2021年多元线性回归分析 - 图文

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欧阳光明(2021.03. 07)

基于多元线性回归研究国内生产总值

班级：10704班

姓名：杨倩

学号：1007534039 完成时间：2013年5月5日

摘要：影响国内生产总值的因素有很多，基于多元线性回归，利用eviews软件主要研究我国从2000年到2011年之间，第三产业和居民消费水平对国内生产总值的影响。从他们之间的关系预测第三产业和居民消费水平对国内生产总值的影响程度，并对未来进行展望。

关键词：国内生产总值；多元线性回归；eviews软件

国内生产总值是指在一定时期内，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，还可以反映一国的国力与财富。这里我是从多元线性回归分析的特点出发，探讨国民生产总值的影响因素，而我们知道国内生产总值是由第一第二第三产业的总值相加而得到的，我就以第三产业为代表做研究。想到国内生产总值能让人联想到的是消费，居民的消费往往也能带动国内生产总值，那么影响的程度乂是怎样呢？带着这样的想法对第三产业，居民消费情况对国内生产总值做了分析。

一.搜集数据，建立模型

仝 f本

2000 2001 2002

oevn. see

82S- 0231G&G 8&7- 7706036 X O8T. SSiSl T

1 O5*fc ? 157^02^ 1 1

1 274=? 8T26G2

521 ? 1639^26 BEV. GX 02^7*3 ￡503? 9 4=3?O4=S 6i4.5. 28Oa?9 3：e &^8? 1 81

了已 8. 4. <4.8^1 8-tS-. 9 4rOieS2

?4.

2003

i CLOS. ovci?ii e

1210. 3VVT2

1 374=? ?T3E5O4 1 797. socxsaa NO8吐?

了 997

2003

253

i sas. ai i eae 1 S3SS. sieoo&i

2OOS 300? 2010 201 X

1 TOE3-

1 864：- SE51 434= 2O5??. OO&56.?& 22BO. I3Q5X 32

S3O1 ?了3 SE321 ? 04^434 STGT ?-SG-e 2：O27 ?

3BO3QB0 1OSS? O36T2

i±oe? ±os 121X ? 123V3E

表一（数据来源：中国统计年鉴）

首先对研究的数据进行搜集，来自于统讣年鉴，然后进行整合。根据这些数据建立计量经济模型，并进行回归分析。假设拟建立如下多元回归模型：

Y二dXl+bX2+u

其中Y代表的是国内生产总值，XI代表的是第三产业的总值，X2代表的是居民消费水平，因为每年的货币价值有些许区别，选择的数据都是相对数据，都是

以1979年为100的数据，这样便于进行分析。

二.回归分析

其次利用eviews软件对数据进行回归分析。Eviews软件分析比较简便, 首先数据录入，再分析散点图看他们之间的关系，最好进行回归分析。

O Group: UNTITLED Workfile: UNTITLED::Untitled\\ | n || 旦 || 为 VIQ如 Proc]Object| Print] N占mol Froozol |Default ▼ | Sort(Tenspose | obs 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 201 1 Smpl+/ X1 X2 Y 759 9453 823.0232 897 7707 987.7756 1087 393 1210.378 1363.812 1556 960 1706.968 1864 251 2059.010 2250 385 956 0871 1054.157 1164 235 1274.873 1403 079 1574.674 1797.305 2084 587 2301.445 2521 549 2767.451 3027 687 491 0000 S21.1639 557 6103 596.9436 645 2807 698.1819 766.4486 S49 9402 926.3609 1022 037 110^.106 1211 124

■ I _____ ________________________ I ? ▲ ? ? 表二

表二是在eviews软件里录入的数据，根据对应的Y, XI, X2再进行下一步的分析。

□「司賀

OGrapn: UNTITLED Workfile: UNTITLEDrUntitied\\

Vie如 Proc | Object] Print| Home |

3.200 -

Shade Re

2.800 -

2.400

2.000 - 1.600 -

1.200 -

8Q0 ?

一

800 1.200

400

1.M0 2.000 2400 400 800 1.200 ISO 2 000 2 400

图三

再进行回归分析之前，要对数据之间的关系进行预测，图三是Y分别与XI, X2 之间的散点图，图中显示XI, X2与Y的关系都是有正相关关系的，而且散点也近似于一条线，因此他们之间的相关程度高，可以进行回归分析。

Included obsxe-rvations: d 2

Variable C X1 X2

Coefficient ■3 584494 O-5392S8

O 515923

t-Statistic

尸rob

35 88796 -O 239203

0.075826 7.1 12131 O 221929 2 32-4719

O 8163 O.OOOI O 0451

R-sciuared Adjusted R-squared S E of reg厂ess ion Sum squared resid LOQ likelihood F-statistic

Prob(P-statistic) O 999800 0.999750 7

866376 55G.7772 ?40 06081 22521 2-4 O OOOOOO

Mean dependent x/ar SO. depondent var 1380 639 Akaike info criterion Schwarz criterion 503.3588 7

Hannan-Quinn criter D urbin-Watson stat 176136 7.296362

7 130263

1 307771

图四

利用eviews软件进行的回归分析如图四。上图表明，判决系数

R\二0.999800, XI 的 t 统计量 7. 112131, p 值为 0. 000K0. 05, X2 的 t 统计量为 2.324719, p 值为 0. 045K0. 05, F 统计量是 22521.24, p 值=0. 0000<0. 05, 说明XI

和X2拟合很好，但是常数项p值大于0.05,可以预测还有其他因素影响着国内生产总值。然后根据这个回归分析，可以建立国内生产总值的函数：

Y二-8.584494+0. 539288X1+0. 515923X2

上述函数表示每增加1个单位的第三产业和居民消费，国内生产总值总体上也增加1。说明第三产业和居民消费水平对国内生产总值的影响只是部分，影响程度一般。

三.联系实际

在经济学中，常用GDP和GXI （国民总收入）共同来衡量该国或地区的经济发展综合水平。这也是L1询各个国家和地区常采用的衡量手段。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。国内生产总值是用最终产品来计量的，即最终产品在该时期的最终出售价值。

第三产业是为生产和消费提供各种服务的产业，在我国第三产业占有很大的比重，它对我国的经济发展也有着举足轻重的作用。我国居民消费对国民经济稳定发展产生了不可磨灭的影响。国民生产总值、居民收入和储蓄、通货膨胀和社会保障等都是影响我国居民消费水平的重要因素。

而本文是从国内生产总值出发，研究的是居民消费对国内生产总值的影响。说明国内生产总值和居民消费水平是相互影响的。本文通过回归分析研究了居民消费水平，第三产业对国内生产总值的影响。单单从他们各自对国内生产总值的关系可以知道他们都对国内生产总值有很大的影响，从eviews软件的分析来看，这样的组合对国内生产总值影响显著但不明显，说明还存在其他因素的影响。

参考文献:

[1] 师应来，黃海.第三产业总产值与GDP的动态协整分析[J].统计与决策.2006(11)

[2] 邢爱华.浅谈国内生产总值的构成指标与有关统计指标之间的关系 [J].内蒙古科技与经济.2006(07)

[3] 曾国军，刘博.我国第三产业及其内部结构发展的若干特征[J].统计

与信息论坛.2003(01)