影响电信业务收入主要因素的分析.doc

影响电信业务收入主要因素的分析一、问题的提出从“周幽王烽火戏诸候”到“竹信”，从“漂流瓶”到人类历史上第一份电报“上帝创造了何等的奇迹！”。而之后的百年间，通信技术又借助现代科技在全世界取得了飞速发展。1949年以前，中国电信系统发展缓慢，到1949年，中国电话的普及率仅为0.05%，电话用户只有26万；到1978年，全国电话容量359万门，用户214万，普及率0.43%；自上世纪80年代中期以来，中国政府加快了基础电信设施的建设，到2004年9月，固定电话用户数达30692.3万户，移 动电话用户32007.1万户。另一方面，根据中国统计年鉴上的数据，我们在发现在第三产业增加值指数中，通信业的增加值指数是最大的。在1995年是112.1;在1996年是111.4;在1997年是110.8;在1998年是110.6,在1999年是111.3,在2000年是111.5(上年等于100)。显然，电信业对第三产业的发展影响是最显著的。而我们也知道第三产业在gdp中所占的比例是我们衡量一国综合实力的重要指标，从而对电信收入的研究显得尤为重要。为了研究我国电信业的发展情况，真正了解我国电信业的发展前景，我们选择了电信收入作为我们的被解释变量，选取固定电话用户数、移动电话用户数、互联网用户数、以及电信业固定资产投资完成额作为我们的解释变量二、数据搜集为了研究当月止电信业务收入累计额y（亿元）与月固定电话用户数x1（亿户）、月移动电话用户数x2（亿户）、月互联网用户数x3（亿户）和当月止电信业固定资产投资完成额x4（亿元）的关系，我们需要一定时期的y、x1、x2、x3、x4这五个变量的数据。通过互联网，我们已经从国家统计局的网站上找到了相关数据。我们选取了2001年1月到2004年9月这最近的45组数据。 数据资料如下：obsyx1x2x3x42001:01 233.9800 1.482750 0.897590 na na 2001:02 496.1200 1.514410 0.949070 na na 2001:03 734.4700 1.547380 1.003140 na 140.54002001:04 1013.890 1.574090 1.051980 na 195.60002001:05 1290.090 1.606300 1.110800 na 540.90002001:06 1590.130 1.643710 1.167610 na 806.00002001:07 1962.780 1.668210 1.206050 na 990.77002001:08 2175.900 1.694680 1.257740 na 1148.9002001:09 2575.500 1.722700 1.309100 na 1396.7002001:10 2879.400 1.747690 1.360190 na 1700.1002001:11 3196.500 1.771120 1.399220 na 1919.0002001:12 3335.200 1.790340 1.448120 0.361460 2343.7002002:01 3598.430 1.819310 1.499090 0.363450 2343.7002002:02 3893.340 1.851420 1.558520 0.362660 2343.7002002:03 4196.440 1.886500 1.615000 0.375310 2343.7002002:04 4516.990 1.913180 1.666480 0.385200 2630.9002002:05 4832.350 1.958540 1.713800 0.387240 2703.6102002:06 5180.550 1.989420 1.761690 0.397590 2843.0002002:07 5614.970 2.010230 1.803180 0.417350 2986.9802002:08 5965.050 2.035290 1.848550 0.433190 3148.3902002:09 6322.220 2.070010 1.903910 0.450400 3308.9202002:10 6669.870 2.090620 1.958330 0.458700 3487.3002002:11 7031.530 2.126840 2.003130 0.482940 3706.6802002:12 7451.020 2.144190 2.066160 0.497000 4378.2702003:01 7809.520 2.180040 2.124390 0.487490 4378.2702003:02 8157.120 2.214920 2.163980 0.492740 4378.2702003:03 8540.320 2.256260 2.214910 0.499200 4593.2702003:04 8928.320 2.290390 2.257170 0.507880 4761.9702003:05 9275.220 2.328820 2.300560 0.522100 4949.7702003:06 9650.720 2.376100 2.344720 0.532350 5163.3702003:07 10072.92 2.407540 2.394590 0.538130 5308.6702003:08 10466.72 2.449260 2.441180 0.544330 5447.6702003:09 10871.12 2.504680 2.499740 0.538760 5619.0702003:10 11265.42 2.551390 2.569380 0.535000 5798.6702003:11 11661.02 2.598420 2.634780 0.532560 6065.9702003:12 12061.02 2.633050 2.686930 0.536570 6593.4702004:01 12475.12 2.689330 2.768020 0.554390 6593.4702004:02 12879.92 2.745320 2.823270 0.546280 6593.4702004:03 13310.42 2.810810 2.903050 0.545850 6877.8702004:04 13744.62 2.854480 2.957500 0.541270 7043.8702004:05 14164.62 2.904010 3.005590 0.536660 7218.8702004:06 14597.12 2.954880 3.052830 0.534700 7459.8702004:07 15035.42 2.989960 3.102180 0.530220 7639.5702004:08 15478.62 3.029010 3.151000 0.528430 7808.4702004:09 15923.12 3.069230 3.200710 0.523290 7974.670我们对y与x1、x2、x3作了初步的散点图分析，发现y分别与x1 x2 x3 x4成线性关系从而为我们的模型建立提供了初步的支撑。三、模型设定与分析首先，确定当月止电信业务收入累计额y（单位：亿元）为应变量，用月平均固定电话用户数x1（单位：亿户）、月平均移动电话用户数x2（单位：亿户）互联网用户数x3（单位：亿户）和每月电信业固定资产投资完成额x4为四个自变量。建立如下模型：yi=1+2x1+3x2+4x3+5x4+ui (其中，ui为随机误差项，且服从正态分布)。通过eviews分析得到下面的结果：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 11/09/04 time: 21:15sample(adjusted): 2001:12 2004:09included observations: 34 after adjusting endpointsvariablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-10552.421292.392-8.1650320.0000x14879.9201315.2853.7101610.0009x21917.6911093.9141.7530550.0902x34270.0501314.4643.2485110.0029x40.3596750.1171483.0702740.0046r-squared0.999383 mean dependent var9264.011adjusted r-squared0.999298 s.d. dependent var3827.446s.e. of regression101.3827 akaike info criterion12.21073sum squared resid298074.8 schwarz criterion12.43520log likelihood-202.5825 f-statistic11751.06durbin-watson stat0.555252 prob(f-statistic)0.000000 拟合方程为：i= -10552.42+4879.92x1+1917.691x2+4270.50x3+0.359675x4t= （-8.165） （3.7101） （1.7531） （3.2485）（3.0703）r2=0.999383 2=0.999298 f=11751.06sum squared resid 298074.8残差图如下：统计检验：从分析的数据来看，容易发现t检验还比较理想，在取0.05时只有x2的t值不够显著；f统计量很大，显然是显著的。另外残差平方和太大，可能变量间存在共线性，而且整个模型的假定无多重共线性不符合，因此我们要在此基础上对模型作了修正。四、模型修正修正（一）：我们分析了一下各个变量之间的相关系数，发现x1 和x2之间的相关系数达到了0.995737，相关程度很高，同时x2和x3之间的相关系数也达到了0.844648。从实际经济意义上说，这三者之间存在着相互替代性，这就决定了他们之间不可能存在无共线性的假定。 correlation matrixx1x2x3x1 1.000000 0.996976 0.844648x2 0.996976 1.000000 0.880265x3 0.844648 0.880265 1.000000由于x1 、x2和x3相关性很大，而且都属于通信装置，相互间有较大的替代性。于是我们将x1、 x2和x3相加起来形成新的变量x123。再进行新模型：yi=1+2x123i+3x4i+ ui(其中ui为随机误差项，服从正态分布)的拟合。得到如下结果：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 11/10/04 time: 13:47sample(adjusted): 2001:12 2004:09included observations: 34 after adjusting endpointsvariablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-9268.190558.4492-16.596300.0000x1233261.226217.256915.010920.0000x40.3471810.1155243.0052690.0052r-squared0.999338 mean dependent var9264.011adjusted r-squared0.999296 s.d. dependent var3827.446s.e. of regression101.5703 akaike info criterion12.16348sum squared resid319812.1 schwarz criterion12.29815log likelihood-203.7791 f-statistic23414.32durbin-watson stat0.495369 prob(f-statistic)0.000000拟合方程为：i= -9268.190+3261.226x123i+0.347181x4it= (-16.59630) (15.01092) (3.005269) r2=0.999338 2=0.999296 f=23414.32sum squared resid=319812.1统计检验：1、t检验：在取0.05甚至是0.01时都是显著的；f统计量也是很显著的。模型从这两个检验的角度看是是一个成功的模型。但是，由于残差平方和太大，达到了319812.1，可知该模型中变量之间存在异方差，我们还需要调整。修正（二）：我们对各个变量都进行对数变换，以消除异方差。新形成的变量为：lny=log(y) lnx123=log(x123) lnx4=log(x4)然后设定新的模型为：lnyi=1+2lnx123i+3lnx4i+ui(其中ui为随机误差项，服从正态分布)重新拟合，得到如下结果：dependent variable: lnymethod: least squaresdate: 11/10/04 time: 13:47sample(adjusted): 2001:12 2004:09included observations: 34 after adjusting endpointsvariablecoefficientstd. errort-statisticprob. c2.0738470.7934672.6136540.0137lnx1231.0875020.3327483.2682430.0026lnx40.6173320.1575323.9187670.0005r-squared0.991210 mean dependent var9.038667adjusted r-squared0.990643 s.d. dependent var0.461658s.e. of regression0.044657 akaike info criterion-3.295508sum squared resid0.061822 schwarz criterion-3.160829log likelihood59.02364 f-statistic1747.872durbin-