財政收入預測問題1要點

1、財政收入預測問題摘要本文針對財政收入預測問題，建立了回歸分析模型、灰色預測模型、阻滯增長模型， 并對其模型進行了誤差分析，解決了 2010-2014年財政收入預測問題。模型一：為了預測2010年至2014年的財政收入問題，建立了回歸分析模型，首先, 畫出財政收入與各個因素的殘差圖，對殘差圖進行分析，將波動較大的點剔除；其次， 將財政收入與各個因素的數(shù)據(jù)分別進行擬合，判斷出財政收入與各個因素之間為線性關系；再次，利用剔除后的數(shù)據(jù)進行擬合得出財政收入與各個因素之間的關系式：y = 0.3494x1 -0.4431x2 - 0.6322x3 0.0133x4 0.2112x5最后，將各個因素的數(shù)據(jù)與

2、時間進行擬合，得出其指數(shù)關系并將其帶入到以上關系 式，預測出未來五年的財政收入，其預測結果如下：年份20102011201220132014財政收入（億元）85189102274122759147314176742模型二：為了預測2010年至2014年的財政收入問題，建立了灰色預測模型，首先, 選if 2005年到2009年的各個因素的值進行處理，進行緊鄰均值計算，求出發(fā)展灰數(shù)和 內生控制灰數(shù)，從而以求時間響應式，得出不同因素的預測值；其次，將后五年不同因 素的預測值代入模型一的關系式（財政收入與各個影響因素的關系式），預測后五年各個因素及財政收入的值如下表所示：年份國民收入（億 元）工業(yè)總產(chǎn)

3、值 （億元）農業(yè)總產(chǎn)值 （億元）總人口（萬 人）固定資產(chǎn)投 資（億元）財政收入（億 元）20104041741183702:41165134159237917858280201147148321023246624134845286161104340201255000124059352807135534344188126673 1201364159527533959810136226413982153602201474844231510367742136922497928186041模型三：首先，根據(jù)全世界經(jīng)濟情況可知，國家經(jīng)濟從低水平到向高度發(fā)達國家經(jīng)濟變化的過程中，財政收入的增加將逐漸趨于0

4、,由此可知國家財政收入的增長符合 s型增長曲線，采用s型曲線對影響國民收入的各因素進行擬合，以求得20010-2014年的各個因素的預測值；其次，結合模型一，得到財政收入的預測值如下：年份20102011201220132014財政收入（億元）70844789068706795206103211最后，把各影響因素與時間的指數(shù)表達式，帶入到模型一得出的財政收入關系式中， 得其財政收入為s型增長曲線，以此求出我國在 2048年進入發(fā)達國家，屆時各個因素 及財政收入值如下表：年份國民收入（億 元）工業(yè)總產(chǎn)值 （億元）農業(yè)總產(chǎn)值 （億元）總人口 （萬 人）固定資產(chǎn)投 資（億元）財政收入（億 元）204

5、8102307447143158146146071341079185800模型四：結合模型一、模型二、模型三得出的結果進行誤差分析， 最終得到模型 灰色預測模型較好。1.摘要寫得不錯！ 2。模型四沒有做好，3。附錄沒有處理好4。整體相對不錯！關鍵詞：回歸分析灰色預測阻滯增長財政收入誤差分析matlab1問題重述1.1 已知信息財政收入由國民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農業(yè)總產(chǎn)值、總人口、固定資產(chǎn)投資等因素有關。1978-2009年的原始數(shù)據(jù)已給定（見附錄 a）。1.2 問題提出問題一：構造回歸預測模型并由此預測后五年的財政收入；問題二：構造灰色預測模型，預測出后五年各因素的預測值并帶入問題一財政收的 預

6、測模型預測后五年的財政收入；問題三：構造阻滯增長模型，預測出后五年各因素的預測值并帶入問題一財政收入的預測模型預測后五年的財政收入，并估計我國何年成為經(jīng)濟發(fā)達國家， 屆時我國的各項因素值與財政收入值為多少；問題四：用相對誤差和絕對誤差相結合的辦法對問題一、問題二、問題三進行誤差 分析，并將問題一、問題二、問題三的財政預測結果進行比較分析，說明哪個結果更合理，并說明原因。2模型假設與符號說明2.1模型假設1 .財政收入受多方面因素的影響，波動較大的數(shù)據(jù)可以進行剔除；2 .后五年無重大的因素，影響財政收入。3 .題中所給數(shù)據(jù)來自權威部門公布，真實可信。2.2符號說明x1 :國民收入（元）；x2 :

7、工業(yè)總產(chǎn)值（億元）；x3：農業(yè)總產(chǎn)值（億元）；x4：總人口（萬人）；x5 :固定資產(chǎn)投資（億元）；t :年份的排序序號（1-37）;y :財政收入（億元）；a：發(fā)展灰數(shù)；u：內生控制灰數(shù)；3問題分析3.1問題一的分析要求出后五年的財政收入就必須要知道各個因素與財政收入的 數(shù)學關系。=相關關 系首先，根據(jù)已知數(shù)據(jù)（見附錄a利用matla睇出財政收入與各個因素之間的殘差 圖，對殘差圖進行分析將波動較大數(shù)據(jù)視為不符合回歸模型的點將之剔除；其次，利用剔除后的數(shù)據(jù)，畫出各個因素和財政收入之間的散點圖，根據(jù)散點圖進行擬合，求出財政收入與各個因素之間的數(shù)學關系；利用此關系對各個因素和財政收入 進行整體擬合，

8、求出其表達式。最后，畫出各因素和時間的散點圖，根據(jù)散點圖進行擬合求出具表達式，將關系式代入整體擬合的關系式，用含有時間的表達式替換整體擬合關系式里的各因素，求出時 問和財政收入的關系式。3.1 更改后的問題一分析首先，根據(jù)已知數(shù)據(jù)（見附錄a）利用matla睇出財政收入與各個因素之間的殘差 圖，對殘差圖進行分析將波動較大數(shù)據(jù)視為不符合回歸模型的點將之剔除，作出財政收 入與各個因素之間的散點圖，根據(jù)散點圖及相關數(shù)據(jù)進行初步擬合，以求其相關關系。其次，根據(jù)財政收入與各個因素之間相關關系，設出財政收入與其影響因素之間的 回歸方程，再依據(jù)附錄 a數(shù)據(jù)進行擬合，以求出其相關系數(shù)。再次，求出判定系數(shù)r2以及

9、誤差，進行擬合度的判斷。然后，進行假設，檢驗y與x之間的關系。最后，根據(jù)求得的回歸方程對 2010-2014年的財政收入進行預測。3.2 問題二的分析首先，對附錄a每個影響財政收入的因素進行數(shù)據(jù)處理（后五年），作累加，進行 緊鄰均值計算，以求出發(fā)展灰數(shù)和內生控制灰數(shù)，從而以求時間響應式。其次，利用時間響應式以求出各個年份的不同影響因素的預測值。最后，將后五年不同因素的預測值代入問題一得出的關系式（財政收入與各個影響因素的關系式），預測后五年財政的財政收入。3.3 問題三的分析首先，根據(jù)全世界經(jīng)濟情況可知，國家經(jīng)濟從低水平到向高度發(fā)達國家經(jīng)濟變化的過程中，財政收入的增加將逐漸趨于 0,由此可知國

10、家財政收入的增長符合 s型增長曲 線，采用s型曲線對影響國民收入的各因素進行擬合， 以求得20010-2014年的各個因素 的預測值。其次，結合問題一財政收入的預測模型，對財政收入進行預測。最后，利用所求的各因素曲線表達式，結合問題一財政收入預測模型，預測我國何 時進入發(fā)達國家。3.4 問題四的分析結合前三個問題的誤差分析，將問題一預測的財政收入與問題二，問題三的預測結 果進行比較，以求哪個模型的預測結果更具有合理性。4模型的建立與求解4.1 模型一的建立與求解首先，根據(jù)題意，用給定的 19978-2009年的原始數(shù)據(jù)（見附錄 a）,利用matlab編程作出殘差圖（程序見附錄 b）如下：-10

11、000residual case order plotredual case order plotxresidual case order plotre目dual case order plotresidual case order plot8000600040002000-4000-6000-8000102030case numberd 0r-2000102030case number102030case number102030case number102030case number圖1財政收入與各個因素的殘差圖由殘差分析可得2009、2008、2007、2002、2001的數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)

12、，導致財政收入有較大的波動，因此將異常數(shù)據(jù)剔除。利用剩下的各個因素的數(shù)據(jù)與財政收入數(shù)據(jù)用matla褊程畫出散點圖如下（程序見附錄 c）:4x 104 4x 1044x 1044x 104 x 1043.52.51.50.5國民收入103.52.51.50.5-t10工業(yè)總產(chǎn)值3.52.51.50.50150410農業(yè)總產(chǎn)值x 103.52.51.50.500.8jhi11.2總人口03.532.521.510.54051015固定資產(chǎn)投資x 10 41.451022圖2剔除數(shù)據(jù)后財政收入與各個因素的散點圖由圖可見財政收入與各因素之間類似線性關系，為進一步確認其關系，分別進行線 性擬合（見附錄d

13、）得其線性相關系數(shù)r2依次為0.9777,0.9777,0.8923,0.5417,0.9967, 可見除第四個線性關系較弱外，其余線性關系較強?？捎镁€性關系進行整體擬合。其次，利用剔除后的數(shù)據(jù)運用 matlab!程進行整體線性擬合（程序見附錄e）,得到 財政收入與各個因素的數(shù)學關系為：(dy = 0.3494、-0.4431x2 - 0.6322x3 0.0133x4 0.2112x5再次，根據(jù)題意運用 matlab程畫出時間與各個因素的散點圖如下（程序見附錄f）：圖3時間與各個因素的散點圖由圖可見各因素與時間之間類似指數(shù)關系， 為進一步確認其關系，分別進行擬合（見 附錄g）,得其相關系數(shù)r

14、2依次為0.992, 0.988, 0.979, 0.972, 0.989,確定其為指數(shù) 關系。設*=2/利用回歸的方法算出x與t的方程，需將其轉化成線性關系求解，分別對 兩邊取對數(shù)即得到lnx與t之間的線性回歸關系：ln x = ln a bt lna =7943利用matlab編程（見附錄h）即可求得 a1,且相關系數(shù)比較接近于1,bi =0.153說明回歸平方和占總變差平方和的比例較大，回歸直線與各觀測點較接近，擬合程度較 高。進而得到a1=2815.8b1 =0.153同理可得：ia2 = 1247.6b2 =0.155a3=1079.2 3b3 =0.114ia4=97440.8b4

15、 =0.011a5=475.8 5b5 =0.189得到指數(shù)方程cc/lc 0.153tx1 =2815.8e得到指數(shù)方程7 c 0.155tx2 =1247.6e得到指數(shù)方程0.114tx3 =1079.2e得到指數(shù)方程0.011tx4 =97440.8e得到指數(shù)方程4-ri- c 0189tx5 = 475.8e(t=1,2.(t=1,2(t=1,2.(t=1,2.(t=1,2(2)(6)(5)最后，先將2010年至ij 2014年的序號33、34、35、36、37依次分別代入 、（3）、 （4）、（5）、（6）得到后五年的各個因素的值（見表一）。表一后五年的各個因素的值年份國民收入（億元

16、）工業(yè)總產(chǎn)值（億元）農業(yè)總產(chǎn)值（億 元）總人口 （萬人）固定資產(chǎn)投資 （億元）201037662417790041439138552201390201151144824255352051141634293901201259600328321958336143200355044201369453833070365380144784428908201480936238614873275146386518138再將表二中的數(shù)據(jù)代入（1）式，得出后五年的財政收入如表二:表二2010-2014年財政收入年份20102011201220132014財政收入（億元）851891022741227591473

17、14176742誤差分析=格式?jīng)]有處理好!用（2） （3） （4） （5） （6）式得出不同影響因素的預測值，然后與其真實值比較求的相對誤差如表（見附錄 md ,由表可知，大部分相對誤差不超過 1%且最大誤差不超 過3%說明不同影響財政收入的因素與時間的關系擬合較好。將1978-2009年的各個因素的值帶入（1）式得到一組模型求解所得值與真實值的 比較得出兩者的相對誤差（如表三）表三真實財政收入與模型求解所得值的誤差年份真實財政 收入（億 元）模型求解所 得值（億元）相對誤差 （%）年份真實財政 收入（億 元）模型求解所得 值（億元）相對誤差 （%）1978113212529.58p99452

18、18600813.1511979114611893.621995624263581.82|1980116011862.19199674087124-3.991981117612606.671199786518422-2.72 11982121212936.2619989876100181.42198313671332-2.63119991144411374-0.62 1198416431469-11.8420001339513246-1.12198520051773-13.09：20011638615401-6.40 1198621221929-10.0120021890418171-4.03

19、198721992098-4.811200321715220291.43 -19882357273613.8520042639626087-1.18198926652452-8.691200531649319200.85199029372399-22.4320063876038535-0.58199131492941-7.07120075132247943-7.05 11992348337878.0320086133057808-6.0919934349496712.44200968477709563.49由表可知誤差百分比最大為-22.43%,且誤差在10%-20%間的有7年，雖不同影響財

20、政收入的因素與時間的關系擬合較好，但對財政收入擬合較差，可見回歸模型效果不是 很好，有待改進。4.2 模型二的建立與求解首先，通過對附錄 a的后五年數(shù)據(jù)（每個影響財政收入的因素）進行累加處理，做 緊鄰均值，利用最小二乘法求出發(fā)展灰數(shù) a和內生控制灰數(shù)u如下（編程見附錄i）：a = -0.154一 a=-0.135tt （國民收入） ,（工業(yè)總產(chǎn)值）山=173527、u =88250a = -0.125u = 20698（農業(yè)總產(chǎn)值）a = -0.0051 :u = 130451a = -0.185u =87117（固定資產(chǎn)投資）其次利用以上得出a, u分別求得響應時間式如下: ?(1)(t 1

21、) = 559676e0.185t -470902 ?(t 1) = /)(t 1)-/)(t) ?(1)(t 1) = 741068e0.135t - 653703 ?(t 1) = /)(t 1)-?(1)(t) ?(t 1) = 188004e0.125t -165584 ?(0)(t 1) = /)(t 1)-?(1)(t)（總人口）（國民收入）（工業(yè)總產(chǎn)值）（農業(yè)總產(chǎn)值）（總人口）（固定資產(chǎn)投資）?(t 1) = 25709383e0.0051t - 25578627?(0)(t 1) = ?(% 1)-?(1)(t) ?(1)(t 1) = 559676e085t -470902?

22、(0) (t 1) = /)(t 1)-0)(t)最后，利用響應時間式分別求出2010-2014年國民收入，工業(yè)總產(chǎn)值，農業(yè)總產(chǎn)值, 總人口，固定資產(chǎn)投資的預測值，具體數(shù)值如下表四：表四2010-2014年各因素及財政收入預測值年份國民收入（億 元）工業(yè)總產(chǎn)值 （億元）農業(yè)總產(chǎn)值 （億元）總人口（萬 人）固定資產(chǎn)投 資（億元）財政收入（億 元）2010404174183702411651341592379178582802011471483210232466241348452861611043402012550001 240593p 528071355343441881266732013641

23、59527533959810136226413982153602201474844231510367742136922497928186041誤差分析：根據(jù)4.2模型中的響應時間式求得2005-2009年預測值，與其真實值進行比較求的 得相對誤差如下表：一年份20052006200720082009國民收入（億元）真實值1840892131322592593028533434641預測值184089218263254611297012346475相對誤差00.024074-0.01793-0.019290.008767工業(yè)總產(chǎn)值（億元）真實值87365103162124799146183156

24、958 1預測值87365107097122563140264160520相對誤差00.038144-0.01792-0.040490.022694 1農業(yè)總產(chǎn)值（億元）真實值2242024040286273400035226預測值2242025015283323208936345 1相對誤差00.040557-0.0103-0.056210.031766總人口 （萬人）真實值130756131448132129132802133474預測值130756131445132124132799133477相對誤差0-2.3e-05-3.8e-05-2.3e-052.25e-05固定資產(chǎn)投資(億 元

25、)真實值88774109998137324172828194138預測值88774113680136731164458197806相對誤差00.033473-0.00432-0.048430.018894 1由表可知誤差百分比最大為5.621%,且只有一個，其余都小于5%,可見灰色預測 效果較好。4.3 模型三的建立與求解我國的國民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農業(yè)總產(chǎn)值、總人口、固定資產(chǎn)投資在起初增長慢，隨著經(jīng)濟的發(fā)展增長加快，進入發(fā)達國家后其增長緩慢，漸漸趨于平緩，其過程類似s型增長曲線，下面我們對國民收入 k與時間t進行s型曲線擬合，其余同理可得： k由s型增長曲線進行配合得：x1 =一量(4.1

26、)a ibt1 e兩邊同時取對數(shù)，線性化得：1 +ea4bt = a +bt = ln(- -1)(4.2 )x1x1并令 y，ln( -1)x14.2式中含有a,b,k三個未知數(shù)，需從數(shù)據(jù)表中取出三組等距的點代入4.2式(取始點、(32,343464)得三元方程組:中間兩點平均數(shù)、末點):(1,3645), (16.5,41684.5 ),a+b = ln(k 一 36453645a 16.5b =ln(k -41684.5)41684.5a 32b =ln(k - 343464343464解這個三元一次方程組，消去a,b得：n0n2*n1)2 =n；(kn0)(k刈)其中 no =3645

27、,ni=41684.5,n2 =343464因此得出關于k的式子為：k1 三0,n1qn0n2 yn0n1 n1n2) n1qn0n2 - ni(no n2)|k2 -2-2n0n2 -n12n0n2 - n12將n0 =566,n1 =4338,n2 =32074代入k2即為求出的k值k =1.026958 106k之后將求出的k值代入y=ln( -1) ( xi指19782009年的國民收入)xia = y tb71時，財政收入不在隨時間的增加而增加，穩(wěn)定在1.858 m 105億元處, 由此知我國在39年后的2048年步入發(fā)達國家行列，屆時我國的各項因素值與財政收入 值如表：年份國民收入

28、（億 元）工業(yè)總產(chǎn)值 （億元）農業(yè)總產(chǎn)值 （億元）總人口 （萬 人）固定資產(chǎn)投 資（億元）財政收入（億 元）2048 1102307447143158146146071341079185800誤差分析：國民收入，工業(yè)總產(chǎn)值，農業(yè)總產(chǎn)值，總人口，固定資產(chǎn)投資，財政收入以及其預 測值和相對誤差如表：年份財政收 入預測財 政收入絕對誤 差相對誤 差（）年份財政收 入預測財 政收入絕對誤 差相對誤 差（）1978:11321274.6142.6312.61994p 52184907.3 1-194.07 -5.9 197911461303.6157.6313.7199562425837.9-310.6

29、7-6.41980111601337.4177.3915.21996p 74086982.8 -404.12 1-5.7 1198111761377.7201.6717.1199786518383.6-425.16-3.11982112121426.7214.7217.71998p 987610087 -267.3912.111983:13671487.4120.368.819991144412143 ：210.62 :6.1198416431563.2-79.838-4.82000p1339514606698.7919.01198520051658.6-346.42-17.220011638

30、6175331211.37.0198621221779.2-342.82-16.1200218904209771146.910.9198721991931.8-267.18-12.12003:2171524987 2072.6 ：15.1 198823572125-231.97-9.8200426396296033271.812.11989 126652369.2-295.78-11.12005:3164934851 3207.1 ：10.1 1199029372677.2-259.84-8.8200638760407363201.75.11991 31493064.3-84.656-2.62

31、007p 5132247241 ；1975.71-7.9 1199234833549.566.4691.920086133054323-4081.1-11.4199343494154.9142.63-4.4200968477619131-7007.0-9.5由表可知最大的相對誤差為17.7%,且相對誤差在5%-10勵較多，由此可見阻滯模 型擬合效果較差。4.4模型四的建立與求解由問題一誤差分析中表三知：回歸模型中誤差百分比最大為-22.43%,且誤差在10%-20%間的有7年，誤差波動較大，可見回歸模型效果不是很好，有待改進。由問題二誤差分析表格可知誤差百分比最大為 5.621%,且只有一個，

32、其余都小于5%,誤差波動平緩，可見灰色預測效果較好，由問題三誤差分析，最大相對誤差為17.7%,且相對誤差在5%-10%勺較多，誤差波動較大，可見阻滯增長模型預測效果較差。綜上所知，對財政收入采用灰色預測效果較好。4.4自改：模型四的建立與求解由模型一求得的5模型的評價與推廣5.1模型的評價 優(yōu)點1 .建立的模型能與實際緊密聯(lián)系，并結合實際情況對所提出的問題進行求解，使模 型更貼近實際，通用性、推廣性較強。2 .模型中數(shù)據(jù)的不確定影響因素有很多，因此使用灰色預測法、回歸分析、人口阻 滯模型三種方法求解目標數(shù)值，并經(jīng)過比較選出最為準確的一種方法，使得所得數(shù)值更 具有準確性和說服力。3 .數(shù)據(jù)來源

33、據(jù)來自權威網(wǎng)站的公開數(shù)據(jù)，可信度很高。并且數(shù)據(jù)的處理利用了計算 機數(shù)學軟件，嚴格地對模型求解，具有科學性。4 .采用的數(shù)學模型有成熟的理論基礎，具有很強的可靠性。缺點1 . 一些數(shù)據(jù)中，我們對數(shù)據(jù)進行了必要的處理，如取整數(shù)據(jù)、舍棄數(shù)據(jù)等，這些方 法會帶來一定誤差。2 .社會中的隨機性因素較多，使得該模型不能將其準確地反映出來5.2模型的推廣本文建立的四個模型最終解決了由多個因素決定的財政收入問題，采用了多因素分層次解決問題的方法。因此，本模型還可應用與其他類似的由多因素決定單變量的確定 問題，如：工程預算、人口預測、國民生產(chǎn)總值的預測、城市最低生活保障金的確定等， 尤其對費率的粗略估算與預測方

34、面的問題，更是簡便易行，效果明顯。6參考文獻1姜啟源謝金星葉俊主編數(shù)學模型（第三版）高等教育出版社 2003.22孫祥徐流美吳濤編著matlab7.0基礎教程清華大學出版社 2005.53吳建國主編數(shù)學建模案例精編中國水利水電出版社2005.54錢小軍主編數(shù)量方法高等教育出版社1999.85吳振奎王全文主編運籌學中國人民大學出版社2006.27附錄附錄a1978-2009年的原始數(shù)據(jù)年份國民收入 （億元）工業(yè)總產(chǎn) 值（億元）農業(yè)總產(chǎn) 值（億元）總人口 （萬人）固定資產(chǎn) 投資（億 元）財政收入（億元）197836451745102696259550113219794063191412709754

35、256411461980454621921372987055681160198148902256156010007296111761982533123831777101654120012121983598626461978103008136913671984724431062316104357183316431985904138672564105851254320051986102744493278910750731212122198712051525232331093003792219919881503765873865111026475423571989170017278426611270

36、444102665199018718771750621143334517293719912182691025342115823559531491992269371170058671171718080348319933526016454696411851713072434919944810922445957311985017042521819955981128680121361211212001962421996701433383514015122389229147408199778061375431444212362624941865119988302439004148181247612840

37、6987619998847941034147701257862985511444200098001455561494512674332918133952001108068.4951215781127627372141638620021190965389716537128453435001890420031351746243617382129227555672171520041595877390421413129988704772639620051840898736522420130756887743164920062131321031622404013144810999838760200725

38、925912479928627132129137324513222008302853146183340001328021728286133020093434641569583522613347419413868477附錄bfunction cc()x=3645 1745102696259550 113240631914127097542564 114645462192137298705568 1160489022561560100072961 1176533123831777101654120012125986264619781030081369136772443106231610435718

39、331643904138672564105851254320051027444932789107507 3121 21221205152523233109300 3792 21991503765873865111026 4754 23571700172784266112704 4410 26651871877175062114333 4517 29372182691025342115823 5595 314926937117005867117171 8080 348335260164546964118517 13072 434948109224459573119850 17042 521859

40、8112868012136121121 20019 6242701433383514015122389 22914 7408780613754314442123626 24941 8651830243900414818124761 28406 9876884794103414770125786 29855 11444980014555614945126743 32918 4951215781127627 37214 163861190965389716537128453 43500 189041351746243617382129227 55567 217151595

41、877390421413129988 70477 263961840898736522420130756 88774 31649213132 103162 24040 131448 109998 38760259259 124799 28627 132129 137324 51322302853 146183 34000 132802 172828 61330343464 156958 35226 133474 194138 68477；%1978-2009年國民收入、工業(yè)總產(chǎn)值、農業(yè)總產(chǎn)值、總人口、固定資產(chǎn)投資、財政收入的原始數(shù)據(jù)y=x(:,6);%1978-2009 年的財政收入x1=on

42、es(32,1),x(:,1);x2=ones(32,1),x(:,2);x3=ones(32,1),x(:,3);x4=ones(32,1),x(:,4);x5=ones(32,1),x(:,5);烙個因素列向量前加全1列b1,bint,r1,rint1,stats1=regress(y,x1); b2,bint,r2,rint2,stats2=regress(y,x2); b3,bint,r3,rint3,stats3=regress(y,x3); b4,bint,r4,rint4,stats4=regress(y,x4);b5,bint,r5,rint5,stats5=regress(y

43、,x5);%各個因素與財政收入的線性擬合subplot(1,5,1); rcoplot(r1,rint1); subplot(1,5,2); rcoplot(r2,rint2); subplot(1,5,3); rcoplot(r3,rint3); subplot(1,5,4); rcoplot(r4,rint4); subplot(1,5,5); rcoplot(r5,rint5);珞個因素與財政收入的殘差圖附錄c%財政4入y與各個因素的散點圖 function yx()x=3645 1745102696259550 113240631914127097542 564 11464546219

44、2137298705 568 1160489022561560100072961 1176533123831777101654120012125986264619781030081369136772443106231610435718331643904138672564105851254320051027444932789107507312121221205152523233109300379221991503765873865111026475423571700172784266112704441026651871877175062114333451729372182691025342115

45、8235595314926937117005867117171808034833526016454696411851713072434948109224459573119850170425218598112868012136121121 20019 624270143338351401512238922914740878061375431444212362624941865183024390041481812476128406987688479410341477012578629855114449800145556149451267433291813395108068. 49512157811

46、2762737214163861190965389716537128453435001890413517462436173821292275556721715159587739042141312998870477263961840898736522420130756887743164921313210316224040131448：109998 3876025925912479928627132129i 137324 51322302853 146183 34000 132802 172828 61330 343464 156958 35226 133474 194138 68477 ；y=x

47、(：,6);subplot(1,5,1);plot(x(:,1),y,*);xlabel(財政收入); ylabel(國民收入);subplot(1,5,2);plot(x(:,2),y,*);xlabel(財政收入);ylabel(工業(yè)總產(chǎn)值);subplot(1,5,3);plot(x(:,3),y,*);xlabel(財政收入);ylabel(農業(yè)總產(chǎn)值);subplot(1,5,4);plot(x(:,4),y,*);xlabel(財政收入);ylabel(總人 口)； subplot(1,5,5);plot(x(:,5),y,*);xlabel(財政收入);ylabel(固定資產(chǎn)投資);附錄dfunction xx() t=1:32;x=3645 1745102696259550 11324063 1914127097542 564 11464546 2192137298705 5