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2010年上海世博会对居民消费结构影响力的定量评估摘要本文从世博会的筹备期间（2003年---2009年）对上海居民消费结构的影响进行定量评估研究。
消费结构是一项反映居民消费水平的重要指标，包含居民的收入水平、消费支出、消费分类三部分[1]。
为了全面反映和研究居民的生活消费状况，我们采取了一系列相互联系的统计指标对上海居民的消费结构进行定量研究。
在对大量的数据分析基础上，研究了上海市居民的收入水平的变化；并且从上海市的几个主要消费群体来分析上海市居民的收入与支出的变化情况；对消费分类的研究，我们选取了食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、交通和通信、文教娱乐用品及服务、医疗保健、商品和服务作为消费分类的八项指标，利用主成分分析的方法对各个主成分进行了详细的定量分析，并运用matlab编程利用曲线拟合的方法做了假设不存在世博会时的预测，再将所搜集到的实际值与预测值作差，我们定义该差值为影响力指数，通过影响力指数的大小来说明上海世博会对上海市居民消费分类的影响，影响力指数越大，说明世博会对上海居民消费结构的影响越深，进而定量评估了上海世博会对上海市居民的消费结构的影响情况。
消费结构的升级产生的经济势力是持久强大的，了解了上海世博会的对上海居民消费结构的影响后，若能顺势调控，则能充分带动经济的发展，为支撑我国国民经济的稳定快速发展提供动力。
关键词：消费结构主成分分析定量评估预测曲线拟合 matlab一 问题的提出2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会.从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台.请你们选择感兴趣的某个侧面，建立数学模型，利用互联网数据，定量评估2010年上海世博会的影响力.二 符号说明np x 第n 个样品的第p 个指标 X标准化数据矩阵R 变量的关系矩阵p λ 关系矩阵的特征值p μ p λ所对应的单位特征向量i y 第i 个主成分y 1995年到2002年dy 影响力指数三 模型的假设1、本文所作的影响力评估是针对上海市居民的消费结构.2、本文所作的影响力评估仅限于世博会筹备期间及召开期间的居民消费结构.3、消费结构是一项反映居民消费水平的重要指标，要全面反映和研究居民的生活消费状况，包含居民的收入水平、消费支出、消费分类三部分.4、上海居民消费由食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、交通和通信、文教娱乐用品及服务、医疗保健、商品和服务八部分组成.5、居民的收入是决定居民的消费水平和消费结构的主要因素，收入水平的高低直接决定消费水平的高低.四 模型的建立及求解上海是我国最大的经济中心城市,随着2010年上海世博会的日益临近,将对上海经济发展发挥巨大的作用.投资、消费和出口被称为经济发展的三架马车，2010年的世博会为上海经济发展提供了会前的投资拉动和会后的需求拉动两个方面的刺激，消费是需求的基础，有效地投资必须准确的把握需求的变化.消费是人们为了满足生活需要而消耗产品和服务的行为和过程, 是满足人们生存、发展和生活享受所必需的行为.人们基本的消费状况, 既能反映需求规律, 又成为其他需求的基础,因此, 评估消费状况和需求趋向便成为政府和企业了解市场的起点.据中国社科院的研究, 2001年投资、消费和出口对国内GDP 增长的贡献分别是77%、34%和-11%. 从2002 年上海的统计数据来看, 同样是外需下降、出口下滑, 依靠增幅达31.7%的社会固定资产投资和9.8%的社会消费品零售总额的增长, 才保证了上海经济10.4%的高速增长.由此也可以看到投资和消费是推动上海经济发展的两个最基本因素。
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1 研究背景及意义 (1)2 研究方法 (1)3 数据来源与数据处理 (2)4. 实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2 聚类分析 (8)5 结论 (11)1 研究背景及意义我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。
经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。
为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系.2 研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。
在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。
因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。
因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1，X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2，…Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp，其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为X＝AF＋αε，其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。
全国城镇居民消费支出影响因素的实证分析【摘要】消费是社会再生产的重要环节，涉及到社会经济诸多方面，研究影响消费的因素，对认识社会经济有着重要的作用。
本文考察城镇居民家庭人均可支配收入、人均GDP、收入差距、物价水平、老年人口抚养比、社会保障和恩格尔系数几个因素对全国城镇居民消费支出的影响。
为了避免了多重共线性问题，利用SPSS通过主成分分析方法，构造出与原始变量的相关性很强，而他们相互之间相关性很低的新变量，然后采用回归分析方法，最终得出城镇居民家庭人均可支配收入、人均GDP、收入差距、社会保障和消费支出成正比，物价水平、恩格尔系数与消费支出成反比。
【关键词】消费支出影响因素主成分分析回归分析根据经典的消费决定理论，收入是消费的来源和基础，是影响消费的最重要因素，提高可支配收入就可提高消费支出，从而促进实体经济的发展。
据藏旭恒（1994年）的研究，从1952年到1978年，城镇居民的平均消费倾向高达0.95以上。
这是由于当时的收入水平是非常低的，所以大部分的收入用于维持基本生活消费，很显然储蓄动机是不足的。
本文研究1995年以后全国城镇居民消费支出，1995年以后，我国经济已经发生了重大的变化，居民的消费水平逐渐提高，消费方式趋于多元化，消费结构也发生了重大的变化。
如何有效的刺激消费需求，成了政府部门和学者关心的问题。
然而只有对影响消费的因素有深刻的了解，才能制定相应的刺激政策。
一、变量的选取，数据来源和模型选择1，人均GDP。
人均国内生产总值。
是衡量各国人民生活水平的一个标准。
人均GDP 越高，表示消费支出水平越高；人均GDP越低，表示消费支出水平越低。
2，城镇居民家庭人均可支配收入。
一般而言，居民可支配收入与消费支出呈密切的正相关关系。
随着收入的增加，消费水平会逐步提高。
根据国民经济恒等式，收入主要用于收费和储蓄，因此，收入水平是影响消费的重要因素。
我们小组选取1995年以后全国城镇居民消费支出的序时数据来量化城镇居民家庭人均可支配收入的这一影响因素。
案例三：中国各城市居民消费分析（一）案例目标生产，收入、分配与使用，体现了社会经济运动的循环过程。
收入分配是这个过程的中间环节，承前启后。
收入分配核算构成了国民经济核算的最重要组成部分中之一，涉及多个账户，核算内容包括国民收入的初次分配、再分配、可支配收入和使用核算。
本案例以收入使用中的居民消费结构为目标，分析不同时期我国城镇居民消费构成的差异及其发展变化过程。
（二）案例背景我国从确立市场经济体制以后，社会经济迅速发展，居民的收入水平和消费水平有了显著的提高。
然而消费需求不足仍是我国制约经济进一步发展的重要原因之一。
地区差距及时间的变迁，使得居民在消费行为上存在很大的差异。
因此研究地区差异和时间变化对居民消费行为的影响，对有效制定地区消费政策、促进地区乃至全国经济增长有着经济的意义。
（三）分析方法Panel-Data就是“平行数据”或“面板数据”。
它是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。
因此，平行数据模型相较于只利用截面数据或只利用时间序列数据的模型而言，有着不可替代的作用。
它可以从多层面分析经济问题，具有很高的应用价值。
本文需要对收入差距较大的各城市居民消费行为进行分析，同时又要考虑到不同年份收入对消费的不同影响，因此，该模型适合分析的需要。
1．Panel Data模型截面数据是选择同一时间上不同区域的数据作为样本观测值，而时间序列数据是选择同一区域在不同时间上的数据作为样本观测值，二者在实际应用中都有一定的局限性。
相对只利用截面数据或只利用时间序列数据进行经济分析而言，Panel Data模型具有许多优点。
首先，Panel Data模型通过对不同截面单元不同时间观察值的结合，成为“更多信息、更可变、变量之间更少共线性、更多自由度、更有效”的数据。
它通常提供给研究者大量的数据点，这样就增加了自由度并减少了解释变量之间的共线性，改进了计量经济估计的有效性；第二，Panel Data是对同一截面单元集进行重复观察，能更好地研究经济行为变化的动态性。
学校贺州学院姓名黎于华学号 1310515013 班级 13统计指导老师韦师摘要改革开放以来，随着经济的高速发展，我国经济取得了举世瞩目的较快增长。
然而，不同地区之间的水平和支出结构仍存在较大差异。
本文通过选取反映城市发展的大部分主要指标，运用主成分分析方法对全国30个大城市进行比较和分析，用以反映出各地区经济综合发展方面存在的差异。
通过选取主成分对经济指标的累积贡献率保证在85％以上的变差信息体现在综合评分中，使评价结果真实可靠。
关键字：主成分分析；贡献率；经济指标评价1、研究背景近年来全国各大城市都在飞速发展，但是全国各地的发展存在较大差异，各地的人们生活水平直接反映了该地区的经济发展水平。
针对这个问题我们找到一组我国大城市的数据，并运用主成分分析法对这些数据进行了分析，以了解各地区的经济发展水平。
每个城市的经济发展结构都不同，那我们如何评价各大城市的发展成果呢？全国各地人均消费水平的统计至少应该有两方面的意义。
其一，是真实反映各地老百姓的生活水平；其二，了解各地区的经济发展水平，为相关部门制定政策作参考价值。
主成分分析是考察多个定量（数值）变量间相关性的一种多元统计方法。
它是研究如何通过少数几个主分量（即原始变量线性组合）来解释多变量的方差——协方差结构。
具体地说，是导出少数几个主分量，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间不相关。
主成分分析常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并给综合指标所蕴藏的信息以恰当解释，以便更深刻地解释事物内在的规律。
2.模型的建立2.1、主成分分析的基本思想主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
主成分的数学模型一般为假设有n个样本，每个样本测得p项指标（p<n）。
由于这p项指标之间往往具有相关关系，且每个样本各指标取值的单位和数量大小不同，使我们较难利用这p 项指标的信息区别这n 个样本。
因此，如何从这p 项指标中找出少数几个综合指标，使它们尽可能多地反应各项指标的信息，而且彼此之间不相关，这就成为一个重要的问题。
《多元统计分析》课程设计报告学生:峰学号：090090鹤090 学院: 理学院班级: 数学0题目: 主成分分析法在我国居民生活质量状况综合评价中的应用指导教师：辰职称: 教授红讲师2012 年 12 月 7 日一、问题分析1.1 问题及背景人均GDP达到1000美元，标志着我国居民生活水平迈上了一个新台阶，我国经济步入了一个崭新的发展时期。
然而，我国地域辽阔，人口众多，地区间经济发展很不平衡，城乡差距明显，经济发展的非均衡性已经严重威胁到我国经济的持续、健康发展。
若不妥善处理，将会成为制约我国经济发展的瓶颈因素。
事实上，东、中、西部地区的经济发展差距已是众所周知，并引起中央政府和有关部门的广泛重视。
但在地区间经济发展差距的背后，东、中、西部地区居民的生活质量究竟存在着多大的差距却鲜为人知。
随着生产力水平的不断提高，我国居民生活水平不断提高，生活质量也在不断改善。
但是，受各地生产力发展水平不平衡的影响，我国各地居民的生活质量也表现为不平衡。
利用主成分分析法对我国31个省市、自治区居民的生活状况进行评价分析。
为全面分析各地居民生活状况，可选取如下指标体系进行反应：职工人均工资、人均居住面积、城市人均用水普及量、城市煤气普及量、人均拥有道路面积、人均绿地公共面积、批发零售贸易商品销售总额、旅游外汇收入。
对我国居民生活质量问题的研究不仅是社会经济发展的客观要求,也是我国全面建设小康社会的迫切需要城市居民生活质量的评价体系，是依据中国城市居民生活的特征，并参阅国外生活质量评价研究的大量成果后构建的，集中体现了研究者的专业知识和对生活质量评价体系的理论构思，具有主观色彩，因此，有必要对理论遴选的评价指标进行隶属度分析、相关分析和辨别力分析等实证筛选，以增强评价指标的科学性、合理性和可操作性。
1.2 数据图1数据来源：《中国统计年鉴2009》二、主成分分析方法基本原理2.1 主成分分析定义主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析摘要：本文采用2011年我国31省、市、自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据，根据经济发展、地理环境以及消费习惯等因素影响，我国各地区城镇居民的消费性支出水平很不平衡，消费结构差异也较大。
本文利用因子分析，聚类分析、k均值聚类法等方法，对2011年我国31 个省(直辖市、自治区)城镇居民人均消费性支出的各项指标进行计量分析，对城镇居民家庭消费水平进行评价和排序，以期反映消费水平与结构上的差异，为政府制定更加合理的引导性政策提供有效依据。
关键词：城镇居民消费水平因子分析聚类分析；一、背景：近年来，我国国民经济得到了迅速发展，人民生活水平进一步提高，物质文明建设达到了前所未有的水平。
但由于我国各地区经济发展水平不均衡，加之各地人口、资源、政策等各方面存在的差异，使各地区居民人均消费水平参差不齐，不同的地区具有不同的特点。
在这一背景下，研究我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况其次，消费结构可以反映居民的生活质量和经济发展水平。
一般来说，经济越发达的地区，其消费结构就越趋向于追求安逸享受的消费结构。
在这样的消费结构中，奢侈品支出如住房、服务性支出所占的比例就会较大。
反之，在经济较不发达的地区中，生活必需品消费支出所占的比例就会较大。
随着社会主义市场经济体制的逐步完善，我国的社会生产力不断日益加快发展，经济总量和综合实力迅速上升，城镇居民的生活水平显著提高。
主要利用三种统计方法进行分析：主成分分析法、因子分析法、聚类分析法。
本文选取2009年我国城镇居民人均消费支出数据，利用聚类分析法和因子分析法，将全国31个省、市、自治区进行分类和排序，并与人们实际观察到的情况进行比较。
二、实证分析指标体系的选择（1）评价城镇居民消费水平的九个指标，分别为：yx人均食品支出（元/人）；x2人均衣着支人均现金消费支出（元/人）；1出（元/人）；x3人均居住支出（元/人）；x4人均家庭设备及用品支出（元/人）；x5人均交通通信支出（元/人）；x6人均文教娱乐支出（元/人）；x7人均医疗保健支出（元/人）；x8人均其他消费支出（元/人）。
案例四 我省各地区城镇居民消费性支出的因子分析表1列出了1999年全国31个省、直辖市和自治区（港、澳、台不在其中）的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。
这八个变量是1x ：食品 5x ：交通和通讯 2x ：衣着6x ：娱乐教育文化服务 3x ：家庭设备用品及服务 7x ：居住4x ：医疗保健8x ：杂项商品和服务表1消费性支出数据单位：元资料来源：2000年《中国统计年鉴》我们希望对上述八个指标数据进行主成分分析。
从128,,,x x x 的样本相关阵ˆR 出发进行主成分分析，SAS 软件的输出结果如输出1所示。
输出1 对全国31个地区消费性支出的主成分分析从输出1可以看出，前两个和前三个主成分的累计贡献率分别达到80.6％和87.8％，第一主成分1ˆy 在所有变量(除在*2x 上的载荷稍偏小外)上都有近似相等的正载荷，反映了综合消费性支出的水平，因此第一主成分可称为综合消费性支出成分。
第二主成分2ˆy 在变量*2x 上有很高的正载荷，在变量*4x 上有中等的正载荷，而在其余变量上有负载荷或很小的正载荷。
可以认为这个主成分度量了受地区气候影响的消费性支出(主要是衣着2x ，其次是医疗保健4x ①)在所有消费性支出中占的比重(也可理解为一种消费倾向)，第二主成分可称为消费倾向成分。
第三主成分很难给出明显的解释，因此我们只取前面两个主成分。
表2和表3是把31个地区分别按第一和第二主成分得分从小到大重新排序后的结果。
从表2可以看出，东部地区的第一主成分得分普遍较高，中部地区一般，而西部地区则普遍较低。
从表3可见，北方地区的第二主成分得分普遍较高，而南方地区则普遍较低，这是由于北方地区气候寒冷，用于衣着、医疗保健等消费的比重相对较高，而南方地区则相反。
这也进一步支持了上述对第二主成分的解释。
图1是关于第一和第二主成分得分的散点图，该图等价于各变量经标准化后的八维数据点群在具有最大投影点群分散程度的二维平面上的投影。
基于主成分分析的我国城镇居民生活消费支出的研究陈忠磊，吴川东，杨礼锚，邓雍，黄廷朗（20122211012011,62,49，47，12）摘要：我国城镇居民的消费性支出在逐步提高的同时，不同地区之间的消费水平和支出结构仍存在较大差异。
全国各地的城镇居民生活消费的分布规律可以反映近年来在城镇化进行中各地居民的生活水平情况，通过选取相关的消费性支出指标，利用SPSS软件，对2012年我国31个省、市、自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的分布规律进行聚类分析和主成分分析，并进行了主成分得分综合排序，找出各地区城镇居民在消费性支出方面存在的差异，并提出相应缩小差异的建议。
关键词：消费性支出；聚类分析；主成分分析；综合评价近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。
但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，人民收入水平不同，各地区城镇间的消费性支出结构仍存在着明显差别。
为了进一步改善消费结构，正确引导消费，缩小消费性支出的地区差异，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费性支出结构之间的异同并进行考察及系统分析研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。
因此客观、准确、有效地分析这些地区差异具有重要的理论和实践指导意义。
为了研究全国各地区城镇居民人均年消费性支出的差异性和相似性，本文选取了全国31个省市自治区的相关数据，基于聚类分析、主成分分析等多元统计分析方法，运用SPSS 软件进行研究。
1主成分分析模型主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计方法，是由Pearson提出，后来被Hotelling发展起来的。
