课程设计报告中国民航客运量的变化趋势及其成因

课程设计报告

(XXX -- XXX 年度第 1学期)

名称：课程设计题目：

院系：

班级：

学号：

学生姓名：

指导教师：

设计周数：1周

成绩：

日期：年月

中国民航客运量的变化趋势及其成因

Xxx

（湖北工业大学理学院武汉430068）

摘要随着经济的全球化，中国加入WTO，经济的快速的发展，国民明显的感觉到生活质量提高，特别是交通的便利，我国民航客运量快速的增长。于是，为了了解它的增长规律及影响他的因素，应用回归分析理论知识和SAS软件做定量的分析。包括国民收入，消费额，铁路客运量，民航航线里程，来华旅游人数五个方面。找出其中真正影响他的因素，剔除不显著的方面。根据回归方程，在应对如今的经济壮况，给出有效的建议。

关键词民航客运量成因显著检验

一．课程设计的一、目的与要求

统计分析软件课程设计是专业必修的实践教学课程。通过课程设计使学生系统地了解SAS软件的基本统计分析功能和操作编程方法，掌握描述统计、假设检验、回归分析和方差分析等统计方法，并将此方法运用于社会经济问题的管理、决策及因素分析中。使学生了解当前统计方法应用的前沿和热点问题。

二、设计正文

1 引言

1.1民航业背景介绍

中华人民共和国成立,开创了中国历史的新纪元,也拉开了新中国民航事业发展的序幕。中国民航事业从无到有，经历过体制的变迁，国际交往的开展，到如今飞速发展的新时期，情形令人振奋。据相关资料统计，中国民航客运量已位居世界第6位。目前，中国民航开辟定期航线达1100多条，其中，国际航线130多条，通航30多个国家60多座城市，航线总里程150余万公里。全行业共有各类飞机1004架，其中运输机523架，运输总周转量由1978年的第37位上升到第10位，客运量由32位上升到第6位。

然而，当前也存在问题。首先近年来运输需求不足，客运量增速下降；第二民航企业规模小，集团化程度低，没有形成规模经济；其次民航业供大于求，运力总量相对过剩，结构不合理，这就需要有关部门的解决。

1.2应用回归分析理论知识和SAS软件

1.2.1多元线性回归方程

随机变量y与一般变量x1，x2，x3，…xp的线性回归模型为

Y=a0+a1x1+a2x2+…apxp+t

其中a1,a2,a3,…ap是p+1个未知数；t为随机误差，并对其假设

E(t)=o;var(t)=b

参数a1,a2,a3…ap做最小二乘估计

1.2.2回归方程的检验

对多元回归方程的显著性检验就是要看 x1,x2,…xp 从整体上对y是f否有明显的影响

运用F检验统计量F=[SSR/P]/[SSE/(N-P-1)]

假设H0：a0=a1=a2=。。。=ap=0；当F》F@（p，n-p-1）拒绝原假设，认为在显著水平@下。y

对x1，x2。。。有显著的线性关系。否则不显著。

Y与x之间的显著性可用用相关系数判断

2指标和数据

2.1名词解释

【1】国民收入(national income)：国民收入是指物质生产部门劳动者在一定时期所创造的价值.从社会总产值中扣除物质消耗后的剩余部分就是国民收入。它是反映整体经济活动的重要指标，因此常被使用于宏观经济学的研究中，亦是国际投资者非常关注的国际统计项目。

【2】消费问题在近两年成为一个焦点问题，刺激消费成为拉动经济增长的有效手段。

劳动力是经济增长的重要要素，而劳动力离不开消费

【3】我国航空公司遇到铁路、公路的激烈竞争。铁路调图提速，形成网络，交通运输业市场竞争日趋激烈，近几年公路争铁路，铁路争民航的局面基本形成。省际高速公路，两次火车提速，夕发朝至特快列车为人们的出行，从价格到时间上均提供了极大的便利，较比民航而经过十多年来的改革，目前民航业的竞争已经十分充分，甚至出现了过度竞争。

【4】针对竞争激烈的运输行业，民航业也纷纷打起了价格战。显然运输里程与客运量也存在着关系

2.2根据《1994年统计摘要》获得1978-1993年统计数据

年份

民航客运量

y（万人）

国民收入

x1（亿元）

消费额

x2（亿元）

铁路客运量

x3（万人）

民航航线里程

x4（万公里）

来华旅

x5（万1978 231 3010 1888 81491 14.89

1979 298 3350 2195 86389 16

1980 343 3688 2531 92204 19.53

1981 401 3941 2799 95300 21.83

1982 445 4258 3054 99922 23.27

1983 391 4736 3358 106044 22.91

1984 554 5652 3905 110353 26.02

1985 744 7020 4879 112110 27.72

1986 997 7859 5552 108579 32.43

1987 1310 9313 6386 112429 38.91

1988 1442 11738 8038 122645 37.38

1989 1283 13176 9005 113807 47.19

1990 1660 14384 9663 95712 50.68

55.91 83.66 3 统计分析 3.1模型建立

由以上数据建立SAS 数据集，以民航客运量y 作为应变量，其它的x1，x2，x3，x4，x5做为自变量，对x 与y 做多元线性回归分析。 1.首先做y 随年份的变化情况

proc gplot data=sasuser.tow; Symbol i=none v=star; Plot A*y; Run;

由

图

知

9

999999999999999000

由图知民航客运量随年份逐渐增大，但斜率越来越小 2观察各个参数之间的相关系数