計量經(jīng)濟學(xué)論文有關(guān)司機年齡和發(fā)生車禍次數(shù)分析

1、 計量經(jīng)濟學(xué)論文： 班級： 姓名： 學(xué)號： 關(guān)于司機年齡和發(fā)生車禍次數(shù)的關(guān)系分析隨著社會的進步，經(jīng)濟的發(fā)展，交通事故也是頻頻增多，2012年我國就發(fā)生十多起一次性死亡人數(shù)在10人以上的重大交通事故，如。 1.1月3日 滬昆高速湖南段 13死2.1月4日 滬昆高速貴州段 18死3.2月25日 山西晉城 15死4.3月13日 四川阿壩州 15死5.4月7日 大連保稅區(qū) 14人 6.4月12日 安徽宿州 24人 7.4月22日 江蘇常熟 13人 8.4月23日 河南舞陽 13人 9.4月28日 云南臨滄 11人 10.4月30日 寧夏同心 18人11.5月6日 昆石高速 12人12.6月3日 沈海高

2、速鹽城段 11人13.6月9日 寧洛高速蒙城段 11人14.6月20日 沈海高速霞浦段 17人 而今年國慶，全國共發(fā)生道路交通事故68422起，涉及人員傷亡的道路交通事故2164起，造成794人死亡、2473人受傷，直接財產(chǎn)損失1325萬元。在頻頻發(fā)生的車禍中，車禍次數(shù)與年齡是否必然相關(guān)呢？有研究表明，發(fā)生車禍的駕駛員中年輕人尤其是21歲以下者所占比例有上升的趨勢，如搭載1名或更多乘客的車輛發(fā)生事故，年輕男性司機死亡率增加114%，中年男性司機則為70%，但對老年男性司機的傷害程度沒有影響。本文旨在應(yīng)用相關(guān)與回歸的分析方法來對這一問題進行研究，在計算各種指標(biāo)時構(gòu)造了回歸模型等來進行判定與分析。

3、二、理論研究  各種客觀變量之間的相互關(guān)系可分為兩類：一類是確定性的函數(shù)關(guān)系，另一類是不確定性的統(tǒng)計關(guān)系。研究現(xiàn)象之間的統(tǒng)計關(guān)系時，依研究者的理論知識和實踐經(jīng)驗，可對客觀現(xiàn)象之間是否存在相互關(guān)系以及有何種相關(guān)關(guān)系做出判斷，在定性分析基礎(chǔ)上，可以利用求相關(guān)系數(shù)的方式來判斷兩個或兩個以上變量之間相關(guān)關(guān)系的方向、形態(tài)以及相關(guān)關(guān)系的密切程度。一般求兩個變量相關(guān)系數(shù)r 的方法是： 是變量x, y的樣本協(xié)方差，、分別為變量x, y的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。用相關(guān)系數(shù)大小來判斷相關(guān)系數(shù)的密切程度：  表示低度線性相關(guān)， 表示顯著性相關(guān)， 為高度線性相關(guān)。在確定現(xiàn)象間具有相關(guān)關(guān)系之后，可對其數(shù)量變化的

4、規(guī)律性進行測定，確立一個回歸模型，在實際問題中，最簡單的模型是由兩個變量組成的一元線性回歸模型。此時可設(shè)模型的回歸方程為Y=a+bX+u   (x為自變量，y 為因變量,u隨機擾動項) 根據(jù)最小二乘法知：                    a=YbX為了判斷兩變量之間是否真正存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系，可以求可決系數(shù)進行擬合程度評價，也可通過相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗或回歸系數(shù)的假設(shè)

5、檢驗來對所建立的回歸方程式的有效性進行分析判斷。三、實 證 研 究 與 分 析  本文共采集了每千個駕駛執(zhí)照發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)和有駕駛執(zhí)照的司機中21歲以下者所占比例的數(shù)據(jù)，樣本由42個城市組成，在一年間采集的數(shù)據(jù)如下：21歲以下所占比例（%）每千個駕駛執(zhí)照中車禍次數(shù)21歲以下所占比例（%）每千個駕駛執(zhí)照中車禍次數(shù)21歲以下所占比例（%）每千個駕駛執(zhí)照中車禍次數(shù)132.962100.03981.267120.70890.338153.22480.885111.849101.014121.652122.246100.493112.091142.885141.443172.62714

6、2.352183.614183.830111.294101.92680.368174.100141.643131.14282.190162.94380.645163.623121.91391.082152.623152.814162.80190.835132.634121.40580.82090.92691.433142.890173.256 從上表可知每千個駕駛執(zhí)照中，平均發(fā)生車禍次數(shù)為1.92次，即一年內(nèi)每1000個駕駛員中就約有兩次死亡事故發(fā)生。  是什么原因?qū)е氯绱酥叩能嚨湴l(fā)生率呢？與駕駛員中年輕人變多是否有關(guān)呢？下面就采集的數(shù)據(jù)從以下兩個方面進行了探討。

7、0; （1）相關(guān)分析：根據(jù)數(shù)據(jù)作出散點圖如下：從相關(guān)圖中，我們可以看到，21歲以下者所占比例與車禍次數(shù)之間的關(guān)系較為密切，且有線性正相關(guān)的趨勢，進一步計算二者的相關(guān)系數(shù)，我們可作變量假設(shè)：x 為21歲以下者所占比例，y 為每個駕駛執(zhí)照中發(fā)生車禍的次數(shù)，則相關(guān)系數(shù)為：相關(guān)系數(shù)r 為0.835 > 0.7，說明車禍發(fā)生次數(shù)與21歲以下年輕人所占比例有高度的線性相關(guān)關(guān)系  （2）回歸分析知道了車禍次數(shù)與年輕人比例的高度線性相關(guān)關(guān)系后，我們現(xiàn)在關(guān)心的是二者間的這種關(guān)系能否用一比較好的函數(shù)進行描述呢？因此，對其進行回歸分析也就尤顯必要，在分析時，我們假設(shè) 在簡單的線性回歸模型里，解釋變量

8、無測量誤差；模型滿足古典假定。對其運用OLS對其進行回歸得：（表一）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/04 Time: 12:31Sample: 1 42Included observations: 42VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1.5916330.372128-4.2771100.0001X0.2867450.0294269.7446480.0000R-squared0.703612 Mean dependent var1.924405Adjuste

9、d R-squared0.696202 S.D. dependent var1.070568S.E. of regression0.590074 Akaike info criterion1.829312Sum squared resid13.92751 Schwarz criterion1.912058Log likelihood-36.41554 F-statistic94.95816Durbin-Watson stat1.724953 Prob(F-statistic)0.000000根據(jù)上述變量假設(shè)，可作一元線性直線圖如下 可知回歸方程為：Y=0.2867X1.5916+u,系數(shù)b=0

10、.2867表示在其他條件不變時，21歲以下者所占比例每增加一個百分點，一年內(nèi)每一個駕駛執(zhí)照發(fā)生車禍次數(shù)會增加0.2867次，這顯然是相當(dāng)嚴(yán)重的了。 四、 模 型 的 檢 驗 上述構(gòu)建的模型是否能代表普遍現(xiàn)象呢？還須對回歸模型進行一級檢驗。 （1）擬合優(yōu)度評價：從意義上講，可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)有很明顯的差異，但從數(shù)值上，我們知道可決系數(shù)即為相關(guān)系數(shù)的平方故可決系數(shù)為： =0.697225這表明在線性回歸模型中，每千個駕照發(fā)生車禍次數(shù) y 的總變差中，由解釋變量21歲以下者占比例 x 的解釋部分占69.7225%，模型的擬合優(yōu)度較高。 （2）、顯著性檢驗：首先提出原假設(shè)H0：b =0（總體相關(guān)系數(shù)為

11、零，表示總體的兩個變量線性關(guān)系不顯著），備擇假設(shè)當(dāng)零假設(shè)H0：b =0成立時，統(tǒng)計量t是服從自由度n-2的t分布，即: （顯著性水平為=0.05）實際計算對給定的，查表得臨界值：所以拒絕H0，表示總體變量間線性相關(guān)性顯著，即說明車禍次數(shù)與年青人比例之間有顯著的線性相關(guān)關(guān)系，所擬合的線性回歸方程具有95%的置信概率。 （4）、異方差檢驗運用Goldfeld-Quandt方法檢驗隨機擾動項是否存在異方差，具體步驟如下：將觀察值按解釋變量大小順序排列。將排列在中間的約1/4的觀察值刪除掉，除去的觀察值個數(shù)記為C=10，則余下的觀察值分為兩個部分，每個部分的觀察值個數(shù)為（N-C）/2。提出檢驗假設(shè)，H

12、0：ui為同方差性，H1：ui為異方差性。分別對兩部分觀察值求回歸模型，并計算兩部分的剩余平方和=4.813212與=3.727772。他們的自由度均為（n-c）/2-k=14，k=2為估計參數(shù)的個數(shù)，于是構(gòu)造 判斷。在給定的顯著性水平=0.05下，=2.5,則接受H0，即誤差項不存在異方差。（5）、自相關(guān)檢驗對該模型進行最小二乘估計得到DW值約為1.7260，給定顯著性水平=0.05，查Durbin-Watson表，n=42， ,得下限臨界值dL=1.46,上限臨界值du=1.55,因為du=1.55<d=1.762<4-du=2.45， 所以不存在一階自相關(guān)。五、總結(jié) 通過上面的研究可知，車禍的次數(shù)與司機年齡有著密切的線性正相關(guān)關(guān)系。車禍次數(shù)的增加有69.7225%可由年輕人比例的增加來解釋，那么另外30%由什么解釋呢？因素顯然是多方面的，比如道路設(shè)施不完善，天氣惡劣，酒后駕車，等等，涉及因素甚多，在此就不作詳細(xì)的討論了。由研究結(jié)論我們建議；（1）交管部門采取措施，改善路況，并硬性規(guī)定駕駛員的最低年齡（比如規(guī)定年齡下限為25歲