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居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀(或紧缩)的程度。
通俗的讲,CPI就是市场上的货物价格增长百分比。
一般市场经济国家认为居民消费价格指数增长率在2%-3%属于可接受范围内,当然还要看其他数据,CPI过高始终Regression
5.061
8
.633
52.554
.000
Residual
.265
22
.012
Total
5.326
30
表二:
系数表
模型
非标准化系数
标准化系数
t.
Sig.
B
标准误差
Beta
(constant)
-8.381
7.019
1.195
.245
x1
.358
.022
.905
16.081
x2
.069
.020
.217
3.448
.002
x3
.076
.013
.387
5.926
x4
.001
.044
.095
x5
.098
.025
.202
3.912
x6
.196
.035
.363
5.635
x7
.130
.027
.278
4.864
x8
.155
.028
.356
5.530
三、自变量的筛选
用逐步回归法对自变量进行筛选,
表三:
t
6.864
-1.221
.234
16.556
.026
4.986
6.064
5.665
.033
5.924
.099
.024
4.058
3.553
从表三中可以得到进入的变量有七个,它们对y的影响都是显著的,将x4从模型中剔除了,说明x4对y并没有什么太大的影响,可以忽略不计,因此可得初步回归方程为:
各自变量对y的影响都是正影响。
四、违背基本假设的诊断
以回归标准化预计值为x轴,回归标准化残差为y轴做残差图,以便于分析模型是否存在异方差性或多重共线性,从残差图中可以看到方差有增大的趋势,于是初步判断模型存在异方差性。
接下来诊断是否存在自相关性,运用SPSS软件得出DW值为2.112,与2很接近,判断方程是不存在自相关性的。
用SPSS软件进行共线性诊断,得相关系数表,从表四可看到所有自变量的VIF值均小于10,从而可以得出方程不存在多重共线性。
表四:
相关系数表
相关系数
Tolerance
VIF
.723
1.383
.695
1.439
.531
1.884
.546
1.831
.575
1.738
.870
1.149
.572
1.747
四、消除异方差性
用加权最小二乘法消除数据间的异方差性,计算每个自变量与绝对残差之间的等级相关系数,选取与绝对残差等级相关系数最大的来构造权函数,最终确定选取x6交通通讯为最优权函数,得最终的系数表为:
表五
-8.472
6.789
-1.246
.225
.903
.055
16.538
.070
.019
.061
3.667
.388
.064
6.086
.101
.208
.049
4.217
.371
.062
6.037
.129
.277
.056
4.977
.156
.365
.063
5.776
五、回归方程的最终确定及回归系数的解释
根据表五得最终的回归方程为
,
标准回归方程为
从方程可以知道所有自变量对y的影响都是显著的且都是正影响,由标准回归方程可知,食品对居民消费价格指数的影响是最显著的,其次是衣着,然后是交通通信,显著性最小的是医疗保健及个人用品。
对回归系数的解释为:
在其它自变量保持不变的情况下,食品每增加一个单位居民消费价格指数就相应的增加0.356个单位,在其它自变量保持不变的情况下,烟酒及用品每增加一个单位居民消费价格指数就相应的增加0.070个单位,对其它的回归系数的解释也是类似的。
六、结论
居民消费价格指数反映居民消费生活的连续性和居民生活的变化性,分析来看食品还是影响居民消费价格指数的主要因素,其次是衣着,然而发现交通通讯比居住更显著,我们知道前几年房价一直上涨,但随着政府的调控房价已经趋于平稳甚至呈下跌的趋势,而这时石油的价格却在慢慢的上涨直到最高却没下跌,这就导致了汽油和柴油的价格也随之上涨,但是居民没有别的选择,因为没有别的替代品,而且近几年电子产品频繁推新,人们也随之不断的跟随着潮流,这些导致交通通讯比居住要显著些。
同时我们发现医疗保健对居民消费价格指数的显著性是最小的,因为那些医疗保健器材和费用都十分昂贵,大部分人们想使用却还没有达到那个消费水平。
政府应该着重注意食品,衣着,交通通讯等几个方面,控制好粮食的价格,积极倡导居民节约使用汽油、柴油等资源并且大力开发新能源以缓解因石油资源紧缺而导致的石油价格一直上涨的趋势,加强调控使居民消费价格指数呈稳定状态,使经济稳定、快速的增长。
参考文献:
[1]何晓群刘文卿《应用回归分析》(第三版)北京:
中国人民大学出版社2011.8
[2]《中国统计年鉴2013》(光盘版)
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