《计量经济学》课程考核.doc
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1、计量经济学课程考核中国劳动关系学院 (20_20_学年第 1 学期) 普本 经 济 学 专业20_ 级 计量经济学 课程考核 学号 1390402021 姓名 _ 成绩 阅卷人 论文题目: 影响我国旅游业的因素分析 计量经济学课程论文成绩分项统计参考标准 学号 姓名 研究题目和基本原理 20% 提出问题、建立模型、准备数据 10% 模型 估计 10% 模型检验 40% 模型 优化 10% 研究 结论 10% 总分 经济意义检验、 统计检验 10% 异方差性检验 10% 自相关性检验 10% 多重共线检验10% 1390402021 侯智涵 影响我国旅游业的因素分析 【研究目的】 通过对我国国内
2、旅游业的发展情况分析针对性提出建设性建议为我国旅游业发展提供对策参考。方法:以旅行社数为被解释量以星级饭店总数入境游客人数和国内居民出境人数三个指标为解释量利用Eviews软件进行回归分析建立旅游业影响因素模型分析影响我国旅游业的主要因素。 【基本原理】 普通最小二乘法原理 在此次试验中我运用了Eviews和Excel软件对相关数据进行处理和分析。 1、拟合优度检验可决系数R2统计量 回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分它越大参差平方和越小表明样本回归线与样本观测值的拟合程度越高。 2、方程总体线性的显著性检验F检验 (1)方程总体线性的显著性检验旨在对模型中被解释变量与解释
3、变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出判断。 (2)给定显著性水平查表得到临界值F(kn-k-1),根据样本求出F统计量的数值后可通过FF(kn-k-1) (或FF(kn-k-1))来拒绝(或接受)原假设H0以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。 3、变量的显著性检验t检验 4、异方差性的检验怀特检验 怀特检验不需要排序对任何形式的异方差都适用。 5、序列相关性的检验图示法和回归检验法 6、多重共线性的检验逐步回归法 以Y为被解释变量逐个引入解释变量构成回归模型进行模型估计。 【解决步骤】 1、提出问题(即:理论背景) 国民生产总值反应了经济整体实力。近几年来我国的国民生产总值都是呈上
4、升趋势。随着我国经济的不断发展中国旅游业面临重大发展机遇:中国经济持续快速增长必将对旅游需求增长发挥基础性的支撑作用;城乡居民收入将稳定增长这将进入世界旅游界公认的旅游业爆发性增长阶段。旅游业是一国经济发展情况的重要指标旅游业的发展好坏往往能反映出一个国家的经济发展好坏。它是一个国家国民生活质量的体现。 本实验主要是从星级饭店数和旅游出入境人数来分析旅游业的影响因素。其中游客人数对旅游业的影响最大。所以本实验从三个方面研究对旅游业的影响情况分别是星级饭店总数入境游客人数和国内居民出境人数。之所以研究这一问题是因为旅游业对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。 2、建立模型(包括变量选择与变量
5、解释) 研究旅游业的影响因素离不开一些基本的变量。大多数相关的研究文献中都把旅游人数这个指标作为影响旅游业的基本因素根据旅游业的组成可知影响旅游业的因素有很多由于我的研究方向主要是从旅游人数的角度研究其对旅游业的影响因此我选择的变量为星级饭店总数入境游客人数和国内居民出境人数三个方面进行分析。 设定多元线性回归模型为: 其中y为被解释变量旅游社数;为常数项;分别为解释变量星级饭店总数入境游客人数和国内居民出境人数;为随机误差项描述变量外的因素对模型的干扰。 3、准备数据(需要列出原始数据) 本实验从中国国家统计局官方网站上获取了自1995年到2021年旅行社数、星级饭店总数、入境游客、诺内居民
6、出境人数。 如下表所示: 指标 旅行社数(个) 星级饭店总数(个) 入境游客(万人次) 国内居民出境人数(万人次) 2021年 12849.83 10727.55 2021年 26054 13293 12907.78 9818.52 20_年 24944 12807 13240.53 8318.17 20_年 23690 13513 13542.35 7025 20_年 22784 13991 13376.22 5738.65 20_年 20399 14237 12647.59 4765.62 20_年 20_0 14099 13002.74 4584.44 20_年 18943 13583
7、13187.33 4095.4 20_年 17957 12751 12494.21 3452.36 20_年 16245 11828 12029.23 3102.63 20_年 14927 10888 10903.82 2885 20_年 13361 9751 9166.21 2022.19 20_年 11552 8880 9790.83 1660.23 20_年 10532 7358 8901.29 1213.44 2000年 8993 10481 8344.39 1047.26 1999年 7326 7035 7279.56 923.24 1998年 6222 5782 6347.84 8
8、42.56 1997年 4986 5201 5758.79 532.39 1996年 4252 4418 5112.75 506.07 1995年 3826 3720 4638.65 452.05 4、模型估计(即:回归分析方法得到回归分析输出表和有关图形) Y对_1的散点图: Y对_2的散点图: Y对_3的散点图: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/06/16 Time: 09:29 Sle (adjusted): 1997 2021 Included observations: 19 after adjustments
9、 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3011.533 666.5100 -4.518361 0.0004 _1 0.151261 0.175641 0.861195 0.4027 _2 1.173099 0.221455 5.297238 0.0001 _3 1.254455 0.090964 13.79072 0.0000 R-squared 0.994401 Mean dependent var 14584.37 Adjusted R-squared 0.993281 S.D. dependent var 7387.0
10、38 S.E. of regression 605.5193 Akaike info criterion 15.83471 Sum squared resid 5499805. Schwarz criterion 16.03354 Log likelihood -146.4298 Hannan-Quinn criter. 15.86836 F-statistic 887.9680 Durbin-Watson stat 2.159258 Prob(F-statistic) 0.000000 由以上图表输出结果可得到回归方程为: Y = -3011.533+0.1511261_1 +1.17309
11、9_2+1.254455_3 (666.5100) (0.175641) (0.221455) (0.090964) (-4.518361) (0.861195) (5.297238) (13.79072) =0.994401 SE=605.5193 DW=2.159258 F=887.9680 5、模型检验(包括:经济意义检验统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。其中统计检验包括拟合优度、方程显著性检验与参数显著性检验等计量经济学检验包括异方差性检验、序列相关检验、多重共线性检验等检验) 1) 经济意义检验: 模型估计结果说明在假定其他变量不变的情况下国家每年星级饭店总数每增长1%平均来说
12、国家旅行社数会增长15.1%;在假定其他变量不变的情况下入境游客数每增长1%平均来说国家旅行社数会增加117.3%;在假定其他变量不变的情况下国内居民出境人数每增长1%平均来说国家旅行社会增加125.4%。因此从数据可以看出各项系数都大于零符合实际情况说明不存在多重共线性的情况。 2) 统计检验: 2.1拟合优度检验:右上图中可知=0.994401可修正的可决系数为0.999328这说明模型对样本的拟合很好。 2.2变量的显著性检验(t检验):分别针对给定显著性水平=0.05查t分布表得自由度为n-k-1=20-4=16的临界值。由上表中的数据可得对应t统计量分别为(-4.518361) (0
13、.861195) (5.297238) (13.79072)。判断标准:若其中的t统计量绝对值大于2.12都应当拒绝原假设而t统计量绝对值小于2.12应该拒绝备择假设。根据上表中的回归分析数据可以看出解释变量的回归系数的t统计量绝对值其中3个大于临界值因此对被解释变量都有显著的影响应该拒绝。另外1个小于临界值因此对被解释变量没有影响应该拒绝备择假设。 2.3方程的显著性检验(f检验):针对给定显著性水平=0.05在F分布表中查出自由度k=4和n-k=16的临界值。由上表中的数据可以得到F=887.9680由于F=887.9680大于 应拒绝原假设说明回归方程显著即星级饭店总数、入境游客、诺内居
14、民出境人数的总体对国家旅行社有显著影响。 3) 计量经济学检验 3.1多重共线性检验:从回归结果的系数以及t值我们可以看出模型不存在多重共线性下面我们计算出解释变量的相关系数。解释变量的相关系数矩阵如下: _1 _2 _3 _1 1.000000 0.973859 0.786716 _2 0.973859 1.000000 0.825031 _3 0.786716 0.825031 1.000000 由各相关系数值可知, 解释变量之间都不相关模型不存在多重共线性。 3.2序列相关性检验: 1)图示法检验 Y对_1回归的残差趋势图和残差散点图 Y对_2回归的残差趋势图和残差散点图 Y对_3回归的
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