采用逐步回归法研究的论文

2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析摘要：本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析，建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。关键词：GDPY(亿元） 多因素分析 模型 计量经济学 检验一、引言部分GDP（国内生产总值）指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了，主要体现为劳动报酬和利润。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就业人数L（万人）、各地区资本形成总额K(亿元）剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）之后对各城市同一时期的GDP的影响。二、文献综述注： 2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》；2006年就业人数L（万人）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；2006年资本形成总额K(亿元）的数据来源于《中国统计年鉴2007》,本表按2006年价格计算；2006年商品零售价格指数P（上年=100）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；三、研究目的通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。四、实验内容根据生产函数理论，生产函数的基本形式为: 。其中，L、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金,本文未考虑时间变量 即技术进步的影响。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料；其中产出Y为各城市同一时期的GDP（可比价），L、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额（可比价）。五、建立模型并进行模型的参数估计、检验及修正（一） 我们先建立Y1与L的关系模型：其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)L——2006年年末职工人数（万人）模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与L的散点图如下：利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 14:45Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 74755513 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见，L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，劳动每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且L的P检验值为0，小于,所以通过了P值检验（二）建立Y1与K1的关系模型：其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与K1的散点图如下：利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:16Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 50647333 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见，K1的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且K1的P检验值为0，小于,所以通过了P值检验通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型。因此，在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下，建立二元关系模型。（三）建立Y1与K1和L的二元关系模型其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）L——2006年年末职工人数（万人）利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:23Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 24446367 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于,所以通过了P值检验。通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型。因此，建立二元关系模型更符合实际经济情况。（四）建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得：在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY1=log（Y1）GENR LNL=log（L）GENR LNK1=log（K1）LS LNY1 C LNL LNK1则估计结果如图所示。Dependent Variable: LNY1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:29Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于,所以通过了P值检验。通过对以上模型的可决系数 、调整可决系数 、F检验的比较，明显的 ，该模型最优。因此，选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型。六、总结综上所述，我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）间的数量关系，是一个成功的模型。从模型中看出，各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）有非常密切的关系，与柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数密切吻合，验证了柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数的正确。参考文献：1、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》2、《价格指数——国家统计年鉴2007》3、《中国国内生产总值核算》,作者：许宪春 编著，

也是交通管理专业的，当时也是莫‘文网的老师帮助的，专业的说，多写小众点的题目吧橡胶胶乳改性乳化沥青稀浆封层在公路工程中的应用设施园艺在旅游观光农业中的规划设计及其应用厦门港及附近水域船舶交通安全评价影响海上交通安全的人为因素分析与评价采用减震装置连续梁的振动台试验研究船舶交通管理系统的费用效益分析在我国基础设施领域发展BOT有关问题的研究河北省公路网现状分析与规划康熙时期黄淮水灾及其救治措施沿河公路路基冲刷理论及防护车辆GPS网络管理系统总体设计及GIS终端定位监测功能的实现高速铁路路基填料改良技术的研究基于最优搜索算法的自动航线生成汽车客运站布局规划库岸边坡地下水渗流特征及其成灾规律的研究-贡川滑坡地下水渗流模拟和稳定性分析基于ASP的数据库托管服务应用岩质地基中的化学灌浆及其效果检测Gps/电子地图车辆导航系统研究论现代远程教育在欠发达地区教师继续教育中的作用福地湖旅游区生态环境系统分析钢纤维混凝土弯曲疲劳及其损伤特性和细观强度电力系统日有功优化调度的工程化方法与软件钢纤维混凝土路面板结构的温度应力及其在冲击载荷作用下的动力响应重载交通沥青路面结构设计的理论与工程应用农业生态恢复决策的系统分析模型研究重载道路路面设计方法研究试论我国当前社会转型中的信任缺失与信任重建高速公路规划建设中的选线研究机械制造工艺资源分布式信息管理系统研究组件式地理信息系统(Com GIS)的应用研究和设计试论城市内部空间结构合理化以武汉市为例我国海上救助需求分析与救助力量供给评价深圳市坪西公路工程投资的效益分析及实施策略协同设计中可靠多播技术的研究与实现饲料加工工业企业发展战略的研究基于TMS320VC5402的汽车防撞警示雷达研究Fe-13Cr-2Al-Si阻尼合金的焊接性和475℃脆性研究铁路区段光纤综合通信系统网络管理公路工程投标计算机辅助管理专家系统交通网络平衡配流问题的研究

在采集城市轨道交通乘客进站、出站、换乘、候乘等交通特性数据基础上,从乘客个体和客流群体的角度,分别研究了乘客的微观特性和宏观特性,并建立了相应的模型。在乘客微观交通特性分析方面,采用数据挖掘的方法,探寻城市轨道交通乘客个体在不同坡度的通道内及楼梯上的步频、步幅、步速特性,建立了乘客个体的步频、步幅、步速基本特性间的关系模型,以及乘客密度对乘客的步频、步幅、步速的影响关系模型;在分析不同属性的乘客对楼梯与自动扶梯的选择特性基础上,采用逐步回归分析方法,提取影响乘客选择的关键因素,建立了乘客对楼梯与自动扶梯的选择模型;根据观测的无中央分隔措施条件下通道内双向乘客的走行特性,提出了反映乘客微观交通特性的元胞更新规则,建立了基于蚁群算法的元胞自动机模型,对通道内双向乘客进行了仿真研究。在乘客宏观交通特性研究方面,在大量观测的乘客流量、速度、密度数据的基础上,分析了城市轨道交通乘客流在通道内及楼梯上的流量、速度、密度交通特性,建立了水平通道内及楼梯上的乘客流量、速度、密度关系模型;根据乘客在站台上的宏观分布数据。分析了乘客在站台上的分布规律,探究影响乘客选择站台候乘位置的主要因素,建立了乘客候乘位置选择模型;根据乘客的上下车时间特性数据,分析了乘客的上下车特性,建立了基于乘客流分层特性的乘客上下车时间模型;根据出站乘客在楼梯出口处拥挤产生及演化规律,研究了乘客在出站楼梯处的排队机理;基于表明偏好的调查理念,采用乘客感知的问卷调查方法,对城市轨道交通站台的服务水平进行调查,根据调查结果,给出不同等级服务水平的隶属度曲线,用线性插值的方法计算得到城市轨道交通站台服务水平的划分标准。

计量经济学期末实验报告实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析姓 名： 学 号： 班 级： 指导教师： 时 间： 23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析一、 经济理论背景近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长 居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。 ②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。 ③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长 加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：23个大中城市城镇居民家庭基本情况地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）北京 天津 石家庄 太原 呼和浩特 沈阳 大连 长春 哈尔滨 上海 南京 杭州 宁波 合肥 福州 厦门 南昌 济南 青岛 郑州 武汉 长沙 广州 四、 模型的建立根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为： 其中： ——人均消费支出 ——常数项 ——回归方程的参数 ——平均每户就业人口数 ——平均每一就业者负担人口数 ——平均每人实际月收入 ——人均可支配收入 ——随即误差项五、实验过程（一）回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程： 首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:08Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： , , ， ， 从而初步得到的回归方程为： Se= () () () () ()T= () () () () () F= df=18模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。（二）处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：X1：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:28Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 1032515. Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:30Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:32Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:33Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:34Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。X1、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:37Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:38Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为： Se= () () () T= () () () F= df=20（三）.异方差性的检验对模型 进行怀特检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic Probability *R-squared Probability Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:53Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=，因为 < (5)= ,所以模型中不存在异方差。 （四）.自相关的检验由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于，D-W值为，显著性水平 =下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =

关于教学效能感教师教学论文

1、结果分析

考察高中教师的教师效能感与工作投入、主观幸福感变量间的相关，采用皮尔逊相关分析，结果显示，一般教学效能感与专注负相关，与主观幸福感显著正相关;个人教学效能感与活力、奉献、专注、主观幸福感均显著正相关。考察工作投入、主观幸福感对教师效能感的预测作用，采用多元逐步回归分析方法，得到以下结果(见表2)。以一般教学效能感为因变量，其他各因子为预测变量进行回归分析，专注、主观幸福感进入回归方程，能够预测20．2%的变异量。以个人教学效能感为因变量，其他各因子为预测变量进行回归分析，主观幸福感、工作投入进入回归方程，能够预测26．8%的变异量

2、讨论

本研究结果表明，在人口统计学变量上，除了性别对教师效能感的影响差异不显著外，年龄、教龄、职称均对教师的教学效能感产生影响。教师随着年龄的增长，教学经验越来越丰富，在处理教学关系时更加灵活，对自己教学效果的认识和评价更加具体和丰富，所以在年龄、教龄等因素上差异显著。教学效能感与工作投入呈显著正相关，说明教学效能感越高的教师对自己的工作越认真，愿意将更多的时间和精力投入到教学过程中;个人教学效能感是教师对自己教学效果的认识和评价，它与工作投入显著相关，说明教师对自己的.能力评价越高，他们更愿意投入更多的热情到教育中。教师的教学效能感影响教师的工作投入。主观幸福感指评价者根据自定的标准对其生活质量的总体评估。一般认为构成主观幸福感的两大主要成分是生活满意度和情感平衡。生活满意度是个体对个人生活的综合认知判断，主要是作为个体对生活的一个总体的概括认识和评价，而情感平衡则是指与不愉快情感体验相比较占相对优势的愉快体验，是个体对生活的一个总体的概括认识评价。从研究结果来看，主观幸福感与教师的教学效能有显著的正相关，并且主观幸福感在一定程度上可以预测教师效能感，说明教师对自己的生活的评估影响到他们的教师工作。

3、结论

高中教师教学效能感在年龄、教龄、职称上差异显著;一般教学效能感与专注负相关，与主观幸福感显著正相关;个人教学效能感与活力、奉献、专注、主观幸福感均显著正相关。工作投入、主观幸福感可以预测教师教学的。