关于我国国内生产总值的统计分析.docx
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关于我国国内生产总值的统计分析
统计调查分析报告
题目:
_关于我国国内生产总值的统计分析__
时间:
_2013年7月4日____________
关于我国国内生产总值的统计分析
内容摘要:
本文首先通过网络工具对我国1980-2011年GDP、人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出数据;1980-2011年中南六省:
XX、XX、XX、XX、XX、XX的GDP数据;我国各省(直辖市)2011年GDP数据进行数据收集。
而后根据要求对数据进行适当的处理,根据所需要的分析结果,我们分别选择了excel和spss两种工具进行辅助分析。
这其中既有关于GDP与人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出的相关性分析,也有各省GDP的方差分析,还有各省GDP的聚类分析。
根据分析的结果对我国GDP水平进行适当的探讨以及给出一些经济发展规划的建议。
关键词:
GDP、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析
一、问题的提出
自1978年改革开放以来,我国经济飞速发展,国内生产总值日趋上升,经济总体处于供大于求的状态,虽然经历了1997金融风暴和2007金融危机,但是我国经济发展前景一片大好。
国内生产总值(简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现,更可以反映一国的国力与财富。
一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段,从这个数字的变化便可以观察到。
一般而言,GDP公布的形式不外乎两种,以总额和百分比率为计算单位。
当GDP的增长数字处于正数时,即显示该地区经济处于扩X阶段;反之,如果处于负数,即表示该地区的经济进入衰退时期。
近来由于世界金融危机和我国经济转型的影响,以及我国自身的一些发展条件限制,我国经济发展速度逐渐放缓,因而对我国GDP水平的研究就显得尤为必要。
由于对GDP的研究是一个非常复杂和庞大的过程,在这里,我们仅对下面三个问题做研究:
(一)收集我国1980-2011年GDP、人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出数据,做GDP与其他指标因素的相关分析和回归分析。
(二)收集1980-2011年中南六省:
XX、XX、XX、XX、XX、XX的GDP数据,消除物价因素影响后,做方差分析。
(三)收集我国各省(直辖市)2011年GDP数据,做聚类分析。
通过对上面三个问题的研究来对我国GDP进行一些简要的分析,以此来为整个国民收入的研究解决一些基本问题。
二、问题的求解
(一)对我国GDP的相关分析和回归分析
1、数据收集
1980-2012年全国经济相关数据
年份
GDP(现价)
(亿元)
人口数(万人)
固定资产投资(亿元)
进出口总额(人民币:
亿元)
国家财政支出(亿元)
1980
4545.624
98705
910.9
570
1228.83
1981
4891.5611
100072
961
735.3
1138.41
1982
5323.351
101654
1230.4
771.3
1229.98
1983
5962.6516
103008
1430.1
860.1
1409.52
1984
7208.0517
104357
1832.9
1201
1701.02
1985
9016.0366
105851
2543.2
2066.7
2004.25
1986
10275.1792
107507
3120.6
2580.4
2204.91
1987
12058.6151
109300
3791.7
3084.2
2262.18
1988
15042.823
111026
4753.8
3821.8
2491.21
1989
16992.3191
112704
4410.4
4156
2823.78
1990
18667.8224
114333
4517
5560.1
3083.59
1991
21781.4994
115823
5594.5
7225.8
3386.62
1992
26923.4765
117171
8080.1
9119.6
3742.2
1993
35333.9247
118517
13072.3
11271
4642.3
1994
48197.8564
119850
17042.1
20381.9
5792.62
1995
60793.7292
121121
20019.3
23499.9
6823.72
1996
71176.5917
122389
22913.5
24133.8
7937.55
1997
78973.035
123626
24941.1
26967.2
9233.56
1998
84402.2798
124761
28406.2
26849.7
10798.18
1999
89677.0548
125786
29854.7
29896.2
13187.67
2000
99214.5543
126743
32917.7
39273.2
15886.5
2001
109655.1706
127627
37213.5
42183.6
18902.58
2002
120332.6893
128453
43499.9
51378.2
22053.15
2003
135822.7561
129227
55566.6
70483.5
24649.95
2004
159878.3379
129988
70477.43
95539.1
28486.89
2005
184937.369
130756
88773.6129
116921.8
33930.28
2006
216314.4259
131448
109998.1624
140974
40422.73
2007
265810.3058
132129
137323.9381
166863.7
49781.35
2008
314045.4258
132802
172828.3998
179921.4702
62592.66
2009
340902.8126
133450
224598.7679
150648.0635
76299.93
2010
401512.7952
134091
278121.8549
201722.147
89874.16
2011
473104
134735
311485.1254
236401.992
109247.79
2、数据处理
这里我们录入全国1980年到2011年的GDP,人口数,固定资产投资,进出口总额、国家财政支出数据。
在相关性分析中,我们以GDP为参考,利用SPSS软件研究其他四种因素与GDP的相关性,由于做单个比较需要进行四次操作,因而我们在这里直接利用SPSS的相关功能直接给出五个量的两两相关系数,这之中自然包括我们所需要的GDP与其他四类因素的相关系数。
在回归分析中,我们令GDP为因变量Y,将人口数,固定资产投资,进出口总额、国家财政支出四个数据作为自变量X1、X2、X3、X4,然后利用excel的数据分析工具做回归分析。
3、分析步骤
(1)相关性分析
录入数据到SPSS→画出关于GDP的散点图→做大致分析→做相关性分析
具体操作过程见附录一,
所得散点图见附录二。
(2)回归分析
录入数据到excel→选择分析工具→定好自变量和因变量→做回归分析
具体操作过程见附录三。
4、结果分析
(1)相关性分析下表是通过SPSS所做相互的两两相关系数表格:
Correlations
GDP
人口数
固定资产投资
进出口总额
国家财政支出
GDP
PearsonCorrelation
1
.798**
.956**
.984**
.992**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
N
32
32
32
32
32
人口数
PearsonCorrelation
.798**
1
.633**
.781**
.729**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
N
32
32
32
32
32
固定资产投资
PearsonCorrelation
.956**
.633**
1
.933**
.974**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
N
32
32
32
32
32
进出口总额
PearsonCorrelation
.984**
.781**
.933**
1
.969**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
N
32
32
32
32
32
国家财政支出
PearsonCorrelation
.992**
.729**
.974**
.969**
1
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
N
32
32
32
32
32
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
从表中我们可以知道:
1)GDP与人口数之间的相关系数是0.798,双尾检验的概率值为0,小于0.01,则相关水平是显著的,换句话说,我们有超过99%的把握认为,两者之间存在着比较强的正相关性。
2)GDP与固定资产投资之间的相关系数是0.956,双尾检验的概率值为0,小于0.01,则相关水平是显著的,换句话说,我们有超过99%的把握认为,两者之间存在着非常强的正相关性。
3)GDP与进出口总额之间的相关系数是0.984,双尾检验的概率值为0,小于0.01,则相关水平是显著的,换句话说,我们有超过99%的把握认为,两者之间存在着比较强的正相关性。
4)GDP与国家财政支出数据之间的相关系数是0.992,双尾检验的概率值为0,小于0.01,则相关水平是显著的,换句话说,我们有超过99%的把握认为,两者之间存在着非常强的正相关性。
对于回归分析,我们可以利用excel中自带的会给分析予以分析。
(2)回归分析
下表是通过excel软件做出的回归分析结果:
1)方差分析表
方差分析
df
SS
MS
F
SignificanceF
回归分析
4
4.96E+11
1.24E+11
3400.95
4.65521E-36
残差
27
9.83E+08
36423935
总计
31
4.96E+11
2)参数确定表
由输出结果可以知道,线性回归方程为:
1>、Y=-149510+1.4495*X1+0.189964*X2+0.427531*X3+2.461343*X4。
2>、根据输出结果中的方差分析可知,SignificanceF=4.65521E-36<α=0.05,说明回归方程是显著的。
3>、而由结果中的回归系数的tStat检测可知:
a:
P-value=1.25E-08<α=0.05,
b1:
P-value=2.79E-09<α=0.05,
b2:
P-value=0.031325<α=0.05,
b3:
P-value=2.89E-06<α=0.05,
b4:
P-value=0.000433<α=0.05
综上所述,因此回归方程是有效可靠的。
(二)中南六省GDP方差分析
1、数据收集:
中南六省1980-2011年GDP数据(现价)
年份
XX
XX
XX
XX
XX
XX
国内生产总值指数(可比价,1978=100)
1978
151
146.99
162.92
87
75.85
185.85
100
1979
188.46
178.01
190.09
104.15
84.59
209.34
107.6
1980
199.38
191.72
229.16
111.15
97.33
249.65
116.0081
1981
219.75
209.68
249.69
121.26
113.46
290.36
122.0905
1982
241.55
232.52
263.3
133.96
129.15
339.92
133.1481
1983
262.58
257.43
327.95
144.13
134.6
368.75
147.5987
1984
328.22
287.29
370.04
169.11
150.27
458.74
169.9983
1985
396.26
349.95
451.74
207.89
180.97
577.38
192.8906
1986
442.04
397.68
502.91
230.82
205.46
667.53
209.9544
1987
517.77
469.44
609.6
262.9
241.56
846.69
234.274
1988
626.52
584.07
749.09
325.83
313.28
1155.37
260.7014
1989
717.08
640.8
850.71
376.46
383.44
1381.39
271.2943
1990
824.38
744.44
934.65
419.54
449.06
1471.84
281.7093
1991
913.38
833.3
1045.73
465.1
518.59
1780.56
307.5672
1992
1088.39
997.7
1279.75
559.52
646.6
2293.54
351.367
1993
1325.83
1244.71
1660.18
723.04
871.7
3469.28
400.433
1994
1700.92
1650.02
2216.83
948.16
1198.29
4619.02
452.8124
1995
2109.38
2132.13
2988.37
1169.73
1497.56
5933.05
502.282
1996
2499.77
2540.13
3634.69
1409.74
1697.9
6834.97
552.553
1997
2856.47
2849.27
4041.09
1605.77
1817.25
7774.53
603.9241
1998
3114.02
3025.53
4308.24
1719.87
1911.3
8530.88
651.2315
1999
3229.29
3214.54
4517.94
1853.65
1971.41
9250.68
700.8543
2000
3545.39
3551.49
5052.99
2003.07
2080.04
10741.25
759.9453
2001
3880.53
3831.9
5533.01
2175.68
2279.34
12039.25
823.0232
2002
4212.82
4151.54
6035.48
2450.48
2523.73
13502.42
897.7707
2003
4757.5
4660
6867.7
2807.4
2821.1
15844.6
987.7756
2004
5633.2
5641.9
8553.8
3456.7
3433.5
18864.6
1087.3932
2005
6590.19
6596.1
10587.42
4056.76
3984.1
22557.37
1210.3777
2006
7617.47
7688.67
12362.79
4820.53
4746.16
26587.76
1363.8117
2007
9333.4
9439.6
15012.46
5800.25
5823.41
31777.01
1556.9601
2008
11328.89
11555
18018.53
6971.05
7021
36796.71
1706.968
2009
12961.1
13059.69
19480.46
7655.18
7759.16
39482.56
1864.2514
2010
15967.61
16037.96
23092.36
9451.26
9569.85
46013.06
2059.0096
2011
19632.26
19669.56
26931.03
11702.82
11720.87
53210.28
2250.3851
2、数据分析
对表格数据进行分析,我们可以知道,此GDP数据没有消除物价因素影响。
通过上网查资料我们可以知道:
现价GDP没有消除价格因素影响,可比价GDP消除了价格因素的影响。
要对实际GDP消除价格因素影响,我们只需要知道当年的GDP可比价指数就可以消除价格因素对当年的GDP的影响。
在这里我们可以利用excel的计算功能进行计算。
3、分析过程
录入数据到excel→消除物价因素影响→选择合适工具→数据描述→做方差分析
得出消除物价因素影响后的中南六省GDP表见附录四,
具体操作过程见附录五。
4、结果分析
下表是利用SPSS软件求解所得:
1)数据描述表:
下表给出了水稻品种分组的样本含量N、平均数Mean、标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%的置信区间、最小值和最大值。
2)方差分析表
下表给出了组间变差,组内变差以及总变差等一些数据。
第五栏为F值(组间均方与组内均方之比)第六栏为F值所对应的概率值,针对假设Ho:
组建均值无显著性差异(即省间GDP均值无显著性差异)。
P<0.0001,由此可以认为全国各省市的GDP水平是不同的。
3)Tamhane'sT2法比较表
Multipleparisons
GDP
Tamhane
(I)组别
(J)组别
MeanDifference(I-J)
Std.Error
Sig.
95%ConfidenceInterval
LowerBound
UpperBound
1
2
8.15562
47.81498
1.000
-137.4496
153.7609
3
-160.80813
63.73943
.200
-356.5572
34.9410
4
174.12156*
39.13709
.001
54.0826
294.1606
5
164.68187*
39.53622
.002
43.5334
285.8304
6
-704.01938*
1.29382E2
.000
-1110.1854
-297.8533
2
1
-8.15562
47.81498
1.000
-153.7609
137.4496
3
-168.96375
64.53202
.160
-366.8948
28.9673
4
165.96594*
40.41508
.002
41.8493
290.0825
5
156.52625*
40.80170
.005
31.3465
281.7060
6
-712.17500*
1.29775E2
.000
-1119.2484
-305.1016
3
1
160.80813
63.73943
.200
-34.9410
356.5572
2
168.96375
64.53202
.160
-28.9673
366.8948
4
334.92969*
58.39367
.000
153.1403
516.7191
5
325.49000*
58.66193
.000
143.0383
507.9417
6
-543.21125*
1.36448E2
.004
-966.4953
-119.9272
4
1
-174.12156*
39.13709
.001
-294.1606
-54.0826
2
-165.96594*
40.41508
.002
-290.0825
-41.8493
3
-334.92969*
58.39367
.000
-516.7191
-153.1403
5
-9.43969
30.16983
1.000
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82.4300
6
-878.14094*
1.26834E2
.000
-1278.5578
-477.7240
5
1
-164.68187*
39.53622
.002
-285.8304
-43.5334
2
-156.52625*
40.80170
.005
-281.7060
-31.3465
3
-325.49000*
58.66193
.000
-507.9417
-143.0383
4
9.43969
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1.000
-82.4300
101.3094
6
-868.70125*
1.26958E2
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6
1
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2
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305.1016
1119.2484
3
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5
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1269.3912
*.Themeandifferenceissignificantatthe0.05level.
从上表我们可以知道:
XX的年度GDP水平与XX、XX、XX有显著性差异;
XX的年度GDP水平与XX、XX、XX有显著性差异;
XX的年度GDP水平与XX、XX、XX有显著性差异;
XX的年度GDP水平与XX、XX、XX、XX有显著
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