基于多元线性回归的西安市经济影响因素分析.pdf
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- 基于 多元 线性 回归 西安市 经济 影响 因素 分析
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1、基于多元线性回归的西安市经济影响因素分析【摘 要】针对西安市经济发展的实际情况,采取了多元线性回归的方法对促进西安市经济增长的各个因素进行了多元回归分析。从回归结果可以看出:影响西安市域经济发展的重要因素是第一产业和财政支出这两项指标,这两个指标也体现了相关经济发展的动力所在,相关政策应该给予充分的重视。【关键词】市域经济发展 多元线性回归模型 产业结构财政支出一、西安市经济发展现状和研究意义(一)西安市经济发展现状从最近 10 年的相关数据显示,面对不同的国内外经济发展形势和经济压力,西安市秉承着省级领导的决策部署,积极开展适应经濟发展“新常态”。科学配合实现稳定增长、促进改革、调整结构、惠
2、及民生的目标。从大致情况来说,其经济运行状态总体趋于平稳。共有 13 个区县,共计 GDP 均维持在 6%以上的增速增长。(二)研究意义剖析鉴于市域经济发展可观性,作为陕西以及西北地区经济发展的中心城市,对于西安经济最关注的影响因素的分析可以进一步促进经济发展以及带动其他县域经济发展,所以研究市域经济也有一定的指导意义。二、数据采集和指标确定(一)样本数据的采集经济发展过程中一个指标的影响因素往往不止一个,所以相对比于一元线性回归,多元线性回归更能直接反映各个因素对总体指标的影响程度。所以本文分析出影响市域经济增长的各个可收集因素在经济发展过程中所占据的比重对人均 GDP 的影响分析。本文采用
3、时间序列数据,时间从 2007 年到 2016 年末,共十年的数据。(二)指标的确定各指标解释如下:X1 表示:第一产业增加值占 GDP 的比重,X2 表示:第二产业增加值占 GDP 的比重,X3 表示:第三产业增加值占 GDP 的比重,X4 表示:公共一般财政支出占 GDP 比重,X5 表示:投资率,X6 表示:城镇化,X7 表示:城镇就业率,Y 表示:人均GDP。三、软件数据处理过程与模型回归结果(一)基本模型建立设被解释变量与解释变量 X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7 的线性回归模型为:其中字母分别表示:是随机误差;0 称为回归常数;七个回归系数17 称为偏回归系数,表示含义是在
4、其他变量均不发生变化时,Xj 增加或者减少一个单位时 Y 的平均变化量。为了方便地进行模型参数估计,对多元回归方程有如下基本假定:(1)解释变量 XJ(17)是确定性,不相关性,且满足增广矩阵满秩。随机误差项具有零均值和同方差,表明随机误差项在不同样本点之间是不相关的(在正态假定即是独立的),不存在序列相关,并且有相同精度。(2)无多重共线性假定,各解释变量之间不具有线性关系或者说各个解释变量之间线性无关。(二)采用 SPSS 软件对搜集数据进行多元回归分析(1)剔除第一产业增加值占 GDP 的比重进行回归分析。经过几次模型后退逐步回归结果,我们可以发现 Adjusted R Square 值
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