数据分析论文

1、成绩评定表学生姓名班级学号专业信息与计算科学课程设计题目汇率影响因素分析评语组长签字：成绩日期20年月曰日期20年月曰课程设计任务书学院理学院专业信息与计算科学学生姓名班级学号课程设计题目汇率影响因素分析实践教学要求与任务：设计要求（技术参数）：1、熟练掌握SPSS软件的操作方法；2、根据所选题目及调研所得数据，运用数据分析知识，建立适当的数学模型；3、运用SPSS软件，对模型进行求解，对结果进行分析并得出结论；4、掌握利用数据分析理论知识解决实际问题的一般步骤。设计任务：1、查阅相关资料，确定影响汇率的各种因素，获得影响因素在不同年份的相关指标的数据；2、利用数据分析的理论，建立汇率影响因素

2、的数学模型；2、利用SPSSa件求解，并给出正确的结论。工作计划与进度安排：第一天一一第二天学习使用SPSS软件并选题第三天一一第四天查阅资料第五天一一第六天建立数学模型第七天一一第九天上机求解并完成论文第十天答辩指导教师：201年月日专业负责人：201年月日学院教学副院长：201年月日摘要汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化，在开放经济中，汇率是一种重

3、要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有重要的应用价值。spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了解我国的汇率的情关键词：spss;汇率；影响因素；回归II1问题分

4、析12数据来源13数据定义24数据输入25变量的标准化处理25.1 描述性分析选入变量及参数设置25.2 描述性分析2.5.3 描述性分析结果输出2.6.1 描述性分析析入变量及参数设置36.2 线性回3分析4.7讲一步的分析和应用11总结14参考文献14III汇率影响因素分析1问题分析汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各种因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。在开放经济中，汇率是一种重要

5、的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产生较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生产消费等问题都有重要的应用价值。2数据来源所用数据参考自“人民币汇率研究”（陈增，CENEWflJ,2005）、“汇率决定模型与中国汇率总分析”（孙煜，复旦大学经济学人,2004）和“人民币汇率的影响因素与走势分析”（徐晨，对外经济贸易大学硕士论文，2002）,其中通货膨胀率、一年期名义利率、美

6、元利率和汇率4个指标的数据来自于中国统计年鉴（2001,中国统计出版社）；2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站。3数据定义4数据输入5变量的标准化处理在初始的12个自变量里，变量的取值单位有比率、亿元和亿美元等，度量方式不统一，所以有必要先对它们进行标准化处理。描述性分析步骤如下：5.1 描述性分析选入变量及参数设置依次单击菜单“分析、描述统计、描述”，打开“描述性”对话框，如图11所示。在对话的左侧变量列表框中选择变量“通货膨胀率”、“一年期名义利率”、“美元利率”、“GDP-亿元”、“净出口-亿美元”、“居民总储蓄-亿美元”、“居民消费-亿元”、“外商直接投资-亿美元”、“实使外资

7、-亿美元”、“外汇储备-亿美元”和“外债规模-亿美元”，单击选中按钮，将其选入到左侧的“变量”列表框。如图12所示图11图125.2 描述性分析单击图17中的“选项”按钮，打开“描述：选项”对话框，如图1-3所示，依次选择“均值”；在“离散”选项组中选择“标准差”、“最小值”和“最大值”；在“分布”选项组中选择“峰度”和“偏度”；在“显示顺序”选项中选择“变量列表”。图35.3 描述性分析结果输出设置完毕后，单击图11对话框中的确定按钮，执行描述性分析。5.4 集1表1描述统计量N极小值极大值均值标准差偏度峰度统计量统计量统计量统计量统计量统计量标准误统计量标准误通货膨胀率16-3.021.7

8、7.4507.7284.456.564-.9101.091一年期名义利率164.611.38.3812.0844-.096.564-.8861.091美元利率16496.091.514.247.564-.4661.091GDP（亿元）164662.389404.038787.56330656.5160.549.564-1.5131.091净出口（亿美元）16-14943684.74183.827.606.564-.5601.091居民总储蓄（亿元）163042.739620.817605.75611856.7357.394.564-1.1871.091居民消费（亿元）164625.743000

9、.319681.42813774.9962.505.564-1.4531.091外商直接投资（亿美元）1633.30114.36416.4675363.32503.412.564-1.1131.091实使外资（亿美元）1619.56454.63215.1531186.66141.110.564-2.0601.091外汇储备（亿美元）1620.72735.97265.8450247.44543.662.564-1.0181.091外债规模（亿美元）有效的N（列表状态）1616158.31518.3815.656468.7904.184.564-1.4061.091结果分析：表1为描述性统计量。通

10、过观察每个变量的描述性统计信息，可以了解这个变量的极值情况（极大值和极小值）、取值波动情况（标准差）以及分布情况（峰度和偏度）。从各变量的取值范围来看，相差的数据级很大，所以有必要进行标准化；从峰度、偏度的取值来看（都接近0）,各变量都没有过分地偏离正态分布。6多元线性回归分析本题中的自变量较多，并且它们之间可能存在着共线性问题，所以采用逐步回归分析法多元线性回归分析步骤如下：6.1 描述性分析选入变量及参数设置依次单击菜单“分析、回归、线性”命令，打开“线性回归”对话框如图2-1所示，在对话框的左侧变量列表框中选择变量“汇率”，单击选择按钮，将其选入“因变量”列表框；按下Ctrl键，同时选中

11、变量“通货膨胀率”、“一年期名义利率”、“美元利率”、“GDP-亿元”、“净出口-亿美元”、“居民总储蓄-亿元”、“居民消费-亿元”、“外商直接投资-亿美元”、“实使外资-亿美元”、“外汇储备-亿美元”和“外债规模-亿美元”，单击选择按钮，将其选入到右侧的自变量列表框，如图2.2所示图216.2 线性回归分析在本题中向前逐步法只能在最终模型只保留一个变量，向后逐步法只能在最终模型保留多个变量，可见向后逐步回归法更能充分利用本题中的数据。单击图2.1中的统计量安缪，打开线性回归：统计量的对话框如图2.3所示，在该对话框中，“回归系数”选项组中选择估计；在残差选项组中选择“Durbin-Watso

12、n；其它复选框中的选择“模型拟合度”和“共线性诊断”再单击图2.1中绘制按钮，打开线性回归图对话框如图2.4所示在左侧变量列表框中选中变量“*ADJPRED,单击选择按钮，将其选入到“Y”列表框，用同样的办法，将变量“DEPENDEN破入到“X”列表框；“标准化残差图”选项组选择“正态概率图”。单击图2.1中的保存按钮，打开线性分析保存对话框，如图2.5所示。在预测值选项组中选择“未标准化”，在残差选项组中选择“未标准化”、“标准化”和“学生化”；再单击图2.1选项按钮，打开线性回归：选项对话框如图2.6所示。在默认状态下，回归分析模式包含“在等式中包含常量”选项，若不选此项，则回归模型经过原

13、点。回归方程是否包含常数项，对某些回归结果的解释将不一样。“缺失值”选项组中给出处理缺失值的方式，主要有“按列表排除个案”、“按对排除个案”和“使用均值替换”3种。设置完毕后，单击图2.1的确定按钮，执行多元回归分析。多元回归分析结果：数据集：6.3 集1输入/移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），通货膨胀率，居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元），居民消费（亿元）a.输入2.通货膨胀率向后（准则：F-to-remove=.100的概率）。3.居民消费（亿元）向后（准

14、则：F-to-remove=.100的概率）。4.实使外资（亿美元）向后（准则：F-to-remove=.100的概率）。5.净出口（亿美元）向后（准则：F-to-remove=.100的概率）。6.外汇储备（亿美元）向后（准则：F-to-remove=.100的概率）。a,已输入所有请求的变量。b.因变量：汇率模型摘要：模型汇总g模型RR方调整R方标准估计的误差Durbin-Watson1,999a.999.995.153332,999b.999.996.137183,999c.999.997.128014,999d.998.997.125105,999e.998.996.133906,99

15、9f.998.996.135972.943a.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），通货膨胀率，居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元），居民消费（亿元）。b.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元），居民消费（亿元）。c.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP

16、（亿元），外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元）。d.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。e.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。f.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，居民总储蓄（亿元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。g.因变量：汇率结果分析：从表中可以看出，模型摘要给出了逐步回归的各模型的拟合情况，最终模型的R值

17、、R方直和调整R方值都达到0.99以上，即模型几乎解释了总变异的全部，说明模型的整体拟合效果非常好。方差分析表Anovag模型平方和df均方FSig.1回归71.881116.535277.953.000残差.0944.024总计71.975152回归71.881107.188381.967.000残差.0945.019总计71.975153回归71.87697.986487.379.0001残差.0986.016总计71.975154回归71.86588.983573.982.0001残差.1107.016总计71.975155回归71.831710.262572.309.0001残差总计.

18、14371.975815.0186回归71.808611.968647.355.000残差.1669.018总计71.97515a.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），通货膨胀率，居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元），居民消费（亿元）。b.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元），居民消费（亿元）。c.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年

19、期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元）。d.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。e.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。f.预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，居民总储蓄（亿元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。g.因变量：

20、汇率结果分析：从表中可以看出，6个模型回归的均方分别为6.535、7.188、7.896、8.983、10.262、11.968;剩余的均方分别为0.024、0.019、0.016、0.016、0.018、0.018;F检验统计量的观测值分别为277.953、381.967、487.379、573.982、572.309、647.355,相应的概率p值均为0.000，小于0.05,可以认为因变量“汇率”和自变量通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率、GDP亿元、净出口-亿美元、居民总储蓄-亿元、居民消费-亿元、外商直接投资-亿美元、实使外资-亿美元、外汇储备-亿美元、外债规模-亿美元存在线性关系

21、。模型的参数估计:系数模型非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准误差试用版容差VIF1（常量）4.410.6137.198.002通货膨胀率.000.020-.003-.048.964.06814.747一年期名义利率-.111.066-.106-1.694.165.08411.957美元利率-.190.063-.131-3.018.039.1735.772GDP（亿元）-4.010E-5.000-.561-6.937.002.05020.039净出口（亿美元）-.001.001-.107-1.053.352.03231.567居民总储蓄（亿元）.000.000.7028.646.0

22、01.05020.201居民消费（亿元）-1.846E-5.000-.116-.426.692.004227.661外商直接投资（亿美元）-.002.001-.322-2.803.049.02540.322实使外资（亿美元）.001.002.107.657.547.01281.881外汇储备（亿美元）.001.000.0581.405.233.1955.129外债规模（亿美元）.005.0011.0274.676.009.007147.6272（常量）4.430.40211.017.000一年期名义利率-.114.039-.108-2.905.034.1895.297美元利率-.191.053

23、-.132-3.609.015.1965.098GDP（亿元）-3.999E-5.000-.560-8.416.000.05916.916净出口（亿美元）-.001.001-.105-1.282.256.03925.588居民总储蓄（亿元）.000.000.7029.667.000.05020.194居民消费（亿元）-1.809E-5.000-.114-.474.656.005220.487外商直接投资（亿美元）-.002.001-.320-3.257.023.02736.947实使外资（亿美元）.001.001.103.886.416.02051.266外汇储备（亿美元）.001.000.0

24、571.581.175.2005.004外债规模（亿美元）.005.0011.0255.279.003.007144.2333（常量）4.440.37511.847.000一年期名义利率-.105.032-.100-3.251.017.2414.146美元利率-.193.049-.133-3.937.008.1985.049GDP（亿元）-4.128E-5.000-.578-11.326.000.08811.426净出口（亿美元）.000.001-.076-1.495.185.08811.313居民总储蓄（亿元）.000.000.68312.235.000.07313.684外商直接投资（亿美

25、元）-.002.000-.289-4.245.005.04920.353实使外资（亿美元）.001.001.065.828.439.03726.923外汇储备（亿美元）.000.000.0501.642.152.2503.994外债规模（亿美元）.004.000.94610.432.000.02836.0884（常量）4.398.36312.118.000一年期名义利率-.116.029-.110-4.025.005.2903.452美元利率-.184.047-.127-3.939.006.2104.770GDP（亿元）-4.191E-5.000-.587-12.038.000.09210.9

26、18净出口（亿美元）.000.001-.073-1.471.185.08911.251居民总储蓄（亿元）.000.000.70414.484.000.09210.860外商直接投资（亿美元）-.002.000-.269-4.321.003.05617.833外汇储备（亿美元）.000.000.0421.500.177.2733.666外债规模（亿美元）.005.000.98713.406.000.04024.9425（常量）4.334.38611.238.000一年期名义利率-.112.031-.107-3.655.006.2923.426美元利率-.157.046-.109-3.414.00

27、9.2464.071GDP（亿元）-4.134E-5.000-.579-11.163.000.09310.781居民总储蓄（亿元）.000.000.66814.901.000.1248.056外商直接投资（亿美元）-.001.000-.207-4.227.003.1049.617外汇储备（亿美元）.000.000.0331.131.291.2863.495外债规模（亿美元）.004.000.92514.383.000.06016.5876（常量）4.192.37011.321.000一年期名义利率-.112.031-.107-3.591.006.2923.426美元利率-.143.045-.0

28、99-3.180.011.2653.779GDP（亿元）-4.253E-5.000-.595-11.804.000.1019.901居民总储蓄（亿元）.000.000.67314.872.000.1267.968外商直接投资（亿美元）-.001.000-.200-4.055.003.1069.467外债规模（亿美元）.004.000.96317.315.000.08312.033a.因变量：汇率结果分析：该表包含了进入模型的变量，主要描述模型的参数估计值（未标准化和标准化的），以及每个变量的系数估计值的显著性检验和共线性检验。结果模型中的所有变量系数的t检验Sig值都接近或小于0.01,说明这

29、些系数都显著地不为0,即这些变量对最终模型的贡献都是显著地。最后一列的共线性统计量，外汇储备的VIF值较大（大于10）,故认为它与其他变量间存在共线性问题。已排除的变量：已排除的变量模型BetaIntSig.偏相关共线性统计量容差VIF最小容差2通货膨胀率-.003a-.048.964-.024.06814.747.0043通货膨胀率.002b.031.977.014.07014.282.021居民消费（亿元）-.114b-.474.656-.207.005220.487.0054通货膨胀率.025c.556.598.221.1248.044.034居民消费（亿元）.033c.193.854.

30、078.009115.792.008实使外资（亿美元）.065c.828.439.320.03726.923.0285通货膨胀率.d.041.955.371.339.1397.213.056居民消费（亿元）.133d.988.356.350.01473.035.014实使外资（亿美元）.056d.663.528.243.03726.776.034净出口（亿美元）d-.073-1.471.185-.486.08911.251.0406通货膨胀率_e.030.689.510.237.1446.939.079居民消费（亿元）.135e.980.356.328.01473.031.014实使外资（亿美

31、元）.027e.324.754.114.04024.709.040净出口（亿美元）e-.057-1.093.306-.361.09310.728.044外汇储备（亿美元）_e.0331.131.291.371.2863.495.060a.模型中的预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元），居民消费（亿元）cb.模型中的预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），

32、外商直接投资（亿美元），实使外资（亿美元）。c.模型中的预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），净出口（亿美元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。d.模型中的预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，外汇储备（亿美元），居民总储蓄（亿元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。e.模型中的预测变量：（常量），外债规模（亿美元），一年期名义利率，美元利率，居民总储蓄（亿元），GDP（亿元），外商直接投资（亿美元）。f.因变量：汇率结果分析：该表给出的所有未进入模型的变量检验信息，有t检验的Sig值

33、都大于0.1可以看出，这些变量对模型的贡献都不显著，所以它们都不包含在模型里。残差统计量：残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N预测值2.87118.57506.08502.1879716标准预测值-1.4691.138.0001.00016预测值的标准误差.056.130.088.02016调整的预测值2.79348.57796.06252.1532916残差-.18897.21840.00000.1053216标准残差-1.3901.606.000.77516Student化残差-1.7452.217.0421.0371610已删除的残差-.29794.41589.02247.213421

34、6Student化已删除的残差-2.0233.101.0751.21316Mahal。距离1.61212.7605.6252.98016Cook的距离.0011.149.190.30716居中杠杆值.107.851.375.19916a.因变量：汇率结果分析：残差统计量是对残差的诊断和分析，给出了预测值、标准预测值、残差和标准残差等的最小值、最大值、均值和标准偏差等统计量。回归标准化残差的标准P-P图：结果分析：该图给出了观察值的残差分布与假设的正态分布比较，如果标准化残差呈正态分布，则标准化的残差散点应分布在直线上或靠近直线。从下面的散点图可以看出，所有残差点都分布在对角线附近，说明残差的正

35、态性假设基本成立。散点图：结果分析：该图显示的是因变量与回归标准化预测值的散点图，其中变量“DEPENDENT为X轴变量，变量“*ADJPRED”为Y轴变量。所有散点者B分布在对角线附近，说明预测值和观测值非常接近，预测效果不错。7进一步的分析和应用在最终模型中的自变量外汇储备-亿美元（标准化）共线性诊断VIF统计量较大，所以先把这个变量踢出后重新建立第二个多元线性回归模型，在对结果分析后又剔除新的改进建议，最终得到第三个比较的结果模型。在下图所示对话框的自变量列表框中只保留一年期名义利率、美元利率、GDP-亿元、居民总储蓄-亿元和外商直接投资-亿美元5个变量其它设置不变，单击确定按钮，执行多

36、元线性回归分析模型摘要：模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.960a.921.881.75561a.预测变量：（常量），外商直接投资（亿美元），一年期名义利率，美元利率，GDP（亿元），居民总储蓄（亿元）。结果分析：从表中可以看出模型1的R值大于90%,R方值大于85%,说明模型的整体拟合效果很好。方差分析表：11Anovab模型平方和df均方FSig.1回归66.265513.25323.212.000a残差5.70910.571总计71.97515a.预测变量：（常量），外商直接投资（亿美元），一年期名义利率，美元利率，GDP（亿元），居民总储蓄（亿元）。b.因变量：汇率结果分析：

37、从表中可以看出，模型线性关系成立的F检验显著性值Sig为0.000,小于0.01,说明模型整体的拟合优度不错模型的参数估计系数模型非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准误差试用版容差VIF1（常量）7.0951.8343.868.003一年期名义利率-.187.172-.178-1.088.302.2983.36(美元利率-.340.243-.235-1.402.191.2833.54(GDP（亿元）-1.214E-6.000-.017-.081.937.1805.555居民总储蓄（亿元）.000.000.9564.081.002.1446.92：外商直接投资（亿美元）-.001.0

38、02-.174-.637.538.1069.455a.因变量：汇率结果分析：从表中看出，VIF值均小于10,说明共线性也有所消除多元线性回归模型的进一步改进在上一个分析当中最终模型包含如下自变量一年期名义利率、美元利率、GDP-亿元、居民总储蓄-亿元、外商直接投资-亿美元和外汇储备-亿美元。其中外商直接投资-亿美元的VIF统计量较大，且他和GDP-亿元密切相关，考虑到GDP-亿元包含的内容更全面，所以再从模型中剔除直接投资再次建模。剔除了外商直接投资-亿美元的模型结果显示，只有美元利率和t检验Sig值太大，且外汇储备-亿美元的VIF统计量仍然很大，考虑到美元利率和外汇储备-亿美元之间可能存在的相关关系，再把t检验不显著的美元利率再次剔除。只保留一年期名义利率、