摘要 本文首先通过对第三产业的关联度分析可知,第三产业将成为影响我国国内生产总值最大的产业.并且,本文通过用协整模型和误差修正模型验证上述分析结果:从长期和短期来看,第三产业对国内生产总值的显著影响是呈均衡线性增加的.然后,本文再将第三产业的等权组合预测结果作为依据来确定其主要影响因素:交通运输、仓储、邮政、批发、零售、住宿、餐饮、金融、房地产以及卫生业.最后,在Spearman秩相关性分析的基础上建立了第三产业影响因素的多元线性回归模型.41775
该论文有图13幅,表27个,参考文献14篇.
毕业论文关键词:关联度 协整模型 误差修正模型 等权组合预测 多元线性回归
Correlation analysis of the tertiary industry and its influencing factors of research
Abstract
This paper first through to the analysis of correlation between the third industry, the third industry influence GDP will become the largest industry, using co-integration model and error correction model to verify the above analysis result: in the long and the short term, the third industry, the significant influence to the gross domestic product (GDP) is a linear increase in equilibrium. In this paper, and then the tertiary industry and so on weight combination forecasting results as a basis to determine the main influence factors: transportation, warehousing, postal service, wholesale, retail, accommodation, catering, finance, real estate and health industry. Finally, then on the basis of the rank correlation analysis influence factors of multiple linear regression model is established.
Key words: correlation Cointegration model Error correction model Equal weight combination forecast Multiple linear regression
目 录
摘要Ⅰ
Abstract-Ⅱ
目录Ⅲ
1 引言-1
1.1研究的目的和意义1
1.2研究的内容和方法1
2 三大产业分析-1
2.1时间序列图及原因分析2
2.2灰色关联度分析-2
3 第三产业的建模分析4
3.1协整模型4
3.2误差修正模型( 模型)7
3.3组合预测模型9
4 第三产业影响因素分析-14
4.1 秩相关系数分析14
4.2多元线性回归模型-14
4.3第三产业影响因素的解释17
参考文献 18
附录 19
1 引言
1.1 研究的目的和意义
根据以往数据和相关文献可知,三大产业促进经济快速发展,而要明确第三产业在社会主义市场经济发展中重要而不可替代的地位,我们就需要通过三大产业和国内生产总值的时间序列数据去进一步研究和分析.此外,我们要利用好第三产业这块长板,也就是需要了解第三产业的内部结构,通过可靠真实的数据去分析和研究第三产业及其影响因素的变化趋势、发展情况以及内在的隐患问题.特别地,第三产业内部结构的失调会抑制第三产业的快速发展,从而对我们经济的快速发展造成影响 .综上所述,对我国第三产业及其影响因素作实证分析是十分有必要的.
1.2 研究的内容和方法
首先,本文对国内生产总值和三大产业进行详细地统计描述和对比分析.接着,本文要对国内生产总值和三大产业的关系程度作进一步了解,确定哪个产业与国内生产总值关系程度最高,即研究哪个产业对我国的经济发展影响最大,以上的内容通过 软件计算关联度来实现.
其次,为了进一步地验证上述的结果,本文对非平稳的国内生产总值时间序列和第三产业生产总值时间序列进行序列之间是否具有长期均衡关系的探究.本文通过时间序列图的直观判断和 检验(或者 检验)对各序列平稳性作单位根检验,若得到的响应序列 和输入序列 均平稳,则可构造动态回归模型 ;若是多元非平稳序列,则要在确定序列有协整关系后再用误差修正模型( 模型)说明序列间的短期变化关系.
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