201005多重共线性案例贵州旅游收入

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1、影响贵州省旅游业收入的分析-----多重共线性问题的处理案例一．问题的提出近年来，由于中国经济的稳定高速增长，人们的消费水平和收入水平逐步提高，可支配人均收入的增加使得人们有更多的机会和经济基础出门旅游。因此旅游业的发展逐渐成为一个重要的产业，所以，有必要对影响旅游业发展的因素进行分析，抓住主要因素更好的发展旅游业。贵州省地处西南，旅游线路和资源相当丰富。但是，经济却处于欠发达状态，如何有效地开发利用旅游资源发展旅游产业将对贵州经济增长是值得深入研究的问题。众所周知，推动贵州旅游业发展的因素众多，如交通运输条件的改善、信息技术的发展、居民收入水平的提高等。2008

2、年，贵州省旅游总收入创下了60v+#vh*MBSZN8V3gWM(oal+4clSM*HERNZs53.13亿元的好成绩，较2007年净增nqu140亿元，增长27.50%，旅游总收入nB在全国的排名由18位上升至17位；接待总@^RwgN3cYpHDpR+tlbT人数8190.23万人次，同比增长30.yZZ)(77%。2009年，贵州省全年共接待游客1.043亿人次，同比增长27.46%，旅游总收入805.23亿元，同比增长23.29%，远远超过了预期的780亿和20%的增长率。本文主要对五个方面的因素进行多重共线性的分析，剔除具有严重共线性的解释变量，改善计

3、量模型。并最终确定影响贵州旅游发展的重要因素。一．模型设定1.旅游影响因素的选择影响旅游市场收入的主要因素，除了国内旅游人数和居民消费外还有很多，但是应该挑选在长期内具有较稳定的变动趋势的因素、剔除随机性较强的因素如：自然灾害的发生；国内外突发事件或重大活动，如2008年的凝冻灾害、农运会的举办等。此外还可能与基础设施建设有关，由于发达的交通方便了人们出门旅游，而收入的增加提供了经济支持。综合上述分析，我们选取五个解释变量如下：X1:国内旅游人数（万人次）；X2:城镇居民人均消费性支出（元）；X3:农村居民人均消费性支出（元）；X4:公路里程数（公里）；X5:铁路

4、旅程（公里）；2．模型形式的设计由于是根据实际数据进行实证分析，所以将被解释变量（Y）与五个解释变量进行回归分析，形式为二．数据的收集本文收集了贵州省从1984年-2007年的24组数据。如表所示：表1贵州省旅游收入相关数据表年份国内旅游收入y（亿元）国内旅游人数x1（万人次）城镇居民人均消费性支出x2（元）农村居民人均消费性支出x3(元)公路里程x4（公里）铁路旅程x5（公里）19840.08204480.36208.8727872140219850.1244617.52254.5827999141019860.1248722.28271.62838314101

5、9870.11261788.76304.2229823141019880.242961050.24359.7330445141019890.233971102.56407.2830716140819900.383991163.25403.2831157140819910.916301338.9420.4431588140819922.7814261564.34454.4731889140819934.2916471876.24550.1132092140819946.0217002531.78684.2732398140819957.1817503250.5593

6、0.5932487141219968.5318003572.781068.09327001412199730.118503555.691065.7332111412199831.1418803799.381094.39336041412199943.7519103964.351069.81339731412200057.9519804278.281096.59339481340200175.8121004492.251098.39346171644200299.8622004598.31137.564422018932003114.3618354947.62118

7、5.174530419002004161.0224805494.431296.344612818912005242.8330996156.271552.3910716719862006377.7947166848.391627.0711327820142007504.0462207758.691913.711232472012资料来源：中国统计年鉴2008年数据一．模型的估计与调整1.根据模型进行多元线性回归分析N=24k=6给定显著性水平α=0.05t0.025(18)=2.101由Eviews运行结果见表2表2DependentVariable:YMethod

8、:Leas