我国旅游业收入的影响因素分析ppt课件.ppt

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1、我国旅游业收入的影响因素分析组员：孙南南（2012516139）苏莎莎（2012516137）姜丽娟（2012516066）目录一、研究的背景及意义二、影响因素的确定三、计量经济学模型的建立四、模型求解和检验五、经济分析论文的结构和内容1、背景众所周知，旅游业是一个低投资高回报的产业，同时也是二十一世纪最为环保的经济产业之一。作为世界上的文化，经济大国，在今后势必会增加旅游行业的投入发展。2、意义本文旨在对我国旅游业收入的影响因素进行实证分析。一、研究的背景及意义二、模型的设计1、数据的收集Yi国内旅游收入X1j国内旅游人数X2j国内旅行社

2、数X3j国内旅游人均花费X4j客运量X5j国民总收入X6j非农业人口数X7j城市公共汽车客运总量X8j城市年末公共汽车、轨道交通总量2、影响因素的确定根据上述数据，我们建立一般模型如下：3、模型的确定确定变量对该模型在e-view中执行OLS回归，简单统计分析得到如下数据：1、回归函数：Y=396.343521131X1+258.33148589X2+73514.9539908X3-3.45168565402X4+92.9846378947X5-588.678655145X6+1.89033475499X7-47.6826253836X

3、8-11763731.2158R2=0.999933F=9362.11D.W=2.742、经济意义检验：由回归可知，8个解释变量与被解释变量应都是正相关，而x4、x6、x8系数的符号与经济意义相悖，应剔除。3、统计检验：由OLS可知，即R-squared为0.999933，接近1，拟合优度好。F=9392.611>F0.05(8，12)=2.85，表明模型从整体上看我国旅游业收入与解释变量之间线性关系显著。另外，从Prob值来看，检验结果x1、x3、x5显著，均通过90%的显著性检验变量多重共线检验：相关系数检验通过e-viwe软件分析

4、，X2、X7变量的参数t值并不显著，x4、x6、x8系数的符号与经济意义相悖。表明模型确实存在严重的多重共线性。经分析8个一元回归模型中我国旅游业收入Y对国内旅游人x1线性关系强，拟合度好，即：Y=-37957570+820.6283x1多重共线性的修正：广义差分法（二）逐步回归Y=-13008223+1205.453x1-15.97927x7式中x7明显不符合经济意义，且不显著，删去，继续Y=1205.45269328X1-15.979274152X2-13008222.6073式中x2不符合经济意义，且在Y=320.13549636

5、5X1-435.249513988X2+54144.7600114X3+113.951230312X5-23491432.9183同样也不符合经济意义，所以删去x2Y=-50768483+698.3125x1+63678.35x3R2=0.970470S.S.E=10987897，F=262.9097所以，Y=1528.202X1+75582.68X3-424.6769X5-75921915R2为0.978969，F检验显著，为最优模型。通过以上分析，我们发现X1、X3、X5与Y有明显的相关关系，并由普通最小二乘法得到初步建立的模型：Y=1

6、528.202X1+75582.68X2-424.6769X3-75921915（4.39）（1.84）（2.46）R2=0.9789F=232.74D.W=0.64在此，Y国内旅游收入X1j国内旅游人数X2j国内旅游人均花费X3j国民总收入三、模型的初步建立（一)异方差性检验方法:1、图示法根据新数据，我们得到了X1、X2、X3散点图、残差图从散点图中可看出X1、X2、X3与Y有明显的相关关系。四、模型求解和检验2、G—Q检验（1）第一个子样的普通最小二乘回归结果：(2)第二个子样的普通最小二乘回归结果：f=(2.57E+13)/(1.0

7、6E+12)=24.288在给定的显著水平5%下，确定F分布表中相应的临界值f0.05（3,3）=9.28，f＞f0.05(3,3)则拒绝同方差性假设，表明存在异方差性3、怀特检验怀特统计量nR^2=19*0.697817=13.2585,查x^2分布表得到在5%的显著水平下，自由度为5的x^2分布的临界值为x^20.05=11.07,因为nR2=13.2585>x^20.05=11.07,所以拒绝同方差的原假设，存在异方差性。1、加权最小二乘法WLS采用加权最小二乘法对原模型回归，结果如下：Y=0.741304437891X1+61900

8、.5789584X2+262.383544618X3-19338871其中，R2=0.9969F=1626.46拟合优度较前面有了显著性的提高，模型显著性F由236.74变为16