以多元统计理论为手段,运用 SPSS统计软件,对辽宁省城镇居民家庭人均消费性支出状况进行了 因子分析。通过深层分析得出结论,辽宁省居民的生活水平和生活质量已有很大提高,消费观念正在迅速转变。 并在此评价基础上,有针对性地提出了增加城镇居民收入、建立健全居民生活风险与保障体系和积极发展旅游业 等一系列启动居民消费的对策。

选取1993-2013年我国城镇居民八类消费支出与可支配收入数据,建立变参数状态空间模型,研究我国城镇居民消费结构的动态变迁。结果表明,我国城镇居民最主要的消费依然是食品、衣着等生活必需品,家庭设备及用品、居住和其他这三项的消费占比一直很小;食品、衣着及文教娱乐消费支出的边际消费倾向变动区间最大,交通和通讯消费支出的边际消费倾向次之,医疗保健消费支出的边际消费倾向总体呈小幅上升趋势;根据分析结果,分别从拓宽城镇居民收入来源,改革收入分配体制,完善社会保障制度,转变消费观念等角度提出了优化消费结构,提振消费需求的建议。

第二节旅游消费结构.pptx

提出了采用因子分析法和聚类分析法对我国各省市自治区的城镇居民消费结构进行了区域差异性实证分析和研究的方法．首先选择2003年全国31个省市自治区城镇居民消费结构的8个指标作为原始数据，从8个指标中提取因子，计算各因子的得分；然后选择两个得分较高的因子作为主因子，并采用回归算法求出综合因子的得分函数；最后计算各地区的综合因子值并以此进行聚类分析．结果表明：各省市自治区可分为五种类别，其中北京和上海最高，其次是少数几个东部沿海地区，然后是几个经济发展较好的城市和地区，其他二个类别多数是中西部地区．最后将分析模

植物油行业深度报告：看好植物油市场的消费结构升级.pdf

为了研究全国以及火电、冶金、建材和化工行业煤炭消费量，基于无偏灰色(GM)、差分自回归移动平均(ARIMA)、逻辑斯蒂(LOGISTIC)和人工神经网络(ANN)模型，分别构建了各行业组合预测模型，并运用相关系数、平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差评价指标检验组合模型拟合精度，筛选出各行业最优组合模型并预测2020—2030年各行业消费趋势。研究表明：最优加权组合模型的R-2、MAE、MAPE和RMSE等检验指标均优于单项模型；分别构建了权重为(0.32，0.68)的我国煤炭消费总量预测模型GM-ARIMA、权重为(0.28，0.14，0.58)的火电行业预测模型GM-LOGISTIC-ARIMA、权重为(0.40，0.60)的冶金行业预测模型GM-LOGISTIC、权重为(0.32，0.68)的建材行业预测模型ANN-ARIMA、权重为(0.79，0.21)的化工行业预测模型ANN-ARIMA；预测未来我国煤炭消费总量和火电行业消费量呈小幅增长趋势，2030年分别达到41.67亿t和22.10亿t；冶金和建材行业消费量呈稳定趋势，2030年分别达到6.60亿t和5.04亿t；化工

本文对扩展线性支出系统模型作了改进，以重庆市城镇居民为研究对象，以2000―2008年重庆市城镇居民的人均可支配收入和各类消费支出横截面数据为基础，对改进后的ELES模型中的参数进行估计，分析出21世纪以来重庆市城镇居民消费结构的具体特征：随着城镇居民收入的增加，总的边际消费倾向有所下降，消费倾向有所转移；不同的消费群体对消费品的消费倾向有所不同；食品衣着消费比重最重。据此提出相应的对策建议：增加城镇居民收入、促进城镇居民消费和建立健全社会保障体系，以求更好地推动经济发展。

基于ELES模型的青岛市城市居民消费结构实证研究，张辉，，本文利用2001年-2005年的时间序列数据和2005年不同收入组的横截面数据,对青岛市城市居民消费结构作扩展线性支出系统模型分析。通过实�