技术经济及管理

技术经济及管理第1页/共16页模型建立

建立计量经济模型：这里y是因变量；是自变量；是相应的经济计量参数

第2页/共16页居民消费价格指数均是以统计年鉴开始1978年=100来计算的，样本期选取2004—2009年，主要数据如表1所示。（资料来源：中国统计年鉴）年份人均旅游消费（元）人均可支配收入（元）消费价格指数2004731.89421.6554.22005737.110493.0607.42006766.411759.5670.72007906.913785.8752.52008849.415780.8815.72009801.117174.7895.4第3页/共16页如果用y表示人均旅游消费，x1、x2分别表示人均可支配收入和居民消费价格指数，a为常数，b、c表示回归系数，μ为扰动项，我们可以假设一般模型为

：

第4页/共16页2008年和2009年由于金融危机，人均消费降低，人均旅游消费也降低了。因此剔除2008，2009年，对2004-2007年的居民人均旅游消费进行回归；主要运用EXCEL数据分析模块和OLS方法，具体的回归分析结果见表2，表3：第5页/共16页表2回归统计回归统计MultipleR0.997768385RSquare0.995541751AdjustedRSquare0.986625252标准误差9.520073424观测值4第6页/共16页表3统计检验表Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept1084.396623150.10367.2243230.0875653XVariable10.3091570610.0513526.0203250.1047884XVariable2-5.8997352011.128056-5.230.120273第7页/共16页回归模型为：

Y=1084.396623+0.309157061x1-5.899735201x2t值(7.224323)(6.020325)(-5.23)0.995541751,

0.986625252可知模型的拟合度比较好，t值通过检验。第8页/共16页下面考虑2008年和2009年的数据，对2004年—2009年国内城镇居民人均旅游消费与人均可支配收入的数据进行回归，表4回归统计MultipleR0.640689999RSquare0.410483675AdjustedRSquare0.017472791标准误差68.0949403观测值6第9页/共16页表5统计检验表

Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept585.476324537.4226341.0894150840.355656175XVariable10.008075580.1354813290.0596066110.95621743XVariable20.150513743.193313290.0471340370.965368619第10页/共16页回归模型的人均旅游消费与人均可支配收入之间的关系第11页/共16页回归模型为：

Y=585.476324+0.008075583x1+0.150513746x2t值（1.089415084）（0.059606611）（0.047134037）0.410483675,

0.017472791第12页/共16页在置信度为99%时,0.410483675，调整后的=0.017472791，这说明模型的解释变量对被解释变量的解释能力较弱。公式中t值小于2时就可认为该参数是不显著的。增加了2008年和2009年金融危机后的数据，解释变量对被解释变量的解释能力变弱了，证明除了城镇居民可支配收入和居民消费价格指数外，还有其他有较大影响力的因素存在，诸如:外界宏观坏境对旅游业的影响，但在本文中主要考察上述两个因素对旅游消费的影响，其他因素以后再做相应的测试。第13页/共16页通过以上回归分析得出的结果以及正态概率图，可以看出国内城镇居民的人均旅游消费与人均可支配收入之间存在着密切的正相关关系，随着人均可支配收入的增加或减少人均旅游消费会相应地增加或减少。人均旅游消费与价格则存在一定