財(cái)政收入預(yù)測(cè)與分析matlab.doc
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財(cái)政收入預(yù)測(cè)與分析matlab,財(cái)政收入分析與預(yù)測(cè)問(wèn)題【摘要】國(guó)家的財(cái)政收入與國(guó)民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、總?cè)丝?、就業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資等因素有關(guān)。首先,我們根據(jù)所給數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析。之后,我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸分析,構(gòu)造了多元線性回歸模型,并獲得了模型的回歸系數(shù)估計(jì)值及其置信區(qū)間。然后,考慮到每個(gè)回歸系數(shù)置信區(qū)間包含零點(diǎn)與否的情況和變...
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財(cái)政收入分析與預(yù)測(cè)問(wèn)題
【摘要】國(guó)家的財(cái)政收入與國(guó)民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、總?cè)丝?、就業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資等因素有關(guān)。首先,我們根據(jù)所給數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析。之后,我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸分析,構(gòu)造了多元線性回歸模型,并獲得了模型的回歸系數(shù)估計(jì)值及其置信區(qū)間。
然后,考慮到每個(gè)回歸系數(shù)置信區(qū)間包含零點(diǎn)與否的情況和變量之間存在多重共線性,我們用逐步回歸法剔除了工業(yè)總產(chǎn)值、就業(yè)人口因素變量對(duì)模型進(jìn)行了改進(jìn)。又考慮到數(shù)據(jù)的時(shí)間序列屬性,我們對(duì)模型進(jìn)行了自相關(guān)性診斷,作出殘差散點(diǎn)圖,初步判定其大部分點(diǎn)落在1,3象限,隨機(jī)誤差表現(xiàn)出正自相關(guān)趨勢(shì)。但在之后的D-W檢驗(yàn)中,我們計(jì)算出了DW值,自相關(guān)系數(shù)估計(jì)值 ,依照樣本容量和回歸變量數(shù)目,查閱了D-W分布表,得到檢驗(yàn)的臨界值dL和dU。在分析DW所在區(qū)間時(shí),我們發(fā)現(xiàn)模型的自相關(guān)狀態(tài)不能確定。但我們將1952年-1980年的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入模型,得出的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相當(dāng)吻合。模型擬合效果非常好
最后,利用該模型對(duì)1990年和2000年的財(cái)政收入作出預(yù)測(cè),并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。
關(guān)鍵詞:MATLAB 多元線性回歸模型 回歸分析 逐步回歸法
八、參考文獻(xiàn)
[1] 劉衛(wèi)國(guó).MATLAB程序設(shè)計(jì)教程[M].北京:中國(guó)水電水利出版社,2005.3
[2] 姜啟源,謝金星,葉俊. 數(shù)學(xué)模型[M].北京:高等教育出版社,2003.8
[3] 李子奈,潘文卿編著.----3版 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:高等教育出版社,2010.3
[4]CNKI中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)庫(kù) http://#cnki.net/kns55/index.aspx
【摘要】國(guó)家的財(cái)政收入與國(guó)民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、總?cè)丝?、就業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資等因素有關(guān)。首先,我們根據(jù)所給數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析。之后,我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸分析,構(gòu)造了多元線性回歸模型,并獲得了模型的回歸系數(shù)估計(jì)值及其置信區(qū)間。
然后,考慮到每個(gè)回歸系數(shù)置信區(qū)間包含零點(diǎn)與否的情況和變量之間存在多重共線性,我們用逐步回歸法剔除了工業(yè)總產(chǎn)值、就業(yè)人口因素變量對(duì)模型進(jìn)行了改進(jìn)。又考慮到數(shù)據(jù)的時(shí)間序列屬性,我們對(duì)模型進(jìn)行了自相關(guān)性診斷,作出殘差散點(diǎn)圖,初步判定其大部分點(diǎn)落在1,3象限,隨機(jī)誤差表現(xiàn)出正自相關(guān)趨勢(shì)。但在之后的D-W檢驗(yàn)中,我們計(jì)算出了DW值,自相關(guān)系數(shù)估計(jì)值 ,依照樣本容量和回歸變量數(shù)目,查閱了D-W分布表,得到檢驗(yàn)的臨界值dL和dU。在分析DW所在區(qū)間時(shí),我們發(fā)現(xiàn)模型的自相關(guān)狀態(tài)不能確定。但我們將1952年-1980年的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入模型,得出的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相當(dāng)吻合。模型擬合效果非常好
最后,利用該模型對(duì)1990年和2000年的財(cái)政收入作出預(yù)測(cè),并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。
關(guān)鍵詞:MATLAB 多元線性回歸模型 回歸分析 逐步回歸法
八、參考文獻(xiàn)
[1] 劉衛(wèi)國(guó).MATLAB程序設(shè)計(jì)教程[M].北京:中國(guó)水電水利出版社,2005.3
[2] 姜啟源,謝金星,葉俊. 數(shù)學(xué)模型[M].北京:高等教育出版社,2003.8
[3] 李子奈,潘文卿編著.----3版 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:高等教育出版社,2010.3
[4]CNKI中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)庫(kù) http://#cnki.net/kns55/index.aspx
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