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统计学论文1
《商务统计学》结课论文
(2013-2014学年度第1学期)
关于中国各省市消费水平变化状况分析统计研究报告
2013年12月3日
目录
一、不同地区居民消费水平分析及分组
二、有关相对指标的计算
三、有关序时平均数的计算
四、有关增长量和速度指标的计算
(一)增长量的计算
(二)速度指标的计算
五、关于中国各省市消费水平变化状况回归分析
六、有关离散程度即趋势分析
1998-2008年各省市区居民消费水平的有关标志变异指标及其趋势分析
摘要:
居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来,反映消费水平的消费结构指标和平均消费量的价值指标。
居民的消费水平能反映一个国家经济发展状况的好坏,更能反映出居民生活水平的高低。
本文以1998-2008年统计数据运用统计学基本知识对我国城居民收入和消费水平之间的关系进行了分析,并在此基础上提出一些相关建议。
关键词:
居民收入国家经济发展消费水平居民生活水平
1、不同地区居民消费水平分析及分组
本文采用经济地带的不同,来对各省市区进行分组,将各省市区分为东部远海地区、中部内陆地区、西部边远地区,分组状况如下表所示:
表一各省市区域分布概括
地区
地名
数量
西部沿海地区
北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南、重庆
13
中部内陆地区
山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽,江西、河南、湖北、湖南
9
西部边远地区
四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆
9
总计
31
经济地带分布直方图如下图所示
我们再采用世界银行的通用做法,用各城市居民消费水平相对于整个经济域居民消费水平的相对量来分类,即按各城市十余年来居民消费水平与十余年来整个经济域的平均居民消费水平的百分比,将各省市区群分为A、B、C、D四类区域:
A类区域平均居民消费水平低于整个经济区平均居民消费水平的70%,属居民生活水平偏低地区;B类区域平均居民消费水平在整个经济域平均居民消费水平的70%至100%之间,属居民生活水平较低地区;C类区域平均居民消费水平在整个经济域平均居民消费水平的100%至150%之间,属居民生活水平为中等地区;D类区域平均居民消费水平在整个经济域平均居民消费水平的150%以上,属居民生活水平较高的地区。
根据附表3中第(14)列的计算结果,各省市区的区域划分如下表所示:
表二各省市区区域类型划分
区域
类型
比值
各省市区
数量
A类
<70%
山西、安徽、江西、河南、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、贵州
10
B类
70%-100%
四川、内蒙古、吉林、黑龙江、湖北、湖南、海南、重庆市、宁夏、广西、新疆、河北
12
C类
100%-150%
辽宁、江苏、福建、山东
4
D类
>150%
北京市、天津市、上海市、浙江、广东
5
根据上述表格,可得各省市区域类型划分直方图,如下所示:
从上图可以看出,全国各省市居民平均消费水平处于偏低和较低水平的省市偏多
二、有关相对指标的计算
结构相对指标的计算公式为:
总体各组(部分)数值
总体总数值
结构相对指标=
根据此公式可以算出2008年全国各省市人口在全国的结构相对指标,计算结果如下图所示:
总量指标;居民消费总额
2008年
2008年
所占比例
单位
万元
亿元
北京市
26513370
2651.337
0.032435
天津市
11356300
1135.63
0.013893
河北省
34110610
3411.061
0.041729
山西省
16345125
1634.513
0.019996
内蒙古自治区
13902600
1390.26
0.017008
辽宁省
29593759
2959.376
0.036203
吉林省
15548330
1554.833
0.019021
黑龙江省
19654043
1965.404
0.024044
上海市
38013360
3801.336
0.046503
江苏省
62680100
6268.01
0.076679
浙江省
55581780
5558.178
0.067995
安徽省
27134510
2713.451
0.033195
福建省
27844908
2784.491
0.034064
江西省
18106647
1810.665
0.022151
山东省
65395725
6539.573
0.080001
河南省
43503744
4350.374
0.05322
湖北省
31499369
3149.937
0.038534
湖南省
34868316
3486.832
0.042656
广东省
1.01E+08
10100
0.123557
广西
20433270
2043.327
0.024997
海南省
3959296
395.9296
0.004844
重庆市
15210936
1521.094
0.018608
四川省
36768669
3676.867
0.044981
贵州省
13145743
1314.574
0.016082
云南省
18268225
1826.823
0.022348
西藏自治区
819115
81.9115
0.001002
陕西省
14835420
1483.542
0.018149
甘肃省
7322860
732.286
0.008958
青海省
2317492
231.7492
0.002835
宁夏回族自治区
3077424
307.7424
0.003765
维吾尔族自治区
8622300
862.23
0.010548
全国
81743.33
1
由上表可知,广东省、山东省、浙江省、江苏省的居民总消费额较高、其中广东省的最高;西藏、青海省、宁夏的居民总消费额偏低。
其中西藏的最低,
三、有关序时平均数的计算
(一)居民平均消费水平的计算
1、1998—2008年期间各年各省市区居民平均消费水平的计算
计算公式为:
某年某城市居民平均消费水平=
某年某城市
居民消费总额
某年某城市人口数
计算结果如附表3所示第
(1)—(12)列所示。
2、1998-2008年各省市区居民平均消费水平的计算。
计算公式为:
1998-2008年某城市
居民平均消费水平=
1998-2008年某城市
居民消费的序时平均数
1998-2008年某城市人口的序时平均数
=
1998-2008年居民消费平均水平计算属于序时平均数的计算,且为一般序时平均数的计算,由于1998-2008年各省的居民消费水平为时期数列,其序时平均数计算公式为:
。
1998-2008年各省市人口数为时点数列,属于间隔相等的间断时点数列的序时平均数计算,其序时平均数计算公式为:
计算结果如附表3的第(12)列所示。
2、1998-2008年全国居民平均消费水平的计算。
计算公式为:
整个经济区
人均GDP=
1998-2008年全国居民消费总额的序时平均数
1998-2009年全国人口总数的序时平均数
由于1998-2008年全国居民消费总额为时期数列,其序时平均数计算公式
,1998-2008年全国人口总数为时点数列,属于间隔相等的间断时点数列的序时平均数计算,其序时平均数计算公式为:
,
计算结果如附表3的(14)列所示。
计算结果表明:
北京市、上海市、广东省的居民平均消费水平普遍偏高。
其中上海市居民平均消费水平最高;西藏、陕西省、贵州省的居民平均消费水平偏低,居民生活水平不高。
四、有关增长量和速度指标的计算
(一)增长量的计算。
计算公式为:
逐期增长量=报告期水平-前一期水平
累计增长量=报告期水平-某一固定基期水平
计算结果如附表4的2、3行所示。
(二)
速度指标的计算。
计算公式为:
环比发展速度=
定基发展速度=
环比增长速度=环比发展速度-1
定基增长速度=定基发展速度-1
每增长1%的绝对值=基期水平×1%
计算结果如附表4第4、5、6、7、8行所示。
五、各省市消费水平变化状况回归分析
变量1
变量2
平均
26368817.61
5108.95833
方差
4.72413E+14
200128930
观测值
31
32
df
30
31
F
2360543.015
P(F<=f)单尾
2.92921E-91
F单尾临界
1.828344754
回归统计
MultipleR
1
RSquare
1
AdjustedRSquare
1
标准误差
209.7661184
观测值
31
由回归统计中的R=1看出,所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度一般,综合其相关系数值可知此二者关系不太符合所建立的线性模型,说明二者间没有密切的线性相关关系。
由回归统计中的R=1看出,所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度很好
方差分析
df
SS
MS
F
SignificanceF
回归分析
1
1.4172E+16
1.41724E+16
3.22086E+11
3.2E-147
残差
29
1276052.91
44001.82442
总计
30
1.4172E+16
Coefficients
标准误差
tStat
P-value
Lower95%
Upper95%
下限95.0%
上限95.0%
Intercept
-170.4698037
59.8182614
-2.849795357
0.007970217
-292.812
-48.12772413
-292.812
-48.1277
XVariable1
817437813.1
1440.35167
567526.5478
3.2075E-147
8.17E+08
817440759
8.17E+08
8.17E+08
由上表中a和
的p值分别是-2.849795357和567526.5478,显然a的p的值小于显著性水平,不能拒绝原假设α=0,而
的p值远小于显著性水平,拒绝原假设β=0,说明各省市消费水平有显著影响。
六、有关离散程度即趋势分析
1.1998-2008年各省市区居民消费水平的有关标志变异指标及其趋势分析。
各省市居民消费水平的差异程度,结果如下表所示:
年份
最大值
最小值
绝对差异
相对差异
全距
标准差
全距率
变异系数
1998年
7282(上海)
1312(西藏)
5970
1390.237
5.550305
0.525513
1999年
8229(上海)
1417(西藏)
6756
1581.701
5.586558
0.545093
2000年
8896(上海)
1551(西藏)
7345
1718.074
5.735654
0.568972
2001年
9683(上海)
1819(甘肃)
7864
1859.022
5.323255
0.581454
2002年
10922(上海)
1947(甘肃)
8975
2022.042
5.609656
0.581591
2003年
11807(上海)
2099(甘肃)
9708
2162.596
5.62506
0.584827
2004年
13137(上海)
2301(甘肃)
10836
2470.819
5.709257
0.605775
2005年
14247(上海)
2502(贵州)
11745
2715.779
5.694245
0.60154
2006年
16470(上海)
2723(贵州)
13747
3107.581
6.048476
0.606102
2007年
18396(上海)
3019(西藏)
15377
3442.988
6.093408
0.593889
2008年
20944(上海)
2810(甘肃)
18134
3969.991
7.453381
0.61269
各省市居民平均消费水平标准差变化趋势下图所示
各省市居民平均消费水平全距变化如下图所示
各省市居民平均消费水平全距率变化趋势如下图所示
从绝对差异来看:
全距和标准差总体上呈逐年上升趋势,且变化幅度逐渐增大,处于缓冲期,二者的最大值都出现在2008年;
从相对差异来看:
全距率的变化幅度较小,而变异系数变化幅度较大,波动多,而且都呈现逐年下降的趋势;全距率在2000年为最低,2008年最大,其后除了仅在2001年出现波谷之外,后截曲线呈缓慢上升的趋势;而变异系数曲线在2001年---2004年变化小,发展平稳,其余若干年波动较大,2004年之后一年该系数迅速上升,2005年---2008年变化较大,时而下降,时而上升。
从绝对差异和相对差异的分析结果可看出,10余年来,各地由于自然经济条件以及经济环境的不同,各城市的居民消费水平的差异有所扩大,尤其是经济发达的省市和经济发展缓慢的省市之间的差距在增强。
参考文献
1、高鸿业.西方经济学.北京:
中国人民大学出版社2007:
448-477
2、潘芳芳,李炯.深入认识消费现状,提高农村居民消费水平,2010,
(2).
3、赵明珠,亢晓龙.试析提高农村居民消费水平是中国经济增长的根本动力,沧桑,2010,(8).
4、段斌.人口与消费数量分析的几个问题.人口与经济(M).1987.(6)
5、王长坤,喻永红,当前居民消费水平与物价变动的相关性分析,中小企业管理与科技(上旬刊),2008.10.
6、部分资料来源于XX百科和XX文库
附表:
表1:
中国各省市消费水平变化状况分析的数据
2008年
2008年
所占比例
单位
万元
亿元
北京市
26513370
2651.337
0.032435
天津市
11356300
1135.63
0.013893
河北省
34110610
3411.061
0.041729
山西省
16345125
1634.513
0.019996
内蒙古自治区
13902600
1390.26
0.017008
辽宁省
29593759
2959.376
0.036203
吉林省
15548330
1554.833
0.019021
黑龙江省
19654043
1965.404
0.024044
上海市
38013360
3801.336
0.046503
江苏省
62680100
6268.01
0.076679
浙江省
55581780
5558.178
0.067995
安徽省
27134510
2713.451
0.033195
福建省
27844908
2784.491
0.034064
江西省
18106647
1810.665
0.022151
山东省
65395725
6539.573
0.080001
河南省
43503744
4350.374
0.05322
湖北省
31499369
3149.937
0.038534
湖南省
34868316
3486.832
0.042656
广东省
1.01E+08
10100
0.123557
广西
20433270
2043.327
0.024997
海南省
3959296
395.9296
0.004844
重庆市
15210936
1521.094
0.018608
四川省
36768669
3676.867
0.044981
贵州省
13145743
1314.574
0.016082
云南省
18268225
1826.823
0.022348
西藏自治区
819115
81.9115
0.001002
陕西省
14835420
1483.542
0.018149
甘肃省
7322860
732.286
0.008958
青海省
2317492
231.7492
0.002835
宁夏回族自治区
3077424
307.7424
0.003765
维吾尔族自治区
8622300
862.23
0.010548
全国
81743.33
1
模型建立和回归分析
采用EXCEL软件计算得到表2:
表2:
相关系数分析表
SUMMARYOUTPUT
回归统计
MultipleR
1
RSquare
1
AdjustedRSquare
1
标准误差
209.7661184
观测值
31
方差分析
df
SS
MS
F
SignificanceF
回归分析
1
1.4172E+16
1.41724E+16
3.22086E+11
3.2E-147
残差
29
1276052.91
44001.82442
1.4172E+16
Coefficients
标准误差
tStat
P-value
Lower95%
Upper95%
下限95.0%
上限95.0%
Intercept
-170.4698037
59.8182614
-2.849795357
0.007970217
-292.812
-48.12772413
-292.812
-48.1277
XVariable1
817437813.1
1440.35167
567526.5478
3.2075E-147
8.17E+08
817440759
8.17E+08
8.17E+08
观测值
预测Y
残差
标准残差
1
26513425
-54.998941
-0.266673964
2
11356493.07
-193.06796
-0.9361307
3
34110692.03
-82.034135
-0.397759803
4
16345316.04
-191.04147
-0.926304829
5
13902811.86
-211.85585
-1.027227736
6
29593530.68
228.321199
1.107063478
7
15548314.17
15.8263321
0.076737308
8
19654304.31
-261.309
-1.267011786
9
38013140.15
219.846001
1.06596969
10
62680143.6
-43.602893
-0.211417819
11
55581513.63
266.366294
1.291533143
12
27134677.74
-167.73692
-0.813307812
13
27845031.2
-123.19652
-0.597344322
14
18106894.53
-247.52875
-1.20019535
15
65395672.02
52.9819024
0.256893925
16
43503869.94
-125.94477
-0.610669761
17
31498978.22
390.778802
1.894773422
18
34868456.89
-140.8869
-0.683119858
19
100999993.4
6.59338187
0.031969402
20
20433322.54
-52.544909
-0.254775073
21
3959498.297
-202.29698
-0.980879559
22
15210712.36
223.643153
1.084380985
23
36768999.8
-330.80242
-1.603965292
24
13145864.44
-121.44089
-0.588831763
25
18267929.78
295.222062
1.431446415
26
818902.2189
212.781051
1.031713794
27
14835508.4
-88.400622
-0.428629055
28
7322437.46
422.53982
2.048773413
29
2317265.73
226.269591
1.097115823
30
3077482.897
-58.896616
-0.285572662
31
8622163.583
136.41695
0.661446344
PROBABILITYOUTPUT
百分比排位
Y
1.612903
819115
4.83871
2317492
8.064516
3077424
11.29032
3959296
14.51613
7322860
17.74194
8622300
20.96774
11356300
24.19355
13145743
27.41935
13902600
30.64516
14835420
33.87097
15210936
37.09677
15548330
40.32258
16345125
43.54839
18106647
46.77419
18268225
50
196
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