多元线性回归实验,以影响我国旅游发展的主要因素为例

1、多元线性回归分析实验报告 以影响我国旅游市场发展的主要因素为例一、研究的目的要求近年来，中国旅游业一直保持高速发展，旅游业作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作用日益显现。中国的旅游业分为国内旅游和入境旅游两大市场，入境旅游外汇收入年均增长22.6%，与此同时国内旅游也迅速增长。改革开放20多年来，特别是进入90年代后，中国的国内旅游收入年均增长14.4%，远高于同期GDP 9.76%的增长率。为了规划中国未来旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国旅游市场发展的主要因素。二、模型设定及其估计经分析，影响国内旅游市场收入的主要因素，除了国内旅游人数和旅游支出以外，还可能与相关基础设施有

2、关。为此，考虑的影响因素主要有国内旅游人数，城镇居民人均旅游支出，农村居民人均旅游支出，并以公路里程和铁路里程作为相关基础设施的代表。为此设定了如下对数形式的计量经济模型：其中 ：第t年全国旅游收入国内旅游人数 （万人）城镇居民人均旅游支出 （元）农村居民人均旅游支出 （元）公路里程（万公里）铁路里程（万公里）为估计模型参数，收集旅游事业发展最快的19942003年的统计数据，如表4.2所示：表4.2 1994年2003年中国旅游收入及相关数据年份国内旅游收入Y（亿元）国内旅游人数X2（万人次）城镇居民人均旅游支出X3（元）农村居民人均旅游支出X4 （元）公路里程 X5（万公里）铁路里程X6（

3、万公里）19941023.552400414.754.9111.785.9019951375.762900464.061.5115.705.9719961638.463900534.170.5118.586.4919972112.764400599.8145.7122.646.6019982391.269450607.0197.0127.856.6419992831.971900614.8249.5135.176.7420003175.574400678.6226.6140.276.8720013522.478400708.3212.7169.807.0120023878.487800739.

4、7209.1176.527.1920033442.387000684.9200.0180.987.30数据来源:中国统计年鉴2004三、估计参数 利用EViews估计模型的参数，方法是：1、建立工作文件：启动EViews，点击FileNewWorkfile，在对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度)，并在“Start date”中输入开始时间“1994”，在“end date”中输入最后时间“2003”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”截距项 “resid”剩余项。在“

5、Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。2、输入数据：点击“Quik”下拉菜单中的“Empty Group”，出现“Group”窗口数据编辑框，点第一列与“obs”对应的格，在命令栏输入“Y”，点下行键“”，即将该序列命名为Y，并依此输入Y的数据。用同样方法在对应的列命名X2、X3、X4，并输入相应的数据。或者在EViews命令框直接键入“data Y X3 X4 ”，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y、X2、X3、X4 下输入响

6、应的数据。3、估计参数：点击“Procs“下拉菜单中的“Make Equation”，在出现的对话框的“Equation Specification”栏中键入“Y C X2 X3 X4 ”，在“Estimation Settings”栏中选择“Least Sqares”(最小二乘法)，点“ok”，即出现回归结果：如表4.3： 表4.3统计检验：由此可见，该模型，可决系数很高，F检验值173.3525,明显显著。但是当时,不仅、系数的t检验不显著，而且系数的符号与预期的相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。计算各解释变量的相关系数，选择X2、X3、X4、X5、X6数据，点”view/corre

7、lations”得相关系数矩阵（如表4.4）：表4.4由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。四、消除多重共线性采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归，结果如表4.5所示：表4.5变量X2X3X4X5X6参数估计值0.08429.052311.667334.33242014.146t 统计量8.665913.15985.19676.46758.74870.90370.95580.77150.83940.9054按的大小排序为：X3、X6、X2、X5、X4。以X3为基础，顺次加入其他变量逐步回归。首先加入X6回归结果为： t=(2.9086) (0.46214) 当取时，X6参数的t检验不显著，予以剔除，加入X2回归得 t=(4.2839) (2.1512) X2参数的t检验不显著，予以剔除，加入X5回归得t=(6.6446) (2.6584) X3、X5参数的t检验显著，保留X5，再加入X4回归得t=(3.944983) (4.692961) （3.06767） F=231.7935 DW=1.952587当取时，,X3、X4、X5系数的t检验都显著，这是最后消除多重共线性的结果。五、模型检验经济意义检验：