我國國內旅游收入影響因素的多元回歸分析.doc

我國國內旅游收入影響因素的多元分析班級：統(tǒng)計學129姓名: 楊芳學號：2007129182010年3月3日問題背景：我國的旅游業(yè)一直保持較高的發(fā)展速度，旅游作為國民經(jīng)濟新的增長點，在整個社會經(jīng)濟發(fā)展中的作用日益顯現(xiàn)。我國的旅游業(yè)分為國際旅游和國內旅游兩大市場，雖然國際旅游外匯收入的年均增長率高于國內旅游收入，但國內旅游收入在中國旅游收入中占50%以上的比例，因此，有必要對影響我國國內旅游業(yè)快速發(fā)展的因素進行分析。 數(shù)據(jù)的選擇及處理：影響國內旅游收入的因素有很多，本文選擇了影響國內旅游收入因素（y）的因素有人均收入（x1）、國內旅游人數(shù)（x2）、城鎮(zhèn)人均旅游支出（x3）、農(nóng)村人均旅游支出（x4）、公路里程（x5）、鐵路里程（x6）。國內旅游收入數(shù)據(jù)資料年份國內旅游收入（億元）人均收入（元）國內旅游人數(shù)（百萬人次）城鎮(zhèn)人均旅游支出（元）農(nóng)村人均旅游支出（元）公路里程（萬公里）鐵路里程（萬公里）19941023.514044 524 414.6754.88111.785.919951375.75046 629 464.0261.47115.76.238919961638.385846 640 534.170.45118.586.4919972112.76420 644 599.8145.68122.646.619982391.186796 695 607197127.856.6419992831.927159 719 614.8249.5135.176.7420003175.547858 744 678.6226.6140.276.8720013522.48622 784 708.3212.7169.87.005820023878.369398 878 739.7209.1176.527.1920033442.2710542 870 684.9200180.987.320044710.712336 1102 731.8210.2187.077.4420055285.914053 1212 737.1227.6334.527.5437620066229.7416165 1394 766.4221.9345.69997.7083820077770.619524 1610 906.9222.5358.37157.79659數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計年鑒2008國內旅游收入（億元）：指國內游客在國內旅行、游覽過程中用于交通、參觀游覽、住宿、餐飲、購物、娛樂等全部花費。人均收入（元）：指人均國民收入。公路里程（萬公里）：包括大中城市的郊區(qū)公路以及通過小城鎮(zhèn)街道部分的公路里程和橋梁、渡口的長度，不包括大中城市的街道、廠礦、林區(qū)生產(chǎn)用道和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用道的里程。兩條或多條公路共同經(jīng)由同一路段，只計算一次，不得重復計算里程長度。本文運用多元回歸分析進行數(shù)據(jù)分析，利用SPSS17.0軟件分析得如下結果：表1輸入移去的變量b模型輸入的變量移去的變量方法1鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 公路里程（萬公里）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）, 人均國民收入（元）a.輸入2.人均國民收入（元）向后（準則: F-to-remove = .100 的概率）。3.公路里程（萬公里）向后（準則: F-to-remove = .100 的概率）。a. 已輸入所有請求的變量。b. 因變量: 國內旅游收入（億元）由表1知，利用向后篩選策略共經(jīng)過三步完成回歸方程的建立，第一步全部解釋變量都進入，第二步中，人均國民收入（元）被剔除，第三步中，公路里程（萬公里）被剔除。表2模型匯總d模型RR 方調整 R 方標準 估計的誤差Durbin-Watson1.999a.998.996123.789222.999b.998.996115.962873.999c.997.996117.157491.251a. 預測變量: (常量), 鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 公路里程（萬公里）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）, 人均國民收入（元）。b. 預測變量: (常量), 鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 公路里程（萬公里）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）。c. 預測變量: (常量), 鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）。d. 因變量: 國內旅游收入（億元）由表2知，DW為1.251查表可知不存在自相關。表3Anovad模型平方和df均方FSig.1回歸4.819E768031771.656524.138.000a殘差107266.403715323.772總計4.830E7132回歸4.819E759638063.449716.724.000b殘差107579.096813447.387總計4.830E7133回歸4.817E741.204E7877.437.000c殘差123532.890913725.877總計4.830E713a. 預測變量: (常量), 鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 公路里程（萬公里）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）, 人均國民收入（元）。b. 預測變量: (常量), 鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 公路里程（萬公里）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）。c. 預測變量: (常量), 鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）。d. 因變量: 國內旅游收入（億元）表3中，第三個模型是最終的方程。選擇的顯著性水平a是0.05,由于回歸方程顯著性檢驗的概率P值小于顯著性水平a，因此被解釋變量與解釋變量之間的線性關系顯著，建立線性模型是恰當?shù)摹１?系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準 誤差試用版1(常量)-309.8961635.702-.189.855人均國民收入（元）.016.111.037.143.890國內旅游人數(shù)（百萬人次）4.1371.248.6913.314.013城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）5.0841.154.3404.404.003農(nóng)村居民人均旅游支出（元）2.7261.070.0952.547.038公路里程（萬公里）1.4011.473.065.952.373鐵路里程（萬公里）-585.948280.062-.172-2.092.0752(常量)-463.4361155.023-.401.699國內旅游人數(shù)（百萬人次）4.298.503.7188.550.000城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）5.1441.005.3445.119.001農(nóng)村居民人均旅游支出（元）2.703.991.0952.726.026公路里程（萬公里）1.4541.335.0681.089.308鐵路里程（萬公里）-569.282238.508-.167-2.387.0443(常量)-602.2371159.797-.519.616國內旅游人數(shù)（百萬人次）4.748.290.79316.366.000城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）4.745.945.3175.019.001農(nóng)村居民人均旅游支出（元）2.886.987.1012.925.017鐵路里程（萬公里）-534.685238.819-.157-2.239.052a. 因變量: 國內旅游收入（億元）由表4知，如果選擇的顯著性水平a為0.05，前兩個模型中由于都存在回歸系數(shù)不顯著的解釋變量，因此這些方程都不可用。第三個方程是最終的方程，其回歸系數(shù)顯著性檢驗的概率P值小于顯著性水平a,因此這四個解釋變量保存在模型中是合理的。最終的回歸方程為：國內旅游收入=-602.237+4.748國內旅游人數(shù)+4.745城鎮(zhèn)人均旅游支出+2.886農(nóng)r村人均旅游支出-534.685鐵路里程表5已排除的變量c模型Beta IntSig.偏相關共線性統(tǒng)計量容差2人均國民收入（元）.037a.143.890.054.0053人均國民收入（元）.099b.397.702.139.005公路里程（萬公里）.068b1.089.308.359.072a. 模型中的預測變量: (常量), 鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 公路里程（萬公里）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）。b. 模型中的預測變量: (常量), 鐵路里程（萬公里）, 農(nóng)村居民人均旅游支出（元）, 城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（元）, 國內旅游人數(shù)（百萬人次）。c. 因變量: 國內旅游收入（億元）表5給出了變量剔除方程的過程。在模型二中，人均國民收入保留的情況下，它的標準化回歸系數(shù)為0.037，回歸系數(shù)的檢驗不顯著（概率P值為0.890）。在模型三中，在剔除公路里程的情況下，保留的人均國民收入，它的標準化回歸系數(shù)為0.099，回歸系數(shù)的檢驗不顯著（概率P值為0.702）。在剔除人均國民收入的情況下，保留的公路里程，它的標準化回歸系數(shù)為0.068，回歸系數(shù)的檢驗不顯著（概率P值為0.308）。表6殘差統(tǒng)計量a極小值極大值均值標準 偏差N預測值857.20927818.98683527.77861925.0247414殘差-205.14450173.07202.0000097.4809214標準 預測值-1.3872.229.0001.00014標準 殘差-1.7511.477.000.83214a. 因變量: 國內旅游收入（億元）表6中，數(shù)據(jù)點圍繞基準線還存在一定的規(guī)律性，但標準化殘差的非參數(shù)檢驗結果顯示標準化殘差與標準正態(tài)分布不存在顯著差異，可以認為殘差滿足了線性模型的前提要求。表7表7中，隨著標準化預測值的變化，殘差點在0點周圍隨機分布，因此認為異方差并不明顯。最終的回歸方程為：國內旅游收入=-602.237+4.748國內旅游人數(shù)+4.745城鎮(zhèn)人均旅游支出+2.886農(nóng)r村人均旅游支出-534.685鐵路里程參