公路运输业对于国内生产总值的影响分析_毕设论文.doc

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1、公路运输业对于国内生产总值的影响分析摘要交通运输是国民经济各部门联系的纽带和桥梁，在步入21世纪以来以公路运输为主体的运输方法逐渐占据了交通运输的主导地位，它的发展有效波及前向、后向、消费及就业等各个方面并对国民经济的发展做出积极的贡献。问题一：文章先将附件一与附件三的数据进行预处理，抽取代号相同的县市，根据影响程度的大小移除与目标相关性不大的指标，组成新的一系列指标其次采取灰色预测的方法预测出2012年各城市的GDP产值，之后将新的一系列指标进行灰色关联分析，筛选出关联度大的影响因子，构建多元线性回归方程并计算误差。运用投入产出模型的计算原理建立出公路运输业对国民经济的

2、贡献值方程为，并求得附件二中各产业的影响力系数、感应度系数、直接消耗系数、直接效果、后波及效果、贡献值、贡献度。最终，确定附件一指标中年运输收入、运输所得报酬、收益盈余、燃油消耗、承包租赁交费、途中花销、更换润滑油、滤清、防冻等费用、车辆保险费、备用零部件支出、罚没款支出等指标对GDP影响较大；并得出影响力系数较大的行业为公路建筑业，以此比较得出公路建筑业贡献率处于一般水平，但影响力系数较大，说明运输业较其他行业，对GDP影响显著。问题二：通过对问题一的分析，最终剔除与GDP关联度低和拟合度低的指标，因此在收集数据时关联度低和拟合度低的指标不予进行统计。又因为附件一中的统

3、计结果数据缺失太大，每个县的样本较少且代表性不强，说明随机调查问卷难以得到充足、可靠的数据，应到权威部门或相关企业调查相关数据，得到市（县）与公路运输相关指标的全年总量，避免不准确的样本造成误差，从而提高调查精度。问题三：考虑公路运输对地区生产总值的影响，首先找到各个城市公路运输对应的生产总值之间的联系以及与该省的总的生产总值的比例关系，运用图论中的最小树原理以安徽省七个城市的分布情况为例画出各城市之间的节点图，其次以城市之间当年的国民经济比作为其权值并结合Dijkstra的计算方法找到各个城市投资比例最恰当的最小树，按照最短路径的有关理论确定出每个城市的投资比例，最终利

4、用灰色预测系统对未来五年的不同城市的投资比例进行预测。已确定出最佳的投资方案。问题四；利用附件1的数据，首先运用主成分分析法得到与交通运输业影响较大的因素，从而对问题一中用多元回归的方法得到交通运输业的关联影响较大的因素进行验证。然后根据改进的投入产出模型，中间投入+最初投入-投入损失=总投入，对附件2中的总投入项进行修正，得到新的投入产出表。最后，根据问题一中建立的模型方法并结合改进后的投入产出模型计算出交通运输业对GDP的影响。关键词：公路运输业灰色预测多元线性回归主成分分析投入产出表图论一问题重述1.1问题重述交通运输作为国民经济的载体，沟通生产和消费，在经济发展中

5、扮演着极其重要的角色。纵观几百年来交通运输与经济发展的相互关系，生产水平越高，就越要求基础结构超前发展。工业化时期的基础结构，已经不允许交通运输滞后。进入现代化社会，经济社会对交通运输的要求本质上就是超前的，交通运输是国民经济的先行官，发展经济，交通先行，是经济发展的内在规律。公路运输是在公路上运送旅客和货物的运输方式，是交通运输系统的组成部分之一，主要承担中短途客货运输。发展公路运输对国内生产总值（GDP）增长的贡献产生于交通建设和客货运输两个阶段，表现为公路运输对国民经济的直接贡献、波及效果、对于相关行业的直接消费以及创造就业机会等几个方面。某省的统计部门想通过调查研

6、究的方法估计公路运输业对于GDP的影响，通过随机发放问卷，获得了附件1中所示的数据，该数据为真实调查得到的原始数据。1.2需要解决的问题1）；请你建立合理的数学模型，估计该省公路运输业对于GDP的影响。2）：考虑所获得数据的情况，如果由你来设计调查项目，为了能够提高问题1中模型的精度，需要对现有的调查项目做哪些调整，并请陈述理由。3）：附件3给出了该省主要城市的公路运输统计数据。请建立合理的数学模型，给出未来五年公路运输投资资金在各市的分配比例。4）：请根据附件3给出的数据，对于问题1的结果进行修正，详细陈述修正的理由。二模型假设1数据预处理时，过滤掉的数据与GDP之间的

7、关联度非常小2主成分分析排出的量对GDP影响可忽略3假设在交通运输业对国内生产总值的的贡献评估中，忽略其他外界因素对模型的影响。4在图论模型中以安徽省周边的城市分布图为例，按照各城市的公路运输主道路情况，画出节点图。5附件三中假设公路运输对地区的生产总值为公路运输占运输业的百分比与地区生产总值的乘积，不考虑其他因素产生的生产总值。二符号说明1——影响力系数2——感应度系数3——公路运输业的直接效果4——公路运输业对国内生产总值的增加值系数5——公路运输业增加的产值7——公路运输业对国民经济的贡献度8——公路运输业对国内生产总值