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1、多元線性回歸在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值( 多元線性回歸在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP GDP)增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 )增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用摘要: 摘要:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是分不開的。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的高低體現(xiàn)了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)總量的增長(zhǎng)速度,也是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力增長(zhǎng)速度的標(biāo)志。為了更好的了解我國(guó)各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率對(duì)我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率的影響,從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中選取數(shù)據(jù),通過運(yùn)用 EXCEL 軟件對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行了多元線性回歸分析,通過顯著
2、性分析,最終得到了能夠比較準(zhǔn)確反映國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率與各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率關(guān)系的最佳模型,對(duì)下一年生產(chǎn)率進(jìn)行預(yù)測(cè)。關(guān)鍵詞: 關(guān)鍵詞:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率;EXCEL;多元線性回歸;預(yù)測(cè)1 問題的提出與分析 問題的提出與分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是分不開的。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)通常是指在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間跨度上,一個(gè)國(guó)家人均產(chǎn)出(或人均收入)水平的持續(xù)增加。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的高低體現(xiàn)了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)總量的增長(zhǎng)速度,也是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力增長(zhǎng)速
3、度的標(biāo)志。它構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與優(yōu)化升級(jí)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乃至經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。為此,了解國(guó)家稅收收入的影響因素具有重要作用。然而,影響國(guó)家國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的因素較多,如何從中找出關(guān)鍵的幾個(gè)因素,并建立最能反映實(shí)際情況的數(shù)學(xué)模型,是我們必須要解決的問題。查閱各種資料了解到,結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn),本文選取了就業(yè)人數(shù),國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率,第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率,第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率,第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率 3 個(gè)因素作為影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率的因子,并以國(guó)
4、內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率為因變量,對(duì)該問題進(jìn)行了詳細(xì)分析。2 數(shù)據(jù)描述 數(shù)據(jù)描述本文選取了《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中 1995 年-2013 年的數(shù)據(jù),以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)增長(zhǎng)率、第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率、第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率等 4個(gè)為研究對(duì)象,得出數(shù)據(jù)表格如表 2-1 所示。產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率為 X2,選取第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率為 X3。3.2 模型構(gòu)建對(duì)于因變量 Y,有三個(gè)影響因素 X1,X2 和 X3,則因變量和自變量之間的多元線性回歸模型為:(3.1) 0
5、 1 1 2 2 3 3 Y x x x ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(3.2) ? ?2 ~ 0, N ? ?其中:, , , 為回歸系數(shù) 0 ? 1 ? 2 ? 3 ?為隨機(jī)誤差 ?為例便于理論分析和計(jì)算機(jī)操作,將模型設(shè) 為 ? ?? ? 1 2 i3 , , , 1,2, , i i i x x x y i n ? ?的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),且滿足 ? ? 1 2 3 , , , X X X Y(3.3) ? ?? ?0 1 1 5
6、2,··· , 1,2 19~ 0, , 1,2, ,19,0, , =1,2 1,2,3i i k i iii jy x x iN iCov i j i j? ? ? ?? ?? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ????,,, 19;記 , , ,(數(shù)據(jù)中 n=19,為例 𝜷 = (𝛽0,𝛽1,··
7、3;,𝛽3)T 𝒀 = (𝑦1,𝑦2,···,𝑦𝑛)T 𝜺 = (𝜀1,𝜀2,···,𝜀𝑛)T方便標(biāo)記采用 n)11 12 1321 22 231 2 3111 n n nx x xx x xx x x?
8、 ?? ?? ? ? ? ?? ?? ?? ? ? ? X則(3,4)式表示為(3.4) {𝒀 = 𝑿𝜷 + 𝜺𝜺~𝑁𝑛(𝟎,𝜎2𝑰𝑛)?3.3 模型求解利用最小二乘法,得到 的 LS 估計(jì)為 𝜷(3.5) 𝜷 = (⻙
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