葡萄酒价格影响因素分析

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1、葡萄酒价格影响因素分析一、研究背景随着中国经济的快速发展们生活水平的提高，越来越多的人追求生活的质量，随着人们消费观念的转变，葡萄酒在我国的销量快速增长，成为拉动国际葡萄酒增长的新的市场，但由于葡萄酒一直很少关注中低端市场，我们作为大学生，最求时尚，消费理念开放，我们迫切需要了解葡萄酒市场。本报告中我们从波尔多葡萄酒行业协会收集了葡萄酒价格和生长期间的降雨量、气温、酿制年份，以波尔多葡萄价格为主要研究对象，探究葡萄酒价格的主要影响因素，并探究葡萄酒价格和其影响因素存在着什么联系。其中Y为波尔多葡萄酒的价格与1961年葡萄酒价格之比

2、的自然对数,X1为收获季节的降雨量;X2为收获前一年冬季的降雨量；X3为种植季节的平均温度;X4为酿制年份到1989年的年数。具体数据表一所示：表一：葡萄酒的价格指数、降雨量、温度与酿制年份YX1X2X3X4YX1X2X3X4-160016017.1231-0.758198616.5317-0.456908016.7330-1.6571411816.2316-0.6143018015.3829-2.2561029216.215-0.8150213017.1528-2.1557524416.5514-1.1244014015.652

3、7-0.916228916.6713-1.5142011016.1326-1.355111216.7712-1.7258218716.4225-2.2953615814.9811-0.4248518717.4824-1.8637612317.0710-1.9776329016.4223-2.257418416.3908303817.3322-1.257217116.958-1.116975216.321-1.3741824717.657-1.7860815515.7220-2.248218715.586-1.184029617.2

4、719-1.317635115.825-2.2460226715.3718-1.5471712216.174二、描述性分析表二：葡萄酒描述性分析结果DescriptiveStatisticsNRangeMinimumMaximumMeanStd.DeviationVariance葡萄酒价格指数282.29-2.29.00-1.3907.63511.403收获季节降雨量28454.00376.00830.00597.1071134.5211918095.951前一年冬季降雨量28254.0038.00292.00148.428670

5、.628104988.328温度282.6714.9817.6516.4264.69091.477酿制年份2827.004.0031.0017.50008.2259867.667酿制时间2827.001958.001985.001971.50008.2259867.667ValidN(listwise)28由表二可知我们的数据属于年度数据，酿酒时间从1958年到1985年，该品种的葡萄酒的年份为五年到三十一年，收获季节平均降雨量和前一年冬季平均降雨量分别为134.52119毫米、70.62810毫米，葡萄酒价格指数从-2.29到0

6、不等。表三：各解释变量与被解释变量散点图从上图我们可以看出，各解释变量lnX与被解释变量Y之间存在一定的线性关系，因此我们可以考虑建立线性回归模型。三、实证分析本研究主要采用多元线性回归的方法，探究葡萄酒价格的影响因素，建立多元线性模型，并对模型进行检验。1、模型建立设变量y与一般变量X1,X2,X3,X4线性模型为：Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+其中0是回归常数，1，…4为回归系数，y为被解释变量（因变量），X1，X2,X3,X4为解释变量（自变量），为随机误差项，显著性水平a=0.05.2、拟合优度检验表四：多元回归

7、分析结果（一）ModelSummarybModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimateDurbin-Watson1.826a.682.627.388032.263a.Predictors:(Constant),前一年冬季降雨量,酿制年份,温度,收获季节降雨量b.DependentVariable:葡萄酒价格指数依照表四进行拟合优度检验。由于此时多元回归分析，方程有多个解释变量，因此参考调整后的判定系数。由于R2=0.627〉0.5，说明被解释变量能被该模型解释。3、回归方程的显

8、著性检验（F检验）表五：多元回归分析（二）ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression7.42841.85712.333.000aResidual3.46323.151Total10.891