国内货物周转量的影响因素分析.docx
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国内货物周转量的影响因素分析
第1章课程设计目的与要求
1.1课程设计目的
本课程设计是统计学专业学科技术基础课程的实践课。
进行计量经济学课程设计,使学生运用所学知识和基本方法发现问题和解决问题,做到理论和实践的有机结合,从而提高学生的实践能力和综合素质。
1.2课程设计的实验环境
硬件要求能运行EViews3操作系统的微机系统。
可以选用:
MicrosoftWindows2003;Microsoftexcle2003;或其他计算机操作系统。
1.3课程设计的预备知识
资料和数据的收集和整理,熟悉计量经济学的基本知识及一种以上EViews软件的操作。
1.4课程设计要求
按照课程设计指导书的要求,根据OLS的方法对数据进行估计,采用各种检验方法,得出最佳模型。
1.结合计量经济学理论,注意研究计量经济学的基本方法和技巧;
2.认真研究问卷调查的特点和要求,结合自身实际设计问卷调查提纲;
3.深入实际收集资料;
4.通过调查活动,锻炼发现问题.分析问题.解决问题的综合能力,提高自身素质;
5.按期完成课程设计规定的内容;
6.遵守时间。
第2章课程设计内容
2.1前言
交通是运输和邮电的总称。
运输是人和物借助交通工具的载运,产生有目的的空间位移,邮电则是邮政和电信的总称。
交通运输是经济发展的基本需要和先决条件,现代社会的生存基础和文明标志,社会经济的基础设施和重要纽带,现代工业的先驱和国民经济的先行部门,资源配置和宏观调控的重要工具,国土开发、城市和经济布局形成的重要因素,对促进社会分工、大工业发展和规模经济的形成,巩固国家的政治统一和加强国防建设,扩大国际经贸合作和人员往来发挥重要作用。
总之,交通运输具有重要的经济、社会、政治和国防意义。
其发展思路可概括为三点:
通过增加铁路投资,加快铁路发展,逐步提高铁路在运输市场中的份额并维持在合理水平;确保公路、水运、管道稳步发展,实现航空运输快速发展;通过增量调整和存量升级,推动各种运输方式在发展过程中按照比较优势进行分工与协作,使运输结构和运输布局不断趋于优化。
货物周转量是一定时期内,运输部门实际运送的货物吨数和它的运输距离的乘积。
以吨公里(海运企业用吨海里)为单位。
运输部门制定计划和经济考核的重要指标之一也是综合反映货运工作成绩及其重要性的营运指标,它的预测分析工作是生产经营活动的重要环节,也是建设规划的重要基础。
根据国家统计局统计数据显示,2007年,全社会货物周转量完成101418.8亿吨公里,其中铁路完成货物周转量55374.6648亿吨公里,占全社会货物周转量的54.6%,居公路、水路、民航等各种运输方式之首。
本文以货运周转量为因变量,国内生产总值(GDP)、旅客运输平均运距总计、客运总量3个经济指标为解释变量,利用EViews3.1软件进行回归分析,建立我国交通运输业与国民经济关系之间的模型,分析国内生产总值(GDP)、旅客运输平均运距总计、客运总量对货运周转量的影响程度。
2.2建立模型与模型检验
1.原始数据如下表:
年份
Y货物周转量
(亿吨公里)
X1
国内生产总值(亿元)
X2
旅客运输平均运距总计(公里)
X3
客运量总计
(万人)
1987
9829
3645.217
69
253993
1988
12026
4545.624
67
341785
1989
18365
9016.037
72
620206
1990
26207
18667.82
73
772682
1991
27986
21781.5
77
806048
1992
29218
26923.48
81
860855
1993
30646.81
35333.92
79
996634
1994
33435.48
48197.86
79
1092883
1995
35908.9
60793.73
77
1172596
1996
36589.8
71176.59
74
1245356
1997
38384.7
78973.03
75.82781
1326094
1998
38088.7
84402.28
77.14926
1378717
1999
40567.8
89677.05
81.95808
1394413
2000
44320.5
99214.55
82.9
1478573
2001
47709.9
109655.2
85.75003
1534122
2002
50685.9
120332.7
88
1608150
2003
53859.2
135822.8
87
1587497
2004
69445
159878.3
92.27
1767453
2005
80258.1
183217.4
94.57
1847018
2006
88839.85
211923.5
94.84049
2024158
2007
101418.8
249529.9
96.92502
2227761
数据来源:
以上数据主要来源于《中国统计年鉴》(2008年)
其中主要统计指标解释:
(1)货物周转量:
是指各种运输工具在报告期内实际运送的每批货物重量分别乘其运送距离的累计数。
计算单位为吨公里(海运为吨海里,1海里=1.852公里),该指标可以反映运输业生产的总成果,也是编制和检查运输生产计划,计算运输效率、劳动生产率以及核算运输单位成本的主要基础资料。
计算货物周转量通常按发出站与到达站之间的最短距离,也就是计费距离计算。
其计算公式是:
货物周转量=实际运送货物吨数×货物平均运距
(2)国内生产总值(GDP):
国内生产总值(GrossDomesticProduct,简称GDP)国内生产总值是指在一定时期内(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。
一般来说,国内生产总值共有四个不同的组成部分,其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。
国内生产总值分为名义国内生产总值与实际国内生产总值。
其中,名义国内生产总值是以现行价格水平计算的国内生产总值的值,不仅包含了当期产量的资讯也包含了当期该国的价格水平资讯。
实际国内生产总值是以不变价格水平计算的国内生产总值的值。
国内生产总值平减指数用名义国内生产总值与实际国内生产总值比率计算的物价水平衡量指标。
(3)客运量:
指在一定时期内,各种运输工具实际运送的货物(旅客)数量。
该指标是反映运输业为国民经济和人民生活服务的数量指标,也是制定和检查运输生产计划、研究运输发展规模和速度的重要指标。
货运按吨计算,客运按人计算。
货物不论运输距离长短、货物类别,均按实际重量统计。
旅客不论行程远近或票价多少,均按一人一次客运量统计;半价票、小孩票也按一人统计。
2.模型参数的估计
根据上表数据以货运周转量(亿吨公里)为Y,国内生产总值(亿元)为X1,旅客运输平均运距总计(公里)为X2,客运总量(万人)为X3,,随机变量µi,根据样本数据对其建立三元线性回归模型:
Ŷi=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ui
用EViews软件,输入Y、X1、X2、X3等数据,对模型进行OLS回归,输出结果如下:
根据上表的数据,变量X3未通过t检验,对其进行多重共线性的分析。
1.对Y分别关于X1、X2、X3作最小二乘回归,得出:
(1)Ŷ=14216.83+0.337540X1
(9.419945)(24.71757)
R²=0.969839,R¯²=0.968252,DW=0.403364,F=610.9580
(2)Ŷ=-170845.9+2639.913X2
(-10.09422)(12.73284)
R²=0.895100,R¯²=0.889579,DW=0.666524,F=162.1251
(3)Ŷ=-10737.82+0.043258X3
(-2.254085)(12.29737)
R²=0.888383,R¯²=0.882509,DW=0.176373,F=151.2253
其中括号内的数字是t值,根据经济理论分析和回归结果,易知X1是最重要的解释变量,所以选取第一个回归方程为基本回归方程。
2.加入变量X2,对Y关于X1,X2作最小二乘回归,得
Ŷ=-31140.03+0.264944X1+636.1837X2
(-1.615435)(7.997241)(2.358791)
R²=0.976961,R¯²=0.974401,DW=0.410612,F=381.6386
可以看出,加入X2后,拟合优度R²和R¯²均有所增加,参数估计值的符号也正确,并且没有影响X1系数的显著性,所以在模型中保留X2。
3.加入变量X3,对Y关于X1、X2、X3作最小二乘回归,得
Ŷ=-32236.90+0.281554X1+678.3126X2-0.003003X3
(-1.627740)(5.983627)(2.358017)(-0.507915)
R²=0.977305,R¯²=0.973300,DW=0.445499,F=244.0234
可以看出,在加入X2后,拟合优度R²增加不显著,R¯²有所减少,并且X3系数不显著,说明存在严重的多重共线性。
所以在模型中保留X1,X2,略去X3。
所以去除变量X3,只用X1、X2对变量Y进行回归分析。
用EViews软件,输入Y、X1、X2的数据,对模型进行OLS回归,输出结果如下:
最终回归方程为:
Ŷi=-31140.03+0.264944X1+636.1837X2
3.模型检验
(1)经济意义检验
模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,国内生产总值每增加1亿元,货物周转量增加0.264944亿吨公里;旅客运输平均运距总计每增加1公里,货物周转量增加636.1837亿吨公里。
模型的符号、大小基本与经济理论和实际现象相符合。
(2)统计检验
1、拟合优度检验
由上表可知,R2=0.976961,说明总离差平方和的97.6961%被样本回归方程解释,拟合程度是很好的。
2、F检验
提出原假设H0:
β1=β2=0
对立假设为H1:
这少有一个βi不等于零(i=1,2)
由上表,得F统计量为F-statistic=381.6386
对于给定显著性水平
,在分布表中查出自由度为k=2和n-k-1=18的临界值F0.05(2,18)=3.55。
因为F=381.6386>3.55,所以拒绝H0,总体回归方程是显著的,即货物周转量与国内生产总值,旅客运输平均运距总计之间存在显著的线性关系。
3、t检验
提出原假设H0:
βi=0(i=0,1,2)
对立假设为H1:
βi≠0(i=0,1,2)
由上表,得t统计量为β0的t-Statistic=-1.615435
β1的t-Statistic=7.997241
β2的t-Statistic=2.358791
对于给定显著性水平
,在分布表中查出自由度为n-k-1=18的临界值
t0.05/2(18)=2.10。
因为t0=-1.615435,所以∣t0∣=1.615435 因为t1=7.997241,所以∣t1∣=7.997241>t0.05/2(18)=2.10所以拒绝H0,β1显著不为零,即可认为国内生产总值对货物周转量有显著的影响。 因为t2=2.358791,所以∣t2∣=2.358791>t0.05/2(18)=2.10所以拒绝H0,β2显著不为零,即可认为旅客运输平均运距总计对货物周转量有显著的影响。 (3)计量检验 1.自相关检验 LM检验法 提出原假设H0: ρ1=ρ2=……=ρn=0 备择假设H1: ut存在n阶自相关 用EViews软件进行LM检验,输出结果如下表: Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest: F-statistic 14.14856 Probability 0.000290 Obs*R-squared 13.41486 Probability 0.001222 根据上表的LM检验结果,可以看出LM=TR²=13.41486 因为X20.05 (2)=5.991,LM=13.41486>5.991,所以拒绝H0,说明ut存在二阶自相关。 可运用广义最小二乘法消除自相关性。 2.异方差检验 用EViews软件中的White检验,输出结果如下表: WhiteHeteroskedasticityTest: F-statistic 0.423722 Probability 0.789287 Obs*R-squared 2.011464 Probability 0.733650 H0: αi=0,(i=1,2,3,4) H1: α1、α2、……α4至少有一个不为零 由表可知,统计量TR2的值Obs*R-squared=2.011464。 在 条件下,查 分布表,得临界值 0.05(5)=11.071。 比较计算的 统计量与临界值,因为TR2=2.011464< 0.05(5)=11.071,所以此模型不存在异方差。 2.3模型的分析 本课设建立了我国交通运输业与国民经济关系之间的模型,分析国内生产总值(GDP)、旅客运输平均运距总计对货运周转量的影响程度。 通过以上一系列的分析与判断可以看出国内生产总值(GDP)、旅客运输平均运距总计与货运周转量之间成正比例关系。 只要国内生产总值(GDP)和旅客运输平均运距总计能够增加,货运周转量也一起得以提升。 从我国货物运输体系的演变看,货物周转量是综合反映货运工作成绩及其重要性的营运指标,它的预测分析工作是生产经营活动的重要环节,也是建设规划的重要基础。 从我国货物运输体系的纵向变化情况看,其发展是随着经济发展而产生的。 其主要原因,除了运输业的发展及运输技术进步,就在于经济的变化。 随着我国经济的发展,如何提高GDP将直接影响货物周转量,内需,投资和净出口被称为拉动经济增长的三驾马车,个人消费支出属于内需的一种。 按照国民经济的恒等式,国民经济总产出(GDP)恒等于国民经济总支出。 如果国民经济总支出增加,必然导致国民经济总产出相应地增加。 具体地,这个拉动的作用机制简单地分析如下: 个人消费支出增加——企业收入增加——投资扩大——社会就业扩大——家庭收入增加——个人消费支出增加。 最终货运周转量增加。 2.4总结 通过此次课设,我运用计量经济学研究了我国货物周转量的影响因素及分析这个问题。 对计量经济学有了更深刻的理解,深刻感觉到了计量经济学的实用性和实践性同时也使我了解了计量经济学的含义、研究范围以及线性回归的基本思想,掌握了假设检验、拟合优度检验,并且熟悉了回归结果的报告和进行简单预测。 通过熟练操作与应用EViews软件建立模型进行回归分析与检验。 同时我更深层了解到学习计量经济学的经济意义: 首先,计量经济学是现代统计和数学方法的广泛应用。 可以这么说,现代统计和数学一旦有新的理论和方法,就会被计量经济理论所引用和被计量经济实证所应用,我们已经知道,最优化理论、控制理论不仅在计量经济理论研究中得到引用,而且在政策评价的计量经济模型中得到了有效的应用。 其次,计量经济学应用重点已经转向,预测功能有所拓宽。 计量经济模型应用的重点从80年代起就逐步转向了检验经济理论和宏观经济政策假设,转向了结构分析、政策模拟和政策评价,并由此成为计量经济模型应用的主流方向之一,因为无论是经济理论还是政策假设,只有它成功地解释了过去,特别是历史统计数据之后,才能为人民所普遍接受,而这正是计量经济模型的优势。 另外一方面,对企业与个人的各种行为的微观计量经济分析从80年代末起开始活跃起来,并成为现代计量经济学最具活力与生命力的一个方向。 最后,计量经济学应用方向正在转向新的领域。 80年代以前,计量经济模型的应用主要集中在生产、需求、消费和投资等宏观经济分析问题上。 进入到80年代,计量经济模型的应用更多地集中在货币、工资、就业、福利和国际贸易等问题。 到了90年代以后,由于金融对各国经济作用的加强,计量经济模型的应用又侧重于金融风险与控制、投资风险与控制和信用风险与控制以及国际收支等现实问题的研究,大量的此类论文出现在国际著名学术刊物上。 此次课设巩固了我的理论知识,增强了我的实际运用能力,并有幸得到老师的指导,培养了我独立完成论文的能力,使我的知识得到了梳理,并为毕业论文的写作乃至今后的工作积累了宝贵的经验。 参考文献 [1]高鸿业.《西方经济学(微观部分)》第三版.北京: 中国人民大学出版社,2007. [2]李连友,王晓林.《统计学原理•经济统计应用》第一版.北京: 法律出版社,2006. [3]《中国统计年鉴(2008年)》 [4]刘秉镰.现代经济增长与交通运输产业发展研究[M].北京: 中国经济出版社,2007. [5]王峥.《交通运输对我国经济发展作用的实证研究》,2007 [6]新闻发布.中国年鉴综合信息网发布日期: 2008年6月23日 [7]张晓峒.《计量经济学基础》第三版.天津: 南开大学出版社,2007. [8][美]A.H.施图德蒙德著,王少平,杨继生,刘汉中等译.《应用计量经济学》第五版.北京: 机械工业出版社,2007.
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