广东省GDP与消费的回归模型

基于多元回归和GM(1,1)模型的我国GDP 预测研究摘要：基于多元回归和GM(1,1)模型的多元灰色预测模型，避免了传统的单个因素的灰色预测的缺点，改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测模型中没有线性因素的不足。

将模型应用到我国GDP 的预测中，对比多元灰色预测模型和单独采用GM(1,1)模型的平均误差，多元灰色预测模型取得了较好的预测效果。

关键词：灰色预测模型；GM(1,1)；多元回归一、引言我国学者邓聚龙于20世纪80年代前期提出了灰色系统理论和方法，它是根据过去和现在已有的信息建立一个从过去延伸到未来的模型，此模型具有应用范围广、操作简单等优点，可以在信息不完整、统计数据少的情况下进行分析预测[1]。

作为应用最广的的灰色预测模型，GM(1,1)具有建模所需样本少，只需4个以上的数据即可，而且不要求数据有典型的分布规律，计算简便、易于掌握，模型的拟合精度较高等特点。

但GM(1,1)模型主要适用于单一的指数增长数据序列，对序列数据出现异常的情况往往无能为力[2]。

回归分析是定量分析的重要统计方法，能够研究客观事物的相互关系，测定它们联系的紧密程度，以揭示其变化的具体形式和规律。

回归模型需要原始数据有足够的样本量，但有时样本量较少的时候，就无法进行回归建模。

而灰色理论正是针对少数据，弱噪声的数据建模，从而有效的弥补了回归模型的不足[3]。

因此，本文为克服单一模型的缺陷，排除不确定因素的影响，将灰色预测与多元回归相结合，构建多元灰色预测模型，充分发挥了二者的优点，并将其应用到我国国内生产总值的预测中，检验其预测精度和预测结果的可靠性。

二、模型的建立（一）GM(1,1)模型[4]设原始时间序列(0)(0)(0)(0)((1),(2),...,())X x x x n =，(1)X 为(0)X 的一次累加序列（1-AGO ），(1)(1)(1)(1)((1),(2),...,())X x x x n =， (1)(0)1()()ki x k x i ==∑,1,2,...,k n =令(1)Z为(1)X的紧邻均值生成序列(1)(1)(1)(1)((2),(3),...,())Z z z z n = )()1(k z =0.5)()1(k x +0.5)1()1(-k x则GM （1，1）模型的基本形式为：bk az k =+)()(x )1((0) （1）系数估计用最小二乘法求解出参数向量：()Y B B B T 1-T =∧a(0)(1)(0)(1)(0)(1)(2)(2)1(3)(3)1,()()1x z x z Y B x n z n ⎡⎤⎡⎤-⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢-⎥⎣⎦⎣⎦称(1)(1)dx ax b dt += （2）为灰色微分方程b k az k x=+)()()1()0(的白化方程，也叫影子方程。

Forum学术论坛 2012年3月249基于VAR模型的消费结构与经济增长关系研究——以广州市为例广州科技贸易职业学院 康燕燕摘 要：消费结构变化与经济增长之间存在着互相促进的关系。

本文通过建立非结构化的VAR模型，利用1980～2009年广州市统计数据，对广州市城镇居民消费结构、产业结构和经济增长之间关系进行实证分析，结果表明：消费结构促进产业升级，进而影响经济增长，经济增长对消费结构的影响作用比较明显。

关键词：消费结构 经济增长 产业结构 VAR模型 实证分析中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)03(b)-249-03经济增长与消费结构之间的关系一直是经济学界的热点关注所在，学者们研究的结果表明：经济增长是促使消费结构变化的动因所在，影响居民消费结构的因素有很多，在众多因素中，经济增长对居民消费结构的变化起到了非常重要的作用，而居民消费结构的升级日益成为消费需求扩张的主要支撑力，消费结构可以通过产业结构的调整影响经济增长。

经济增长与消费结构之间是如何进行相互影响，在规范化的研究方面取得了许多的研究成果[1][2]，但是利用实证分析来定量的分析二者之间的关系相对比较少。

因此，本文通过建立VAR 模型来分析广州市城镇居民消费结构、产业结构和经济增长之间的关系。

1 指标变量的设定和VAR模型的建立1.1 研究方法的选取大部分的经济模型是结构化模型，用经济理论来建立变量之间关系的模型。

但是，现有的经济理论又不足以对变量之间的动态联系提供一个正确的结构，而且内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和推断更加复杂。

向量自回归模型(Vector Auto regression, VAR)就是这样一种可以解决此类问题的非结构性方法。

VAR 方法通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的需要。

VAR 常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。

GDP与经济发展及人口变化关系模型摘要本文讨论了国内生产总值与经济发展及人口变化的关系问题.针对问题一：国内生产总值是衡量经济发展的重要指标，而固定资产投资和进出口贸易的快速发展推动了我国经济的增长，因此有必要站在宏观的角度对我国国内生产总值与固定资产投资及进出口总额的关系进行分析.通过查找数据建立三者之间的基本回归模型，利用matlab进行求解，结果见文中表1.考虑到固定资产投资与进出口总额之间可能存在交互作用，将模型进行改进求解结果见文中表2.对两个模型进行结果的检验和预测，通过分析对比两者的数据得出改进的模型拟合度更高，更符合实际.针对问题二：当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年有明显下降，经济出现普遍收缩时，标志着经济衰退，因此分别建立国内生产总值与财政收入及失业率之间的回归模型.通过模型预测2012年财政收入为103.7925千亿元，同比增长0.0506%，失业率为4.1026% ，同比增长0.0634%.由于0.0506%与0.0634%都是相当小的数字，财政收入和失业率的增幅均是非常微小的，因此在一定程度上不能说明经济有衰退的迹象，只能说明经济涨幅不大.针对问题三：国内生产总值增长率、通货膨胀率和失业率是判断宏观经济运行状况的三个主要指标.通货膨胀率一般是用国内生产总值缩减指数来衡量的，通过奥肯定律可以得出国内生产总值与失业率的关系，进而得出国内生产总值是通过影响通货膨胀率及失业率对经济形势起决定性影响.针对问题四：建立关于人口数量与国内生产总值的自回归分布滞后模型，对其求解结果见文中表7，可以看出人口数量不仅与国内生产总值有关系，而且与其自身前一年的人口数量也存在着紧密的联系.问题一各项经济指标均会随时间的变化而变化，将问题一进行推广建立关于国内生产总值与固定资产投资及进出口总额的混合有限多项式分布滞后模型.此外统计回归模型是用途最广泛的一类随机模型.该模型不仅适用于对各个经济指标间关系的讨论,也可用于产品销售量的预测、教学评估、人口预测.关键词奥肯定律；统计回归模型；经济衰退；自回归分布滞后模型一、问题重述一个国家的国内生产总值往往反映该国的经济发展状况，中国亦无例外.改革开放以来，中国经济持续保持高速发展，特别是近20年更是基本保持10%以上的增长速度.据统计局数据，1979-2010年中国经济的平均增速是9.9%；1991-2010年平均增速是10.5%；2001-2010年平均增速也是10.5%.经过30多年的高速增长，中国经济已变得体量巨大、基数巨大.在2012年之前，我国国内生产总值逐步呈上升趋势，而在2012年的国内生产总值有所放缓，这与我国的经济政策发生变化相关联.请查找资料，利用数学建模给出如下四个问题的探讨：(1)通过一个或两个方面探讨2012年以前中国国内生产总值与其经济变化的关系.(2)中国2012年国内生产总值放缓能否证明经济形势有衰退的迹象.(3)如何评价中国国内生产总值对经济形势的影响.(4)中国人口变化与国内生产总值有无关系.二、问题分析国内生产总值是衡量经济发展的重要指标，它与我国经济及人口的变化均有着一定的联系，根据考虑问题的侧重点不同，以下从四个方面作详细讨论.针对问题一：固定资产投资和进出口贸易的发展，对我国经济的增长起到了推动的作用.但它们对经济增长的拉动作用是否显著，国内生产总值与固定资产投资和进出口总额三者之间存在什么样的关系，是需要进一步统计和检验的.通过查找1992-2011年20年的国内生产总值、进出口贸易额和固定资产投资额(全文数据均来自《中国统计年鉴》)的处理，建立统计回归模型，进而可以分析得出国内生产总值与固定资产投资额和进出口贸易额之间的关系.针对问题二：当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年的明显下降，经济出现普遍收缩时，标志着经济衰退.因此对1992-2011年20年的国内生产总值与财政收入及其与就业率的数据进行分析，分别建立关于国内生产总值与财政收入和国内生产总值与就业率的回归模型，通过预测2012年国内生产总值、财政收入和就业率来判断当国内生产总值放缓时经济是否有衰退的迹象.针对问题三：国内生产总值增长率、通货膨胀率和失业率是判断宏观经济运行状况的三个主要指标.通货膨胀率一般是用国内生产总值缩减指数来衡量的，由此国内生产总值缩减指数可以直接由国内生产总值计算得出.因此可以通过奥肯定律找出失业率与其增长率的函数关系,以此来判断出中国国内生产总值对经济形势的影响.针对问题四：人口总量与国内生产总值是随时间变化而发生改变的.当年的人口总量与最近三年的人口总量和国内生产总值都有关系，因此建立关于从1992年到2011年20年人口总量与国内生产总值的自回归分布滞后模型分析得人口变化与国内生产总值的关系.三、基本假设1.数据以年为基准，不考虑一年内的波动和变化；2.数据均为按当年价格计算的名义值；3.所有数据均真实可靠.四、符号表示与名词解释固定资产投资：是以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称.财政收入：指国家财政参与社会产品分配所取得的收入，是实现国家职能的财力保证.进出口总额:指实际进出我国国境的货物总金额.五、模型建立与求解国内生产总值的增长对经济发展起着越来越重要的作用，因此必须正确认识国内生产总值增长与经济发展之间的关系.在我国，人口问题也不容忽视，它制约着中国经济和社会的发展.下面通过对各问题的分析，建立相应的模型，并求解．文中所有数据见附表一.5.1 国内生产总值与进出口贸易总额和固定资产投资的回归模型基本回归模型 设第t 年的国内生产总值为t G ，固定资产投资为t I ，进出口总额为t E ，t =1,…,n ( n =20).因变量t G 与自变量t I 和t E 的散点图见图1和图2.图1 t G 对t I 的散点图 图2 t G 对t E 的散点图由图1可以看出，随着固定资产投资额的增加，国内生产总值向上弯曲增长的趋势渐缓，图中曲线是用二次函数模型2012=+++t t t G I I βββε (1)拟合的(其中ε是随机误差).而图2中，当进出口总额增大时，国内生产总值向上弯曲增长的趋势加强，图中曲线仍是用二次函数模型2012=+++t t t G E E βββε (2)拟合的.综合上面的分析，结合(1)和(2)建立如下的回归模型2201234=+++++t t t t t G I E I E βββββε (3) 根据附表一的数据，对(3)利用matlab 统计工具箱求解(见附录程序一)，得到回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表1=0.9941R 表明t G 的99.41%可由(3)确定，F 值远远超过其检验的临界值，p远小于α，因而模型(3)从整体上看是可用的.将回归系数的估计值代入(3),得到基本回归模型22=27.7677+0.9937+0.7844-0.00004-0.001t t t t t G I E I E (4)模型改进 从表面上看基本模型(4)的拟合度已经很高2=0.9941R ，但模型(4)中回归变量t I 和t E 对因变量t G 的影响是相互独立的.实际中由于t I 和t E 均与t G 存在很大的依赖关系，因此t I 与t E 之间应存在着交互作用会对t G 产生影响.不妨简单地用t I 与t E 的乘积代表它们的交互作用，于是将(3)增加一项，得到22012345=++++++t t t t t t t G I E I E I E ββββββε (5)对(5)求解(见附录程序二) 得到回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表2表2与表1的结果相比，=0.9961R 有所提高，说明(5)比(3)有所改进.并且，所有参数的置信区间，特别是t I 与t E 交互项系数5β的置信区间不包含零点，这就说明t I 与t E 之间存在着交互作用并对t G 产生影响.F 值也远远超过其检验的临界值，p 也远小于α，所以(5)比(3)更符合实际.将回归系数的估计值代入(5),得到改进的回归模型22=17.6708+0.9993+1.2295-0.0138-0.0204+0.0316t t t t t t t G I E I E I E (6)结果分析及预测 从机理上看，对于经济规律作用下的时间序列数据，加入交互项的模型(6)更为合理.将模型(4)和模型(6)的计算值t G 与实际数据t G 的比较以及两个模型的残差t e (=-t t t e G G )表示在表3、图3和图4上.可以看出模型(6)更合适些.表3：模型(4)和模型(6)的计算值G 与残差et G (模型t G (模型48.2305 43.0398 60.2638 58.2552 65.5259 64.6390图3 模型(4),(6)的t G 与t G 图4 模型(4),(6)的t e(注：图3和图4中蓝色表示实际数据，绿色表示模型(4)计算出的数据，红色表示模型(6)计算出的数据)5.2 国内生产总值放缓与经济衰退关系模型分析国内生产总值与财政收入的关系模型 设第t 年财政收入为t F ，画出因变量t F 与自变量t G 的散点图(t =1,…,n ( n =20))，并直接利用matlab 统计工具箱(CFTOOL 命令)拟合曲线见图5.图5 t F 与t G 的散点图 拟合函数的表达式为2012=+++t t t F G G βββε (7)其中(7)各参数的值及其置信区间见表4=0.9986R 表明t F 的99.86%可由(7)确定.RMES 为回归系统的拟合标准差，其越小说明曲线拟合的越好.表4显示 1.72RMES =，因此模型(7)是可用的.将回归系数的估计值代入(7)得到2=-3.381+0.1638+0.0001346t t t F G G (8)查看中国科学院预测科学研究中心关于《2012年我国GDP 预测及宏观经济形势分析》知道预计2012年国内生产总值的增长率为8.5%.因此预计2012年国内生产总值为471.564(千亿元)，将其代入(8)得到2012年财政收入为103.7925(千亿元).与2011年财政收入103.740(千亿元)相比，同比增长了0.0506%，因此2012年我国财政收入仍是增长的，只是增长幅度非常小而已.国民生产总值与失业率的关系模型 设第t 年失业率为t U (t =1,…,20),画出因变量t U 与自变量t G 的散点图，并直接利用matlab 统计工具箱(CFTOOL 命令)拟合曲线见图6.图6 t U 与t G 的散点图拟合函数的表达式为222471582------036=+++t t t G G G t U eeeβββββββββε⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(9)其中(9)中各参数的值及其置信区间见表5=0.9412R 表明t F 的94.12%可由(7)确定.0.2103RMES =，因此模型(7)是可用的.将回归系数的估计值代入(7)得到222-41.48-19.41-38.83---8.21421.29 3.965=5.425+4.24-3.141t t t G G G t U eee⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(10)将预计的2012年国内生产总值471.564(千亿元)代入(8)得出2012年失业率为4.1026%，与2011年失业率4.1%相比，同比增长了0.0634%.因此2012年我国公失业率仍是增长的，只是增幅很小而已. 而经济衰退是指当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年的明显下降，经济中很多部门出现普遍收缩，则这种经济下降称为衰退. 0.0634%的增长是很微小的，因此可视为失业率基本没有变化.通过以上讨论分析可得当GDP 增幅减小为8.5%时，财政收入同比增长了0.0506%，失业率同比增长了0.0634%.由于0.0506%与0.0634%都是相当小的数字，因此不能说明经济有衰退的迹象，只能说明经济涨幅不大. 5.3 国内生产总值对经济形势影响关系模型设第t 年经济状况指数为t λ，国内生产总值增长率为t g ，失业变化率为t U ∆.通过奥肯定律：=-0.5(-2.25)t t U g ∆ 可以得出失业率t U 与t g 的关系为=-0.5(-2.25)t t U g dt ⎰ (11)又t λ受t g 及t U 的影响，设i a (i =1,2)分别表示t g 、t U 对t λ的权重，则12=+t t t a g a U λ (12) 由(11)和(12)可得t g 对经济形势影响的关系模型为12=+-0.5(-2.25)t t t a g a g dt λ⎰ (13)通过(13)可得国内生产总值通过对失业率的影响对经济形势起决定性影响. 5.4 中国人口变化与国内生产总值关系模型自回归分布滞后模型 设第t 年人口总数为t P ，(t =1,…,n ( n =33)).数据(见附表二)借鉴计量经济学中的自回归分布滞后模型，首先建立初始模型012132112233t t t t t t t t P G G G P P P ααααβββε-----=+++++++ (14)即当年的人口总量与最近三年的人口总量和国内生产总值都有关系，t ε为随机干扰项.查找近三十年我国人口总量(数据见附表一)，利用matlab 进行求解得回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表6=0.99995R 表明t P 的99.995%可由(14)确定，F 值远远超过其检验的临界值，p 远小于α，因而模型(3)从整体上看是可用的.检查参数的置信区间发现1α，2α，3α和3β的置信区间均包含零点，表明回归变量t G ，1t G -，2t G -和3t P -对t P 的影响不太显著.模型改进 由于每年P 和G 的值都分别与其前几年的值有关，且P 与G 两者之间也存在着一定的关系，因此通过对1t G -，2t G -和3t P -逐项剔除后重新拟合并检查其2R ，F 和p 的值及各参数的置信区间，得到最终改进的模型0121t t t P G P βββ-=-+ (15) 求解(15)结果见表7=0.99979R 表明t P 的99.979%可由(15)确定有所提高，表7与表6的结果相比，所有参数的置信区间均不包含零点，F 值也远远超过其检验的临界值，p 也远小于α，所以(16)更符合实际.将回归系数的估计值代入(15)得到1=3351.5-0.0015122+0.98296t t t P G P - (16)从(16)可以看出人口数量不仅与国内生产总值有关系，而且与其自身前一年的人口数量也存在着紧密的联系.结果分析及预测 将用模型(16)的计算值t P 与实际数据t P 的比较以及两个模型的残差t e (=-t t t e P P )表示在表8、图7上.图7 模型(16)'.'t P ，''t P o ，'*'t e表8和图7显示用模型(16)预计的人口数量与实际人口数量非常吻合，因此模型(16)更贴合实际.六、模型评价和推广模型的评价本文在正确查找数据基础上建立了多个统计回归模型.在对原始数据进行拟合时,采用多种方法,对模型不断进行改进，使其愈来愈完善且具有很高的拟合精度.在此基础,对模型作进一步分析讨论得到一系列可靠而实用的信息.但由于时间紧迫以及数据量的不足,部分模型较为粗糙，需要进一步改进. 模型检验通过已有数据进行拟合与比较来检验模型，经检验证实建立的模型对原始数据有很高的拟合度,基本符合模型建立的初衷. 模型的推广推广一：由于各项经济指标都会随时间的变化而变化，针对问题一可以采用混合有限多项式分布滞后模型进行拟合，模型如下：01213212132112233t t t t t t t t t t G I I I E E E G G G ααααβββγγγε-------=++++++++++ 其中i α，i β和i γ为参数,0,1,2,3i =.推广二：统计回归模型是用途最广泛的一类随机模型.该模型不仅适用于对各个经济指标间关系的讨论,也可用于产品销售量的预测、教学评估、人口预测等问题.参考文献[1]姜启源，谢金星，叶俊.数学模型[M].北京：高教出版社，2011.1.[2]国家统计局编.中国统计年鉴(2011)[M].北京：中国统计出版社，2012.2. [3]中国国家统计局网站 /2012-8-15.[4]陈锡康，祝坤福 王会娟.2012年我国GDP 预测及宏观经济形势分析[M]. 北京：高教出版社，2012.1. [5]萨谬尔森，诺德豪斯.经济学[M].北京：高教出版社，2000.6. 附录表一11。

我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证分析摘要：本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。

从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。

关键词：GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出：国内生产总值（GDP）是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。

国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。

二、样本数据选取及模型设定：回归模型设立如下：Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资（FDI）U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。

变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一：表1：（数据来源于中国统计年鉴。

）三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6=2R 0.999741， =2R 0.999539， F=4955.607从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。

我国GDP对居民消费影响的计量分析摘要：从经济理论角度来看，消费与gdp具有正相关。

文章依据1990年到2010年的gdp数据和居民消费水平数据，分析得出gdp —消费的一元线性回归模型，而1997年和2008年作为经济危机的发生时间，对这两个时间断点分别做邹至庄检验，文章的最后综合全文，给出结论，并提出相关建议。

关键词：gdp—消费模型一元线性回归邹至庄检验虚拟变量模型1990年以来，我国国内生产总值水平呈现增长的趋势，与此同时，居民消费水平也随着人均收入水平的上升而不断上涨。

从经济理论角度来说，消费是和gdp有正相关关系的。

而中国经济在1997年和2008年均发生了比较大的金融冲击，1997年的亚洲金融危机和2008年的全球经济危机都有可能会引起消费和收入之间关系的结构性变化。

因此，我希望能够在对消费和收入作出线性回归后，加入邹至庄检验，判断1997年和2008年是否发生了断点处结构性变化，并通过虚拟变量模型，判断回归方程的截距和斜率哪些发生了变化。

一、背景介绍国内生产总值和居民消费是直接相关的。

从经济逻辑上来讲，居民消费是反映整体经济活动的重要指标，整体经济活动越好，国内生产总值越高，那么居民消费就越高。

发生在1997年的亚洲金融危机，是继三十年代大危机之后，对世界经济有深远影响的重大事件。

这次金融危机影响极其深远，它暴露了一些亚洲国家经济高速发展的背后的一些深层次问题。

2008年环球金融危机，是一场在2007年8月9日开始浮现的金融危机。

自次级房屋信贷危机爆发后，投资者开始对按揭证券的价值失去信心，引发流动性危机。

直到2008年9月9日，这场金融危机开始失控，并导致多间相当大型的金融机构倒闭或被政府接管。

二、实证分析1.数据收集从中国统计局里找到中国统计年鉴，在中国统计年鉴找到年度数据。

2.一元线性回归将数据输入eviews软件，对其做最小二乘法，得出一元线性回归的表达式：式（1）式（1）中，斜率系数的t值为36.38875，p值近似为0，说明回归系数高度显著，gdp对消费有显著影响。

区域经济Һ㊀广东省城乡居民收入与消费差异基于非参数统计方法罗润珠摘㊀要:文章选取广东省２００５~２０１９年的城镇居民人均可支配收入㊁城镇居民人均消费支出㊁农村居民人均纯收入㊁农村居民人均消费支出的数据来进行实证分析ꎮ通过ＳＰＳＳ软件采用非参数统计的方法来分析城乡居民收入水平及消费水平存在的差异㊁收入与消费水平的变化趋势以及两者之间的相关性ꎮ结果发现:广东城乡居民的收入和消费差异均存在显著性ꎻ且城乡居民的收入与消费之间的关系均为线性正相关关系ꎮ因此ꎬ为了缩小广东省的城乡居民收入和消费差距ꎬ促进经济增长ꎬ提出一些对策建议ꎮ关键词:非参数统计ꎻ城乡居民收入ꎻ城乡居民消费支出一㊁引言广东省作为我国第一经济大省ꎬ其经济迅速发展ꎬ因而人们的收入大幅度提高ꎬ同时人们的消费能力和消费水平也随之提高ꎮ根据广东统计年鉴的数据可知ꎬ从２００５年到２０１９年ꎬ广东省的城镇居民的人均可支配收入平均每年增长２６０５.７３元ꎻ城镇居民的人均消费支出平均每年增加１７７４.２２元ꎮ可见ꎬ随着经济的发展ꎬ城镇居民生活水平得到了很大提高ꎮ而从２００５年到２０１９年ꎬ广东省的农村居民人均纯收入平均每年增长１００８.８３元ꎻ农村居民的人居消费额平均每年增长８０８.５７元ꎮ由此可见我国农村居民的收入和消费水平均明显低于城镇居民ꎮ截至２０１９年ꎬ我国农村人口还占总人口的３９％ꎬ以及随着城乡居民收入差距呈现不断扩大趋势ꎬ对我国城乡居民收入与消费的关联研究也成为广大学者和各级政府关注的热点课题ꎮ因此研究城乡居民的收入消费差异具有非常重要的现实意义ꎮ因此ꎬ文章拟在借鉴前人的理论基础和非参数统计的方法上对广东省城乡收入和消费的差异进行探讨ꎮ二㊁实证分析文章选取广东省２００５~２０１９年共１５年的数据ꎬ其数据来源于广东统计年鉴并经过比例换算(见表１)ꎬ且选取的四个指标分别为城镇居民人均可支配收入㊁城镇居民人均消费支出㊁农村居民人均纯收入㊁农村居民人均消费支出ꎮ运过ＳＰＳＳ软件采用非参数方法分析城乡居民收入水平及消费水平存在的差异㊁收入与消费水平的变化趋势以及两者之间的相关性ꎬ以缩小城乡收入消费差距ꎬ促进经济增长ꎮ表１㊀广东城乡居民人均收入与消费支出数据年份农村居民人均纯收入农村居民人均消费支出城镇居民人均可支配收入城镇居民人均消费支出２００５４６９０.４９３７０７.７３１４７６９.９４１１８０９.８７２００６５０７９.７８３８８５.９７１６０１５.５８１２４３２.２２２００７５６２４.０４４２０２.３２１７６９９.３０１４３３６.８７２００８６３９９.７７４８７２.９６１９７３２.８６１５５２７.９７续表年份农村居民人均纯收入农村居民人均消费支出城镇居民人均可支配收入城镇居民人均消费支出２００９６９０６.９３５０１９.８１２１５７４.７２１６８５７.５１２０１０７８９０.２５５５１５.５８２３８９７.８０１８４８９.５３２０１１９３７１.７３６７２５.５５２６８９７.４８２０２５１.８２２０１２１０５４２.８４７４５８.５６３０２２６.７１２２３９６.３５２０１３１１６７０.９２８３４６.１３３３０９８.２５２４１４３.２７２０１４１２９０８.０４９３８１.０５３６０１０.８９２６３６４.４５２０１５１４０８２.６７１０３７５.４４３８９２７.７８２８６５８.１５２０１６１５２９３.７８１１５９９.７４４２１９７.７１３１９５３.８４２０１７１６６２４.３４１２３３０.５３４５８６８.９１３３７１１.３０２０１８１８０８６.６３１４３９６.５９４９６３６.７３３４５２２.２１２０１９１９８２２.９５１５８３６.２５５３８５５.８５３８４２３.２２㊀㊀(一)城乡居民收入与消费的Ｗｉｌｃｏｘｎ秩和检验首先对广东省２００５~２０１９年的城乡居民收入和城乡居民消费分别进行中位数差异分析ꎬ分别比较城镇居民与农村居民平均收入以及平均消费是否存在差异ꎮ即分别作出两样本的箱线图ꎬ从而可以通过图检验分别比较两样本中位数是否存在差异ꎮ从图１可以看出两样本的中位数不相同ꎬ很明显城镇居民收入的中位数高于农村居民收入的中位数ꎮ从图２可以看出镇居民消费的中位数高于农村居民消费的中位数ꎮ图１㊀广东省城乡居民收入的箱线图５３图２㊀广东省城乡居民消费的箱线图然后根据以上问题对城乡居民收入和城乡居民消费分别做出如下假设检验问题:Ｈ０:ＭＸ＝ＭＹꎬ城乡居民收入不存在差异Ｈ１:ＭＸ>ＭＹꎬ城镇居民收入高于农村居民收入Ｈ０:ＭＸ１＝ＭＹ１ꎬ城乡居民消费不显著差异Ｈ１:ＭＸ１>ＭＹ１ꎬ城镇居民消费高于农村居民消费表２是城镇居民收入(Ｘ)数据和农村居民收入(Ｙ)数据分别在它们在混合样本中的秩ꎬ求其秩和Ｗ分别为３３５和１３０ꎮ由此可得两样本的秩和存在明显差异ꎬ拒绝原假设即城镇居民收入与农村居民收入不存在显著差异ꎮ然后在ＳＰＳＳ软件中我们进行非参数检验中的Ｗｉｌｃｏｘｏｎ秩和检验ꎬ得到检验统计量的ｐ值为０.００１ꎬ因此ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ我们不接受原假设ꎬ即城镇居民收入显著高于农村居民收入ꎮ表３是城镇居民消费(Ｘ１)数据和农村居民消费(Ｙ１)数据分别在它们在混合样本中的秩ꎬ求其秩和Ｗ分别为３３７和１２８ꎮ由此可得两样本数据秩和存在显著性差异ꎬ拒绝原假设即城镇居民消费与农村居民消费不存在显著差异ꎬ接受备择假设即城镇居民消费高于农村居民消费支出ꎮ然后在ＳＰＳＳ软件中我们进行非参数检验中的Ｗｉｌｃｏｘｏｎ秩和检验ꎬ得到检验统计量的ｐ值为０.００１ꎬ因此ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ我们不接受原假设ꎬ即城镇居民消费显著高于农村居民消费支出ꎮ表２㊀城镇居民和农村居民收入数据在混合样本中的秩农村居民人均纯收入秩城镇居民人均可支配收入秩４６９０.４９１１４７６９.９４１２５０７９.７８２１６０１５.５８１４５６２４.０４３１７６９９.３０１６６３９９.７７４１９７３２.８６１８６９０６.９３５２１５７４.７２２０７８９０.２５６２３８９７.８０２１９３７１.７３７２６８９７.４８２２１０５４２.８４８３０２２６.７１２３１１６７０.９２９３３０９８.２５２４１２９０８.０４１０３６０１０.８９２５续表农村居民人均纯收入秩城镇居民人均可支配收入秩１４０８２.６７１１３８９２７.７８２６１５２９３.７８１３４２１９７.７１２７１６６２４.３４１５４５８６８.９１２８１８０８６.６３１７４９６３６.７３２９１９８２２.９５１９５３８５５.８５３０表３㊀城镇居民和农村居民消费数据在混合样本中的秩农村居民人均消费支出秩城镇居民人均消费支出秩３７０７.７３１１１８０９.８７１３３８８５.９７２１２４３２.２２１５４２０２.３２３１４３３６.８７１６４８７２.９６４１５５２７.９７１８５０１９.８１５１６８５７.５１２０５５１５.５８６１８４８９.５３２１６７２５.５５７２０２５１.８２２２７４５８.５６８２２３９６.３５２３８３４６.１３９２４１４３.２７２４９３８１.０５１０２６３６４.４５２５１０３７５.４４１１２８６５８.１５２６１１５９９.７４１２３１９５３.８４２７１２３３０.５３１４３３７１１.３２８１４３９６.５９１７３４５２２.２１２９１５８３６.２５１９３８４２３.２２３０㊀㊀(二)城乡居民收入与消费的趋势检验在非参数统计中ꎬ运用Ｃｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ趋势存在性检验来检验一组数据的变化趋势ꎬ该方法是一种不依赖于趋势结构的快速判断趋势是否存在的方法ꎮ为保证数对同分布且不受局部干扰ꎬＣｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ提出最好的拆分点是数列中位于中间位置的数ꎬ在无趋势的原假设下ꎬ检验统计量服从参数为数对个数和发生概率为０.５的二项分布ꎮ因此对此问题做出以下假设检验问题:Ｈ０:数据序列无趋势ꎬＨ１:数据序列有增长趋势表４㊀广东省城乡居民人均收入与消费的Ｃｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ检验序号农村之间的差额Ｄｉ＝ｘｉ－ｘｉ＋ｃꎬｃ＝７城镇之间的差额Ｄｉ＝ｘｉ－ｘｉ＋ｃꎬｃ＝７人均纯收入人均消费支出人均可支配收入人均消费支出１－６９８０.４３－４６３８.４０－１８３２８.３１－１２３３３.４０２－７８２８.２６－５４９５.０８－１９９９５.３１－１３９３２.２３３－８４５８.６３－６１７３.１２－２１２２８.４８－１４３２１.２８４－８８９４.０１－６７２６.７８－２２４６４.８５－１６４２５.８７５－９７１７.４１－７３１０.７２－２４２９４.１９－１６８５３.７９６－１０１９６.３８－８８８１.０１－２５７３８.９３－１６０３２.６８７－１０４５１.２２－９１１０.７０－２６９５８.３７－１８１７１.４０㊀㊀由表４可知ꎬ广东省的城乡居民人均收入与消费的前后不同时期的差值都为负ꎬ都存在上升趋势ꎮ同样ꎬ通过计算ꎬ６３区域经济Һ㊀知道上述４个检验的统计量都是Ｋ＝ｍｉｎ(Ｓ＋ꎬＳ－)＝Ｓ＋＝０ꎬ其中Ｓ＋表示正的Ｄｉ数目ꎬＳ－表示负的Ｄｉ的数目ꎮ在ＳＰＳＳ软件中用回归分析检验ꎬ得到检验的ｐ值为０.００７８ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ拒绝原假设ꎬ即数据序列有增长趋势ꎮ因此也说明符合经济理论和经济发展规律ꎮ(三)城乡居民收入与消费的相关性分析在非参数统计中ꎬ常用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关性检验来检验对不服从正态分布㊁总体分布未知等情况下来描述变量之间的相关性ꎮ那么Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关性检验的假设检验问题为:Ｈ０:Ｘ与Ｙ不相关ꎬＨ１:Ｘ与Ｙ是相关的ꎮ采用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关检验具体分析城镇居民和农村居民的人均收入与消费的关系的散点图分别如图３和图４所示ꎮ图３㊀城镇居民人均收入与消费的散点图图４㊀农村居民人均收入与消费的散点图从图３和图４可知ꎬ无论是城镇居民还是农村居民ꎬ其人均收入与消费都呈现了高度的正相关关系ꎮ为了验证其显著性ꎬ在ＳＰＳＳ软件中进行相关性检验ꎮ城镇居民人均收入与消费和农村居民人均收入与消费的Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数都是１ꎬ再进行单边检验ꎬ由结果可知两者的相关性在０.０１都显著ꎬ因此在显著性水平拒绝原假设ꎬ认为城镇居民人均收入与消费之间以及农村居民人均收入与消费之间都存在正相关关系ꎮ换句话说随着城镇居民人均收入水平的提高ꎬ居民人均消费水平也会提高ꎻ随着农村居民人均收入水平的提高ꎬ居民人均消费水平也会提高ꎮ三㊁总结文章运用非参数统计的方法对广东省的２００５~２０１９年的城乡居民人均收入与消费水平差异分析后ꎬ则有以下结论:１)城乡的收入和消费水平存在较大的差距ꎻ２)城乡居民收入和消费水平均随着我国经济水平的上升而呈现上升的趋势ꎻ３)广东省城乡的收入与消费均呈现高度的正相关关系ꎬ即随着收入水平的提高ꎬ消费水平也会随之提高ꎮ根据许多学者的研究成果可知ꎬ收入是决定消费水平的主要因素ꎮ因此城乡居民的消费差异的根本原因是城乡居民多年来的收入差距ꎮ因此ꎬ缩小城乡居民的收入水平差距将会促进城乡居民消费水平的缩小ꎬ而缩小城乡居民收入水平差距实质上就是充分提高农民的收入水平ꎬ即缩小了城乡居民的收入差距ꎮ因此ꎬ文章提出了以下对策建议:１)稳定农民农业收入ꎬ做好农村剩余劳动力转移工作ꎬ增加农民非农业收入ꎮ２)对农民的扶贫工作要精准到位ꎬ加大帮扶力度ꎮ３)加大对农村的财政投入力度ꎬ并鼓励社会投资的跟进和参与ꎮ４)全面推动农业生产模式改革ꎬ为现代农业的发展营造条件ꎮ５)加速构建新型农村金融服务体系ꎬ为农民收入的快速增加提供支撑等ꎮ参考文献:[１]刘瀑.河南城乡居民收入与消费差异的非参数检验[Ｊ].统计与决策ꎬ２０１７(１６):１１５－１１７.[２]吴喜之ꎬ赵博娟.非参数统计[Ｍ].北京:中国统计出版社ꎬ２０１３.[３]夏蓉.我国城乡居民消费差异实证分析[Ｊ].消费导刊ꎬ２００８(５):２.[４]李景海ꎬ王克林.基于状态空间模型和多层模型的广东城乡消费差异研究[Ｊ].统计与信息论坛ꎬ２０１３ꎬ２８(７):７６－８１.作者简介:罗润珠ꎬ广东财经大学ꎮ７３。

基于R对国内各省、市、区GDP与主要经济指标的回归分析学号：107551300678 姓名：杨治峰班级：地矿学院（“三矿”专业）摘要：基于对2012年国内生产总值的数据分析，找出我国GDP 与多个指标，尤其是对投资、消费、出口等基本指标的依赖关系，运用相关分析和回归分析方法，建立回归模型，找出我国GDP的增长受社会固定资产依赖性较强，尤其是东部的山东省，也受制于出口收入，而我国消费水平依然不高的问题并为之提出改进措施和经济发展的预测，对国家各地区经济的科学发展建言献策关键词：R语言、相关分析、回归分析、中国GDP1 引言在当前复杂多变的国际经济形势下，我国国民生产总值（GDP）依然保持较快发展，国民生产总值是一个综合指标，依赖于多个指标的良性组合。

世界各国都十分重视GDP结构问题的研究。

本文基于对2012年国内生产总值的数据分析，找出我国GDP 与多个指标，尤其是对投资、消费、出口等基本指标的依赖关系，建立回归模型，尝试着探索出我国GDP 存在的结构性问题和不足之处，并为之提出改进措施和经济发展的预测，对国家各地区经济的科学发展建言献策！2.数据与分析方法2.1.数据描述性统计2.1.1.数据源的格式化处理R软件在读入excel数据源的时候，必须先对数据源进行格式化处理和调整才可以达到R软件的读取标准。

如表头的单行单列、文字间空格符号的消除等，调整完后，依据个人习惯将数据存入txt文本格式，命名为“ryuan.txt”。

2.1.2.数据的读取> A=read.table("ryuan.txt",header=T)> A#解析变量成y,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,;X=A[,c(1,4,2,9,6,8,3)]Xy=A[,c(1)]#地区生产总值（亿元）yy2=A[,c(4)]#人均地区生产总值(元)y2x1=A[,c(2)]#社会固定资产投资（亿元)x1x2=A[,c(9)]#出口总额（亿美元）x2x3=A[,c(6)]#城镇人均消费支出（元）x3x4=A[,c(8)]#农民人均消费支出（元）x4x5=x3+x4#各地区人均消费总额(元)x5x6=A[,c(3)]#各地区居民消费价格指数x6B=data.frame("地区生产总值（亿元）"=y,"社会固定资产投资（亿元)"=x1,"出口总额（亿美元）"=x2,"各地区人均总额（元）"=x5)2.1.3.对读入的数据进行描述性统计。

基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析1. 引言1.1 研究背景研究背景：作为世界上人口最多的国家之一，中国的经济增长一直备受关注。

随着中国经济的快速发展，人们对于中国GDP增长的影响因素的研究变得愈发重要。

多元回归分析是一种有效的统计方法，可以帮助我们理解多个变量之间的关系，并且可以用来预测未来的趋势。

利用多元回归分析对中国GDP的影响因素进行实证分析，可以为政府部门制定更加科学的经济政策和战略规划提供重要参考。

过去的研究多集中在单一因素对GDP的影响，比如投资、消费、出口等。

这种单一因素分析往往不能全面准确地解释GDP变化的复杂性。

进行多元回归分析来研究中国GDP的影响因素是非常必要的。

通过分析不同因素之间的相互关系，我们可以更好地理解影响中国GDP增长的主要因素，从而为中国经济的可持续发展提供指导和支持。

在当前国内外经济形势不确定的情况下，加强对中国GDP增长影响因素的研究具有重要意义。

通过深入探讨中国GDP增长的内在机制，可以更好地应对外部经济环境的变化，实现经济持续平稳增长。

开展基于多元回归分析的中国GDP影响因素实证研究至关重要。

1.2 研究目的本研究旨在通过基于多元回归分析的方法，探究我国GDP的影响因素，促进对经济发展的深入理解。

具体而言，本研究将通过分析各种可能的影响因素，如投资、消费、出口等，来确定它们对GDP增长的具体贡献程度，并进一步探讨它们之间的相互关系及影响机制。

通过深入探讨我国经济发展的内在规律，为政府制定更加精准有效的经济政策提供理论支持。

本研究也旨在为学术界提供参考，丰富和完善有关经济增长方面的理论。

通过实证分析，可以验证现有理论的适用性，并为相关学科的进一步研究提供可靠的依据。

通过对GDP影响因素的深入探讨，有助于揭示经济增长的内在机制，为全面理解经济发展提供更为全面的视角。

本研究旨在通过多元回归分析，揭示我国GDP的影响因素，为政府经济政策制定提供参考，为学术界提供有关经济增长的研究依据，为推动我国经济发展提供理论支持。

我国GDP 部分影响因素的回归分析摘要GDP 是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最为重要的一个指标。

改革开放以来，我国的GDP 逐年增长，但是在发展中也出现了一些问题，需要不断的分析总结。

本文搜集了我国近几十年GDP 总量、R&D 投入、科技投入、教育投入、实际利用外资的样本数据，借助SPSS 统计软件，分析有关因素对GDP 的影响程度，建立一元和多元的回归模型。

通过对我国GPD 影响因素的回归分析，可以使我们根据这些因素对GDP 的影响大小来制定工作的重点以更好的促进国民经济的发展，具有很强的现实意义。

关键词：GDP ；影响因素；回归分析1. 引言在当今欧美主导的经济发展理论下，衡量一个国家的综合实力看的不仅是国家的军事实力、国家影响力，而更看重国家的经济实力。

GDP 代表一国或一个地区所有常住单位和个人在一定时期内全部生产活动的最终成果，是当期新创造财富的价值总量，它是一个国家经济实力的最好体现，具有国际可比性，是联合国国民经济核算体系中最重要的总量指标，为世界各国广泛使用并用于国际比较。

在2009年金融危机的影响下我国GDP 稳中求进，依然保持着9.0%的增长态势众，2010年我国GDP 超越日本，跃居世界第二，仅次于美国。

提高GDP 已经成为经济发展的潮流，利用国家的各种有效资源，在最大程度上发挥资源的利用率，推动经济的发展是势在必行的，因为资源一直在减少，而人口一直在增加，要保持经济的增长就必须抓住主要因素，提高GDP ，然而GDP 的影响因素众多，本文在现有数据基础上，通过SPSS 统计软件，对我国R&D 投入、科技投入、教育投入、实际利用外资这4项影响因素和GDP 关系做了简要分析。

2.R&D 投入对GDP 影响的一元线性回归分析一元线性回归分析只涉及一个自变量的回归问题。

设有两个变量x 和y ，变量y 的取值随变量x 取值的变化而变化，则称y 是因变量，x 为自变量。

实验一计量经济学软件EViews一、计量经济学软件EViews的使用实验目的：熟悉EViews软件的基本使用功能。

实验要求：快速熟悉描述统计和线性回归分析。

实验原理：软件使用。

实验数据：1978-2005年广东省消费和国内生产总值统计数据。

实验步骤：（一）启动EViews软件进入Windows以后，双击桌面EViews6图标启动EViews，进入EViews窗口。

EViews的四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式（1与2相结合）；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。

（二）创建工作文件假定我们要研究广东省消费水平与国内生产总值（支出法）之间的关系，收集了1978—2005年28年的样本资料（表1-1），消费额记作XF（亿元），国内生产总值记作GDP（亿元）。

根据资料建立消费函数。

进入EViews后的第一件工作，通常应由创建工作文件开始。

只有建立（新建或调入原有）工作文件，EViews才允许用户输入，开始进行数据处理。

建立工作文件的方法是点击File/New/Workfile。

选择新建对象的类型为工作文件。

选择数据类型和起止日期，并在对话框中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；最早日期和最晚日期。

开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，以后还可以对这些设置进行修改。

非时间序列提供最大观察个数。

建立工作文件对话框如图1-2所示，按OK确认，得新建工作文件窗口（图1-3）。

表1-1图1-2工作文件窗口是EViews的子窗口。

它也有标题栏、控制栏、控制按钮。

标题栏指明窗口的类型是Workfile、工作文件名和存储路径。

标题栏下是工作文件窗口的工具条。

工具条上是一些按钮。

图1-3View —观察按钮；Proc —过程按钮；Save —保存工作文件；Show —显示序列数据；Fetch —读取序列；Store —存储序列；Delete —删除对象；Genr —生成新的序列；Sample —设置观察值的样本区间。

广东恩格尔系数-回复什么是广东恩格尔系数？广东恩格尔系数是指中国广东省居民消费支出中食品支出占比的指标，也被称为广东省食品消费收入比。

恩格尔系数是国际上衡量居民经济生活水平以及收入分配状况的一种重要指标，以德国统计学家恩格尔的名字命名。

为什么需要广东恩格尔系数？广东恩格尔系数可以提供关于广东省内居民消费行为的有关信息，这对于政府决策、经济研究以及社会福利的评估非常重要。

恩格尔系数可以用来衡量经济发展水平、收入分配以及消费结构的变化，为政府提供指导和决策依据。

如何计算广东恩格尔系数？广东恩格尔系数的计算比较简单，只需要分析广东省居民的消费支出数据即可。

具体的计算方法如下：1. 收集广东省居民的消费支出数据，包括食品支出和其他非食品支出。

2. 将广东省居民的食品支出总额除以总支出，得到食品支出占总支出的比例。

3. 用所得比例乘以100，得到广东恩格尔系数。

广东恩格尔系数的计算公式如下：广东恩格尔系数= (广东省居民食品支出/广东省居民总支出) * 100如何解读广东恩格尔系数？广东恩格尔系数范围在0到100之间，系数越低，说明居民食品支出占总支出的比例越低，表示居民的生活水平较高，消费结构更为多样化。

系数越高，说明居民食品支出占总支出的比例越高，表示居民的生活水平较低，更多的收入被用于基本生活需求。

广东恩格尔系数的变化可以反映广东省经济发展水平的变化。

当广东恩格尔系数逐渐降低时，说明居民收入水平提高，生活水平得到改善，消费结构趋于多样化。

相反，如果广东恩格尔系数逐渐增加，说明居民收入水平下降，生活水平较低，消费结构单一。

广东恩格尔系数的变化还可以用来评估收入分配的公平性。

如果恩格尔系数较低，意味着收入分配较为均衡，居民收入差距不大。

而如果恩格尔系数较高，说明收入分配不够公平，富裕阶层的收入占比较高。

总结广东恩格尔系数是衡量广东省居民食品支出占总支出的指标，可以反映经济发展水平以及收入分配的情况。

该系数的计算简单明了，提供了有关居民消费行为的重要信息。

基于多元线性回归模型的GDP增长的测度研究发布时间：2021-09-03T02:55:37.777Z 来源：《科学与技术》2021年第13期作者：田伟华[导读] 本文使用多元线性回归模型来分析影响我国三十一个省份的GDP主要因素。

通过建立田伟华天津工业大学天津市西青区 300380摘要：本文使用多元线性回归模型来分析影响我国三十一个省份的GDP主要因素。

通过建立回归模型以及回归思想，来分析不同经济发展模式下的各个省份GDP发展状况，并给出相应的结论及政策建议。

关键词：多元线性回归模型；gdp；一．研究意义首先，国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP)是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。

事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。

因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

本文使用多元线性回归模型，并结合课本所学知识来分析影响我国三十一个省份的GDP主要因素。

通过建立回归模型以及回归思想，来分析不同经济发展模式下的各个省份GDP发展状况，并给出相应的结论及政策建议。

二．模型建立模型解释变量的选取为宏观经济学上的一般GDP影响因素，它们包括，居民消费水平，固定资产投资，居民人均可支配收入，居民消费价格指数，商品价格水平，进出口水平，政府支出。

从支出角度看，GDP是最终需求─投资、消费、净出口这三种需求之和，因此经济学上常把投资、消费、出口比喻为拉动GDP增长的“三驾马车”，这是对经济增长原理最生动形象的表述。

1、内需是指内部需求，即就是本国居民的消费需求，它是经济的主要动力；2、投资是指财政支出，即政府通过一系列的财政预算包括发行国债，对教育，科技，国防，卫生等事业的支出，是辅助性的扩大内需；3、出口是指外部需求，即是通过本国企业的产品打入国际市场，参与国际竞争，扩大自己的产品销路。

多元线性回归的数学模型随着经济的发展和人民生活水平的提高，国内旅游市场呈现出迅速增长的趋势。

旅游消费作为国民经济的重要组成部分，其发展对经济增长有着重要的推动作用。

因此，对国内旅游消费进行分析和研究，对于促进旅游市场的发展、提升旅游消费水平具有重要意义。

本文基于多元线性回归模型，对国内旅游消费进行分析，以期为相关研究和政策制定提供参考。

本文所使用的数据来源于国家统计局发布的年度数据以及旅游管理部门的相关统计数据。

在研究旅游消费的影响因素时，我们考虑了多个变量，包括国内生产总值（GDP）、居民人均收入、旅游资源丰度、旅游基础设施状况等。

因此，我们构建了一个多元线性回归模型，以这些变量作为自变量，旅游消费总额作为因变量，进行回归分析。

（1）国内生产总值（GDP）：反映一个国家经济总体水平的重要指标，对旅游消费有着重要影响。

我们使用GDP总量作为代理变量。

（2）居民人均收入：居民的收入水平直接影响了其消费能力和旅游消费意愿。

我们使用居民人均收入作为代理变量。

（3）旅游资源丰度：一个地区的旅游资源丰度对旅游消费有着重要影响。

我们使用旅游景区数量和等级作为代理变量。

（4）旅游基础设施状况：旅游基础设施的好坏直接影响了游客的旅游体验和消费水平。

我们使用酒店数量和等级作为代理变量。

我们使用SPSS软件对模型进行回归分析，得到的回归结果如下：模型系数分别为：常数项b0=2；GDP总量b1=587；居民人均收入b2=093；旅游景区数量b3=012；酒店数量b4=076；酒店等级b5=001。

（1）国内生产总值（GDP）：回归系数为587，表明GDP总量对旅游消费的影响为正。

一个地区的经济发展水平直接影响了该地区的旅游消费水平。

当GDP总量增加时，人们的可支配收入增加，进而导致旅游消费的增加。

因此，政府应通过提高经济发展水平，增加居民的可支配收入，以促进旅游消费的增长。

（2）居民人均收入：回归系数为093，表明居民人均收入对旅游消费的影响为正。

关于影响GDP 的回归分析摘要：GDP 是体现国民经济增长状况和人民群众客观生活质量的重要指标。

为了研究影响GDP 的潜在因素，通过收集到的样本数据运用课本学过的回归分析知识，建立与GDP 有影响的自变量与因变量间的多元线性回归模型，借助统计软件SPSS 对样本作初等模型，同时结合统计专业知识对初等模型作F 检验、回归系数检验、异方差性检验、假设检验等，确立最终的经验回归方程，回归方程对样本的是拟合度最好的。

最后通过对做出来的模型分析得出GDP 的主要影响因素，对提高GDP 具有一定得现实意义。

引言：在当今欧美主导的经济发展理论下，衡量一个国家的综合实力看的不仅是国家的军事实力、国家影响力，而更看重国家的经济实力，而GDP 代表一国或一个地区所有常住单位和个人在一定时期内全部生产活动的最终成果，是当期新创造财富的价值总量，它是一个国家经济实力的最好体现，具有国际可比性，是联合国国民经济核算体系(SNA)中最重要的总量指标，为世界各国广泛使用并用于国际比较。

众所周知2008年我国GDP 跃居世界第三位，是仅次于美国、日本的第三大经济国，而2009年在金融危机的影响下我国GDP 稳中求进，依然保持着9.0%的增长态势。

提高GDP 已经成为经济发展的潮流，利用国家的各种有限资源，在最大程度上发挥资源的利用率，推动经济的发展是势在必行的，因为资源一直在减少，而人口一直在增加，要保持经济的增长就必要抓住主要因素，提高GDP 。

一、多元线性回归模型的基本理论首先是对线性回归模型基本知识介绍：随机变量y 与一般变量x1,x2,x3...xp 的理论线性回归模型为：01122...p p y x x x ββββε=+++++其中0β，1β，...，p β 是P+1个未知参数，0β称为回归常数，1β，...，p β称为回归系数。

y 称为被解释变量（因变量），而x1,x2,...,xp 是P 个可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量）。

关于GDP与其他经济因素关系的计量分析【摘要】本文主要是以GDP与其他经济因素关系建立模型，想通过计量经济学的研究手段来阐述影响GDP的因素，但因水平有限，中间不乏缺陷，还希望大家多多见谅。

GDP是指一个国家或地区范围内的所有常住单位，在一定时期内生产最终产品和提供劳务价值的总和。

GDP的增长对于一个国家有着十分重要的意义。

它是衡量一国在过去的一年里所创造的劳动成果的重要指标，而研究它的影响因素不仅可以很好的了解GDP的经济内涵，而且还有利于我们根据这些因素对GDP影响大小来制定工作的重点以便更好的促进国民经济的发展。

我把GDP的影响因素分为以下四个因素：x2能源消费总量（单位：万吨标准煤）x3进出口贸易总额（单位：亿元）x4固定资产投资（单位：亿元）x5货币供应量（单位：亿元）吆随机扰动项。

数据如下：obs X2 X3 X4 X5 Y199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007一、建立模型：根据GDP的定义,GDP二消费+投资+净出口,而x2, x3 , x4, x5与消费,投资及净出口有着一定的线性相关关系，基于数据的有限和操作的方便，我们把模型设成以下形式：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/09 Time: 22:16Sample: 1990 2007Included observations: 18Variable Coeffic Std・ t-Statis Prob ・ien t Error ticcX2X3X4X5Mean dependentvar・ dependent var Akaike infocriterion+09 Schwarz criterion F-statisticProb (F-statistic) 将上述的回归结果整理如下:1 3 4R2=于=0.959301 F=从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显着性水平a = 0.05下，各项 的回归系数都不显着，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线 性。