国内生产总值与城镇居民人均支配分析

1、国内生产总值与城镇居民人均支配分析工程管理专业 2007级1班 田加平摘要：随着我国经济的快速发展，国内生产总值（GDP）迅速增长，从而带动作为城镇居民收入水平和结构变化的最主要指标的城镇居民人均支配收入增加，人们有更多的钱去自由消费。让人们的消费模式和生活环境发生了翻天覆地的变化。关键词：国内生产总值 城镇居民人均支配 相关性Abstract With our country economy develop rapidly, prompt increase of gross domestic product (GDP), the city and town dwell who spurs o

2、n thereby being the mainest index that city and town dwell invisible income level sum structure changes is per capita control invisible income increasing by, people has more money to get rid of free consumption. Let people's pattern of consumption and bag earthshaking change happened.Keywords: G

3、ross domestic product The city and town dwell is per capita control Correlativity一、我国经济快速发展【小标题修改到更符合内容】新中国成立60年来，在中国共产党领导下，社会发展、经济发展、精神文明发展都取得了令人瞩目的成就,城镇居民生活显著改善,生活质量全面提升,实现了从贫困向小康的跨越，部分居民已叩响了富裕的大门。我国经济开始腾飞是以1992年春天邓小平同志南巡讲话为标志，我国改革开放和现代化建设事业又掀开了新的一页。这一时期党的“十四大”和“十五大”先后召开，为发展社会主义市场经济提供了理论基础，在所有制结构和

4、分配制度上进一步解放思想，鼓励多种经济成分共同发展，允许劳动报酬以外的多种分配方式并存。在十四大精神鼓舞下,全国出台了一系列积极扶植和支持非公有制经济发展的政策，非公有制经济得到迅速发展。随着市场经济的深入发展，股票市场和房地产市场也迅速发展起来，投资渠道逐步拓宽；而作为社会保障制度的一部分，城镇住房制度的改革也全面推开。我国近30年来经济到保持两位数的高发展势头。国内生产总值（GDP）也成直线似上升，同时我国城镇居民人均支配比例也不断增大。我国城镇居民生活水平发生了质的变化。以下是从19912007年我国国内生产总值（GDP）与城镇居民人均支配表 国内生产总值与城镇居民人均支配收入年份国内生

5、产产值（百亿元）城镇居民人均支配（百元）1991218171992269201993353261994482351995608431996712481997790521998844541999897592000992632001109769200212037720031358852004159994200518321052006211911820072495138由此得出国民生产总值与城镇居民人均支配收入的散点图像是：n=17X²=91557Y²=25691528X*Y=1518230X=1103Y=17866XY=19706198(X)²=1216609（Y）&

6、#178;=319193956二 线形相关系数及其检验（一）计算其线性相关系数为：E=nX²-(X)²=339860 F=n*Y²-(Y)²=117562020r=(n*XY-XY)/(E½)(F½) =0.97因为r0，表示国内生产总值与城镇居民人均支配收入两变量之间具有高度的线性正相关系，并且0.7r1，表示高度线性相关。虽然有一定的偏差，但数据样本的大量性克服了这一偏差，使分析结果更加准确，更加符合统计学的要求！（二）相关系数的检验：1 提出零假设和备选假设：【公式、符号用公式编辑器】 H0:Pxy=0,H1:pxy0. 如果H

7、0成立，表明本相关关系部显著，有很大可能来自Pxy=0；如果r显著，也就是H1成立，表示x与y的相关关系显著。由以上计算得r=0.93,也就是表明H1成立，x与y相关关系显著。2 构造t统计量并计算 t=r(n-2)½/(1-r²)½=0.9817*16½/(1-0.9817²)½=15.4582 给定显著性水平，查t分布表得到临界值t/2 (n-2)。取=0.05.差t 分布表得临界值t0.025(16)=2.11993 判断因为t=15.4582>t0.025(n-2)=2.1199,所以有95的置信度认为Pxy不为零，即x

8、与y之间线性相关性显著。三 回归分析（一）回归方程的计算由于x与y具有线性相关，所以设样本回归直线方程设为：y=a+bx计算a和b:a=y/n-bx/nb=nxy-(x)(y)/nx²-(x)²将数据带进去得到：b=(17*1518230-19706198)/17*91557-1216609=17.96a=17989.948/18-4.59*2820.27618=233.874所以建筑业总产值对人民币存款余额的样本回归方程为：y=165.29+17.96x回归方程系数计算值与实际值对照可知：方程的计算值与实际值相差较小，方程基本能反映真实情况回归系数及相关系数的确定：cov

9、(x,y)=(x-x)(y-y)/n=21326.1176x=(x-x)²/n=1109.5743y =(y-y)²/n=20.3165r=cov(x,y)/x*y=0.9843b=r*x/y=17.94推算结果与前面的结论基本一致的，说明其相关性较高四 回归估计标准误差（一）估计标准误差Sy的计算Sy=(y-y1)²/(n-2)½将数据带进去得到Sy=(136820.9587/15)½=95.5060运用Excel计算结果显示：Sy/y=95.5060/1429.4865=0.06681<15,当其比值小于15时表示预测模型较好，同时也

10、说明了回归方程预测人民币存款余额的可靠性较大。（二）模型拟合优度检验有图形得到r²=0.9837,接近与1，也说明该模型对实际数据的拟合非常好，只有2是模型无法解释的。五 利用回归方程进行预测 单值预测是利用回归模型，对于x一个特定的值x。求出y的一个预测值y。.例如当x。=80的时候，预测值y。=233.8+17.96x=1203 这个预测结果表明，当年的城镇居民人均支配收入达到80百元的时候，当年的国内生产总值就会达到1203百亿元。回归预测是有限的，预测中指定自变量值超出所用资料的值范围叫做外推回归预测，但却不能无限外推，预测效果随着自变量对所用资料数值范围的远离有可能逐渐降低，所以回归预测只能在一定的范围内进行预测，其原因所受的因素很多。我们应该通过进行相关分析和回归分析来严格证明自变量和因变量的相关性大小，再结合所预测的重要性对将来进行合理的预测。参考文献：