运用多元线性回归分析芜湖城乡收入差距的因素

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时间:2019-11-26

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1、运用多元线性回归分析芜湖城乡收入差距的因素运用多元线性回归分析芜湖城乡收入差距的因素姓名:学号:班级:授课老师:摘要许多现象往往不是简单的与某一因素有关而是要受多个因素的影响,此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化,这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时,所进行的回归分析就是多元线性回归。在回归分析屮,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更

2、有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。本文把研究的着眼点放在如何提高农民收入、缩小城乡收入差距上。首先,对我市城乡收入差距从时间序列进行分析,预测城乡收入差距发展趋势后,对可能产生的结果进行说明;其次,从收入來源、产业结构、政策体制等角度分析城乡收入差距的影响因素,运用典型相关分析方法进行定量研究,得出结论是城乡二元结构系数与城镇居民收入呈正相关关系,城乡二元结构系数

3、的回归系数最人,说明城乡二元结构是导致城乡收入差距扩大的最主要的因素。最后,提出若干具体缩小城乡收入差距的对策建议,包括加大对农村教育的投入,推进城市化进程,发展地区经济等,以期为提高农民收入和缩小城乡差距提供思路,对促进城乡统筹发展有裨益。关键字:多元线性回归自变量地区城乡收入差距止相关冃录摘要•••2绪论•••4一、一元线性回归分析基础51.1一元线性回归与样本回归模型的建立5二、多元线性回归分析基础62.1多元线性回归定义62.2多元线性回归模型建立及矩阵表示62.3多元线性回归参数估计72.31最小二乘估计和

4、止规方程组72.32最小二乘估计的矩阵形式82.4多元线性回归模型的检验92.41拟合优度检验92.42回归参数的显著性检验(t检验)102.43回归方程的显著性检验(F检验)10三、多元线性回归模型的应用113.1影响城乡居民收入之比的因素分析113.2数据收集123.3模型建立与数据处立133.31建立模133.32数据处133.33逐步回归153.4运算结果的分析183.5结论19四、多元回归模型的总结19参考文献19绪论随着社会主义市场经济的深入发展,在促进效率提髙的同时,芜湖地区近年來产生了城乡居民之间、不

5、同行业之间以及高、低收入群体之间收入差距不断扩大的刃盾。孑盾得不到解决,就会造成社会的不和谐,也必然会成为经济持续发展的绊脚石。这当中最明显的当属城乡居民收入差距。据研尤城乡居民收入差距对社会总体收入差距的影响程度在50%以上,己经成为我市统筹城乡协调发展和全血建设小康社会的一大难题,引起了人们的高度关注。基于此冃的,本文采用税收与经济发展理论,运用数据分析法、测算比较法等方法,在对本市居民个人税负调研的基础上,深入研究芜湖地区城乡居民收入差距的现状,重点分析了收入差距扩大的原因以及对社会经济发展的影响,同时借鉴我国

6、无锡地区缩小城乡居民收入差距的经验,从财税角度出发提出合理化建议,对如何更好地利用税收财政手段调节居民收入分配具有一定的参考价值。论文在以上分析的基础上得出结论,有效缩小本地区城乡居民收入差距的税收财政政策有六,一是提高农产品价格,完善农村公共产品供给体制,努力缩小工农剪刀差;二是加大税收调节收入分配差距的力度,鼓励本市农民自发组织专业合作社;三是规范转移支付制度,扩大转移支付规模;四是完善城镇社会保障制度,缩小不同阶层收入差距;五是采取财税优惠政策,促进农村城镇化,增加就业机会;六是深化改革农村土地征用制度,加大农

7、民财产性收入的比重。一元线性回归分析基础1.1-元线性回归模型的建立一元线性总体回归模型的一般形式是:•••,n(1.1)Y二B+BX+ui=l,2,iOlii其中,X为自变量(解释变量),并假定它是可控制的、无测量误差的非随机变量;Y为因变量(被解释)变量,是随机变量;u为随机误差(干扰项),是一个随机变量,可用来代表所有未在模型中考虑的、作用可以相互抵消的随机因素的影响;BO和是未知却固定的总体参数,称为回归参数,也分别被称为截距和斜率。由式(1.1)可以看出,变量Y的取值可以被分割为两部分:一部分是确定的、可由

8、变量X来解释的线性变化部分另一部分是由其他一切随机因素引PO+PIX;起的、不能用X解释的随机项u。样本回归模型的一般形式:,•••,n?+B?x+eii=l,2,y二B式中?,?和ei是根据所获得的一个样本对总体回归参数BO,Bl和ui的估计,BBn为该样本的容量,ei被称为残差。OiOlil样本回归模型是对总体回归模型的估计,但两者之间存在

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