財政收入預測與分析matlab.doc
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財政收入預測與分析matlab,財政收入分析與預測問題【摘要】國家的財政收入與國民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、總人口、就業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資等因素有關。首先,我們根據(jù)所給數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行描述性分析。之后,我們對數(shù)據(jù)進行了回歸分析,構造了多元線性回歸模型,并獲得了模型的回歸系數(shù)估計值及其置信區(qū)間。然后,考慮到每個回歸系數(shù)置信區(qū)間包含零點與否的情況和變...
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財政收入分析與預測問題
【摘要】國家的財政收入與國民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、總人口、就業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資等因素有關。首先,我們根據(jù)所給數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行描述性分析。之后,我們對數(shù)據(jù)進行了回歸分析,構造了多元線性回歸模型,并獲得了模型的回歸系數(shù)估計值及其置信區(qū)間。
然后,考慮到每個回歸系數(shù)置信區(qū)間包含零點與否的情況和變量之間存在多重共線性,我們用逐步回歸法剔除了工業(yè)總產(chǎn)值、就業(yè)人口因素變量對模型進行了改進。又考慮到數(shù)據(jù)的時間序列屬性,我們對模型進行了自相關性診斷,作出殘差散點圖,初步判定其大部分點落在1,3象限,隨機誤差表現(xiàn)出正自相關趨勢。但在之后的D-W檢驗中,我們計算出了DW值,自相關系數(shù)估計值 ,依照樣本容量和回歸變量數(shù)目,查閱了D-W分布表,得到檢驗的臨界值dL和dU。在分析DW所在區(qū)間時,我們發(fā)現(xiàn)模型的自相關狀態(tài)不能確定。但我們將1952年-1980年的各項經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)代入模型,得出的預測值與實際值相當吻合。模型擬合效果非常好
最后,利用該模型對1990年和2000年的財政收入作出預測,并對結果進行了分析。
關鍵詞:MATLAB 多元線性回歸模型 回歸分析 逐步回歸法
八、參考文獻
[1] 劉衛(wèi)國.MATLAB程序設計教程[M].北京:中國水電水利出版社,2005.3
[2] 姜啟源,謝金星,葉俊. 數(shù)學模型[M].北京:高等教育出版社,2003.8
[3] 李子奈,潘文卿編著.----3版 計量經(jīng)濟學[M].北京:高等教育出版社,2010.3
[4]CNKI中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)庫 http://#cnki.net/kns55/index.aspx
【摘要】國家的財政收入與國民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、總人口、就業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資等因素有關。首先,我們根據(jù)所給數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行描述性分析。之后,我們對數(shù)據(jù)進行了回歸分析,構造了多元線性回歸模型,并獲得了模型的回歸系數(shù)估計值及其置信區(qū)間。
然后,考慮到每個回歸系數(shù)置信區(qū)間包含零點與否的情況和變量之間存在多重共線性,我們用逐步回歸法剔除了工業(yè)總產(chǎn)值、就業(yè)人口因素變量對模型進行了改進。又考慮到數(shù)據(jù)的時間序列屬性,我們對模型進行了自相關性診斷,作出殘差散點圖,初步判定其大部分點落在1,3象限,隨機誤差表現(xiàn)出正自相關趨勢。但在之后的D-W檢驗中,我們計算出了DW值,自相關系數(shù)估計值 ,依照樣本容量和回歸變量數(shù)目,查閱了D-W分布表,得到檢驗的臨界值dL和dU。在分析DW所在區(qū)間時,我們發(fā)現(xiàn)模型的自相關狀態(tài)不能確定。但我們將1952年-1980年的各項經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)代入模型,得出的預測值與實際值相當吻合。模型擬合效果非常好
最后,利用該模型對1990年和2000年的財政收入作出預測,并對結果進行了分析。
關鍵詞:MATLAB 多元線性回歸模型 回歸分析 逐步回歸法
八、參考文獻
[1] 劉衛(wèi)國.MATLAB程序設計教程[M].北京:中國水電水利出版社,2005.3
[2] 姜啟源,謝金星,葉俊. 數(shù)學模型[M].北京:高等教育出版社,2003.8
[3] 李子奈,潘文卿編著.----3版 計量經(jīng)濟學[M].北京:高等教育出版社,2010.3
[4]CNKI中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)庫 http://#cnki.net/kns55/index.aspx