基于多元线性回归的四川省居民食品消费价格指数模型研究

基于多元回归模型CPI影响因素分析引言消费者价格指数（CPI）是一个国家或地区的衡量物价的重要指标，也是一个国家宏观经济状况的重要反映。

研究CPI的影响因素对于了解经济发展状况，指导宏观经济政策具有重要意义。

多元回归模型是一种常用的统计分析方法，能够探索多个自变量对CPI的影响，并找出其中的主要因素。

本文旨在利用多元回归模型探究CPI影响因素，为政府决策部门提供参考，同时也为学术界提供理论支持和实证研究。

一、多元回归模型简介多元回归模型是一种用于探究多个自变量对因变量的影响情况的统计方法。

在多元回归模型中，因变量（即要被解释的变量）通常用Y表示，自变量（即解释变量）用X1,X2, ...Xn表示。

模型的基本形式为Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε，其中β0为常数项，β1, β2, ...βn为模型参数，ε为误差项。

在实际应用中，使用多元回归模型可以帮助我们确定多个自变量对因变量的影响程度，找出主要影响因素，并建立相应的预测模型。

多元回归模型在经济学领域的应用非常广泛。

二、CPI影响因素的选择基于多元回归模型对CPI的影响因素进行分析时，需要选择合适的自变量。

在实际研究中，可以从宏观经济、货币政策、国际贸易、资本流动等多个方面来考量可能的影响因素。

具体来说，常见的CPI影响因素包括但不限于：GDP增长率、失业率、通货膨胀率、利率、汇率、国际贸易额、政府支出、货币供应量等。

在选择自变量时，需要考虑其与CPI的理论关系、数据可获得度和自变量之间的多重共线性等因素。

三、数据收集与处理为了进行CPI影响因素的多元回归模型分析，首先需要收集与处理相关的数据。

一般来说，我们可以从国家统计局、央行等官方机构获取宏观经济指标、货币政策数据，也可以通过国际组织的官方网站或专业数据库获取国际贸易数据等。

在数据处理上，需要对数据进行清洗、缺失值处理和变量转换等操作，以确保数据的准确性和可用性。

对于居民消费价格指数的回归分析引言居民消费价格指数（Consumer Price Index, CPI）是衡量特定时间段内消费品和服务价格变动的经济指标。

它是衡量通货膨胀水平的重要指标，对于政府宏观经济调控和民众生活质量改善具有重要意义。

回归分析是一种经济统计学方法，通过建立数学模型并利用样本数据进行统计推断，从而研究变量之间的关系。

本文将探讨如何利用回归分析方法来研究居民消费价格指数的影响因素。

方法数据采集回归分析的第一步是收集用于分析的数据。

在研究居民消费价格指数时，需要收集以下数据：1. 居民消费价格指数的历史数据2. 潜在影响因素的数据，如GDP、失业率、货币供应量等变量选择在回归分析中，我们需要选择一个因变量（居民消费价格指数）和若干自变量（潜在影响因素）来建立回归模型。

变量选择的关键在于确定哪些因素可能会对居民消费价格指数产生影响。

这通常需要基于经济理论和领域知识进行推断，并借助统计分析方法来验证。

回归模型建立回归分析建立了一个数学模型，通过利用收集到的数据，研究因变量和自变量之间的关系。

常见的回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。

在研究居民消费价格指数时，我们可以选择多元线性回归模型，以考虑多个自变量对因变量的影响。

统计推断通过回归模型建立之后，我们可以进行统计推断来探究潜在影响因素对居民消费价格指数的影响程度。

具体的统计推断方法包括参数估计和假设检验。

参数估计用于计算每个自变量对居民消费价格指数的影响程度；假设检验用于判断这些影响是否显著。

结果与讨论利用回归分析的方法，我们可以得到每个自变量对居民消费价格指数的影响程度，并且判断这些影响程度是否显著。

通过分析不同自变量的系数和显著性水平，我们可以确定哪些因素对居民消费价格指数的变动起到重要作用。

然而，回归分析只能提供变量之间的关联性信息，并不能表明因果关系。

因此，在解释结果时需要小心。

此外，回归分析还有一些假设前提，如线性关系、正态分布等，需要满足才能进行有效的分析。

经济预测与决策题目姓名所在学院专业班级学号指导教师日期年月日指导教师评阅意见学生姓名专业班级学号（论文）题目指导教师教师职称论文评语评定成绩：指导教师签名：年月日我国居民消费价格指数（CPI）的回归分析与预测07级经济学1班李栋指导教师米娟摘要：目前，我国居民消费价格指数成为公众关注的热点名词，也直接影响着国民经济的稳定发展与人民生活水平的改善。

从理论上分析居民消费价格指数的影响因素，建立一个经济模型，对了解和掌握居民消费价格指数的变化具有重要的现实意义。

本文采用线性回归分析方法，力图对居民消费价格指数的变化进行分析。

关键词：消费价格指数回归分析经济预测1.引言居民消费价格指数（CPI）是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。

CPI虽然是一个滞后指标，但它往往是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标。

如果CPI的增幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗，因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。

现阶段，随着经济全球化的大趋势和中国的进一步融入，我国的经济稳定发展越来越受到国内、国际的关注，CPI稳定、就业充分及GDP增长已经成为我国最重要的社会经济目标。

尤其在面对国内经济在市场宏观的调节下，消费水平、利率、商品价格潜移默化的影响着百姓的生活，因此，对CPI的分析预测已经显得越发重要。

2.影响因素分析和数据的搜集整理2.1有关影响因素的定性分析对居民消费价格指数（CPI）构成影响的因素有很多，如宏观经济发展水平、中长期经济发展战略和当前的经济政策，具体到国民经济运行的指标中来，有以下几个方面：（1）居民消费水平指数。

居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。

通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。

居民消费水平与居民消费价格指数的关系十分密切和直接，收入的增长，消费水平的提高，自然会引起社会总需求的增长，进而导致消费价格指数的增长。

基于多元线性回归模型的四川农村居民收入增长分析一、本文概述本文旨在通过运用多元线性回归模型，深入分析四川农村居民收入增长的影响因素，为提升四川农村居民收入水平提供理论支持和实践指导。

研究首先梳理了四川农村居民收入的演变历程，揭示了农村居民收入增长的阶段性特征和主要趋势。

接着，基于多元线性回归模型，选取了包括农业生产、农村劳动力转移、农村教育水平、农村金融市场发展等在内的多个影响因素，构建了四川农村居民收入增长的多元线性回归模型。

通过实证分析，本文深入探讨了各影响因素对四川农村居民收入增长的具体作用机制和贡献度，揭示了影响四川农村居民收入增长的关键因素和潜在瓶颈。

根据研究结果，本文提出了促进四川农村居民收入增长的对策建议，包括加强农业科技创新、推动农村劳动力有序转移、提升农村教育水平、优化农村金融市场服务等，以期为四川农村经济发展提供有益参考。

二、文献综述在经济学和社会学的研究中，农村居民收入增长一直是一个备受关注的议题。

多元线性回归模型作为一种常用的统计分析工具，在农村居民收入增长的研究中得到了广泛应用。

通过对相关文献的梳理和分析，可以发现国内外学者在基于多元线性回归模型的农村居民收入增长研究方面取得了一系列重要成果。

国内研究方面，众多学者利用多元线性回归模型对农村居民收入增长的影响因素进行了深入探讨。

例如，（2010）利用该模型分析了农村教育水平、农业技术进步等因素对农村居民收入的影响，结果表明教育水平和农业技术进步对农村居民收入增长具有显著正向作用。

（2015）则通过多元线性回归模型研究了农村产业结构、政府支农政策等因素对农村居民收入的影响，发现农村产业结构优化和政府支农政策对农村居民收入增长具有积极影响。

国外研究方面，同样有许多学者运用多元线性回归模型对农村居民收入增长问题进行了深入研究。

例如，（2012）利用该模型分析了农村劳动力市场、农业补贴等因素对农村居民收入的影响，发现农村劳动力市场和农业补贴政策对农村居民收入增长具有重要影响。

基于多元线性回归的四川省人均可支配收入影响因素研究摘要：以改革开放为起点，四川省紧随国家的步伐，从贫穷落后变成今天中国西南地区最繁荣的省份，四川人民的物质文化生活也都有了一个质的飞跃。

本文首先找出影响四川省人均可支配收入的一些影响因素：四川省GDP、就业人数、工资总额、一般公共预算支出、规模以上工业主营业务收入、社会消费品零售总额、固定资产投资总额。

其次运用多元线性回归的分析方法对相关数据进行分析，找出它们之间的线性关系。

建立四川省人均可支配收入的线性回归模型，然后检验并修正模型。

克服多重共线性等问题后最后模型中只保留了四川省GDP和就业人数两个因素。

最后通过对建立好的模型进行分析从而对四川省的经济发展提出适当建议。

关键词：多元线性回归分析；主要影响因素；四川省人均可支配收入；线性关系Abstract: Since reform and opening, Sichuan province followed the step of China closely .It used to be one of the poorest province of China, but now it is the most prosperous province of southwest China.The PCDI of Sichuan province has increased greatly,thus the material and culture life of people in Sichuan province has been improved.Firstly,this paper searches out several factors which effect per capital disposable income(PCDI)of Sichuan province such as GDP,quantity of employment,general public budget expenditure,industrial main business income above scale,total consumption of retail goods and gross fixed asset formation..Then,this paper analyzes the related datas by means of multiple linear regression,bulids up the linear regression model of Sichuan provence’s PCDI, and tests this stly,according to the built up model,this paper gives some suitable suggestions for the development of Sichuan provinc en’s economy.Key words: Multiple linear regression；Main factors ；Per capital disposable income of Sichaunprovence；Linear relationship目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅰ)目录 (Ⅱ)1 引言 (1)2 文献综述 (1)3 多元线性回归模型概述 (2)3.1 其数学模型的一般形式 (3)3.2 多元线性回归模型的矩阵形 (3)3.3 多元线性回归模型的古典假定 (3)3.3.1 零均值假定 (3)3.3.2 同方差和无自相关假定 (3)3.3.3 无多重共线性假定 (4)3.3.4 正态性假定 (4)3.4 模型检验 (4)3.4.1拟合优度检验 (4)3.4.2 方程显著性检验——F检验 (4)3.4.3 回归参数检验——t检验 (5)3.4.4 多重共线性的克服——逐步回归 (5)4 对影响四川省人均可支配收入的主要因素进行选取 (5)4.1 四川省GDP (5)4.2 就业人数 (6)4.3 四川省工资总额 (6)4.4 一般公共预算支出合计 (7)4.5 规模以上工业主营业务收入 (7)4.6 四川省社会消费品零售总额 (8)4.7 固定资产投资总额 (8)5 模型建立 (9)5.1 用最小二乘法进行模型构建 (9)6 模型检验 (11)6.1 多重共线性诊断 (11)6.2 多重共线性的克服： (11)6.3 异方差 (12)7 结论与建议 (12)参考文献 (12)1引言自从改革开放以来，四川省的城市和农村都经历了翻天覆地的变化。

多元线性回归分析
取1996-2015年中国城镇居民人均消费支出及价格指数如下表所示（单位：元）
注：以上数据来源于《中国统计年鉴》（1996-2015）。

从2013年起，国家统计局开展了城乡一体化住户收支与生活状况调查，2013年及以后数据来源于此项调查。

与2013年前的分城镇和农村住户调查的调查范围、调查方法、指标口径有所不同。

1、回归分析结果
从回归结果分析，虽然模型的拟合优度很高，且整体通过F检验，但是p1、p0参数估计值没有通过t检验，并且拒绝原假设犯错的概率极高，且可以判断变量之间存在自相关性。

因此，可以得出结论：该模型不显著。

检验序列多重共线性：
从简单相关系数矩阵可以看出P0与P1之间的相关系数在0.808之上，可以判断P0与P1之间存在多重共线性。

利用逐步回归法修正多重共线性：
分别将X、P1、P0对Q进行回归，从以上回归结果可以看出Q受X的影响最大，因此选择第一个式子作为初始的回归模型。

将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻求最佳回归方程。

回归估计方程如下：
Q = -2208.0065 + 0.2743*X + 29.0911*P1
（24.9825）（2.4202）
R 2
09780F=378.0763 DW=1.1995。

城镇居民生活消费水平回归分析与预测——以四川南充为例刘又端【摘要】With the rapid development of the economy in China,the economy in Nanchong is also growing fast,urban resi dents＇life level of consumption has enhanced ever-increasing.The urban consumption in the process of our social economy is playing more and more important role in China.This article desires to illustrate the following two questions with the research of urban residents＇life level of consumption in Nanchong：One is that through some index comparison which occurs in those more than ten years we can see our urban residents＇ life level of consumption in Nanchong is enhancing gradually;the other is that to look for some correlated variables which influence urban residents＇ life level to establish regression model, we may reach a conclu sion that the income level of resident and market prices have larger effects on urban residents＇ life level of consumption.And we can also predict urban residents＇life level of consumption in Nanchong will improve year after year in the next three years.%伴随着我国经济的快速发展，南充的经济也快速增长，城镇居民的生活消费水平不断提高。

基于多元线性回归模型的居民消费水平影响因素分析作者：刘欣悦来源：《智富时代》2019年第07期【摘要】居民消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。

为研究影响居民消费水平的因素，本文结合居民消费水平的影响因素和居民消费水平的历史及现状列出了四个相关因素（国内生产总值GDP、城镇就业人数、人口自然增长率、居民消费价格指数CPI），对其进行计量分析，通过建立以居民消费水平为被解释变量，以其他可量化因素为解释变量的多元线性回归模型来进行量化分析，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度。

【关键词】居民消费水平；GDP；CPI；城镇就业人数；人口自然增长率一、引言进入新世纪以来，中国经济飞速发展，人们的生活水平和文化程度不断提高，对物质的需求与消费也在不断增加。

消费是人类社会经济生活中不可缺少的一部分，要刺激消费、扩大内需，必须找出影响我国居民消费水平的关键因素，才能对症下药。

二、研究方法及过程2.1假设影响居民消费水平的因素（1）国内生产总值GDP（亿元）（2）城镇就业人数（万人）（3）人口自然增长率（‰）（4）居民消费价格指数CPI（上年=100）2.2模型的设定设定原模型为：y=+++++y=居民消费水平（元）x2=国内生产总值GDP（亿元）x3=城镇就业人数（万人）x4=人口自然增长率（‰）x5=居民消费价格指数CPI（上年=100）2.3多元线性回归模型为初步分析居民消费水平（Y）与各个解释变量的关系，可以做一个以解释变量为横坐标，被解释变量为纵坐标的散点图（如图1-1所示）。

从散点图可以看出解释变量与被解释变量并不是简单线性关系，因此我们繼续下面的研究。

利用Eviews9作出序列线性图（如图1-2）。

图1-2从线性图中可以看出，居民消费水平及各影响因素的差异明显，其变动方向基本相同，相互间可能具有一定的相关性，我们将模型设定为线性回归模型形式：=++++。

对被解释变量居民消费水平与各解释变量的总体回归得到如图1-3结果。

计量分析软件课程论文论文题目：基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析姓名：学号：学院：专业：联系电话：年月日基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析一、研究背景中国GDP总量超越日本，成为仅次于美国的第二大经济体，但我国人均GDP 依然很低，全球排名87位，这很大程度上制约了居民消费水平的提高。

到2020年实现全面建成小康社会的目标，十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平，共享改革开放成果。

我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高，但消费水平依然很低，消费量占GDP比重依然很小。

为此，本文旨在根据全国经济宏观政策、国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况，来分析如何提高居民消费水平，以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。

本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析，找到影响居民消费水平的主要原因，通过计量经济分析方法来建立合理的模型，探讨影响居民消费增长的长期趋势规律，并给政府提出合理的建议，以提高居民消费水平。

二、影响居民消费水平的因素宏观经济模型)++GDP-+=,经济发展应该紧紧抓住消费这一GCX(MI驾马车，而居民消费水平的高低受制于多种因素。

凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响，我国居民消费一直很低，消费意愿不强，本文通过计量分析找到影响我国居民消费水平的主要因素，从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。

消费分为居民消费和政府消费，居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。

本文结合居民消费水平的影响因素，列出了国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素，进行计量分析,得到回归模型。

三、居民消费水平模型的总体分析框架（1）多元线性回归法OLS概述[1]回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，在现实问题研究中，因变量往往受制于多个经济变量的影响，通过统计资料，根据多个解释变量的最优组合来建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。

基于岭回归模型估计多重共线性情形下的四川省GDP发布时间：2022-10-18T09:33:35.331Z 来源：《中国科技信息》2022年第6月第11期作者：吴朝彪王强陈克芳[导读] 实际应用中，只有当对OLSE不满意时吴朝彪王强陈克芳四川铁道职业学院四川成都 610000摘要：实际应用中，只有当对OLSE不满意时，才考虑使用岭回归，长期以来人们普遍认为一个好的估计应该满偏性，岭回归就是针对一些实际问题的OLSE明显变坏而提出的一种新方法，它的回归系数β?j (k)是有偏的，但往往比普通OLSE更稳定。

本文首先对原始数据进行多重共线性诊断和标准化处理；然后基于岭回归，借助岭迹分析，确定岭参数和岭回归各参数估计。

讨论了四川地区生产总值和平均工资的关系以及其影响因素，通过与普通线性回归比较，发现基于岭回归的各参数估计更加精确并且有更高的预测精度关键词：岭回归；最小二乘估计；显著性检验；模型拟合中图分类号：O175.14 文献标识码：A 文章编号： Estimation of Sichuan gross domestic product under multicollinearity based on ridge regression model Chaobiao Wu, Qiang Wang Fang Ke ChengSichuan Railway CollegeAbstract: In practice, ridge regression is only used when the OLSE is not satis?ed. It is generally believed that a good estimation should satisfy the unbiased estimation. Ridge regression is a new method proposed for the ob- vious deterioration of OLSE of some practical problems, and its regression coe?cient β?j (k)is biased. However, it is more stable than ordinary OLSE. In this paper, multicollinearity diagnosis and standardization processing of raw data are ?rstly carried out. Then based on ridge regression and ridge trace analysis, ridge parameters and parameter estimation of ridge regression are determined. This paper discusses the relationship between the gross domestic product (GDP) and the average wage in Sichuan province and its in? uencing factors, and ?nds that the estimation of each parameter based on ridge regres- sion is more accurate and has higher prediction accuracy by comparing with ordinary linear regression.Keywords: Ridge regression; OLSE; Signi?cance test; Model ?tting.图 4 不同岭参数下的岭回归系数4总结本文通过岭回归对四川省内生产总值实际值的影响因素进行分析，先通过 VIF 对共线性进行诊断，在确定数据存在严重共线性后，运用岭迹图剔除变量，再利用spss软件中MASS 包中的Ridge regression.sps进行岭估计，由于该方法无法检验系数的显著性，于是采用spss软件中的Ridge Estimate函数进行岭回归。

城市居民食品分类及零售价格预测的数学模型摘要：在本文中，我们提出了一种数学模型来预测一个城市居民的食品分类及其零售价格。

我们使用多元线性回归来分析居民食品消费行为，探讨由消费者购买行为影响不同食品价格和分类的影响机制。

这种模型将考虑消费品的种类、背景以及市场价格，以及家庭收入和家庭结构等因素，可以更准确地模拟食品物价变动。

本文利用用户数据和许多其他因素，如当地商业条件和供给量等，开发模型以更准确地预测价格。

同时，我们探讨了如何结合市场营销策略以及合理的商业策略，加以利用来降低购买食品的总成本。

关键词：食品分类；零售价格；多元线性回归；因素分析1 引言食品零售市场对我国经济发展至关重要，它是实现“改革开放”政策的基础，也是维持社会稳定的重要支柱。

在当今市场竞争日趋激烈的大环境下，实施廉价、高效的食品零售营销策略，对于降低食品消费者的总体成本和食品生产商的那些份额至关重要。

预测城市居民食品的分布以及零售价格，就成为一个紧迫的问题。

为此，生成一个能够准确地挖掘消费行为的数学模型非常有实用价值。

2 方法该模型使用多元线性回归来描述消费行为，估算居民食品购买行为及其影响价格和分类的机制。

通过多元线性回归，我们可以模拟家庭的不同食品消费结构。

该模型将根据消费者的收入水平和家庭结构作为因素。

此外，我们考虑了购买消费品的种类和背景等因素，它可以用来研究市场的消费态势，以及各项参数，如价格变化对市场消费行为的影响程度。

3结果根据我们建立的多元线性回归模型，我们发现家庭收入和家庭结构是重要的决定因素，而价格则不是。

这个模型把家庭收入和家庭结构因素考虑在内，能够全面考虑消费行为的影响，有助于更准确地分析食品物价变动。

此外，我们还发现，零售商业因素也是影响食品分类及其零售价格的重要因素，因此，营销策略和合理的商业策略也应该考虑在内，以降低购买食品的总体成本4结论本文提出了一个数学模型，可以用来预测一个城市居民的食品分类及其零售价格。

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。

基于多元线性回归的农产品物流需求影响因素分析——以四
川省为例
刘旭梅;蒋志辉
【期刊名称】《物流科技》
【年(卷),期】2024(47)3
【摘要】构建完备的农产品物流体系是乡村振兴战略的积极响应,是应对社会变化以及各类风险的一大举措。

文章采用多元线性回归,结合统计检验对四川农产品物流需要影响因素实证分析。

结果表明:冷链流通率和人均可支配收入对农产品物流需求额影响较大,城镇从事物流人口对农产品物流需求额的影响较小。

【总页数】3页(P27-29)
【作者】刘旭梅;蒋志辉
【作者单位】塔里木大学经济与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F304.3
【相关文献】
1.我国农产品物流影响因素定量分析——层次分析法在农产品物流影响因素分析中的应用
2.四川省粮食产量影响因素的实证分析r——基于多元线性回归计量经济模型
3.基于多元线性回归的天津市农产品冷链物流需求预测分析
4.基于多元线性回归的物流需求预测分析——以安徽省为例
5.基于多元线性回归模型的物流影响因素实证分析——以山东省为例
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