經(jīng)濟預測與決策A課程作業(yè)

1、20121000748叢猷森經(jīng)濟預測與決策A課程作業(yè)081122經(jīng)濟學經(jīng)濟預測與決策A課程作業(yè) 題 目：關(guān)于山東省GDP指標與相關(guān)產(chǎn)業(yè)因素簡單分析及預測 學 院：經(jīng)濟管理學院 班 級：081122 姓 名：叢猷森 學 號：20121000748 指導教師：廖其勝相關(guān)指標:1981-2010年山東省GDP、第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)數(shù)值如下：年份GDP第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)17.84.80.52.524.30.22.41.7323.812.35.36.2410.12.45.52.3513.50.36.46.764.6-2.95.42.17155.43.6689.8-0.98.12.6972.

2、61.52.8104.51.611.9116.9-0.94.831213.70.59.93.31315.82.99.53.41413.80.39.73.71514.82.88.33.71613.92.67.93.41710.41.75.53.2188.81.54.72.6198.11.642.6209.515.92.62191.34.53.3229.515.33.22310.7-0.583.22413.72.483.32514.21.48.842614.41.39.23.92714.60.69.84.22812.10.88.332910.90.67.13.33012.50.68.63.4首先看

3、GDP與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系：從以上三張散點圖中可以看出，GDP分別與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)之間存在線性關(guān)系。接下來進行回歸分析：首先建立逐步回歸模型：輸入移去的變量a模型輸入的變量移去的變量方法1第三產(chǎn)業(yè).步進（準則: F-to-enter 的概率 <= .050，F(xiàn)-to-remove 的概率 >= .100）。2第二產(chǎn)業(yè).步進（準則: F-to-enter 的概率 <= .050，F(xiàn)-to-remove 的概率 >= .100）。3第一產(chǎn)業(yè).步進（準則: F-to-enter 的概率 <= .050，F(xiàn)-to-remove 的概率 &

4、gt;= .100）。a. 因變量: GDP從上表可以看出，SPSS軟件在95%的置信水平中并未排除或移去任何變量，說明三個變量都與GDP有著相關(guān)關(guān)系。模型匯總d模型RR 方調(diào)整 R 方標準 估計的誤差1.772a.596.5822.64832.870b.756.7382.094831.000c1.0001.000.0512a. 預測變量: (常量), 第三產(chǎn)業(yè)。b. 預測變量: (常量), 第三產(chǎn)業(yè), 第二產(chǎn)業(yè)。c. 預測變量: (常量), 第三產(chǎn)業(yè), 第二產(chǎn)業(yè), 第一產(chǎn)業(yè)。d. 因變量: GDP從這張擬合圖中我們可以看出，當只考慮一個因素，即第三產(chǎn)業(yè)時，R值為0.772，R方為0

5、.596，調(diào)整R方后，值為0.582；而考慮第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)時，R值為0.870，R方值為0.756，調(diào)整后的R方為0.738，明顯比只考慮第三產(chǎn)業(yè)一個變量因素要好很多；而當考慮第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)三個變量因素時，R達到了最高值1，R方和調(diào)整后的R方均為1，說明在考慮全部三個變量因素時，模型的擬合程度最好。說明應該將三個因素全部考慮。Anovad模型平方和df均方FSig.1回歸289.8791289.87941.332.000a殘差196.375287.013總計486.254292回歸367.7742183.88741.906.000b殘差118.479274.388總計486.

6、254293回歸486.1853162.06261741.296.000c殘差.06826.003總計486.25429a. 預測變量: (常量), 第三產(chǎn)業(yè)。b. 預測變量: (常量), 第三產(chǎn)業(yè), 第二產(chǎn)業(yè)。c. 預測變量: (常量), 第三產(chǎn)業(yè), 第二產(chǎn)業(yè), 第一產(chǎn)業(yè)。d. 因變量: GDP從上面這張Anova圖中可以看出，不論是只考慮第三產(chǎn)業(yè)一個變量或是第二、第三產(chǎn)業(yè)兩個變量或是第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)三個變量是，P值均為0.000，說明顯著相關(guān)，而當考慮到全部三個因素時，F(xiàn)值達到最高的61741.296，說明了當考慮全部三個變量時，與GDP最為相關(guān)。已排除的變量c模型Beta IntSi

7、g.偏相關(guān)共線性統(tǒng)計量容差1第一產(chǎn)業(yè).315a2.481.020.431.757第二產(chǎn)業(yè).415a4.213.000.630.9312第一產(chǎn)業(yè).628b212.395.0001.000.618a. 模型中的預測變量: (常量), 第三產(chǎn)業(yè)。b. 模型中的預測變量: (常量), 第三產(chǎn)業(yè), 第二產(chǎn)業(yè)。c. 因變量: GDP系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B 的 95.0% 置信區(qū)間B標準 誤差試用版下限上限1(常量)2.0861.5061.385.177-1.0005.171第三產(chǎn)業(yè)2.721.423.7726.429.0001.8543.5882(常量)-.5451.345-

8、.405.688-3.3052.215第三產(chǎn)業(yè)2.337.347.6636.734.0001.6253.049第二產(chǎn)業(yè).628.149.4154.213.000.322.9343(常量)-.047.033-1.428.165-.115.021第三產(chǎn)業(yè)1.021.011.29097.155.000.9991.043第二產(chǎn)業(yè).997.004.658246.777.000.9881.005第一產(chǎn)業(yè).995.005.628212.395.000.9851.004a. 因變量: GDP 從上面這兩個表格可以看出，SPSS軟件在經(jīng)過多步計算后，將只有第三產(chǎn)業(yè)一個變量，和第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)兩個變量進行排除，

9、選擇了三個變量全部包括的模型。因此建立回歸模型，射第一產(chǎn)業(yè)為X，第二產(chǎn)業(yè)為Y，第三產(chǎn)業(yè)為Z，則： GDP=-0.047+0.995x+0.997y+1.021z自相關(guān)性檢驗：自相關(guān)圖序列:GDP滯后自相關(guān)標準 誤差aBox-Ljung 統(tǒng)計量值dfSig.b1.039.174.0501.8232.096.171.3682.8323-.266.1682.8803.4114.053.1652.9844.5605-.207.1614.6225.4646-.317.1588.6306.1967-.239.15511.0237.1388.006.15111.0258.2009.201.1481

10、2.8649.16910.185.14414.51210.15111.121.14115.24611.17212.156.13716.53912.16813.091.13317.01213.19914-.082.12917.41314.23515-.110.12518.18815.25316-.126.12119.27616.255a. 假定的基礎(chǔ)過程是獨立性（白噪音）。b. 基于漸近卡方近似。自相關(guān)圖序列:第一產(chǎn)業(yè)滯后自相關(guān)標準 誤差aBox-Ljung 統(tǒng)計量值dfSig.b1-.171.174.9631.3272.127.1711.5152.4693-.160.1682.430

11、3.4884.164.1653.4184.4905-.230.1615.4505.3636.236.1587.6716.2637-.113.1558.1997.3158-.089.1518.5488.3829-.010.1488.5529.48010-.007.1448.55410.57511-.089.1418.95811.62612.121.1379.74312.63813.000.1339.74313.71514.014.1299.75414.78015.045.1259.88515.82716-.019.1219.91016.871a. 假定的基礎(chǔ)過程是獨立性（白噪音）。b. 基于漸近

12、卡方近似。自相關(guān)圖序列:第二產(chǎn)業(yè)滯后自相關(guān)標準 誤差aBox-Ljung 統(tǒng)計量值dfSig.b1.552.17410.0791.0012.226.17111.8342.0033.059.16811.9583.0084-.074.16512.1614.0165-.185.16113.4815.0196-.184.15814.8346.0227-.110.15515.3417.0328.159.15116.4398.0379.142.14817.3669.04310.054.14417.50610.06411-.003.14117.50711.09412.063.13717.71912

13、.12513-.008.13317.72213.16814.002.12917.72214.22015.024.12517.76015.27616-.012.12117.77016.338a. 假定的基礎(chǔ)過程是獨立性（白噪音）。b. 基于漸近卡方近似。自相關(guān)圖序列:第三產(chǎn)業(yè)滯后自相關(guān)標準 誤差aBox-Ljung 統(tǒng)計量值dfSig.b1-.399.1745.2721.0222.530.17114.9002.0013-.434.16821.5993.0004.139.16522.3094.0005-.282.16125.3735.0006-.091.15825.7076.0007-.

14、072.15525.9247.0018.079.15126.1958.0019.101.14826.6639.00210.086.14427.01610.00311.015.14127.02711.00512.003.13727.02812.00813-.093.13327.51613.01114-.047.12927.64614.01615-.129.12528.71315.01816-.045.12128.84916.025a. 假定的基礎(chǔ)過程是獨立性（白噪音）。b. 基于漸近卡方近似。根據(jù)序列自相關(guān)圖可以看出：序列均具有短期相關(guān)性，就是隨著延期數(shù)的增加，平穩(wěn)序列的自相關(guān)系數(shù)很快地接近于零，自相關(guān)圖大部分都在2倍的標準差范圍內(nèi)。所以確認該序列就是平穩(wěn)序列。下面進行純隨機性檢驗：由自相關(guān)圖可以知道，此序列為延遲16期的，在延遲時期較短的序列值之間，序列值之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系，可判斷為平穩(wěn)非白噪聲序列。預測：從自相