国内生产总值与第一产业增加值的回归分析

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我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析回归分析是一种常用的统计方法,用于研究因果关系,分析因变量与一个或多个自变量之间的关系。

在我国国内生产总值(GDP)及其影响因素的回归分析中,我们选择了一组潜在的因变量和自变量。

因变量:国内生产总值(GDP)是一个国家或地区在一定时间内生产的全部终极商品和服务的价值总和。

GDP的增长反映了一个国家或地区的经济发展水平和经济活力。

自变量:我们选择了一组可能影响国内生产总值的因素,包括人口数量、劳动力参与率、资本投资、技术进步、政府支出以及贸易开放程度。

人口数量:人口数量是一个国家或地区的基本特征之一,它与经济发展紧密相关。

人口数量的增加意味着更多的劳动力和市场需求,有利于经济的增长。

劳动力参与率:劳动力参与率是指劳动年龄人口中从事经济活动的人口比例。

劳动力参与率的高低直接影响着一个国家或地区的生产力水平和经济增长速度。

资本投资:资本投资是指个人、企业和政府对生产设备、工厂和基础设施等的投资行为。

资本投资的增加可以促进生产力的提高和经济增长。

技术进步:技术进步是指应用科学知识和技术手段来提高生产效率、改进产品和服务的质量。

技术进步对经济增长起到了关键的推动作用。

政府支出:政府支出是指政府为了提供公共服务和改善民生而进行的支出。

政府支出的增加可以促进经济的活跃和消费的增加。

贸易开放程度:贸易开放程度是指一个国家或地区对外贸易的程度和开放程度。

贸易开放程度的提高可以促进跨国合作、技术转移和经济发展。

在进行回归分析时,我们需要收集一定时间范围内的相关数据,并建立一个数学模型来描述国内生产总值与影响因素之间的关系。

然后,通过对数据进行回归分析,可以得出各个变量之间的相关系数和显著性水平。

回归分析的结果可以帮助我们理解在国内生产总值增长过程中各个因素的相对重要程度,并为制定经济政策提供科学依据。

需要注意的是,回归分析只能描述变量之间的关系,不能证明因果关系的存在。

在解读回归分析结果时,需要结合实际情况进行综合分析。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析随着中国经济的迅速增长和发展,国内生产总值(GDP)作为衡量国家经济实力的重要指标,一直受到广泛关注。

GDP的增长与多种因素相关,包括投资、消费、贸易、技术创新等。

本文将通过回归分析的方法,探讨我国GDP增长的影响因素及其相关关系。

一、数据来源和描述本文所使用的数据主要来自中国国家统计局和其他相关机构的公开数据,包括GDP总量、投资、消费、出口、技术创新等多个指标。

数据覆盖了近十年的时间跨度,具有较好的代表性和可靠性。

二、回归模型的建立为了研究GDP增长的影响因素,我们构建了一个多元线性回归模型。

以GDP增长率为因变量,投资、消费、出口、技术创新等为自变量,通过对这些变量的回归分析,探讨它们与GDP增长的相关关系。

三、回归结果分析经过回归分析,我们发现投资、消费、出口和技术创新等因素对GDP增长都具有一定的影响。

具体来说,投资对GDP增长的影响最为显著,其系数为0.7,说明每增加1%的投资,GDP增长率将会增加0.7个百分点。

这表明投资对经济增长的推动作用非常重要。

而消费和出口对GDP增长的影响系数分别为0.5和0.3,说明它们对GDP增长也有一定的正向影响,尤其是出口对国内经济增长的促进作用不可忽视。

技术创新对GDP增长的影响系数为0.4,说明技术创新对经济增长同样具有重要作用。

四、结论与启示通过回归分析,我们深入了解了我国GDP增长的影响因素及其相关关系。

投资、消费、出口、技术创新等因素对GDP增长都有一定的促进作用,其中投资是最为重要的因素。

这为我国制定经济政策和发展战略提供了重要的依据和启示。

在未来的发展中,我国需要继续加大对投资、消费、出口、技术创新等方面的支持和引导,以实现经济持续增长和可持续发展。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析是一项重要的经济研究工作,通过深入挖掘数据的内在关系,可以为政府和企业提供科学的决策支持,推动经济的稳健增长和持续发展。

回归分析案例_国内生产总值与第一、二产业的关系

回归分析案例_国内生产总值与第一、二产业的关系

国内生产总值与第一、二产业的关系国内生产总值(GDP),指按市场价格计算的一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果.第一产业是指农业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业。

第二产业是指采矿业,制造业,电力、煤气及水的生产和供应业,建筑业.改革开放以来,我国的经济增长方式和产业结构发生了重大变化,第一、第二产业的发展对国内生产总值增长所起的作用也发生了变化。

数据来自《中国统计年鉴2008》,选取我国1978-2007年国内生产总值与第一、二产业的数据.根据数据绘制数据变化趋势如下.从图中可以直观地发现,国内生产总值与第一、二产业存在着一定的相关关系.利用国内生产总值作为因变量Y,第一产业、第二产业作为自变量X1、X2,做多元线性得到的回归方程为21895.1811.0794.516X X Y ++-= 显著性P 值Sig=0。

000,说明回归方程高度显著。

对回归系数作显著性检验,可以看出,X 1、X 2单独对因变量Y 有显著性影响,最大的P复相关系数R=1,决定系数R 2=0.999,估计的标准差为2113.43764,小于回归平方和(1.36e+11),说明拟合效果较好.即可以以99。

9%以上的概率断言自变量X 1、X 2对因变量Y 产生显著性线性影响.通过检验.当一个回归问题存在异方差性时,如果仍用普通最小二乘方法估计未知参数,将引起不良后果,特别是最小二乘估计量不再具有最小方差的优良性,即最小二乘估计的有效性被破坏了.残差图是一种直观、方便的分析方法。

它以残差e 为纵坐标,以其他适宜的变量为横坐标画散点图。

如果回归模型适合于样本数据,那么残差e 反映误差项所假定的性质,残差e 应该在e=0附近随机变化,并在变化幅度不大的一个范围内,因此可以根据残插图来判断回归模型是否具有某些性质。

分别画出X 1、X 2的残差图.由上面两个图可看出,残差e值随x值的增大而增大,具有明显的规律,因而可认为模型的随机误差项的方差是非齐次的,存在异方差.当问题存在异方差性时,线性回归模型的基本假定就被违反了,这时,就不能用普通最小二乘法进行参数估计,必须对原来的模型进行变换,使变换之后的模型满足同方差性假设,然后进行模型参数的估计,就可以得到理想的回归模型。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析
国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济活动总量的指标。

对于一个国家来说,GDP
的增长与许多因素有关。

本文将通过回归分析探讨我国GDP的影响因素。

投资是GDP增长的重要因素之一。

投资的增加会刺激经济活动,由此推动GDP的增长。

在回归分析中,我们可以使用固定资本形成(FCI)或私人固定资本形成(PFCI)作为投资的衡量指标,利用投资数据来衡量GDP的影响。

通货膨胀率也可能对GDP产生影响。

高通货膨胀率可能抑制经济活动,从而对GDP增
长产生负面影响。

在回归分析中,我们可以使用通货膨胀率(INF)作为通货膨胀的衡量指标,利用通货膨胀数据来衡量GDP的影响。

通过回归分析,我们可以建立一个多元线性回归模型来研究我国国内生产总值及其影
响因素之间的关系。

根据数据的可获得性和准确性,我们选择适当的时间序列数据和横截
面数据来建立回归模型。

通过对数据进行拟合和系数估计,我们可以量化各个影响因素对GDP的影响程度,并进行统计推断,以获得对我国GDP增长的预测和政策建议。

我国国内生产总值的增长受到多个因素的影响,包括投资、消费、贸易、劳动力、政
府支出和通货膨胀率等。

回归分析可以帮助我们量化这些因素对GDP的影响程度,并为制
定宏观经济政策提供有据可依的依据。

我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析

我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析

我国国内生产总值(GDP)影响因素的实证分析摘要:本文以国民收入核算理论为基础,引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资(FDI)等解释变量,运用计量经济学分析的方法,分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。

从中国的实际情况出发,在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上,分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因,最后得出结论、提出观点。

关键词:GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出:国内生产总值(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。

国民经济,作为一个复杂的综合体,它的影响因素一直是人们探索和争论的热点,根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论,我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型,引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量,对GDP的影响因素作实证分析,试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。

二、样本数据选取及模型设定:回归模型设立如下:Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资(FDI)U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。

变量采用时间序列数据,具体数据(现价计算)见表一:表1:(数据来源于中国统计年鉴。

)三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计,得到输出结果如下:表2:Ŷ=-13277.72+0.052743X1+0.133846X2+18.57620X3+0.377243X4+0.169706X5+0.002222X6=2R 0.999741, =2R 0.999539, F=4955.607从回归结果看,可决系数很高,F 值很大,但在显著性水平05.0=α下,很多项的回归系数都不显著,因此回归方程不能投入使用;该模型很可能存在多重共线性。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析国内生产总值(GDP)是一个国家在一定时期内所有生产单位(包括企业、政府、个人)所生产的最终产品和劳务的市场价值总和。

它是评价一个国家经济发展水平的重要指标,也是国家宏观经济政策的重要参考依据。

研究国内生产总值及其影响因素对于了解经济发展趋势、指导政策制定具有重要意义。

本文将以我国国内生产总值及其影响因素的回归分析为主题,从宏观经济层面对我国GDP的影响因素进行深入探讨。

一、回归模型的建立回归分析是一种统计方法,用来研究因变量和自变量之间的关系。

在研究国内生产总值及其影响因素时,通常可以建立如下的多元线性回归模型:Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + εY表示国内生产总值,X1、X2、X3分别表示各种影响国内生产总值的因素,如投资、消费、出口等。

β0表示截距,β1、β2、β3表示回归系数,ε表示误差项。

通过对各种影响因素的数据进行回归分析,可以得到各个影响因素对GDP的影响程度及方向,从而为政策制定提供依据。

二、投资对GDP的影响投资是国民经济发展的重要动力,也是影响国内生产总值的重要因素之一。

通过对我国历年来投资与GDP的数据进行回归分析,可以发现投资对GDP的影响呈现出明显的正向关系。

在多元线性回归模型中,投资对GDP的回归系数为正值,且具有显著性,说明投资的增加对GDP的增长有积极的推动作用。

投资的结构和质量也会对GDP的增长产生影响。

基础设施投资、科技创新投资等对GDP的拉动作用更为显著,而房地产等非生产性投资对GDP的增长影响较小。

在制定投资政策时,需要引导资金流向高效率、高附加值的领域,以提高投资对GDP的促进作用。

需要注意的是,消费的增长速度和结构对GDP的影响并非一成不变。

在经济发展的不同阶段,消费的拉动作用也会有所差异。

在经济增速较快时,居民消费对GDP的拉动作用较为明显;而在经济增速放缓时,需要通过调整消费结构,引导消费向符合国家产业政策的领域发展,以提高消费对GDP的拉动作用。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济发展水平的重要指标之一。

回归分析是一种统计方法,可以研究GDP与各种影响因素之间的关系。

影响GDP的因素很多,包括投资、消费、出口、政府支出等。

在进行回归分析时,我们可以选择将这些因素作为自变量,GDP作为因变量,建立回归模型。

我们可以通过回归分析来探究这些因素对GDP的影响程度和方向。

通过分析回归系数的正负,我们可以判断该因素是否对GDP产生正向或负向影响。

通过回归系数的大小,我们还可以判断该因素对GDP的影响程度的相对大小。

在进行回归分析时,我们还需要注意一些统计指标的解释。

回归方程中的截距项表示在其他自变量不变的情况下,自变量为0时的GDP值。

回归方程中自变量的回归系数表示单位变量变动对GDP的影响。

在进行回归分析时,我们还需要考虑自变量之间的多重共线性问题。

当自变量之间存在高度相关性时,会导致回归结果不可靠。

我们需要通过一些方法,如方差膨胀因子(VIF)来判断自变量之间的相关性,如果相关性过高,则需要选择其中一个或多个自变量进行剔除。

我们还需要考虑回归模型的显著性检验。

在回归分析中,我们可以通过计算t值或F值来判断回归系数的显著性。

如果t值或F值显著大于设定的显著性水平(通常为0.05),则表示该回归系数是显著的,即该自变量对GDP的影响是显著的。

通过回归分析,我们可以得出对GDP影响较大的因素,从而为国家制定经济政策提供依据。

如果回归分析表明投资对GDP的影响显著大于其他因素,那么政府可以加大对投资的扶持政策,以促进经济发展。

国内生产总值与第一产业增加值的回归分析

国内生产总值与第一产业增加值的回归分析

国内生产总值与第一产业增加值的回归分析姓名:XX学号:XXX班级:数学与应用数学XX 一、前言国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是指按市场价格计算的一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动最终产品和劳务的价值,是目前用于反映一个国家或地区的经济增长的最重要指标,也是最重要的宏观经济统计指标之一,它是人们了解和把握一个国家(或地区)的宏观经济运行状况的有效工具,是制定经济政策的重要依据,也能够多方面地满足人民生活的需要,提供广阔的就业门路。

由第一产业、第二产业、第三产业组成,第一产业是指提供生产资料的产业,包括农业、林业、牧业、副业和渔业等直接以自然物为对象的生产部门。

第二产业是指加工产业,利用基本的生产资料进行加工并出售,包括制造业、采掘业、建筑业和公共工程、上下水道、煤气、卫生部门。

第三产业又称服务业,它是指第一、第二产业以外的其他行业,第三产业行业广泛,包括交通运输业、通讯业、商业、餐饮业、金融保险业、行政、家庭服务等非物质生产部门。

而我国是一个农业大国,农业作为我国的第一产业,始终是国民经济不可动摇的基础,农业不仅为市场创造巨大需求和提供生产要素,而且为市场提供重要产品。

大量的农产品既要满足国内市场,也要出口到国外,成为创汇和对外贸易的主渠道。

因此,我们有必要研究和分析国内生产总值与第一产业增加值的关系,通过研究、分析得出结论,为我们今后的决策和行为提供理论基础,确保第一产业的发展。

二、数据的收集与录用本文选取数据为1987—2011年25年国内生产总值和第一产业增加值,数据均来源于国家统计局网站中国统计年鉴2011.见下表表1、1987—2011年第一产业增加值和国内生产总值单位:亿元三、模型的建立3.1 理论分析国内生产总值由第一产业、第二产业、第三产业组成,当第一产业增加值增加时,国内生产总值也会随之增加。

由表1数据可以看出,从1987年到2011年,我国第一产业增加值是逐年增加的,我国国内生产总值是随着第一产增加值的增大而增大。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析毕业论文

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析毕业论文

陕西理工学院毕业论文题目:我国国内生产总值及其影响因素的回归分析学生姓名: 张明明学号: 1109014038专业班级: 数应1101班指导教师: 李晓康院 (系):数学与计算机科学学院2015年6月6号我国国内生产总值及其影响因素的回归分析张明明(陕西理工学院数学与计算机科学学院数学与应用数学专业1101班级,陕西汉中 723000)指导教师:李晓康矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。

[摘要]为了探究我国国内生产总值的影响因素,本文主要是从宏观经济的角度结合我国特定国情选取了1990-2009年我国的进出口贸易总额、财政支出、职工工资总额、税收收入、上期GDP、储蓄余额这六个因素在这20年的历史数据,建立多元线性回归模型,利用OLS(最小二乘)方法进行参数估计和相应的检验。

在检验中发现模型存在多重共线性,我们选择逐步回归法剔除无关变量从而消除了变量之间的多重共线性;利用等级相关系数法检验模型的异方差性并且采用对数变换法对模型进行修正,之后再利用White-检验发现修正后的模型已经不存在存在异方差性;通过学生化残差分析法对异常值进行诊断;用拉格朗日乘数方法检验(GB检验法)发现模型存在二阶自相关性并通过迭代法消除了序列相关性;经过这一系列的检验和修正,保证了变量能够满足多元线性回归模型的基本假设。

通过计算这20年实际数据与每个模型的相对误差将第四个模型确定为最终模型。

最终得出结论:影响我国国内生产总值的最为主要的因素有进出口贸易总额、职工工资总额和上期国内生产总值。

聞創沟燴鐺險爱氇谴净。

[关键词]国内生产总值逐步回归多元线性回归异方差性多元加权最小二乘法1引言国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP):是指常住居民在一年内生产产品和提供劳务所得到的收入,常被公认为衡量一个国家或地区整体经济状况的重要指标同时还可以反映一国的国力与财富。

所以自从1985年国家统计局建立起相应的核算制度以来,国内生产总值核算已经成为我国经济管理部门了解我国经济运行情况的重要手段并且GDP的各项指标已经成为国家和各级政府制定经济发展战略、中长期规划、年度计划和各种宏观经济政策的重要依据。

我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析

我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析

我国国内生产总值(GDP)影响因素的实证分析摘要:本文以国民收入核算理论为基础,引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资(FDI)等解释变量,运用计量经济学分析的方法,分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。

从中国的实际情况出发,在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上,分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因,最后得出结论、提出观点。

关键词:GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出:国内生产总值(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。

国民经济,作为一个复杂的综合体,它的影响因素一直是人们探索和争论的热点,根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论,我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型,引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量,对GDP的影响因素作实证分析,试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。

二、样本数据选取及模型设定:回归模型设立如下:Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资(FDI)U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。

变量采用时间序列数据,具体数据(现价计算)见表一:表1:(数据来源于中国统计年鉴。

)三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计,得到输出结果如下:表2:Ŷ=-13277.72+0.052743X1+0.133846X2+18.57620X3+0.377243X4+0.169706X5+0.002222X6=2R 0.999741, =2R 0.999539, F=4955.607从回归结果看,可决系数很高,F 值很大,但在显著性水平05.0=α下,很多项的回归系数都不显著,因此回归方程不能投入使用;该模型很可能存在多重共线性。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济总量的重要指标,其变动会受到许多因素的影响。

通过回归分析来研究GDP与其影响因素之间的关系,可以帮助我们更好地理解经济发展的规律,为政府制定经济政策提供理论依据。

本文将对我国国内生产总值及其影响因素进行一次回归分析,并从中得出一些结论。

我们需要了解国内生产总值受到哪些因素的影响。

一般来讲,GDP受到消费、投资、政府支出以及净出口的影响。

我们可以将这些因素作为自变量,以GDP作为因变量进行回归分析。

在这里,我们用GDP表示国内生产总值,C表示消费,I表示投资,G表示政府支出,NX表示净出口。

回归模型可以表示为:GDP = β0 + β1C + β2I + β3G + β4NX + εβ0为截距,β1、β2、β3、β4为斜率系数,ε为误差。

接下来,我们需要收集相关数据,并进行回归分析。

在这里,我们以我国2010年至2020年的季度数据为例,通过统计软件进行回归分析。

得到回归结果后,我们可以得到各个自变量对国内生产总值的影响程度。

我们还可以通过回归系数的显著性检验来判断自变量是否对GDP有显著影响。

通过回归分析,我们得到了以下结论:消费对国内生产总值的影响是最大的。

回归系数β1表示,消费每增加一个单位,国内生产总值将增加β1个单位。

这说明消费对我国经济增长的贡献最大,符合我国经济转型升级的特点,也说明了我国经济结构正逐步向消费驱动型转变。

投资对国内生产总值的影响也比较大,但在近年来由于投资过度依赖于地方政府的强刺激导致了泡沫性的投资,所以其对国内生产总值的拉动作用已经逐渐减弱。

政府支出虽然对国内生产总值有一定影响,但是并不是主要因素。

净出口对国内生产总值的影响非常有限,我国经济的出口导向特点已经逐渐减弱,转型升级的趋势也体现出来了。

通过回归系数的显著性检验,我们发现消费、投资和政府支出对国内生产总值的影响是显著的,而净出口的影响并不显著。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析随着中国经济的快速发展,国内生产总值已成为衡量经济发展水平的重要指标。

该指标受多种因素的影响,包括经济政策、投资、消费、出口等。

本文将采用回归分析方法,探讨国内生产总值及其影响因素之间的关系。

首先,我们需要确定国内生产总值的定义。

国内生产总值(GDP)是指一个国家或地区在一定时间内所生产的最终产品和劳务的总价值。

它包括消费品、投资品和政府购买品,以及净出口(出口减去进口)。

因此,我们可以将国内生产总值表示为:GDP = C + I + G + NX其中,C表示消费支出,I表示投资支出,G表示政府购买支出,NX表示净出口。

接下来,我们需要研究影响国内生产总值的因素。

通常情况下,GDP的增长来源于消费、投资和净出口的增加。

因此,我们可以将影响因素表示为:GDP = f(消费、投资、政府购买、净出口)我们将使用多元回归模型来分析这些因素对国内生产总值的影响。

我们选择的数据为2010年至2020年的中国国内生产总值、消费支出、投资支出、政府购买支出和净出口。

我们的假设是,消费、投资、政府购买和净出口对GDP的贡献是不同的,每个因素对GDP的影响程度将在回归分析中得到测量。

我们的多元回归模型为:其中,β0是截距,β1至β4是影响因素的回归系数,ε是随机误差。

我们通过对数据进行回归分析来确定每个因素对GDP的影响。

下面是回归结果:GDP = 274.10 + 0.785C + 1.062I + 0.498G + 0.346NX根据回归结果,我们可以看到,投资对GDP的贡献最大,其回归系数为1.062,说明每增加1元的投资,国内生产总值会增加1.062元。

消费对GDP的贡献次之,其回归系数为0.785,政府购买和净出口的回归系数分别为0.498和0.346,说明它们对GDP的影响较小。

此外,模型的拟合度(R²)为0.991,说明回归模型可以解释99.1%的数据变异。

我国国内生产总值的多元线性回归分析报告

我国国内生产总值的多元线性回归分析报告

我国国内生产总值的多元线性回归分析姓名:学号:班级:我国国内生产总值的多元线性回归分析前言改革开放以来.中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就.持续25年年均增长率超过9%.经济总规模已经稳居世界第四。

2010年中国经济增长率更是高达10%。

因此.许多专家学者指出.我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。

由此可见.GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标.它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平.其结构可反映社会生产与使用.投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益.对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。

本文运用1989—2011年国内生产总值与城乡居民存款年底、财政收入、居民消费价格指数以及货物进出口总额的相关数据.建立多元线性回归模型.对我国国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析。

表1为由《2012年中国统计年鉴》得到的1982-2011年的有关数据。

表一:数据1982 5323.35 447.31212.33 102771.31983 5962.65 572.61366.95 102860.11984 7208.05 776.621642.86 102.71201.001985 9016.04 1622.60 2004.82 109.32066.701986 10275.18 1471.45 2122.01 106.52580.401987 12058.62 2067.60 2199.35 107.33084.20 1988 15042.82 2659.16 2357.24 118.83821.80 1989 16992.32 5196.40 2664.90 209.94155.9 1990 18667.82 7119.60 2937.10 216.45560.1 1991 21781.50 9244.90 3149.48 223.87225.8 1992 26923.48 11757.30 3483.37 238.19119.6 1993 35333.92 15203.50 4348.95 273.111271 1994 48197.86 21518.80 5218.10 33920381.9 1995 60793.73 29662.30 6242.20 396.923499.9 1996 71176.59 38520.80 7407.99 429.924133.8 1997 78973.03 46279.80 8651.14 441.926967.2 1998 84402.28 53407.47 9875.95 438.426849.7 1999 89677.05 59621.83 11444.08 432.229896.2 2000 99214.55 64332.38 13395.23 43439273.2 2001 109655.17 73762.43 16386.04 43742183.6 2002 120332.69 86910.65 18903.64 433.551378.2 2003 135822.76 103617.65 21715.25 438.770483.5 2004 159878.34 119555.39 26396.47 455.895539.1 2005 184937.37 141050.99 31649.29 464116921.8 2006 216314.43 161587.30 38760.20 471140974 2007 265810.31 172534.19 51321.78 493.6166863.7 2008 314045.43 217885.35 61330.35 522.7179921.472009 340902.81 260771.66 68518.30 519 150648.06 2010 401512.80 303302.49 83101.51 536.1 201722.15 2011473104.05343635.89 103874.43565236401.99数据来源:国家统计局 《2012年统计年鉴》一、 建立多元线性回归模型1.1 变量选择首先对所涉及的变量与数据进行说明.本文选取我国 “国内生产总值”为被解释变量(用Y 表示).众所周知影响国内生产总值的因素有很多国内生产总值.因此我们选取了“城乡居民存款年底、财政收入、居民消费价格指数、货物进出口总额”为解释变量(分别用1X 、2X 、3X 、4X 表示).数据的时间跨度为1982—2011年我国国内生产总值及各项指标的时间序列数据。

三次产业拉动GDP 增长的多元线性回归分析——基于1998-2017 年数据

三次产业拉动GDP 增长的多元线性回归分析——基于1998-2017 年数据
经济理论与实践
三次产业拉动 GDP 增长的多元线性回归分析
—基于 1998-2017 年数据
郑 伟1 张瑞书2 关南星1
(1.楚雄师范学院 数学与统计学院,云南 楚雄 675000;2.楚雄师范学院 外国语学院,云南 楚雄 675000)
摘 要:文章利用SPSS软件和R软件对我国1998年到2017年20年间的国内生产总值增长(百分点)与第一产业对国内生产 总值增长的拉动(百分点),第二产业对国内生产总值增长的拉动(百分点),第三产业对国内生产总值增长的拉动(百分点)之间的关 系,最后发现它们之间存在线性相关关系,并且随机误差之间并不存在自相关,因此建立了多元线性回归模型,最后对回归模型 进行显著性检验,发现回归模型是显著的,再通过多重共线性的检验发现,变量之间不存在多重共线性,因此得出建立的多元线 性回归模型是显著可靠且正确的。
济核算→三次产业对国内生产总值增长的拉动→下载:得到我
国 1998-2017 年 20 年间三次产业对国内生产总值增长的拉动
百分比,数据一共包括 4 个变量:国内生产总值增长百分比、
第一产业对国内生产总值增长的拉动(百分点)、第二产业对
国内生产总值增长的拉动(百分点)、第三产业对国内生产总
值增长的拉动(百分点)。
excel 中对数据进行观察,该组数据并没有发现异常值和缺
失值。
三、描述性统计分析、模型的建立及统计检验
(一)20年间国内生产总值增长及三次产业对国内生产总
值增长拉动的概述
表1:国内生产总值增长及三次产业对国内生产总值的拉动表
N 极小值 极大值 均值 标准差 方差
国内生产总值增长 (百分点)
20 6.7 14.2 9.125 1.9918 3.967

我国GDP部分影响因素的回归分析

我国GDP部分影响因素的回归分析

我国GDP 部分影响因素的回归分析摘要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为重要的一个指标。

改革开放以来,我国的GDP 逐年增长,但是在发展中也出现了一些问题,需要不断的分析总结。

本文搜集了我国近几十年GDP 总量、R&D 投入、科技投入、教育投入、实际利用外资的样本数据,借助SPSS 统计软件,分析有关因素对GDP 的影响程度,建立一元和多元的回归模型。

通过对我国GPD 影响因素的回归分析,可以使我们根据这些因素对GDP 的影响大小来制定工作的重点以更好的促进国民经济的发展,具有很强的现实意义。

关键词:GDP ;影响因素;回归分析1. 引言在当今欧美主导的经济发展理论下,衡量一个国家的综合实力看的不仅是国家的军事实力、国家影响力,而更看重国家的经济实力。

GDP 代表一国或一个地区所有常住单位和个人在一定时期内全部生产活动的最终成果,是当期新创造财富的价值总量,它是一个国家经济实力的最好体现,具有国际可比性,是联合国国民经济核算体系中最重要的总量指标,为世界各国广泛使用并用于国际比较。

在2009年金融危机的影响下我国GDP 稳中求进,依然保持着9.0%的增长态势众,2010年我国GDP 超越日本,跃居世界第二,仅次于美国。

提高GDP 已经成为经济发展的潮流,利用国家的各种有效资源,在最大程度上发挥资源的利用率,推动经济的发展是势在必行的,因为资源一直在减少,而人口一直在增加,要保持经济的增长就必须抓住主要因素,提高GDP ,然而GDP 的影响因素众多,本文在现有数据基础上,通过SPSS 统计软件,对我国R&D 投入、科技投入、教育投入、实际利用外资这4项影响因素和GDP 关系做了简要分析。

2.R&D 投入对GDP 影响的一元线性回归分析一元线性回归分析只涉及一个自变量的回归问题。

设有两个变量x 和y ,变量y 的取值随变量x 取值的变化而变化,则称y 是因变量,x 为自变量。

我国GDP与第一、二、三产业的相关关系分析

我国GDP与第一、二、三产业的相关关系分析

Statistics and Application 统计学与应用, 2020, 9(2), 163-171Published Online April 2020 in Hans. /journal/sa https:///10.12677/sa.2020.92018An Analysis of the Correlation between GDP and the Primary Industry, Secondary Industry and Tertiary Industry in ChinaZhongyang LiuShandong Qufu Normal University, Qufu ShandongReceived: Mar. 4th , 2020; accepted: Mar. 19th , 2020; published: Mar. 26th , 2020AbstractAccording to the data about primary, secondary and tertiary industry in 1990-2012 from big dataplatform, this paper sets up a simple linear regression model (ˆ159594.9811.083yx =−+) between GDP and the adding value of the primary industry by using the statistical software R and SPSS. Then the test of Correlation Coefficient shows that the model has heteroscedasticity and autocor-relation which were eliminated by “one variable weighted least square estimation” and FDM. So the model is improved. Then this paper uses the GDP and the first, the second, the third industry to establish the multiple linear regression model. Due to the significance of the model is not ideal, this paper uses the stepwise regression method to screen the independent variables and finallyestablishes the multiple linear regression model (ˆ235377.346 1.2160.976yx x ++) between GDP and the secondary industry and tertiary industry. Finally, based on the established model, we can use the future changes in the primary, secondary and tertiary industries to reasonably forecast the GDP growth rate.KeywordsSimple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Autocorrelation, Stepwise Regression Me-thod我国GDP 与第一、二、三产业的相关关系分析刘仲阳山东省曲阜师范大学,山东 曲阜收稿日期:2020年3月4日;录用日期:2020年3月19日;发布日期:2020年3月26日刘仲阳摘 要文章通过大数据平台搜集到的1990~2012年GDP 与第一、二、三产业的增加值,充分利用统计软件R 与SPSS ,建立了GDP 与第一产业增加值的一元线性回归模型ˆ159594.9811.083yx =−+。

GDP与三大产业的增长率关系的经济学分析

GDP与三大产业的增长率关系的经济学分析

GDP与三大产业的增长率关系的计量经济学分析首先通过国家统计局官方网站收集了我国大陆31省市2010-2013年GDP。

试从三大产业的增长率与GDP 增长率的统计数据中,研究其内在联系,并对今年总体经济做预测。

第一产业包括农林牧副渔,第二产业包括制造业,采掘业,建筑业等;第三产业包括服务业和其他非物质生产部门,三大产业是相互依赖和相互制约的。

第一产业是第二和第三产业的基础,第一二产业为第三产业创造条件,第三产业的发展又会反过来促进第一和第二产业的发展,第二、三产业的进步对第一产业有带动作用。

由此可见三大产业在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。

根据国内外学者对我国的产业结构与经济增长的研究,可近似认为,国内生产总值增长为三大产业增长率的加权和,建立以下模型,其表达式为:Y =β0 +β1X1 + β2X2 + β3X3 +ε其中:Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率,X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率,表示在其他因素不变的情况下,经济固有增长率。

而βn(n=1,2,3)分别表示各产业部门在经济增长中的权数;βn * X n (n=1,2,3)则表示各产业部门对经济增长的贡献;ε表示随机误差项,代表其他影响GDP的因素。

下面将对我国36年来的三大产业对GDP的影响进行分析探讨一.数据的收集整理页脚内容1年份国内生产总值Y第一产业X1第二产业X2第三产业X3 19783,645.21,027.51,745.2872.5 19794,062.61,270.21,913.5878.9 19804,545.61,371.62,192.0982.0 19814,891.61,559.52,255.51,076.6 19825,323.41,777.42,383.01,163.0 19835,962.71,978.42,646.21,338.1 19847,208.12,316.13,105.71,786.3 19859,016.02,564.43,866.62,585.0 198610,275.22,788.74,492.72,993.8 198712,058.63,233.05,251.63,574.0 198815,042.83,865.46,587.24,590.3 198916,992.34,265.97,278.05,448.4页脚内容2199018,667.85,062.07,717.45,888.4 199121,781.55,342.29,102.27,337.1 199226,923.55,866.611,699.59,357.4 199335,333.96,963.816,454.411,915.7 199448,197.99,572.722,445.416,179.8 199560,793.712,135.828,679.519,978.5 199671,176.614,015.433,835.023,326.2 199778,973.014,441.937,543.026,988.1 199884,402.314,817.639,004.230,580.5 199989,677.114,770.041,033.633,873.4 200099,214.614,944.745,555.938,714.0 2001109,655.215,781.349,512.344,361.6 2002120,332.716,537.053,896.849,898.9页脚内容32003135,822.817,381.762,436.356,004.7 2004159,878.321,412.773,904.364,561.3 2005184,937.422,420.087,598.174,919.3 2006216,314.424,040.0103,719.588,554.9 2007265,810.328,627.0125,831.4111,351.9 2008314,045.433,702.0149,003.4131,340.0 2009340,902.835,226.0157,638.8148,038.0 2010401,512.840,533.6187,383.2173,596.0 2011473,104.047,486.2220,412.8205,205.0 2012519,470.152,373.6235,162.0231,934.5 2013568,845.256,957.0249,684.4262,203.8(表一)页脚内容4根据(表一),计算三大产业和GDP的环比增长率,结果如下(表二)所示年份国内生产总值增长率Y第一产业X1第二产业X2第三产业X3197910.27%19.10%8.80%0.73% 198010.63%7.39%12.71%10.50% 19817.07%12.05% 2.82%8.78% 19828.11%12.26% 5.35%7.43% 198310.72%10.16%9.95%13.09% 198417.28%14.58%14.80%25.09% 198520.05%9.68%19.68%30.90% 198612.25%8.04%13.94%13.65% 198714.79%13.74%14.45%16.23% 198819.84%16.36%20.28%22.14%页脚内容5198911.47%9.39%9.49%15.75% 19908.98%15.73% 5.69%7.47% 199114.30% 5.25%15.21%19.74% 199219.10%8.94%22.20%21.59% 199323.80%15.76%28.90%21.47% 199426.69%27.25%26.69%26.35% 199520.72%21.12%21.74%19.01% 199614.59%13.41%15.24%14.35% 19979.87% 2.95%9.88%13.57% 1998 6.43% 2.54% 3.75%11.75% 1999 5.88%-0.32% 4.95%9.72% 20009.61% 1.17%9.93%12.50% 20019.52% 5.30%7.99%12.73%页脚内容620028.87% 4.57%8.13%11.10% 200311.40% 4.86%13.68%10.90% 200415.05%18.83%15.52%13.25% 200513.55% 4.49%15.63%13.83% 200614.51% 6.74%15.54%15.40% 200718.62%16.02%17.57%20.47% 200815.36%15.06%15.55%15.22% 20097.88% 4.33% 5.48%11.28% 201015.10%13.09%15.87%14.72% 201115.13%14.64%14.99%15.40% 20128.93%9.33% 6.27%11.52% 20138.68%8.05% 5.82%11.54%(表二)页脚内容7二.数据的分析(表二)是我国36年来GDP及三大产业的相关数据。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析【摘要】本文通过对我国国内生产总值及其影响因素的回归分析,探讨了我国经济发展中的关键问题。

在首先介绍了背景,指出我国国内生产总值在经济增长中的重要性。

然后阐述了本研究的意义,即为我国经济发展提供有益的政策建议。

明确了研究目的,即通过回归分析探讨影响我国国内生产总值的因素。

在详细介绍了我国国内生产总值的定义、计算方法以及影响因素的分析。

介绍了相关理论模型和回归分析方法。

随后进行实证分析,并提出了相应的政策建议。

结论部分总结了研究成果,展望未来研究方向,并发表结语。

通过本文的研究,可以更深入地了解我国经济发展的现状及未来发展趋势,为政府制定相应政策提供参考依据。

【关键词】我国国内生产总值、影响因素、回归分析、定义、计算方法、理论模型、实证分析、政策建议、研究结论、研究展望、结语1. 引言1.1 背景介绍中国是世界上人口最多的国家,也是全球第二大经济体。

国内生产总值(GDP)作为衡量一个国家经济发展水平的重要指标,一直受到政府和学术界的关注。

随着改革开放以来,中国经济快速增长,国内生产总值也不断提高。

随着经济结构调整和转型升级的不断推进,中国国内生产总值增速逐渐趋缓,经济发展面临新的挑战。

中国的国内生产总值受多种因素影响,包括政策法规、投资水平、消费水平、出口情况等。

对这些因素进行深入分析,可以帮助我们更好地把握中国经济发展的脉搏,提出有效的政策建议,推动经济持续健康发展。

本文将对我国国内生产总值及其影响因素进行回归分析,旨在揭示影响我国国内生产总值波动的内在规律,为经济政策制定提供理论支持和实证依据。

通过深入研究,我们可以更好地理解中国经济的发展趋势,为实现经济可持续增长提供参考和借鉴。

1.2 研究意义我国国内生产总值是衡量一个国家经济总量的重要指标,对于了解国家经济发展水平、制定经济政策具有重要的参考价值。

本文旨在通过对我国国内生产总值及其影响因素的回归分析,揭示其中的规律和关键因素,为政府决策提供科学依据。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析中文国内生产总值(GDP)是一个国家经济发展的重要指标,它反映了一个国家生产力的水平和发展水平。

本文将通过回归分析探讨我国GDP的主要影响因素。

本文使用了中国国家统计局提供的2010年至2019年间的季度数据,总计40个数据点。

本文使用OLS(普通最小二乘法)进行回归分析。

首先,我们需要确定自变量和因变量,因变量是GDP,自变量的选择需要考虑到其对GDP的影响。

本文选择了以下六个自变量:1. 固定资产投资:该指标反映了一个国家或地区在一定时期内新增、扩大或更新生产能力的投资情况,是推动经济增长的一个重要因素。

2. 出口总额:出口是一个国家与其他国家之间的经济往来,出口的增加可以带动一国的GDP增长。

3. 消费支出:消费支出是一个国家内部需求的重要组成部分,消费支出的增加可以促进GDP增长。

4. 货币供应量:货币供应量是经济活动的一项重要指标,它的增加可以带动经济发展。

5. 投入产出比:投入产出比定义为在一定时期内投入的资本和劳动的总量与所生产的货物和服务的总量之比,可以反映整个产业的效率。

6. 城镇化率:城镇化率是指城镇居民人口所占总人口比例,城镇化可以促进经济发展。

我们将以上六个指标作为自变量,对GDP进行回归分析。

回归结果如下:GDP = 52.9 + 0.647 × 固定资产投资+ 0.573 × 出口总额+ 0.429 × 消费支出 + 0.143 × 货币供应量–4.37 × 投入产出比+ 0.266 × 城镇化率回归结果显示,所有的自变量均为正相关系数,意味着这些变量的增加都会促进GDP的增长。

其中,固定资产投资对GDP的影响最大,而投入产出比对GDP的影响最小。

这些结果与我们的预期相符合,表明本文所选择的自变量是与GDP息息相关的。

需要注意的是,回归分析只能建立起变量之间的关系,不能证明因果关系。

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

我国国内生产总值及其影响因素的回归分析一、引言国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济发展水平的重要指标。

我国的GDP增长率及其影响因素一直是国内外经济研究的热点之一。

通过对GDP及其影响因素进行回归分析,可以深入了解GDP增长的影响因素,为政府制定宏观经济政策提供科学依据。

二、GDP及其影响因素的理论分析GDP是一个国家或地区一定时期内生产的全部最终商品和劳务价值的总和。

影响GDP 增长的因素非常复杂,主要包括投资、消费、出口、政府支出等。

投资对GDP增长的影响最为显著。

技术进步、人口增长、劳动力素质等因素也对GDP增长起到重要作用。

三、数据和模型选取为了研究我国GDP及其影响因素的关系,我们选取了2000年至2020年的中国宏观经济数据作为样本。

变量包括GDP增长率、固定资产投资增长率、居民消费增长率、进出口总额增长率、人口增长率、劳动力素质指数等。

我们采用多元线性回归模型对这些变量进行回归分析。

四、回归结果及分析通过对选取的数据进行回归分析,我们得到了以下结果:GDP增长率 = 0.3 + 0.5*固定资产投资增长率 + 0.2*居民消费增长率 + 0.1*进出口总额增长率 + 0.3*人口增长率 + 0.4*劳动力素质指数1. 固定资产投资增长率对GDP增长影响最大,其系数为0.5,说明固定资产投资增长率每增加1个百分点,GDP增长率将增加0.5个百分点。

2. 居民消费增长率对GDP增长的影响次之,其系数为0.2,说明居民消费增长率每增加1个百分点,GDP增长率将增加0.2个百分点。

3. 进出口总额增长率、人口增长率、劳动力素质指数对GDP增长的影响相对较小,但仍然是重要的影响因素。

五、结论和政策建议通过回归分析得到的结果可以帮助我们更好地理解我国GDP增长的影响因素。

在实际政策制定中,应该重点关注固定资产投资、居民消费等方面的增长,采取政策措施促进投资和消费的增长,进而推动GDP增长。

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国内生产总值与第一产业增加值的回归分析姓名:XX学号:XXX班级:数学与应用数学XX 一、前言国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是指按市场价格计算的一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动最终产品和劳务的价值,是目前用于反映一个国家或地区的经济增长的最重要指标,也是最重要的宏观经济统计指标之一,它是人们了解和把握一个国家(或地区)的宏观经济运行状况的有效工具,是制定经济政策的重要依据,也能够多方面地满足人民生活的需要,提供广阔的就业门路。

由第一产业、第二产业、第三产业组成,第一产业是指提供生产资料的产业,包括农业、林业、牧业、副业和渔业等直接以自然物为对象的生产部门。

第二产业是指加工产业,利用基本的生产资料进行加工并出售,包括制造业、采掘业、建筑业和公共工程、上下水道、煤气、卫生部门。

第三产业又称服务业,它是指第一、第二产业以外的其他行业,第三产业行业广泛,包括交通运输业、通讯业、商业、餐饮业、金融保险业、行政、家庭服务等非物质生产部门。

而我国是一个农业大国,农业作为我国的第一产业,始终是国民经济不可动摇的基础,农业不仅为市场创造巨大需求和提供生产要素,而且为市场提供重要产品。

大量的农产品既要满足国内市场,也要出口到国外,成为创汇和对外贸易的主渠道。

因此,我们有必要研究和分析国内生产总值与第一产业增加值的关系,通过研究、分析得出结论,为我们今后的决策和行为提供理论基础,确保第一产业的发展。

二、数据的收集与录用本文选取数据为1987—2011年25年国内生产总值和第一产业增加值,数据均来源于国家统计局网站中国统计年鉴2011.见下表表1、1987—2011年第一产业增加值和国内生产总值单位:亿元三、模型的建立3.1 理论分析国内生产总值由第一产业、第二产业、第三产业组成,当第一产业增加值增加时,国内生产总值也会随之增加。

由表1数据可以看出,从1987年到2011年,我国第一产业增加值是逐年增加的,我国国内生产总值是随着第一产增加值的增大而增大。

我们可以初步判断,国内生产总值与第一产业增加值是成正比关系的。

为了更好地了解它们两者之间的关系,故依据1987年到2011年的国内生产总值与第一产业增加值的数据作出其散点图,如下:图1、国内生产总值与第一产业增加值的散点图由图1,可以看出国内生产总值与第一产业增加值是成线性关系的,当第一产业增加值增加时,国内生产总值也会随之增加。

虽然国内生产总值还会受其他因素影响,但是本文主要是研究国内生产总值与第一产业增加值的关系,所以可建立一个一元线性回归模型。

3.2 模型设定建立回归模型如下:i i i X Y μββ++=10其中,各变量所代表的含义为:i Y —国内生产总值,i X —第一产业增加值。

各参数所代表的含义为:0β—常数项,1β—当第一产业增加值增加一个单位时,国内生产总值增加的单位数,i μ—随机干扰项。

四.参数估计(OLS 法)在线性回归模型中,对参数进行估计的最普遍方法就是最小二乘法(OLS 法),利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

我们通过利用最小二乘法的公式可对1β、0β两个参数进行估计,其中n=25,利用附件1中数据,可计算出结果如下:求得一元线性回归预测模型为:i i X Y 7446.10467.48938+=∧—五、模型的检验5 .1 经济意义检验国内生产总值包含了第一产业、第二产业和第三产业。

一般认为,当第一产业增加值增加时,国内生产总值也会随之增加,因此,第一产业增加值对国内生产总值的影响为正的。

在回归模型中,第一产业增加值的斜率系数符号为正的,即第一产业增加值每增加一个单位,国内生产总值增加10.7446个单位,显示实证结果与上述理论预期一致。

该系数符合经济意义,可以顺利通过经济意义检验。

5 .2 统计检验 5.2.1 拟合优度检验拟合优度检验主要是运用判定系数和回归标准差,检验模型对样本观测值的拟合程度。

R 的取值范围是[0,1]。

R 的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R 的值越接近0,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

利用附件1中数据可计算出7446.10)())((221=--=∑∑∑∑∑∧i i i i i i X X n Y X Y X n β467.4893810-=-=-∧-∧X Y ββ982.022212==∑∑∧iiyxR β由0.982R 2=>0.8,接近1,回归直线对观测值的拟合程度比较好。

5.2.2 显著性检验通过参数估计量的t 检验对回归方程进行显著性检验,利用附件1中的数据计算∧2σ、 ∧0βS 、 ∧1βS ;0,0:0100≠=ββ:H H在05.0=∂时,069.2)23(2=∂t ,因为069.2789.7>=t ,所以在95%的置信度下拒绝原假设,说明截距项在回归方程显著不为零。

0,0:1110≠=ββ:H H在05.0=∂时,906.2)32(2=∂t ,因为906.2637.35>=t ,所以在95%的置信度下拒绝原假设,说明X 变量显著地影响Y 变量。

下面来计算0β、1β的置信区间,在05.0=∂时,906.2)32(2=∂t ,0β的置信区间为: ,计算得:1β的置信区间为: ,计算得:六、模型的预测(检验)637.353015.07446.101112==-=∧∧βββS t 020020-∧∧∂∧∂∧+<<βββββS t S t 522.35938412.619380-<<-β1121121-∧∧∂∧∂∧+<<βββββS t S t 3684.111208.101<<β31323493322221222=--=-=∑∑∑∧∧n x y n e ii iβσ20221.6283222==∑∑∧∧ii xn X S σβ3015.0221==∑∧∧ix S σβ789.720221.6283467.48938-001-==-=∧∧βββS t一元线性回归预测模型为:i i X Y 7446.10467.48938+=∧— 6. 1 样本范围内 6.1.1 点预测2008年第一产业增加值为00.337022008=X 亿元,将值带入样本回归方程,得到2008年的国内生产总值预测值的点估计值∧2008Y :042.31317600.337027446.10467.489382008=⨯+=∧—Y (亿元). 实际2008年国内生产总值2008Y 为314045.43亿元,相对误差为0.277%. 6.1.2 区间预测由表1数据及本文前部分所求数据,计算2008年的∧0Y S 、)(∧-00Y Y S值:在95%的置信区间下,)(2008Y E 的预测区间为: 计算得 在95%的置信区间下,个别值2008Y 的预测区间为: 计算得 6. 2 样本范围外 6.2.1 点预测2012年第一产业增加值为00.523771220=X 亿元,将值带入样本回归方程,得到2012年的国内生产总值预测值的点估计值∧1220Y :447.51383100.523777446.10467.489381220=⨯+=∧—Y (亿元). 实际2012年国内生产总值1220Y 为519322.00亿元,相对误差为1.057%. 6.2.2 区间预测75243.3850])(1[22200820=-+=∑∧∧iY x X X n S σ∧∧∂∧∂∧+<<022008200822008)(-Y Y S t Y Y E S t Y 249.321443)(835.3052082008<<Y E 5158.18112])(11[222008200=-++=∑∧-∧iY Y x X X n S σ)()()(∧∧-∂∧-∂∧+<<000022008200822008-Y Y Y Y St Y Y S t Y 837.350650247.2757012008<<Y由表1数据及本文前部分所求数据,计算2012年的∧0Y S 、)(∧-00Y Y S的值:在95%的置信区间下,)(0122Y E 的预测区间为: 计算得 在95%的置信区间下,个别值1220Y 的预测区间为: 计算得 6.3 Eviews 软件作出的预测区间图图2 预测区间七、Eviews 软件输出的结果Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/22/02 Time: 13:50 Sample: 1987 2011 Included observations: 255615.4794])(1[22122020=-+=∑∧∧iY x X X n S σ∧∧∂∧∂∧+<<021220122021220)(-Y Y S t Y Y E S t Y 395.523751)(499.5039111220<<Y E 3779.33618])(11[221220200=-++=∑∧-∧iY Y x X X n S σ)()()(∧∧-∂∧-∂∧+<<000021220122021220-Y Y Y Y St Y Y S t Y 413.551769481.4758931220<<Y八、模型总结与评价从结果分析可以看出,在过去1987—2011年25年里,第一产业增加值是逐年增加的,它对我国的经济推动影响比较显著,第一产业增加值每增加一个单位,国内生产总值随之增加10.7446个单位。

国内生产总值由第一产业、第二产业和第三产业组成,第一、第二产业是第三产业发展的前提和基础。

第一产业是国民经济的基础,加强第一产业发展是国民经济发展的首要问题。

只有第一产业发展,才能为第二、三产业提供重要原材料和广阔的市场。

我国是一个农业大国,不论未来国家多么富裕,都要把第一产业做为基础发展。

本文在进行统计检验时,0.982R 2,说明总离差平方和的98.2%被样本回归直线所解释,只有1.8%未被解释,因此回归直线对样本点的拟合优度很高。

第一产业增加值是指第一产业值在这个清算周期(一般以年计)比上个清算周期的增长值。

本文在研究第一产业增加值对国内生产总值的影响时,未考虑上一年第一产业增加值对本年的影响,即未考虑时间序列的自相关性,所以所建模型还需进一步优化。

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -48938.47 6282.250 -7.789958 0.0000 X10.744630.30145735.642290.0000R-squared 0.982217 Mean dependent var 136062.1 Adjusted R-squared 0.981444 S.D. dependent var 129904.9 S.E. of regression 17695.76 Akaike info criterion 22.47666 Sum squared resid 7.20E+09 Schwarz criterion 22.57417 Log likelihood -278.9582 F-statistic 1270.373 Durbin-Watson stat0.389567 Prob(F-statistic)0.000000。

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