回归分析课程论文

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1、居民消费价格指数的影响因素作者：罗林霞摘要：研究屈民消费价格指数的影响因索，建立与屈民消费价格指数相关的多元线性回归模型，借助统计软件SPSS对数据作线性回归分析，对模型进行自变量的筛选、多重共线性、异方差性及占相关性的检验。最终检验出模型存在异方差性，利用加权最小二乘估计消除异方差性，确立最终的回归方程，各自变量对居民消费价格指数都是正影响，其屮食品的影响是最显著的，其次是衣着和交通通讯，显著性最小的是医疗保健及个人用品。关键词：居民消费价格指数;多元线性回归；逐步冋归法;DW检验;共线性诊断;异方差检验;加权最小二乘估计引言:CPI反应一定时期内居民所消费商品及服

2、务项冃的价格水平变动趋势和变动程度。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀（或紧缩）的程度。通俗的讲，CPT就是市场上的货物价格增长百分比。一-般市场经济国家认为居民消费价格指数增长率在2%-3%属于可接受范围内，当然还要看其他数据，CPI过高始终不是好事。因此，对CPI的影响因素的研究十分重耍。一、因变量与自变量的提出选取的数据是2013年《屮国统计年鉴》里面的我国31个省、市、自治区的相关数据,y为居民消费价格指数，幻为食品，兀2为烟酒及用品，为衣着，如为家庭设备用品及维修服务,x5为医疗保健及个人用品，兀6为交通通信,兀7为教育文化娱乐及用品，対为居

3、住。二、模型初步建立与检验利川SPSS软件对数据作线性回归分析得：根据表一,F二52.554,P=0.000远远小于显著性水平a=0.05,所以方程是显著的，即变量刃,x2...x8整体对y有显著的影响，说明建立y与xl,x2f...x8之间的多元线性方程是正确的。但自变量整体对y的影响是显著的并不表明每个变量对y都是显著的，从表二中可知x4对y是不显著的，从而需耍剔除掉不显著的变量。表一：方差分析表ModelSumofSquaredfMeanSquareFSig.Regression5.0618.63352.554.000Residual.26522.012Tota

4、l5.32630表二：系数表模型非标准化系数标准化系数t.Sig.B标准谋差Beta(constant)-8・3817.0191.195.245xl.358.022.90516.081.000x2.069.020.2173.448.002x3.076.013.3875.926.000x4.001.020.002.044.095x5.098.025.2023.912.001x6.196.035.3635.635.000x7.130.027.2784.864.000x8.155.028.3565.530.000三、H变量的筛选用逐步回归法对口变量进行筛选,表三：系数表模型

5、非标准化系数标准化系数tSig.B标准误差Beta(constant)3816.864-1.221.234xl.358.022.90516.556.000x7.130.026.2784.986.000x3.076.013.3876.064.000x8.155.027.3565.665.000x6・196.033.3635.924.000x5.099.024.2024.058.000x2.069.020.2173.553.002从表三中可以得到进入的变量有七个，它们对y的影响都是显著的，将知从模型屮剔除了,说明如对y并没有什么太大的影响，可以忽略不计，因此可得初步回归方

6、程为：y=-8.381+0.358兀］+0.130x7+0.076兀3+0.155x8+0.196x6+0.099兀5+0.069x2各自变量对y的影响都是正影响。四、违背基木假设的诊断以回归标准化预计值为兀轴，回归标准化残差为y轴做残差图，以便于分析模型是否存在界方差性或多重共线性，从残差图中町以看到方差有增大的趋势，丁•是初步判断模型存在异方差性。接下来诊断是否存在白相关性，运用SPSS软件得出DW值为2.112,与2很接近,判断方程是不存在白相关性的。用SPSS软件进行共线性诊断，得相关系数表，从表四可看到所有口变量的VIF值均小于10,从而可以得出方程不存在多

7、重共线性。3-散点图因变量：居民消费价格指数1-0-.1-2-III-1011I23回归标准化预计值回归标准化残差表四:相关系数表模型非标准化系数标准化系数tSig.相关系数B标准课差BetaTo1eranccVIE(constant)3816.864-1.221.234xl.358.022.90516.556.000.7231.383x7.130.026.2784.986.000.6951.439x3.076.013.3876.064.000.5311.884x8.155.027.3565.665.000.5461.831x6.196.033.36