影响因素及分析

影响因素及分析
影响因素及分析

所以能促进整个社会整体向前迈进。

从月收入水平来看,下层、中下层、中上层、上层月平均收入分别为608、1098、1675、3508元,各个阶层之间的收入差异较大。其中上层农村居民的收入分别是中上层、中下层、下层的2.09、3.19、5.77倍,甚至比流入城市农民工各阶层之间的收入差距更大,这也提示我们今后在分析中国农村居民收入差距的时候,要区分流入城市的农民工和仍然留在农村的居民。

下文试图分析造成收入差异的原因,发现上层劳动者中自雇的比重占到29.45%,要高于其他几个阶层,而自雇者收入普遍高于工资性收入者是一个不争的事实,因此自雇能部分的解释收入差异,但解释力要远远低于农民工。下层农村居民从事自雇的比重要高于中间阶层。另一个可能的原因是各个阶层男性的比重相当较大,上层中男性占到81.45%,依次递减,下层中男性的比例仅占到50.27%,因此我们有理由相信,收入差异很大程度上是由性别差异所造成的,因为农民工性别工资差距较大,而下层劳动者中男性的比重较低,导致了平均收入水平较低。

从各个阶层拥有保险的情况可以看出农村居民的社会保障程度,各个阶层拥有医疗保险的比重都很高,在90%以上,这主要得益于近年中国政府在农村地区大力推动新型农村医疗保险。上层农村居民享有养老保险、失业保险、工伤保险的比重均要高于其他几个阶层。反映了上层不仅收入水平较高,并且社会保障程度更高。如果考虑社会保障水平的差异,这几个阶层的社会分层趋势更明显。

三、基本结论和政策含义

本文利用中国——

—印尼农民工调查数据(RUMiC)2008年的数据分析得出,被调查者的经济收入呈中间收入阶层的比例较大,初步体现出“橄榄型”结构的特征,与此同时下层和中下层的比重仍较大,因而仍具有“洋葱型”结构的某些特征。这也反映出当前农村居民收入结构的过渡性特征,即从“洋葱型”结构向“橄榄型”结构过渡时期的一种中间类型。

各个阶层之间的收入差异较大,上层农村居民的收入分别是中上层、中下层、下层的2.09、3.19、5.77倍,接下来的分析表明自雇和男性比重的差异是造成收入差异的两个重要原因。从各个阶层的社会保障来看,上层农村居民享有养老保险、失业保险、工伤保险的比重均要高于其他几个阶层,医疗保险的享有程度在几个阶层之间差异不大,主要得益于近年中国政府在农村地区大力推动新型农村医疗保险。以上结论呼吁根据不同收入阶层的个性特征构建差别化的劳动力市场政策。

参考文献:

[1]侯麟科.农村劳动力大规模转移背景下的中国农村社会分层分析[J].中国农村观察,2010(1):41-49

[2]张涛.农民工群体内部分层及其影响:以收入分层为视角——

—武汉市农民工思想道德调查分析报告[J],青年研究,2007(6):30-35

[3]刘成斌、卢福营.非农化视角下的浙江省农村社会分层[J].中国人口科学,2005(5):75-81

作者简介:顾和军(1981-),女,南京信息工程大学经济与管理学院副教授,研究方向:农业经济学、性别经济学

感谢北京师范大学收入分配研究院的数据支持 我国上市公司股利分配政策的影响因素及分析■杨湘云云南铜业股份有限公司摘要:股利政策是进入现代以来公司理财活动的核心内容之一,公司能够用其利润所得对各位股东进行资本回报,其中现金股利是公司进行股利分配的主要形式,是对投资者也就是股东进行利益回报的重要方式。关键词:上市公司股利政策现金股利一、股利及股利政策的概述股利是股息和红利的总称,是公司向股东分配的公司盈余。股息,是指公司根据股东出资比例或持有的股份,按照事先确定的固定比例向股东分配的公司盈余;而红利是公司除股息之外根据公司盈利的多少向股东分配的公司盈余。发放股票股利不会改变公司的股东权益总额,也不影响股东的持股比例,只是公司的股东权益结构产生了变化,未分配利润转为股本,因此会增加公司的股本总额。二、股利分配政策的影响因素股利分配政策是上市公司对盈利进行分配或留存用于再投资的决策问题,在公司经营中起着至关重要的作用,关系到公司未来的长远发展、股东对投资回报的要求和资本结构的合理性。影响股利分配政策的外在因素主要有:法律因素、债务契约因素及其他外部因素。影响股利分配政策的内在因素主要有:公司自身的因素。公司自身因素的影响是指公司内部的各种因素及其面临的各种环境、机会对其股利政策产生的影响。筹资能力是影响公司股利政策的一个重要因素。不同的企业在资本市场上的筹资能力会有一定的差异,公司在分配现金股利时,应当考虑到自身的筹资能力来确定股利支付水平。公司在制定股利政策是应考虑未来投资对资本的需求。三、我国股利分配政策问题分析。在我国,股利分配政策的发展变化很明显,特别是我国政策对于上市公司在配股方面政策的限制和关于现金分红的规定。我国上市公司股利分配政策理论的研究尚未成熟且没有引起人们的足够重视,处于冷落的状态。正式由于没有这种成熟的理论加以指导,我国上市公司的管理人员在制定股利分配政策时无章可循,导致我国股利分配政策呈现很多不规范的地方。主要表现在:1.不分配现象严重通过对我国证券报及相关的网站所公布的有关数据分析我国2006年到2010年的上市公司的分配情况进行统计分析。2006年我国上市公司的数量636家,不分配的公司所占比例相比2005年有很大的增幅,所占比重在50.19%。2007年,虽然我国的股市有很大的收益,但是仍然有624家上市公司依然采用不分配政策,比重为46.5%。2008年,我国上市公

经济视野

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2013年16期

总第721期

司中采用不分配政策的公司有609家,比重为42.3%。2009年,我国上市公司不分配的公司有677家,所占上市公司的比例为39.4%。2010年,不分配公司的数量为746家,所占上市公司的比例为35.3%。通过2006年到2010年的数据可以发现,不分配的现象比较严重,均在35%以上,有的甚至高达50%。在这些不分配的公司中,

有些公司是本年度亏损或弥补以前年度亏损,但有些公司的确具备派现能力却不给投资者分红。

2.股利政策缺乏连续性和稳定性

几乎所有的公司都比较倾向采取稳定的股利支付政策,股利支付率几乎不受公司利润波动的影响。公司管理层只有在确信增加的利润能够支撑较高的股利水平时才会适时提高股利支付率,这是一个逐步的过程,直到新的股利水平均衡的实现。公司即使面临亏损,公司管理层同样保持稳定的股利支付率直到他们认为这种亏损的局面不能够被扭转。

3.股利分配往往与再融资行为相关

在我国,上市公司的现金分配股利政策受到在筹资行为的约束,处于被动服从的地位。我国上市公司上市后通过资本市场进行再融资的主要渠道是实施配股,加之证监会对配股资格有较为严格的规定,这在一定程度上也影响了上市公司的股利分配。按照证监会的要求,

上市公司要获得配股资格,连续三年的净资产收益率必须超过10%,针对这一规定,一些净资产数额较高的公司,为了获得配股资格,采取发放现金股利以降低净资产数额相应提高净资产收益率的办法。上市公司可以以微薄的派现金额来获得其

“圈钱”目的。四、股利分配政策的优化建议

股利分配政策是上市公司对盈利进行分配或留存用于再投资的决策问题,在公司经营中起着至关重要的作用,关系到公司未来的长远发展、股东对投资回报的要求和资本结构的合理性。不规范的股利政策与股价之间的关系被扭曲,破坏了市场的公信力,进而市场无法形成公正的价值评价机制,这种效应会进一步加剧公司股利政策的非理性化,对于上市公司、市场还有投资者都会产生很大的负面影响。

1.建立健全法律法规

股利政策理性化的制度保障是健全的法律法规体,相应的税收法律也要进行规范。我国证券法律建立的时间比较晚,难以有效保护中小投资者的利益。我国法律法规的规定,只有以前年度利润弥补完之后,若还有剩余利润,才能用于分配股利。应进一步政策法规并引导正确的股利分配行为,建立公允价格体系;完善监管体系,防止投资者规避交易所得税;改革会计处理方法,引导公司正确的分配理念。

2.完善股利政策的披露和监督制度

对采用不同股利分配政策的公司分别使用不同的监督力

度与管理办法,比如对于不分配的公司要求其在年报中列举不分配的理由,对于申请配股的,要求其详细披露配股资金投入项目的可行性报告以及之前配股资金的使用情况等等。另外,上市公司还应该加强信息披露的监管力度,要求其公布未来长期发展的股利分配政策,以此作为指导,调整公司每年的收益利润。

3.允许股利分配形式多样化

上市公司的股利分配形式形式多样,有现金股利、股票股利等等,没必要只采取现金股利方式。如果通过强制的标准对公司的股利分配形式产生影响,对于上市公司的会产生一定程度的负面影响。从股东利益方面来说,上市公司采用股利分配形式与否,主要取决于留存利润产生的边际投资收益率与社会边际投资收益率的高低,如果高于,就应该放弃现金股利分配形式。对于不同行业的公司来说,

情况也不尽相同,不能够一刀切,比如一些朝阳行业,他们需要不断地追加投资,股利政策方面应倾向于利润留存,而不是现金股利分配。

4.实现分红与再融资的平衡监管

随着证券管理层将上市公司的分红政策与其再融资行为“挂钩”后,大多数上市公司确实开始了大范围的现金分红。无可争辩,这一旨在鼓励上市公司现金分红、并以此优化上市公司再融资选择的导向性政策,其效应已较为显著地在市场中得到了反映。

5.优化股权结构

股利分配的现状暴露了上市公司在股权结构方面的很多问题,投资者无法真正参与公司的分红决策。加快公司股权结构的优化,是改变目前公司分红现状的重要方法。只有股权结构合理,整体经营业绩提高,上市公司很有可能获得丰厚的利润,也才能够给投资者长期稳定的回报。要逐渐改变我国国有股“一股独大”的股权结构,深入股权分置改革,逐渐提高法人股与国有股的流通性,进而使得上市公司的股权结构更加合理化。

6.建立有效公司治理结构

提高上市公司的营运质量,就必须促其公司建立完善的内部治理结构,尊重社会股东的权益,最终形成内部制约机制,从而提高上市公司的科技发展含量,提高经营管理水平,加强公司在市场中的竞争能力。为了有效解决公司在治理方面出现的问题,应该建立适合我国上市公司特有的独立董事制度。这种董事制度不想内部董事那样同时受公司高级管理层和公司控股股东的限制,所以独立董事有利于董事会对公司有关事务的独立判断。

作者简介:杨湘云,会计师、硕士研究生,云南铜业股份有限公司,研究方向:财务、融资、资金管理

经济视野

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SAS学习系列34.-因子分析

SAS学习系列34.-因子分析

34.因子分析 (一)基本原理 一、概述 因子分析,是用少数起根本作用、相互独立、易于解释通常又是不可观察的因子来概括和描述数据,表达一组相互关联的变量。通常情况下,这些相关因素并不能直观观测。 因子分析是从研究相关系数矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。简言之,即用少数不可观测的隐变量来解释原始变量之间的相关性或协方差关系。 因子分析的作用是减少变量个数,根据原始变量的信息进行重组,能反映原有变量大部分的信息;原始部分变量之间多存在较显著的相关关系,重组变量(因子变量)之间相互独立;因子变量具有命名解释性,即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。 主成分分析是因子分析的特例。主成份分析的目标是降维,而因子分析的目标是找出公共因素及特有因素,即公共因子与特殊因子。 因子分析模型在形式上与线性回归模型相似,但两者有着本质的区别:回归模型中的自变量是可观测到的,而因子模型中的各公因子是不可观测的隐变量,而且两个模型的参数意义也不相同。 二、原理

假设样品检测p 个指标(变量)X 1, …, X p ,得到观测矩阵X ,这p 个指标变量可能受m (m

对中国经济增长影响因素的实证分析

影响中国经济增长因素的实证分析 学院:经济学院 专业:金融 教学号:21140731 :王月

影响中国经济增长因素的实证分析 摘要:改革开放以来,中国的社会经济取得了飞速发展,经济增长速度更是举世瞩目,已成为世界第二大经济体,仅次于美国。本文根据计量经济学、中级宏观经济学、Eviews软件相关知识,采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对1985年-2015年三十多年间中国经济增长因素进行研究,分析了居民消费价格指数、固定资产投资、公共预算支出、进出口总额对国生产总值(GDP)的影响,建立计量经济学模型,寻求这些变量与国生产总值的数量关系,进行定量分析,对模型进行检验,最终得出结论。 关键词:CPI、GDP、投资、预算支出、进出口、经济增长 一、研究的目的要求 (一)经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中,常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示,即以国民生产总值和国生产总值(GDP)的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心,指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 (二)影响因素的分析 在曼昆中级宏观经济学第七版中指出,国民收入核算把GDP分为四大类支出:消费(C)、投资(I)、政府购买(G)、净出口(NX)。用Y代表GDP有,Y=C+I+G+NX。 从公式可知,GDP主要受这四方面影响,因此本文用公共预算支出衡量一部分

政府购买,用全社会固定资产投资总额衡量投资。居民消费需求也是经济增长的主导因素。经济增长问题既受各国政府和居民的关注也是经济学理论研究的一个重要方面。在过去的几十年里,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对济增长的影响程度进行实证分析,可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。所以,选取了CPI物价指数来进行进一步分析。同时随着对外经济加强,进出口贸易已成为中国经济重要组成部分,所以进出口额也是值得分析的因素。 二、模型设定与参数设计 (一)数据的收集 中国经济增长影响因素模型时间序列表

关于财政收入影响因素 的统计分析报告.doc

关于财政收入影响因素的统计分析报告 14经济统计1班 陈秋昱 陈翔强 毛翔宇 2016年4月13日

目录 影响我国财政收入因素的统计分析 (3) 一、引言 (3) 二、财政收入影响因素的分析 (3) 2.1变量的选择 (3) 2.2数据说明 (3) 三、模型建立 (4) 3.1模型数据 (4) 3.2相关分析 (6) 3.3模型建立 (7) 四、模型检验 (7) 五、个别数据的折线图分析 (9) 5.1从业人数与国家财政收入间关系 (9) 5.2居民消费价格指数于财政收入间关系 (9) 5.3财政收入占GDP的时间变化 (10) 六、从模型中得到的结果 (10) 6.1财政收入对GDP的依存度 (10) 6.2财政收入对能源消费总量的依存度 (10) 6.3财政收入对实际利用外资的依存度 (11) 6.4财政收入对居民消费价格指数的依存度 (11) 七、结论 (11)

影响我国财政收入因素的统计分析 摘要:影响一国财政收入的因素有很多,如税收收入,三大产业产值,固定资产投资等,本文选取GDP、能源消费总量、从业人员总数、全社会固定资产投资总额、实际利用外资总额、全国城乡居民储蓄存款年底总额、居民人均消费水平、消费品零售总额、居民消费价格指数这9个指标,建立了财政收入影响因素的模型,分析了影响财政收入主要因素及其影响程度。 一、引言 财政作为最为重要的政府活动,是政府职能的具体体现,能够有力地促进经济的发展,促进人民生活水平的提高,并能够调节资源配置。因此,财政收入的变化情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。财政收入的主要来源有税收,国有资产经营收益,政府性基金收益等。同时,一个国家财政收入的规模还要受到经济规模等诸多因素的影响。因此我们以财政收入为因变量,GDP、能源消费总量、从业人员总数、全社会固定资产投资总额等9 个经济指标为自变量,利用R软件进行回归分析,建立财政收入影响因素模型,分析影响我国财政收入的主要因素为何。 二、财政收入影响因素的分析 2.1变量的选择 研究影响财政收入的影响因素离不开基本经济指标,许多文献资料中都把税收、GDP这两个指标列为影响财政收入最重要的影响因素。而本文通过对较多指标的综合分析,企图在众多而复杂的指标当中寻找财政收入比较重要的决定因素。 2.2数据说明 1、财政收入:财政收入,是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标,政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量,在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。 2、GDP:国内生产总值(GDP=Gross Domestic Product)是指一个国家(国界范围内)所有常驻单位在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市场价值。GDP 是国民经济核算的核心指标,也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。 3、能源消费总量:能源消费总量是一定时期内全国或某地区用于生产、生活所消费的各种能源数量之和。是反映全国或全地区能源消费水平、构成与增长速度的总量指标。 3

犯罪率影响因素的线性回归分析

犯罪率影响因素的线性回归分析 摘要 犯罪是人类社会的顽疾,人类为对付犯罪付出了沉重的代价。据国际社会统计,犯罪所造成的危害远远超过二战所造成的损失。犯罪作为一种社会现象,是由各种因素决定的,马克思认为是社会客观历史条件,特别是经济条件决定着犯罪。故我们运用现代科学技术方法,充分利用信息资源,尝试建立一个回归模型,解释刑事犯罪率的变化,降低刑事犯罪率,保障社会和谐。 关键词:刑事犯罪率;基尼系数;城市化率; Linear regression analysis of factors influencing the criminal crime rate ABSTRACT Crime is disease in the human society, mankind against crime to pay a high price. According to international society .The harm of crime, is beyond the losses of lives and property caused by warⅡ. Crime, as a social phenomenon, is decided by various factors, the mark thinks social objective history conditions, and especially economic condition decides crime. We use modern science and technology, make full use of information resources, and try to establish a regression model to explain the changes in crime rates, lower crime rate, ensure social harmony. Key words: crime;criminal Gini coefficient;Urbanization rate;

农民收入影响因素的多元回归分析

农民收入影响因素的多元回归分析 自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5 % ,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。农村人口占了中国总人口的70 %多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。 一、回归模型的建立 (1)数据的收集 根据实际的调查分析,我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。即:X2-财政用于农业的支出的比重, X3-乡村从业人员占农村人口的比重, X4-农作物播种面积

(1)回归模型的构建 Y i=1+2X2+3X3+4X4+u i 二、回归模型的分析 (1)多重共线性检验 系数a 模型非标准化系数标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准误差试用版容差VIF 1 (常量) -2983.479 803.141 -3.715 .003 X2 -14.221 15.007 -.141 -.948 .361 .579 1.726 X3 5.201 3.760 .258 1.383 .190 .368 2.717 X4 .021 .006 .614 3.677 .003 .459 2.177 a. 因变量: y 表1 多重共线性是指解释变量之间存在相关关系,判断解释变量之间的多重共线性一般可看方差膨胀因子VIF和容忍度这两个指标,如果解释变量之间存在多重共线性,一般采用逐步剔除VIF最大的解释变量来消除解释变量之间多重共线性的问题。从表1可知,解释变量,X1,X2,X3三者的方差膨胀因子VIF分别为1.726,2.717和2.177,均小于10。且三者的容忍度均大于0.1。所以可以判断解释变量X1,X2,X3三者之间不存在多重共线性。 (2)模型异方差的检验 异方差产生的原因有:数据质量原因、模型设定原因。由异方差 引起的后果一般会导致回归系数估计结果误差较大、有关统计检验失 去意义、模型的预测失效等危害,所以在建立模型的过程中必须要检 验模型之间是否存在异方差。若存在异方差解决办法——加权最小二 乘法。

影响因素分析汇总

影响因素分析汇总

高三地理复习材料(影响因素分析汇总)1.影响太阳辐射强弱的因素: ①太阳高度角(纬度决定);②大气状况(天气、气候);③海拔高低(主要是大气密度)。 2.影响气温高低的因素: ①纬度位置(太阳辐射);②地形地势(海拔? 闭塞?背风坡?迎风坡?对气流阻隔?);③ 大气环流;④海陆位置及海陆分布(海洋性? 大陆性?);⑤洋流;⑥下垫面热容量,反射 率等(植被状况)。 3.影响降水多少的因素: ①大气环流(气压带、风带;季风环流;大气 活动中心);②地形(迎风坡?背风坡?气流 阻隔?);③海陆位置(离海远近?离岸风、 向岸风?);④洋流。 4.影响气压大小的因素: ①地势(海拔)→气压随高度增加而降低;②气温→同一高度气温高气压低。 5.影响气候的因素: ①纬度位置(太阳辐射);②大气环境(降水); ③下垫面(海陆位置,地形,洋流,地表状况 等);④人类活动(影响小气候和全球变暖)。6地表形态的影响因素: ①内力作用:地震,火山,变质作用;②外力作用:风化,侵蚀,搬运,沉积,固结成岩。 7.影响海水温度的因素: ①太阳辐射(热量收支)←纬度;②洋流; ③陆地气候。 8.海水盐度大小的影响因素: ①降水量、蒸发量(气候、纬度);②洋流; ③结冰、融冰;④河流径流的注入;⑤与外界 海水交换状况(海域是否闭塞)。 9.影响潮汐大小的因素: ①地形条件(是否呈口大内小喇叭状开口); ②气象条件(风向);③天文条件(日、月、 地位置)。 10.影响水资源多少的因素: ①降水量、蒸发量(河川径流量大小);②水循环活跃程度。 11.影响渔场形成因素: ①大陆架:海水深浅及获得阳光多少;②径流: 营养物质多少;③纬度:温带水域;④洋流: 寒暖流交汇或上升流。 12.影响降水形成的因素: ①有充足水汽、有凝结核、有上升气流;②大气环流;③地形;④洋流。 13.影响暴雨形成的因素: ①源源不断水汽供应;②强烈上升气流;③形成降水的天气系统持续时间长。 14.影响地震烈度的影响因素: ①地震本身的震级和震源深度;②地表状况 (震中距大小);③地质构造情况(断层发 育?);④地面建筑物抗震程度。 15.农业发展的区位因素: ①自然条件:气候、地形、水源、土壤;②社 会经济因素:市场、劳动力、交通、政策、科 技、农业机械。 16.乳畜业发展的区位条件: ①自然:气候适宜种植牧草和饲料作物;②市 场:城市众多,人口密集,市场需求大;③交 通:交通便利;④科技:先进的科技。 【高三地理复习材料第 2 页共 13 页】

多元线性回归模型案例

我国农民收入影响因素的回归分析 本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的,既有结构性矛盾因素,又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面:一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性,所以对农业投入与农民收入,本文暂不作讨论。因此,以全国为例,把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析,并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析,我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即:2x -财政用于农业的支出的比重,3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,4x -非农村人口比重,5x -乡村从业人员占农村人口的比重,6x -农业总产值占农林牧总产值的比重,7x -农作物播种面积,8x —农村用电量。

资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式: 利用Eviews 软件进行最小二乘估计,估计结果如下表所示: DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果 回归分析报告为: () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法 从“表1最小二乘估计结果”中可以看出,虽然模型的整体拟合的很好,但是x4x6

因素分析法

因素分析法(Factor Analysis Approach),又称指数因素分析法,是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法,包括连环替代法、差额分析法、指标分解法、定基替代法。因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法,它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。 因素分析法的最大功用,就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理,从而得出客观事物普遍本质的概括。其次,使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化,并保持其基本的信息量。 2应用编辑 是通过分析期货商品的供求状况及其影响因素,来解释和预测期货价格变化趋势的方法。期货交易是以现货交易为基础的。期货价格与现货价格之间有着十分紧密的联系。商品供求状况及影响其供求的众多因素对现货市场商品价格产生重要影响,因而也必然会对期货价格重要影响。所以,通过分析商品供求状况及其影响因素的变化,可以帮助期货交易者预测和把握商品期货价格变化的基本趋势。在现实市场中,期货价格不仅受商品供求状况的影响,而且还受其他许多非供求因素的影响。这些非供求因素包括:金融货币因素,政治因素、政策因素、投机因素、心理预期等。因此,期货价格走势基本因素分析需要综合地考虑这些因素的影响。 商品供求状况对商品期货价格具有重要的影响。基本因素分析法主要分析的就是供求关系。商品供求状况的变化与价格的变动是互相影响、互相制约的。商品价格与供给成反比,供给增加,价格下降;供给减少,价格上升。商品价格与需求成正比,需求增加,价格上升;需求减少,价格下降。在其他因素不变的条件下,供给和需求的任何变化,都可能影响商品价格变化,一方面,商品价格的变化受供给和需求变动的影响;另一方面,商品价格的变化又反过来对供给和需求产生影响:价格上升,供给增加,需求减少;价格下降,供给减少,需求增加。这种供求与价格互相影响、互为因果的关系,使商品供求分析更加复杂化,即不仅要考虑供求变动对价格的影响,还要考虑价格变化对供求的反作用。 连环替代法 它是将分析指标分解为各个可以计量的因素,并根据各个因素之间的依存关系,顺次用各因素的比较值(通常即实际值)替代基准值(通常为标准值或计划值),据以测定各因素对分析指标的影响。 例如,设某一分析指标M是由相互联系的A、B、C三个因素相乘得到,报告期(实际)指标和基期(计划)指标为: 报告期(实际)指标M1=A1 * B1 * C1 基期(计划)指标 M0=A0 * B0 * C0 在测定各因素变动指标对指标R影响程度时可按顺序进行: 基期(计划)指标M0=A0 * B0 * C0 (1)

因子分析模型的建立

基于因子分析模型的居民消费价格指数影响因素分 析 摘要:由于目前对居民消费价格变动原因的分析指标很多,且指标体系中各指标之间存在着多重共线性,从而影响了分析模型的稳定性,使所得模型中出现了不符合经济学原理的现象。本文采用多元统计分析方法,以2010年居民消费物价水平为例,建立了关于居民消费价格分类指数变动的因子分析模型,研究发现影响居民消费价格指数的主要因素为食品、衣着和家用设备等生活必需品的价格水平,其次为健身等娱乐设施价格和房价水平。 关键词:消费价格指数;影响因素;因子分析 一、研究背景 随着社会主义市场经济体制的确立和逐步完善,我国经济总量和综合实力迅速上升,居民的生活水平显着提高,经济和社会都有了较大的发展。相对于过去而言,居民食品方面的消费支出比重在逐渐下降,而在文化娱乐等方面的消费支出比重越来越大。国家发改委在全国物价局长会议上指出,明年要围绕促进经济平稳较快发展这一主线,积极稳妥地推进价格改革,切实改进价格监管,保持价格总水平基本稳定。同时由于影响价格变动的因素日益复杂,价格异常波动的可能性增加。分析影响居民消费价格指数的主要影响因素,改进价格监管,保持价格总水平基本稳定有着重要意义;同时也为产业政策的制定和宏观经济的调控提供了参考。 居民消费价格指数(CPI)是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标,在一定程度上也反映出我国居民消费结构的变化。本文通过对2010年全国居民消费价格指数的变化进行因子分析,从而确定出影响全国居民消费物价水平和消费结构变化的主导因素。 二、因子分析模型的建立 因子分析最初是由英国心理学家C.Spearman提出的,是多元统计分析的一个重要分支,其主要目的是浓缩数据。通过对诸多变量的相关性研究,来表示原来变量的主要信息。假设有n个样本,对于多指标问题X=(X1,X2,...Xk),形成的背景原因是多种多样的,其中共同原因称为公共因子,假设用Fj表示,它们之间是两两正交的;每一个分量Xi又有其特定的原因,称为特殊因子,假设用ei表示,其两两之间互不相关,且只对相应的Xi起作用。同时,F与e相互独立。于是因子分析的数学模型可表示为: Fi叫做公共因子(也称主因子),它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子,是相互独立的不可观测的理论变量。

房地产价格影响因素实证分析

房地产价格影响因素实证分析 ——金融工程(2)谭红艳 40421104 金融工程(2) 朱 敏 40421102 一、 问题提出 房地产业是国民经济体系中的基础性、先导性行业,其运行质量直接影响到国民经济的健康发展,房地产价格问题由于与广大城镇居民的生活息息相关,因此一直是人们关注的焦点。中国从20世纪90年代开始选择市场经济的取向,中国的房地产市场也在20世纪90年代初期开始逐步形成。1991~2005年,中国房地产价格总体处于上升趋势,年均增长9.83%,远远超过同期居民可支配收入的增长率,因此,房地产价格成为人们经常诟病的主要对象。目前,国内关于房地产价格的研究大体上可以分为两类:第一类主要从微观视角出发,分析经济变量、区位变量对房地产价格变动的影响。第二类研究主要从宏观视角研究经济基本面和政策变量对房地产价格的影响。房地产价格根本上取决于房地产供给和需求,而其供给、需求又受到价格之外的诸多因素的影响,本文将从顾客需求角度,通过分析顾客需求的变化来分析其对房地产价格的影响。 二、 理论综述及模型的设定。 1. 商品房是指房地产开发企业(单位)开发建设的供出售、出租用的住宅、厂房、仓 库、饭店、度假村、写字楼、办公楼等房屋工程及其配套的服务设施。商品房的投资占房地产投资中的绝大部分,且大部分人所关注的房产价格为商品房价格,因此,我们主要研究商品房价格。即以商品房价格作为被解释变量。 2. 人均可支配收入。人均可支配收入是房地产需求的正函数,在其他因素不变时,收 入越高,需求越大,导致房价上升。人均可支配收入增长所导致的房地产需求增长表现在三个方面:一是收入的增长加快积累的增长,使得潜在购买力变成现实购买力;二是收入的增长使得消费结构发生变化,房地产成为重要的消费对象,人们会用更好的住宅来代替原有住宅;三是收入的增长导致财富增长,进而对资产需求增加,刺激投资。房地产通常被看作一种资产,特别是在通货膨胀或其他资产预期收益率较低时,房地产是良好的投机工具。即人均可支配收入可作为商品房价格研究的一个解释变量。 3. 城市化水平。城市化水平是城镇人口占总人口的比例。城市化进程的加速,迫切需要 发展房地产业,尤其是普通住宅和城市生活配套设施.城市化与房地产业之所以成为一对孪生“兄弟”,是因为住宅既是城市的功能要素,同时又是城市市民必不可少的、最昂贵的生活资料.到2001年底,我国城市人均住房建筑面积达20.8m,但也只相当于10年前中等收入国家的住房水平.世界各国的经验表明,一个国家在进入城市化加速发展阶段后,在人均住房建筑面积达到30~35m 前,该国将保持较为旺盛的住房需求.因此,城市化的进程无疑会影响到我国房地产的价格。对每年城市化水平的衡量,我们用该年城镇人口比上总人口数来衡量,作为商品房价格的第二个解释变量。 因此,我们可以设定初始模型: t 22110t X X Y μβββ+++= 其中,t Y 表示商品房价格,1X 表示人均可支配收入,2X 表示城市化水平

机组耗水率影响因素的回归分析

机组耗水率影响因素的回归分析 摘要 数理统计是具有广泛应用的数学分支,在生产过程和科学实验中,总会遇到多个变量,同一过程中的这些变量往往是相互依赖,相互制约的,也就是说他们之间存在相互关系,这种相互关系可以分为确定性关系和相关关系。变量之间的确定性关系和相关关系在一定条件下是可以相互转换的。本来具有函数关系的变量,当存在试验误差时,其函数关系往往以相关的形式表现出来相关关系虽然是不确定的,却是一种统计关系,在大量的观察下,往往会呈现出一定的规律性,这种函数称为回归函数或回归方程[1]。回归分析是一种处理变量之间相关关系最常用的统计方法,用它可以寻找隐藏在随机后面的统计规律。确定回归方程,检验回归方程的可信度等是回归分析的主要内容。按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。 本文运用多元线性回归分析方法建立耗水率与出库流量、库水位的模型。首先收集数据并利用MATLAB软件[2]进行数据处理,作出散点图。分析图发现耗水率与出库流量、库水位有明显的线性关系。在此基础上假设并建立模型。对回归参数做点估计及区间估计,并作出显著性检验,发现显著效果良好,然后利用残差图[3]检验回归效果,发现异常点,进而改进模型,最后利用回归方程做点预测和区间预测。 关键词:相互关系;多元线性回归分析;线性回归方程;显著性检测

目录 1 设计目的 (1) 2 设计原理 (1) 2.1 线性回归方程的建立 (1) 2.2 参数估计 (1) 2.3 回归模型的假设检验 (2) 2.4 回归系数的假设检验和区间估计 (3) 2.5 利用回归模型进行预测 (3) 3 设计题目 (4) 4 实现过程 (4) 4.1 回归方程的确立 (4) 4.2 回归方程显著性检验 (6) 4.3 模型改进 (7) 4.4 回归预测 (8) 5 设计总结 (10) 参考文献 (10)

我国国内旅游收入影响因素的多元回归分析

我国国内旅游收入影响因素的多元分析 班级:统计学129 姓名: 杨芳 学号:200712918 2010年3月3日

问题背景: 我国的旅游业一直保持较高的发展速度,旅游作为国民经济新的增长点,在整个社会经济发展中的作用日益显现。我国的旅游业分为国际旅游和国内旅游两大市场,虽然国际旅游外汇收入的年均增长率高于国内旅游收入,但国内旅游收入在中国旅游收入中占50%以上的比例,因此,有必要对影响我国国内旅游业快速发展的因素进行分析。数据的选择及处理: 影响国内旅游收入的因素有很多,本文选择了影响国内旅游收入因素(y)的因素有人均收入(x1)、国内旅游人数(x2)、城镇人均旅游支出(x3)、农村人均旅游支出(x4)、公路里程(x5)、铁路里程(x6)。 国内旅游收入数据资料 年份国内旅游收 入(亿元) 人均收 入(元) 国内旅游 人数(百 万人次) 城镇人均 旅游支出 (元) 农村人 均旅游 支出 (元) 公路里程 (万公 里) 铁路里 程(万公 里) 1994 1023.51 4044 524 414.67 54.88 111.78 5.9 1995 1375.7 5046 629 464.02 61.47 115.7 6.2389 1996 1638.38 5846 640 534.1 70.45 118.58 6.49 1997 2112.7 6420 644 599.8 145.68 122.64 6.6 1998 2391.18 6796 695 607 197 127.85 6.64 1999 2831.92 7159 719 614.8 249.5 135.17 6.74 2000 3175.54 7858 744 678.6 226.6 140.27 6.87 2001 3522.4 8622 784 708.3 212.7 169.8 7.0058 2002 3878.36 9398 878 739.7 209.1 176.52 7.19 2003 3442.27 10542 870 684.9 200 180.98 7.3 2004 4710.7 12336 1102 731.8 210.2 187.07 7.44 2005 5285.9 14053 1212 737.1 227.6 334.52 7.54376 2006 6229.74 16165 1394 766.4 221.9 345.6999 7.70838 2007 7770.6 19524 1610 906.9 222.5 358.3715 7.79659 数据来自《中国统计年鉴2008》 国内旅游收入(亿元):指国内游客在国内旅行、游览过程中用于交

化学分析中误差的影响因素及处理措施

化学分析中误差的影响因素及处理措施 摘要:化学分析是利用化学方法测定物质化学成分的过程,在这个过程中,分析人员通过仪器、量器、容器等工具,使用有关化学试剂,经过一系列的操作步骤而得到化学分析测试数据。本文从误差来源、误差控制、分析实验室质量保证、综合评价质量保证等方面对化学分析中的误差的产生进行讨论,并提出控制误差的方法。 关键词:化学分析误差因素处理措施 化学分析是根据定量化学反应的计量关系,对待测组分进行分析测试的过程。化学分析过程经常包含多个繁琐的步骤,往往需要经过一系列的复杂操作步骤才能得到化学分析的测试数据。这其中,分析方法、分析过程、仪器与试剂精度、实验条件等方面都会对测量结果产生影响,并导致误差产生[1]。 一、分析化学中的误差种类 由于化学实验中存在环境不同,借助因素不同以及操作者的不同而产生多种误差,在测验分析中,根据误差产生的原因和误差表现出来的特征可以将化学分析中存在的误差分为系统误差、随机误差和过失误差三种。 (一)系统误差 系统误差是由于某种固定原因造成的,其测定结果要么偏高,要么偏低,其正负差值也呈现出一定的规律性,而且在同一条件下,进行重复测定后,还会呈现出误差,这就使其表现出单向性和重复性的特点。根据系统误差形成的因素的不同,可以将系统误差产生的原因集结于方法误差、人为误差以及辅助品误差三种。方法误差是指试验方法的科学性缺失,在化学反应过程中由于实验进程间断性实施,进行空间的不同,以及对指示剂的选择等造成其误差出现。人为误差是指操作过程中分析人员的不正确性或是不规范化操作,引起实际值与正确值之间的偏差;或是由于分析人员自身因素造成,例如试剂点滴刻度的读数不可能完全标准。辅助品误差,往往集中于容器误差、水和试剂误差两方面。由于容器的刻度不准确,天平砝码不准确等原因,造成误差出现,而在试验中,试剂和水的比例误差以及受其他元素的干扰性等,而形成误差。系统误差的大小,正负,从理论上讲,是能够检定和校正的。 (二)随机误差 随机误差有某些偶然原因造成,是有各种随机因素共同作用的结果,测定结果在一定范围内波动,正负与大小都无法测量,具有不确定性,每次测量结果不固定,是分析化学中不可避免性的误差。例如环境温度、湿度不同,实验结果会出现不同,压强不同,实验结果就会出现偏差等。随机误差很难找到具体原因,但是经过多次测定,就会发现数据会呈现出一定规律,而进行一些平均数测定后,

基于因子分析的影响专业选择因素的分析研究

基于因子分析的影响专业选择因素的分析研究

摘要:随着大学专业开设的种类日趋繁多,以及当今就业形势严峻,高考志愿填报时,专业 的选择将会对每个人未来的发展产生深远的影响,而本文的目的在于研究影响高考志愿填报 的因素和因素所造成的影响。根据搜集的可能影响专业填报的因素设计调查问卷,在天津师 范大学管理学院进行问卷调查并得到相应数据,运用spss数理统计软件,采用因子分析的 方法,综合的分析了高考志愿填报中影响专业选择的因素。并把分析出来的结果进行更进一 步的剖析和解释,从而为以后即将踏入大学的学生们提供一些专业选择的相关信息和方法。 一引言 随着大学专业的开设日趋繁多,以及当今就业的严峻形势,高考志愿填报时,专业的选择将会对个人的发展产生深远的影响,通过在天津师范大学管理学院进行问卷调查,搜集相关数据。对所得到的数据进行科学的、系统的分析,得出影响高考志愿填报时专业选择的主要因素,为以后即将踏入大学的学生们提供一些专业选择的信息和方法,让他们能够选择出更适合自己的专业,并在这个方面有更好的发展。同时,通过对数据的分析,了解绝大多数人的思考方式和所存在的误区,从而让他们避免误区,更加理性和客观的选择自己的专业。 二分析调查研究的基本思路及其个影响因素和所涉及的概念 (一)此次调查问卷的设计思路及其影响因素 首先,在设计调查问卷之前,我通过和他人交流和查看相关专业选择的信息,总结出影响高考填报志愿时,专业选择的因素,并把这些因素进行筛选分类。然后,根据因素的性质和考察方面,对调查问卷的问题进行合理的排序,从而设计出调查问卷。 下面是影响高考志愿填报时影响专业选择的因素。 了解程度:对于所选择的专业的学习内容和就业方向等方面的了解程度。 兴趣程度:结合自身的条件和喜好程度,对于所选择的专业要学习内容的兴趣程度。 高考成绩:高考的成绩对专业选择的影响 学校选择:学校的选择对专业选择的影响程度 收入水平:毕业后,所从事的工作和所学专业相对口所能够得到的工资水平对专业 选择的影响程度 专业的冷热程度:当时专业的就业前景对于人们选择专业的影响程度。 未来发展潜力:结合自己对专业的预判,专业未来发展潜力对专业选择的影响程度。 他人建议:他人所提供专业方面的相关信息对专业选择的影响。 家人职业:家庭成员所从事的职业(即能够在您毕业后为您的就业提供相对应的资 源)对专业选择的影响程度 (二)所涉及的概念 信度分析: 即一组测量分数的真变异数与总变异数(实得变异数)的比率,它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示, 大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性)和内 在一致性系数(跨项目的一致性)。【1】

中国进口贸易影响因素的实证分析.

中国进口贸易影响因素的实证分析 改革开放以来,我国经济实现了持续的快速增长,从1978年—2000年国内生产总值(GDP)按可比价格计算增长6.4倍,年均增长高达9.5%。与此同时,进口增长也保持了强劲的势头,进口额从1978年的108.9亿美元增加到2000年的2251.0亿美元,增长19.7倍,同期我国在世界贸易中的排名由第30位上升到了前10名。在我国改革开放的过程中,进口贸易为我国经济的持续发展发挥了重要的作用,随着我国加入WTO,我国非关税壁垒的种类和范围将逐渐缩小以至取消,进口关税率将逐渐地降低,最终与国际接轨,我国在进口体制方面将发生显著的变化,而进口贸易在我国未来经济的发展中的作用和地位将更加重要。因此,影响中国进口贸易因素问题是一个非常现实而值得深入研究的问题,对它的研究能为我国进口贸易政策的制定提供有益的定量依据。对这一问题的研究,国内已有学者作了一些工作,姚丽芳运用主成分分析的方法实证研究了中国外贸进出口影响的因素;魏巍贤运用协整分析技术与Hendry提出的一般到特殊的方法分析了我国进口需求的决定因素,等等。在实证研究过程中,如果是采用截面数据,运用普通最小二乘法的多元线性回归,要求所选取的样本点(即不同的国家或地区)具有相同的经济结构和生产技术,而这在现实经济中是无法满足的;同时我们知道,影响一国进口贸易的因素有很多,而不同的因素变量之间都不同程度地存在多重共线性或近似多重共线性关系,对存在多重共线性关系的变量运用简单的线性回归分析方法,将使得模型极其不稳定,且模型往往出现与现实相反的结论,而不能解释所要说明的问题;利用主成分分析方法能有效地消除所选取自变量间的多重共线性,但是主成分方法在分析过程只考虑了自变量所包含的信息,而没有涉及因变量的信息;而利用Hendry提出的一般到特殊的方法,是把在模型中统计不显著的变量逐一删除掉,用表现统计显著的变量建立模型,这种方法操作方便,但是在建模的过程中删除统计不显著的变量时,同时也把对因变量一些有用的信息删除了,从而不能全面反映因变量的影响信息。针对这些问题,本文采用有第二代回归分析方法之称的偏最小二乘(PLS,Partial Least-Squares)回归方法,通过建模分析我国进口贸易的影响因素。一PLS回归建模的原理与方法偏最小二乘(PLS)回归是一种新型的多元统计数据分析方法,由H.wold和C.Albano等人提出以后,PLS回归方法得到广泛的应用,尤其是在化学和化工领域。PLS回归方法是一种消除自变量多重共线性的有效方法,从某种意义说,PLS回归方法是改进了的主成分(PCR)方法,但是又不同于PCR方法,PLS在成分提取的过程中不仅考虑自变量(解释变量)的信息,同时考虑了因变量(被解释变量)的信息,在复杂的多变量系统中,PLS方法没有对逐个变量判断其留取与舍弃,而利用信息分解的思路,将自变量系统中的信息重新组合,有效地提取对系统解释性最强的综合变量,排除重叠信息或无解释意义的信息干扰,从而克服变量多重共线性在系统建模中的不良作用,得到一个更为可靠的分析结果。PLS回归方法有单因变量的PLS回归与多因变量的PLS回归,由于研究的问题只涉及到单因变量,因此只就单因变量的PLS回归作阐述。(一)单因变量PLS回归方法建模思路设因变量Y和p 个自变量构成的自变量集合X=[x[,1],…,x[,p]],为了研究因变量与自变量之间的统计关系,我们观测了n个样本点,由此构成了n维的因变量向量和自由变量构成的n×p的观测矩阵X=[x[,1],…,x[,p]][,n×p]。PLS回归方法

就业人数影响因素的回归分析

计量经济学案例分析 就业人数影响因素的回归分析 学院:数理学院 班级: 学号: 姓名:

、刖言 我国虽然社会经济体制转型还没有最终完成,但劳动力商品化和按要素分配已经占主导地位,收入分配差距拉大,基尼系数超过0.4,必然失业率的作用越来越大。 内需不足依赖出口的局面已经形成,就业问题日益严重。我国目前劳动生产率还不太高,市场的潜力十分巨大,处在市场经济不发展,政府的力量还很强的阶段。 般说来,发展中国家都急于赶超发达国家,很难处理好发展和增长、内涵扩大再生产和外延扩大再生产的关系。正是这些最基本的战略关系没有处理好,使各种经济结构失衡,造成产品积压和消费不足、就业岗位短缺并存且日益严重的局面。 人口和劳动就业直接影响着经济发展和社会稳定,关系到人们的切身利益。扩 大就业,促进再就业,关系改革发展稳定的大局,关系人们生活水平的提高,关系国家的长治久安,不仅是重大的经济问题,也是重大的政治问题。在就业问题上, 中国政府始终将促进就业作为国民经济和社会发展的战略性任务。 就业作为国家宏观调控经济政策的四大目标之一,是与人们关系最为密切的一 环。而中国作为一个人口大国,要彻底解决该问题是个不小的挑战。本文旨在通过对1985年到2011年27年数据进行分析,建立一个关于就业人数影响因素的多元线性回归模型,找出其中影响的主要因素,从而能够得出更有针对性的扩大就业的意见。 二、数据的收集与录用 本文选取数据为1985—2011年27年的人民币兑美元汇率、总人口数(万人)、国内生产总值(亿元)、全社会固定资产投资(亿元)、进出口总额(亿元)、各项税收(亿元)、流通中现金供应量(亿元)、就业人数(万人),数据均来源于国家统计局网站中国统计年鉴2011.见下表

基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析

计量分析软件课程论文 论文题目:基于多元线性回归模型的影响居民消费 水平相关因素分析 姓名:学号: 学院:专业: 联系电话: 年月日 基于多元线性回归模型的影响居民消费 水平相关因素分析 一、研究背景 中国GDP总量超越日本,成为仅次于美国的第二大经济体,但我国人均GDP 依然很低,全球排名87位,这很大程度上制约了居民消费水平的提高。到2020年实现全面建成小康社会的目标,十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平,共享改革开放成果。我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高,但消费水平依然很低,消费量占GDP比重依然很小。为此,本文旨在根据全国经济宏观政策、国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况,来分析如何提高居民消费水平,以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析,找到影响居民消费水平的主要原因,通过计量经济分析方法来建立合理的模型,探讨影响居民消费增长的长期趋势规律,并给政府提出合理的建议,以提高居民消费水平。 二、影响居民消费水平的因素 宏观经济模型) + GDP- + + =,经济发展应该紧紧抓住消费这一 I (M C X G 驾马车,而居民消费水平的高低受制于多种因素。凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响,我国居民消费一直很低,消费意愿不强,本文通过计量分析找

到影响我国居民消费水平的主要因素,从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。 消费分为居民消费和,居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。本文结合居民消费水平的影响因素,列出了国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素,进行计量分析,得到回归模型。 三、居民消费水平模型的总体分析框架 (1)多元线性回归法OLS 概述[1] 回归分析是计量经济分析中使用最多的方法,在现实问题研究中,因变量往往受制于多个经济变量的影响,通过统计资料,根据多个解释变量的最优组合来建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。其模型基本形式为: 其中0β、1β、2β、3β…k β是1+k 个未知参数,称为多元回归系数。Y 称为被解释变量,t X 1、t X 2、t X 3…kt X 是k 个可以精确测量和可控的一般解释变量, t μ是随机误差项。当2≥k 时,上式为多元线性回归模型。 (2)多元回归模型的建立 定义被解释变量和解释变量,被解释变量为居民消费水平(Y 元),解释变量为国内生产总值(1X 亿元)、职工平均工资指数(2X )、城镇居民消费价格指数(3X )、普通中学及高等学校在校生数(4X 万人)、卫生机构数(5X 个)和基本设施铁路公路货运量(6X 万吨)。 (3)统计数据选取 本文所有数据均来自中国统计局和中国统计局外网中国统计年鉴。[2] 1978 184 21261 169732 195301 1979 208 175142 382929 1980 238 180553 493327 1981 264 190126 471336 1982 288 193438 492737 1983 316 196017 520197

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