，从经济意义来分析，当消费价格指数升高时，居民储蓄减少，符合经济意义；人均可支配收入增加，居民储蓄额增加，也符合经济意义。但X1,X3,X4的t值均不显著，且股票成交额以及人身险的经济意义不符合，说明模型存在着多重共线性。
（2）多重共线性的修正
为了修正多重共线性，我们选择逐步回归法，对X1至X5进行逐步回归，得到的R2的修正值分别为：
y c x10.065899y c x20.000108y c x30.099393
y c x40.262239y c x50.358475
由上可见，x5的拟合程度最好，继续进行两个解释变量的拟合，得到的R2的修正值分别为：
y c x5 x10.269844y c x5 x20.599979
y c x5 x30.261566y c x5 x40.283995
由上可见，x5与x2的拟合程度最好，继续进行三个解释变量的拟合，得到的R2的修正值分别为：
y c x5 x2 x10.632065y c x5 x2 x30.581008y c x5 x2 x40.567485
由上可见，x5、x2和x1的拟合程度最好，继续进行四个解释变量的拟合，得到的R2的修正值分别为：
y c x5 x2 x1 x30.601322y c x5 x2 x1 x40.599447
由此可见X3,X4的引入对被解释变量的意义不大，因此删去这两个变量，再对Y=+1X1+2X2+5X5+进行最小二乘回归，得到如下显示结果：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/14/05 Time: 12:33
Sample: 2001:1 2004:4
Included observations: 16
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C65657.8019739.583.3262010.0060
X10.1558260.1066781.4607120.1698
X2-807.4507217.3731-3.7145840.0030
X57.2536641.4336515.0595750.0003
R-squared0.705652 Mean dependent var3424.998
Adjusted R-squared0.632065 S.D. dependent var2019.011
S.E. of regression1224.684 Akaike info criterion17.27107
Sum squared resid17998211 Schwarz criterion17.46422
Log likelihood-134.1686 F-statistic9.589368
Durbin-Watson stat1.757439 Prob(F-statistic)0.001649
从上边中可以看出，其中X1的t值仍不显著。我们进行经济意义的分析，发现股票成交额对居民储蓄额的影响不显著可能是因为居民进行股票投资所用的资金应该是储蓄循环外的资金，它与出于谨慎性动机的储蓄存款替代性较小,故去掉X1..再对Y=+2X2+5X5+进行最小二乘回归，得到如下显示结果：.
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/14/05 Time: 12:39
Sample: 2001:1 2004:4
Included observations: 16
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C59062.5820036.642.9477280.0113
X2-732.1103220.1803-3.3250490.0055
X57.3839251.4919614.9491400.0003
R-squared0.653315 Mean dependent var3424.998
Adjusted R-squared0.599979 S.D. dependent var2019.011
S.E. of regression1276.968 Akaike info criterion17.30973
Sum squared resid21198412 Schwarz criterion17.45459
Log likelihood-135.4778 F-statistic12.24902
Durbin-Watson stat1.469082 Prob(F-statistic)0.001022
此时模型的可决系数R2,F检验值较原来的模型都有所改善，同时，所有剩余的变量的t值都通过了检验。从上面的分析中可知，各参数估计值也符合经济意义。
（3）Granger因果性检验以及协整误差校正
进一步进行经济变量间的Granger因果性检验，结果显示三阶滞后的消费价格指数是引起居民储蓄额变化的因素，如下：
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 06/14/05 Time: 12:49
Sample: 2001:1 2004:4
Lags: 3
Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability
Y does not Granger Cause X213 0.59446 0.64130
X2 does not Granger Cause Y 7.49269 0.01877
于是令解释变量X6=X2(-3)。
而人均可支配收入与居民储蓄增加额之间没有Granger因果关系。我们认为这能是因为人均可支配收入是在当期影响储蓄，不存在滞后效应，所以Granger因果关系检验不适用，但根据经济理论和其它实证研究可知人均可支配收入是影响居民储蓄额的重要因素。
再对各变量进行平稳性检验，发现X6无趋势项无截距项一阶差分平稳，X5有趋势项有截距项一阶差分平稳，Y有趋势项有截距项一阶差分平稳。对Y=+5X5+6X6+进行最小二乘回归，得到的残差项零阶平稳。故进行协整误差校正。
Dependent Variable: Y1
Method: Least Squares
Date: 06/14/05 Time: 13:16
Sample(adjusted): 2002:1 2004:4
Included observations: 12 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-9.85E-141.46E-12-0.0672480.9483
X514.7405941.00E-144.74E+140.0000
X61-640.02572.60E-12-2.46E+140.0000
E1.0000001.54E-156.51E+140.0000
E(-1)-1.0000001.95E-15-5.13E+140.0000
R-squared1.000000 Mean dependent var132.2383
Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var3457.328
S.E. of regression4.66E-12 Akaike info criterion-49.05163
Sum squared resid1.52E-22 Schwarz criterion-48.84959
Log likelihood299.3098 F-statistic1.51E+30
Durbin-Watson stat2.548868 Prob(F-statistic)0.000000
（4）异方差检验：
对长期模型Y=+5X5+6X6+进行ARCH异方差检验：
ARCH Test:
F-statistic0.832106 Probability0.383129
Obs*R-squared0.921822 Probability0.336997
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/14/05 Time: 13:26
Sample(adjusted): 2002:1 2004:4
Included observations: 12 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C2835380.1036847.2.7346170.0210
RESID^2(-1)-0.2854340.312908-0.9121980.3831
R-squared0.076818 Mean dependent var2180796.
Adjusted R-squared-0.015500 S.D. dependent var2572708.
S.E. of regression2592569. Akaike info criterion32.52521
Sum squared resid6.72E+13 Schwarz criterion32.60603
Log likelihood-193.1513 F-statistic0.832106
Durbin-Watson stat1.362875 Prob(F-statistic)0.383129
对模型进行WHITE检验：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic0.635145 Probability0.651732
Obs*R-squared3.133369 Probability0.535760
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/30/05 Time: 19:07
Sample: 2001:4 2004:4
Included observations: 13
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-7.59E+095.14E+09-1.4756290.1783
X540790.5851105.230.7981680.4478
X5^2-7.6387409.527205-0.8017820.4458
X61.49E+081.01E+081.4682350.1802
X6^2-735820.5501560.9-1.4670610.1805
R-squared0.241028 Mean dependent var2118538.
Adjusted R-squared-0.138457 S.D. dependent var2473387.
S.E. of regression2639068. Akaike info criterion32.69347
Sum squared resid5.57E+13 Schwarz criterion32.91076
Log likelihood-207.5076 F-statistic0.635145
Durbin-Watson stat2.428943 Prob(F-statistic)0.651732
模型的P值大于0.03，且T值小于2，则接受原假设，认为无异方差性。本模型DW=1.75，无自相关。
对短期模型Y1=+51X51+61X61+e+e(-1)+进行ARCH异方差性检验,得：
ARCH Test:
F-statistic1.845169 Probability0.207416
Obs*R-squared1.871512 Probability0.171302
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/14/05 Time: 13:32
Sample(adjusted): 2002:2 2004:4
Included observations: 11 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C8.90E-246.60E-241.3482060.2105
RESID^2(-1)0.4898340.3606041.3583700.2074
R-squared0.170137 Mean dependent var1.36E-23
Adjusted R-squared0.077930 S.D. dependent var1.94E-23
S.E. of regression1.86E-23 Sum squared resid3.11E-45
F-statistic1.845169 Durbin-Watson stat1.937503
Prob(F-statistic)0.207416
同理，该模型的P值大于0.03，且T值小于2，接受原假设，认定模型不存在异方差。该模型DW=2.558998,不存在自相关性。
3. 引入虚拟变量
在数据搜集过程中，我们发现四个季度的居民储蓄额有明显的递增趋势，说明季节因素也对居民储蓄额产生了影响，为了解释这种影响，我们引入了虚拟变量。
规定：D2=1 二季度 D3= 1 三季度 D4=1 四季度
=0 其他季度 = 0 其他季度 =0 其他季度
引入虚拟变量后，模型变为Y=+5X5+6X6+7D2+8D3+9D4+，对模型用最小二乘估计法进行回归后，得到如下显示结果：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/14/05 Time: 17:20
Sample(adjusted): 2001:4 2004:4
Included observations: 13 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C39533.0615781.092.5050910.0407
X52.4683030.8156473.0261920.0192
X6-392.6110164.0646-2.3930260.0480
D2-3632.834627.7078-5.7874600.0007
D3-3907.832625.8427-6.2441120.0004
D4-2983.334618.5267-4.8232910.0019
R-squared0.931380 Mean dependent var3683.055
Adjusted R-squared0.882365 S.D. dependent var2081.573
S.E. of regression713.9356 Akaike info criterion16.28350
Sum squared resid3567928. Schwarz criterion16.54425
Log likelihood-99.84275 F-statistic19.00217
Durbin-Watson stat2.256683 Prob(F-statistic)0.000605
由上面结果可以看出，可决系数R2=0.931380，拟合程度较好，且F值较大，通过了F检验，同时各个解释变量的T值都较大，通过了T检验。各参数估计值也符合经济意义。此模型无多重共线性，对模型进行异方差检验，得出结果如下：
ARCH Test:
F-statistic2.150456 Probability0.173256
Obs*R-squared2.123827 Probability0.145024
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/14/05 Time: 20:57
Sample(adjusted): 2002:1 2004:4
Included observations: 12 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C388627.1107177.23.6260230.0046
RESID^2(-1)-0.4409110.300667-1.4664430.1733
R-squared0.176986 Mean dependent var277358.6
Adjusted R-squared0.094684 S.D. dependent var275586.2
S.E. of regression262215.0 Akaike info criterion27.94273
Sum squared resid6.88E+11 Schwarz criterion28.02355
Log likelihood-165.6564 F-statistic2.150456
Durbin-Watson stat1.530591 Prob(F-statistic)0.173256
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic2.120648 Probability0.212532
Obs*R-squared9.724540 Probability0.204728
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/30/05 Time: 19:29
Sample: 2001:4 2004:4
Included observations: 13
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-7.90E+084.30E+08-1.8371850.1256
X53616.6654145.0160.8725330.4228
X5^2-0.6547850.778308-0.8412930.4386
X6154847588492438.1.8233580.1279
X6^2-76359.0942017.71-1.8173070.1289
D2388245.3188538.32.0592380.0945
D330401.98198477.60.1531760.8842
D4287495.8188789.01.5228420.1883
R-squared0.748042 Mean dependent var274456.0
Adjusted R-squared0.395300 S.D. dependent var264061.2
S.E. of regression205340.5 Akaike info criterion27.57798
Sum squared resid2.11E+11 Schwarz criterion27.92565
Log likelihood-171.2569 F-statistic2.120648
Durbin-Watson stat1.434518 Prob(F-statistic)0.212532
由上表可见，P值大于0.05，且T值小于2，因此接受原假设，模型不存在异方差。原模型DW检验值=10530591，因此无自相关性。
综上：长期模型：
Y=39533.06+2.468303X5-392.6110X6-3632.834D2-3907.832D3-2983.334D4
同理，对短期模型引入季节变量D2,D3,D4,回归得到：
Dependent Variable: Y1
Method: Least Squares
Date: 06/15/05 Time: 13:17
Sample(adjusted): 2002:1 2004:4
Included observations: 12 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-7.55E-131.17E-11-0.0642820.9518
X514.7405941.96E-142.42E+140.0000
X61-640.02575.96E-12-1.07E+140.0000
E1.0000005.35E-151.87E+140.0000
E(-1)-1.0000007.22E-15-1.38E+140.0000
D21.69E-112.40E-110.7026950.5210
D33.21E-131.53E-110.0210080.9842
D4-1.06E-111.31E-11-0.8058000.4655
R-squared1.000000 Mean dependent var132.2383
Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var3457.328
S.E. of regression7.70E-12 Akaike info criterion-48.10816
Sum squared resid2.37E-22 Schwarz criterion-47.78489
Log likelihood296.6490 F-statistic3.17E+29
Durbin-Watson stat2.176497 Prob(F-statistic)0.000000
（R2,t值都很好，参数估计符合经济意义，但F过大？）
此模型无多重共线性，DW值通过检验，无自相关。对模型进行异方差检验，亦无异方差性。得出结果如下：
ARCH Test:
F-statistic0.038024 Probability0.849725
Obs*R-squared0.046279 Probability0.829670
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/15/05 Time: 13:18
Sample(adjusted): 2002:2 2004:4
Included observations: 11 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C2.25E-231.12E-232.0108620.0752
RESID^2(-1)-0.1103800.566054-0.1949990.8497
R-squared0.004207 Mean dependent var2.10E-23
Adjusted R-squared-0.106436 S.D. dependent var2.48E-23
S.E. of regression2.61E-23 Sum squared resid6.12E-45
F-statistic0.038024 Durbin-Watson stat1.359721
Prob(F-statistic)0.849725
综上，误差校正后的短期模型为：Y1=-7.55E-13+4.740594X51-640.0257X61+e+e(-1)+1.69E-11D2+3.21E-13D3-1.06E-11D4
五、结论1. 存款利息不是居民储蓄额的决定因素 调查结果显示，加息对居民储蓄心理和行为的影响逐渐减弱，居民对存款利率的认可程度有所降低，储蓄意愿回落， 尽管居民储蓄意愿降低，但这并不会导致储蓄存款的实际大幅降低。这是因为我国居民的投资渠道仍非常有限，而这些有限的投资领域如房地产、股市、保险等目前仍存在各自的问题，如房地产正面临调整、股市长期低迷、保险品种有限等等，因此，尽管实际利率为负利率或对储蓄存款利率不满意，但仍会有相当多的居民选择储蓄。所以，存款利率的变动对居民储蓄额的影响不大。2. 股票市场价值与居民储蓄无关 这似乎有悖常理，这与大部分的文献研究的结果也不同：大部分文献认为股票市场价值与居民储蓄相关。但其实股票市场价值与居民储蓄无关有其深层次的原因。第一，居民得到按揭贷款和消费信贷有较大阻碍；第二，由于种种原因居民对未来预期较为谨慎；第三，股票市场本身的缺陷制约着居民参与投资。因此，这三个关键问题的解决也是转化存款为投资或消费，拉动经济增长的途径。3. 收入水平对我国居民储蓄的影响较大 由模型中解释变量人均可支配收入的系数可知，储蓄受人民收入的影响较大，这与理论是相符的，也非常符合我国经济运行的实际情况。因此，在其他因素不变的情况下，要拉动消费，抑制储蓄过快增长，关键在于提高居民边际消费倾向。
六．总结
我们通过这次的论文写作对计量经济学有了更深入更透彻的了解和领会。在课堂上我们学到，计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律。在实际的操作和运用中，我们深切的理解到计量经济学的精髓在于经济现象的理解和经济关系的把握，离开了这个基础，无论模型最后的结果再完美，也是对经济运行规律的不完整甚至是不正确的理解。在关于这一点心得的体会中，我们也走了不少弯路。我们把在论文研究和写作中遇到的一些困难，曲折和困惑整理了出来，希望和大家共同探讨，以兹在计量经济学的学习中求得更大的进步。
1 . 数据来源的困难。考虑到近几年我国高速发展的经济与高速增长的居民储蓄额之间的反常关系，为了保证经济数据的时效性和准确性，也为了使模型对近期的经济现象有更好的指示性，我们决定采用季度数据来建立模型。但是在实际的数据查找和搜集过程中，我们发现一般的统计数据都采用的是年度数据，这种数据跨度时间较大，与我们的模型审定理念不符，因此我们并没有采用。而近三四年的经济数据中只有月度数据，这就需要我们自己将月度数据整理成为季度数据，这就给数据的搜集带来了一定的难度。而且在2001年以前，由于统计数据整理得不完善，我们无法获得相应的月度数据，因此只好把样本范围定在了2001年到2004年共四年十六个数据。而我们最初分析得出的解释变量则有五个，这就使得样本容量不够的问题显得比较突出。
2 . 数据的选取。在模型建立之初，我们采用国民生产总值GDP来衡量居民收入，用保费收入来表示居民在保险市场上的投资额。但拟合出来的结果不太令人满意。就这个问题我们特意请教了黎老师，在他的指点下，我们意识到，首先由于GDP中包含了大量的工业生产指标，因此用作替代居民收入不合适，应当改为收入指标，于是，我们采用了居民人均可支配收入。其次，保费收入的范围过大，其中还包含了诸如车险，火险，财产险等，而我们研究的重点在于住房，医疗，养老的保费分流情况，因此应当选取的是人身险的保费收入。在做了适当修改之后，模型的拟合优度有了明显的改善。
3 .模型的建立。在我们的研究过程中，我们发现由于现在国内金融市场和保险市场的体制不够健全，所以居民收入并没有很多的向此方向分流。同时由于我国的固定利率制度，使得利率对居民储蓄的影响作用也不显著。因此我们在对解释变量经济意义的判定和取舍上，剔除了这三个因素。同时我们考虑到物价波动的影响是通过一段时间才能显示出来的，因此还应当考虑消费价格指数的滞后影响。在进行经济变量的Granger检验时，也证明了这一点。另外，由于采用的是季度数据，在观测经济数据时，我们发现四个季度的居民储蓄额有明显的递增趋势，说明季节因素也对居民储蓄额产生了影响，为了解释这种影响，我们引入了虚拟变量，并取得了较好的拟合结果。
4 .团队精神。我们组的三个女生怀着对计量经济学的共同兴趣和热情，走到了一起，组成了这个小组。在长达一个多月的研究和讨论过程中，我们的友情也得到了进一步升华。回顾整个研究过程，我们也有很多感触。归纳起来，我们组能成功地完成这篇论文，与我们明确的团队精神是分不开的。那就是高昂的兴趣，明确的分工，细致的调查，及时的沟通，乐观的精神，以及深厚的友情。首先兴趣是最好的老师，又对计量经济学的兴趣才能使我们毫不倦怠的钻研。其次，分工的明确使得大家各司其职，节省了时间，提高了效率。第三，沟通使我们及时地发现模型建立中的不足和缺陷，大家群策群力，共同出谋划策，使得问题能够在最短时间里得到解决。此外，在研究中遇到困难是难免的，这时候保持一个乐观积极的心态显得尤为重要。不怕困难，勇于迎接挑战，这不仅使得我们的计量经济学的论文最终取得了很好的结果，也使得我们了解到了如何在以后的人生道路上走得更远更好。友情的培养和升华也是我们在这次论文写作中的最大收获，我们三个人将保持这份珍贵的友谊，不仅体现在共同的学习研究中，并在今后的生活和学习中互相帮助，共同进步。
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