本文關(guān)鍵詞：省級行政區(qū)人均GDP與其他經(jīng)濟指標相關(guān)性研究

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【摘要】：本文使用回歸分析方法,研究了人均GDP與相關(guān)經(jīng)濟指標之間的相關(guān)關(guān)系。本文使用開源的R語言作為實現(xiàn)統(tǒng)計計算的語言。為了得出人均GDP與其他經(jīng)濟指標之間的聯(lián)系,首先選擇11個常用的經(jīng)濟變量。在進行正式的回歸分析之前,首先使用多元分析方法中的主成分分析進行初步的探索性數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)用3個主成分就可以解釋99%的變量,說明在進行回歸分析前有必要進行變量選擇。在變量選擇的方法中,使用最全面的逐步回歸方法,通過AIC,篩選出5個回歸變量,進行回歸分析研究,并得出了初步的回歸模型后。得出回歸模型后,進行殘差分析,通過對比殘差分析的QQ圖,發(fā)現(xiàn)變量存在異方差,需要對自變量或因變量進行變換,或者使用加權(quán)最小二乘方法,本文使用Box-Cox變換對因變量進行了冪變換。變換后得出了第二個模型,發(fā)現(xiàn)5個回歸系數(shù)中有2個與經(jīng)濟解釋相反,結(jié)合多元分析的結(jié)果,高度懷疑存在多重共線性。通過驗證VIF,發(fā)現(xiàn)有2個響應(yīng)變量的VIF超過10,說明確實存在多重共線性。為了消除多重共線性,使用嶺回歸的方法,采用有偏的但方差較小的嶺估計量,選擇出最優(yōu)的偏倚系數(shù),清除了多重共線性的影響,所有回歸系數(shù)的正負號均符合經(jīng)濟意義。最后得出結(jié)論,人均GDP與四個指標有正相關(guān)關(guān)系,與一個指標有負相關(guān)關(guān)系。
【關(guān)鍵詞】：人均GDP 回歸分析 殘差分析 變量選擇 多重共線性
【學(xué)位授予單位】：天津財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F124
【目錄】：

• 內(nèi)容摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究意義與背景10
• 1.2 研究對象：人均GDP10-13
• 1.2.1 我國區(qū)域之間比較11-12
• 1.2.2 各省份之間比較12
• 1.2.3 按美元進行比較12-13
• 1.3 創(chuàng)新之處13-14
• 第2章 相關(guān)理論14-23
• 2.1 回歸分析14-17
• 2.2 主成分分析(不區(qū)分自變量與因變量)17-23
• 2.2.1 主成分分析簡介17-18
• 2.2.2 主成分分析的數(shù)學(xué)定義18-19
• 2.2.3 進一步討論19
• 2.2.4 R語言實現(xiàn)19-23
• 第3章 實證分析23-32
• 3.1 數(shù)據(jù)來源23
• 3.2 實證分析方法：逐步回歸23-32
• 3.2.1 向前選擇23-24
• 3.2.2 向后剔除24
• 3.2.3 逐步回歸24-25
• 3.2.4 對逐步型程序的總體評論25
• 3.2.5 逐步程序的停止規(guī)則25-26
• 3.2.6 赤池信息準則與貝葉斯信息準則26-27
• 3.2.7 R語言實現(xiàn)27-32
• 第4章 實證分析結(jié)果的進一步討論Ⅰ：殘差分析32-41
• 4.1 殘差32-36
• 4.1.1 標準化殘差33
• 4.1.2 學(xué)生化殘差33-34
• 4.1.3 標準化殘差圖34-35
• 4.1.4 學(xué)生化殘差圖35-36
• 4.2 Box-Cox變換36-41
• 4.2.1 計算程序37-38
• 4.2.2 λ的近似置信區(qū)間38-39
• 4.2.3 R語言實現(xiàn)39-41
• 第5章 實證分析結(jié)果的進一步討論Ⅱ：多重共線性檢驗41-49
• 5.1 多重共線性41-44
• 5.1.1 來源41-42
• 5.1.2 影響42-44
• 5.2 方差膨脹因子44-45
• 5.3 嶺回歸45-49
• 第6章 結(jié)論49-50
• 6.1 分析結(jié)果49
• 6.2 結(jié)論49-50
• 參考文獻50-52

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本文編號：1035812