金融危機(jī)的影響-數(shù)學(xué)建模論文

1、 北方民族大學(xué)數(shù)學(xué)建模競賽模擬訓(xùn)練一 （第1組 JM012團(tuán)隊(duì)） 姓名：孫艷虎 周云 楊占利 學(xué)院：計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 班級：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)2班 金融危機(jī)的影響摘要2008以來，世界性的金融危機(jī)席卷全球，全球范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)都在一定程度上受到影響，中國也不例外。沿海地區(qū)許多中小企業(yè)紛紛裁員，造成大量的人員失業(yè)。我國的經(jīng)濟(jì)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)總量收到一定得影響，但由于我國的經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)，民間資本較為雄厚，又有大量的外匯儲(chǔ)備，金融危機(jī)總體來說對我國經(jīng)濟(jì)的總體形勢影響不是很大。為實(shí)現(xiàn)我過經(jīng)濟(jì)又快又好發(fā)展，現(xiàn)在我們通過已學(xué)的數(shù)學(xué)建模的知識，建立GDP的增長對就業(yè)變化的影響動(dòng)態(tài)的模型，明確GDP增長對勞動(dòng)力就業(yè)之

2、間存在的內(nèi)在關(guān)系和聯(lián)系，通過建模，我們知道其中最主要的指標(biāo)就是影響系數(shù)，既勞動(dòng)力就業(yè)率和經(jīng)濟(jì)增長率之間的比值。用自己定義的公式表示為：影響系數(shù)=勞動(dòng)力就業(yè)率/ GDP增長率。通過公式可知，影響系數(shù)越大，表明一定的經(jīng)濟(jì)增長能解決就業(yè)的人數(shù)就把越大，反之則結(jié)論反。再對投資額與GDP之間的關(guān)系構(gòu)建投入產(chǎn)出模型，明確GDP與投資額的關(guān)系。通過對我國三大產(chǎn)業(yè)對影響系數(shù)的比較，來進(jìn)一步分析上三大產(chǎn)業(yè)對解決勞動(dòng)力就業(yè)問題的能力，從而合理分配投資金額。最后得到促進(jìn)就業(yè)和GDP增長的對策建議，為決策部門提供科學(xué)的合理的依據(jù)，保證我過的經(jīng)濟(jì)增長，以及勞動(dòng)力就業(yè)率的提高和人民生活水平的加強(qiáng)。關(guān)鍵詞：勞動(dòng)力就業(yè) GD

3、P增長 投資 對策建議 影響系數(shù)1 問題的提出 2008以來，世界性的金融危機(jī)席卷全球，給我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來很大的困難。沿海地區(qū)許多中小企業(yè)紛紛裁員，造成大量的人員失業(yè)。據(jù)有關(guān)資料估計(jì)，從2008年底，相繼有2000萬人被裁員，其中有1000萬人是民工。部分民工返鄉(xiāng)雖然能夠從一定程度上緩解就業(yè)壓力，但2009年的600多萬畢業(yè)大學(xué)生給我國就業(yè)市場帶來壓力巨大但可喜的是，我國有龐大的外匯儲(chǔ)備，民間資本實(shí)力雄厚，居民儲(chǔ)蓄充足。中國還是發(fā)展中國家，許多方面的建設(shè)還處于落后水平，建設(shè)投資的潛力巨大。為保持我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，特別是解決就業(yè)問題帶來希望，實(shí)行政府投資理所當(dāng)然。在2009年兩代會(huì)上，我國正式

4、通過了4萬億的投資計(jì)劃，目的就是保GDP增長，保就業(yè)，促和諧。但是有幾個(gè)問題一直困擾著我們，請你運(yùn)用數(shù)學(xué)建模知識加以解決。第一，GDP增長8%，到底能夠安排多少人就業(yè)？如果要實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)，2009年的GDP到底要增長多少？第二，要實(shí)現(xiàn)GDP增長8%，4萬億的投資夠不夠？如果不夠，還需要投資多少？第三，不同的產(chǎn)業(yè)（或行業(yè)）吸納的勞動(dòng)力就業(yè)能力不同，因此投資的流向會(huì)有所不同。請你決策，要實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力就業(yè)最大化，4萬億的投資應(yīng)該如何分配到不同的產(chǎn)業(yè)（或行業(yè)）里？第四，以寧夏、廣東兩省為例分析東西部投資變化趨勢（可以以固定資產(chǎn)投資為標(biāo)的或相關(guān)指標(biāo)）；第五，請你給出相關(guān)的政策與建議。2 問題的分析 GDP

5、的增長能促進(jìn)就業(yè)，而投資又能刺激GDP的增長，這樣我們就需要建立一個(gè)動(dòng)態(tài)模型，從而合理解決投資的問題。解決問題的關(guān)鍵就是引入彈性系數(shù)這一重要變量。3 基本假設(shè)1， 假設(shè)GDP的增長只與就業(yè)的勞動(dòng)力人數(shù)存在非線性關(guān)系，忽略其它因素的影響，避免模型復(fù)雜；2， 假設(shè)國家的4萬億的投資額在個(gè)部門是以投資項(xiàng)目中涉及到各部門的比重分配的；3， 就業(yè)增長率與經(jīng)濟(jì)增長率的變化趨勢在理論上存在一致性；4， 不考慮各行各業(yè)對投資和勞動(dòng)力的需求量而影響到勞動(dòng)力和資金的分配；5， 進(jìn)口和出口的增長量為零，物價(jià)基本穩(wěn)定，不考慮其它突變因素的干擾。4符號說明Q 新增就業(yè)人數(shù) W GDP的產(chǎn)值 E 就業(yè)增長率 R 就業(yè)人數(shù)

6、T GDP增長率 K 影響系數(shù)5模型的建立問題一 為了解GDP增長與就業(yè)的關(guān)系，我們首先要測算就業(yè)的GDP彈性及其發(fā)展趨勢。K=E/T，K的含義為：GDP增長1%，能帶動(dòng)就業(yè)增長多少。模型一K=E/T 19782007年我國GDP的產(chǎn)值 GDP增長率 就業(yè)人數(shù) 就業(yè)增長率影響系數(shù)關(guān)系表年份GDP億元GDP增長率就業(yè)人數(shù)萬人就業(yè)增長率影響系數(shù)19794062.611.5%410240.0217174740.18966119804545.611.9%423610.0325906790.27412619814891.67.6%437250.0321994290.42302219783645.20.0

7、%401520019825323.48.8%452950.0359062320.4067619835962.712.0%464360.0251904180.20975919847208.120.9%481970.0379231630.18156819859016.125.1%498730.0347739490.138636198610275.214.0%512820.0282517590.202304198712058.617.4%527830.0292695290.168639198815042.824.7%543340.0293844610.118737198916992.313.0%55

8、3290.0183126590.141305199018667.89.9%647490.1702542971.726656199121781.516.7%654910.0114596360.068705199226923.523.6%661520.010092990.042754199335333.931.2%668080.0099165560.031745199448197.936.4%671990.0058525930.016075199560793.726.1%679470.0111311180.042593199671176.617.1%688500.013289770.0778141

9、99778973.111.0%696000.0108932460.099448199884402.36.9%699570.005129310.074611199989677.16.2%713940.020541190.32868200099214.610.6%720850.0096786840.0910052001109655.210.5%730250.0130401610.1239182002120332.79.7%737400.0097911670.1005532003135822.812.9%744320.0093843230.0729012004159878.317.7%752000.

10、0103181430.0582592005183084.814.5%758250.008311170.0572592006211923.815.8%764000.0075832510.0481422007249530.617.7%769900.0077225130.043518由圖可得，中國的GDP和勞動(dòng)力就業(yè)率主要靠投資帶動(dòng)，很多時(shí)候，在GDP增長很高的情況下，勞動(dòng)力就業(yè)率卻在下降。1996年以后，投資增加的同時(shí)，就業(yè)率也未出現(xiàn)明顯增加，卻有降低的趨勢，由此，我們得出結(jié)論：2009年的影響系數(shù)K2009K2007(2007年的影響系數(shù))即K20090.043518由影響系數(shù)的定義可得，200

11、9年GDP增加一個(gè)百分點(diǎn)，勞動(dòng)力就業(yè)率增加0.043518，若2009年GDP增長8%，則就業(yè)增長率： E2009=0.08×0.043518=0.003481442009年新增就業(yè)人數(shù)：Q2009=R2008×E2009=77480×0.00348144=269.7419712（萬人）查資料得2008年的GDP為30.067萬億，就業(yè)人數(shù)為77480萬人。實(shí)現(xiàn)GDP增長8%，所以2009年可安排就業(yè)的人數(shù)：N1=77480+269.7419=77749.7419712（萬人）查資料的2008年的失業(yè)人數(shù)為886萬人，由題意的2009年的大學(xué)畢業(yè)生為600萬人?？?/p>

12、共1486萬人就是2009年應(yīng)該解決就業(yè)問題的勞動(dòng)力。要實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)，2009年的GDP要增長E2009=44.1%+8%=52.1%模型二由題意可知，我們只對上表中的GDP和就業(yè)人數(shù)兩欄就行分析。GDP增長和就業(yè)的關(guān)系，可建立如下非線性關(guān)系：R=mW，其中m是隨W的變化而變化。由于非線性關(guān)系不好確定關(guān)系，考慮兩邊取對數(shù)。InR=Inm+InW,這樣就可以得到它們之間的線性關(guān)系。利用matlab軟件包來對以上兩欄進(jìn)過對數(shù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并用最小二乘法估計(jì)出各個(gè)參數(shù)?？傻没貧w方程：InR=9.4215+0.1536InW. 殘差分析圖由殘差分析圖 由圖可知，1989年有一次突變。 結(jié)合我

13、國實(shí)際，那段時(shí)間以后，我國失業(yè)率不斷上升以及影響系數(shù)大幅下降，不是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長緩慢，而是出現(xiàn)了其它的問題。我們分時(shí)間段來重新討論。按照前面的方法得，19781988的線性回歸方程：InR=8.7269+0.2299InW.19781988的殘差分析圖19892007的線性回歸方程：InR=10.0329+0.0999InW.19892007的殘差分析圖 RnW的系數(shù)就是GDP增長1%，就業(yè)人數(shù)增加的百分值。可見，1989年以后，經(jīng)濟(jì)增長對就業(yè)增長有明顯的減弱趨勢。2008年的GDP為30.067萬億，就業(yè)人數(shù)為77480萬人。2009年，GDP增長8%，就業(yè)人數(shù)增加：8×0.0878

14、91=0.703128%，2009年比2008年新增就業(yè)人數(shù)為0.703128%×77480=544.7835744（萬人）,2009年安排就業(yè)人數(shù)78024.7835744萬人。還要解決1486萬人，要實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)，則2009年GDP要增長21.82%。問題二 據(jù)統(tǒng)計(jì)資料顯示，后兩年的4萬億投資分配方案為：保障性安居工程2800億，農(nóng)村民生工程和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施3700億，鐵路，公路，機(jī)場，城鄉(xiāng)電網(wǎng)18000億，醫(yī)療衛(wèi)生，文化教育400億，生態(tài)環(huán)境投資3500億，自主創(chuàng)新結(jié)構(gòu)調(diào)整1600億，災(zāi)后恢復(fù)重建1萬億。在這個(gè)分配方案中，保障性安居工程包括廉租房，經(jīng)濟(jì)適用房建設(shè)及棚戶區(qū)改造，用于

15、解決低收入家庭住房困難問題，基本為投入產(chǎn)出中的房地產(chǎn)行業(yè)，醫(yī)療衛(wèi)生的投入產(chǎn)出中的衛(wèi)生，社會(huì)保障很社會(huì)福利事業(yè)，文化教育事業(yè)對應(yīng)投入產(chǎn)出中的教育部門，生態(tài)環(huán)境對應(yīng)投入產(chǎn)出中的水利，環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，自主創(chuàng)新結(jié)構(gòu)調(diào)整對應(yīng)為科學(xué)研究事業(yè)，民生工程和基礎(chǔ)設(shè)施對應(yīng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目，災(zāi)后重建恢復(fù)也主要為公路，電網(wǎng)，民生工程等基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目建設(shè)。 總的來講，基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目的花費(fèi)主要包括建筑工程費(fèi)，設(shè)備采購及安裝工程費(fèi)和其他費(fèi)用。建筑工程費(fèi)對應(yīng)投入產(chǎn)出中的建筑業(yè)，其他費(fèi)用包括咨詢費(fèi)，設(shè)計(jì)費(fèi)和管理費(fèi)，對應(yīng)投入產(chǎn)出中的綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)，設(shè)備采購及安裝工程費(fèi)對應(yīng)通用，專用設(shè)備制造。 調(diào)查四個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目確定投資比重。

16、某電廠建筑安裝費(fèi)分別占總投資的23%，20%,采購和安裝費(fèi)占總投資54%，58%，其它分別占23%，22%。某公路工程，建筑安裝費(fèi)，采購和安裝費(fèi)，其它分別占80%，12%,8%。某大型水利工程，建筑安裝費(fèi)，采購和安裝費(fèi)，其它分別占60%，30%，10%。各項(xiàng)目投資分配到純部門的比重項(xiàng)目建筑業(yè)設(shè)備制造綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)公路 鐵路 機(jī)場65%25%10%電網(wǎng)類 20%60%20%其它基礎(chǔ)設(shè)施60%30%10% 農(nóng)村民生工程和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施3700億可認(rèn)為公路，電網(wǎng)以及其它基礎(chǔ)設(shè)施各占1/3。鐵路，公路，機(jī)場，城鄉(xiāng)電網(wǎng)18000億，假設(shè)四種投資均占1/4。災(zāi)后恢復(fù)重建1萬億投資中假設(shè)鐵路，公路，機(jī)場，城鄉(xiāng)

17、電網(wǎng)和其它基礎(chǔ)設(shè)施各占1/5。4萬億轉(zhuǎn)化為具體部門的對應(yīng)關(guān)系表項(xiàng)目金額億元部門保障性安居工程2800100%房地產(chǎn)農(nóng)村民生工程和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施370050%建筑 16.7%設(shè)備制造 20%電器機(jī)械器材 13.3%綜合技術(shù)服務(wù)鐵路 公路 機(jī)場 城鄉(xiāng)電網(wǎng)1800057.5%建筑 15%設(shè)備制造 15%電器機(jī)械器材 12.5%綜合-技術(shù)服務(wù) 醫(yī)療衛(wèi)生 文化教育40050%教育 50%衛(wèi)生社會(huì)福利和保障生態(tài)環(huán)境投資3500100%環(huán)境水利 公共設(shè)施自主創(chuàng)新結(jié)構(gòu)調(diào)整1600100%科研事業(yè)災(zāi)后恢復(fù)重建1000058%建筑 18%設(shè)備制造 12%電器機(jī)械器材 12%綜合技術(shù)服務(wù)4萬億的具體分配方案部門投資額

18、億元備注設(shè)備制造5117.916.7%農(nóng)村民生工程和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施+15%鐵路 公路 機(jī)場 城鄉(xiāng)電網(wǎng)+18%災(zāi)后恢復(fù)重建電器機(jī)械器材464020%農(nóng)村民生工程和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施+15%鐵路 公路 機(jī)場 城鄉(xiāng)電網(wǎng)+12%災(zāi)后恢復(fù)重建建筑1800050%農(nóng)村民生工程和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施+57.5%鐵路 公路 機(jī)場 城鄉(xiāng)電網(wǎng)+58%災(zāi)后恢復(fù)重建房地產(chǎn)2800100%保障性安居工程環(huán)境 水利 公共設(shè)施3500100%生態(tài)環(huán)境投資教育200 50%醫(yī)療衛(wèi)生 文化教育衛(wèi)生社會(huì)福利和保障200 51%醫(yī)療衛(wèi)生 文化教育科研事業(yè)1600100%自主創(chuàng)新結(jié)構(gòu)調(diào)整綜合技術(shù)服務(wù)3942.113.3%農(nóng)村民生工程和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施+

19、12.5%鐵路 公路 機(jī)場 城鄉(xiāng)電網(wǎng)+12%災(zāi)后恢復(fù)重建 通過查閱相關(guān)資料，我們計(jì)算得4萬億投資的方案對 2009年 的GDP拉動(dòng)效應(yīng)為 8382億元。經(jīng)調(diào)查得知2008年GDP的總值為300670.0億元，則2009年4萬億投資將拉動(dòng)GDP增長8382÷300670.0=2.79%。由于4萬億投資是預(yù)算投資，并不是一年內(nèi)全部投資下去的資金，又由于我們無法得知2009年社會(huì)投資總額，故我們無法得出在確保GDP增長8%時(shí)國家還需投資多少錢。問題三 通過對1994-2007年三大產(chǎn)業(yè)對就業(yè)增長作用的回歸分析，年份第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值產(chǎn)值增長率第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)就業(yè)增長率19949572.70 0.00

20、0 36628.00 0.000 199512135.80 0.268 28679.50 -0.217 199614015.40 0.155 34820.00 0.214 199714441.90 0.030 34840.00 0.001 199814817.60 0.026 35177.00 0.010 199914770.00 -0.003 35768.00 0.017 200014944.70 0.012 36043.00 0.008 200115781.30 0.056 36513.00 0.013 200216537.00 0.048 36870.00 0.010 200317381

21、.70 0.051 36546.00 -0.009 200421412.70 0.232 35269.00 -0.035 200522420.00 0.047 33970.00 -0.037 200624040.00 0.072 32561.00 -0.041 200728095.00 0.169 31444.00 -0.034 第一產(chǎn)業(yè)的影響系數(shù)為-0.3668 殘差分析圖年份第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值產(chǎn)值增長率第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)產(chǎn)值增長率199422445.40 0.000 15312.00 0.000 199515655.00 -0.303 19978.50 0.305 199633835.00 1.161

22、 16203.00 -0.189 199737543.00 0.110 16547.00 0.021 199839004.20 0.039 16600.00 0.003 199941033.60 0.052 16421.00 -0.011 200045555.90 0.110 16219.00 -0.012 200149512.30 0.087 16284.00 0.004 200253896.80 0.089 15780.00 -0.031 200362436.30 0.158 16077.00 0.019 200473904.30 0.184 16920.00 0.052 20058736

23、4.60 0.182 18084.00 0.069 2006103162.00 0.181 19225.00 0.063 2007121381.30 0.177 20629.00 0.073 第二產(chǎn)業(yè)的影響系數(shù)為-0.2599 殘差分析圖年份第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值產(chǎn)值增長率第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)產(chǎn)值增長率199416179.80 0.000 15515.00 0.000 199516880.00 0.043 16880.00 0.088 199623326.20 0.382 17927.00 0.062 199726988.10 0.157 18432.00 0.028 199830580.50 0.133 18

24、860.00 0.023 199933873.40 0.108 19205.00 0.018 200038714.00 0.143 19823.00 0.032 200144361.60 0.146 20228.00 0.020 200249898.90 0.125 21090.00 0.043 200356004.70 0.122 21809.00 0.034 200464561.30 0.153 23011.00 0.055 200573432.90 0.137 23771.00 0.033 200684721.40 0.154 24614.00 0.035 2007100053.50 0

25、.181 24917.00 0.012 第二產(chǎn)業(yè)的影響系數(shù)為0.0096 殘差分析圖 我們可以看出，第二和第三產(chǎn)業(yè)促進(jìn)勞動(dòng)力就業(yè)的作用遠(yuǎn)大于第一產(chǎn)業(yè)，因此，在4萬億的投資方案中，我們應(yīng)把投資主要放在第二和第三產(chǎn)業(yè)。問題四 以寧夏、廣東兩省為例分析東西部投資變化趨勢（可以以固定資產(chǎn)投資為標(biāo)的或相關(guān)指標(biāo)）； 我們由第三問可知4萬億資金如何分配到不同的產(chǎn)業(yè)上，經(jīng)查找廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指導(dǎo)目錄可分析知他們所發(fā)展的產(chǎn)業(yè)在三大產(chǎn)業(yè)中的比重。查閱寧夏產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)規(guī)劃，經(jīng)對比可知東西部的投資趨勢。寧夏未來幾年主要發(fā)展能源化工，零售，醫(yī)藥，食品，建筑業(yè)，主要涉及第二產(chǎn)業(yè)。廣東未來幾年產(chǎn)業(yè)繼續(xù)向高級化、適度重型化方向

26、發(fā)展，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新，大力發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)主要涉及第三產(chǎn)業(yè)，經(jīng)兩省投資比例對比知東部投資趨勢為三，二，一。西部為二，一，三。問題五 由問題三的結(jié)論，我們可以看出不同產(chǎn)業(yè)對就業(yè)的促進(jìn)作用不同，第一產(chǎn)業(yè)<第二產(chǎn)業(yè)<第三產(chǎn)業(yè)。第一產(chǎn)業(yè)對就業(yè)的促進(jìn)作用已經(jīng)接近飽和，第二和第三產(chǎn)業(yè)已成為促進(jìn)就業(yè)的重要組成部分，而且隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其促進(jìn)作用還會(huì)加強(qiáng)。政府和有關(guān)部門應(yīng)加大對第三產(chǎn)業(yè)的扶持和優(yōu)惠政策，促進(jìn)第二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。我國是發(fā)展中國家，第三產(chǎn)業(yè)的的發(fā)展情況與其他發(fā)達(dá)國家相比，還是比較落后的，因此，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)將對我國解決失業(yè)問題起到很大的作用。對于第一產(chǎn)業(yè)對勞動(dòng)力就業(yè)的促進(jìn)作用已飽和

27、，我國應(yīng)該加快農(nóng)村結(jié)構(gòu)調(diào)整，擴(kuò)大農(nóng)村的就業(yè)潛力。比如提高鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力，增加其市場競爭力。如何預(yù)防四萬億投資中遇到的腐敗問題也是政府和社會(huì)應(yīng)該關(guān)注的問題。我們還應(yīng)淡化GDP的數(shù)值，而應(yīng)該把財(cái)政支出更多的用在提供社會(huì)保障，帶動(dòng)消費(fèi)，增加消費(fèi)的方向和目標(biāo)上。附錄x=8.20 8.31 8.42 8.50 8.58 8.69 8.88 9.11 9.24 9.40 9.62 9.74 9.83 9.99 10.20 10.47 10.78 11.02 11.17 11.28 11.34 11.40 11.51 11.61 11.70 11.82 11.98 12.12 12.26 12

28、.43;X=ones(30,1),x;Y=10.60 10.62 10.65 10.69 10.72 10.75 10.78 10.82 10.85 10.87 10.90 10.92 11.08 11.09 11.10 11.11 11.12 11.13 11.14 11.15 11.16 11.18 11.19 11.20 11.21 11.22 11.23 11.24 11.24 11.25 'b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X);x=8.20 8.31 8.42 8.50 8.58 8.69 8.88 9.11 9.24 9.40 9.62 9.74

29、 9.83 9.99 10.20 10.47 10.78 11.02 11.17 11.28 11.34 11.40 11.51 11.61 11.70 11.82 11.98 12.12 12.26 12.43'X=ones(30,1),x;Y=10.60 10.62 10.65 10.69 10.72 10.75 10.78 10.82 10.85 10.87 10.90 10.92 11.08 11.09 11.10 11.11 11.12 11.13 11.14 11.15 11.16 11.18 11.19 11.20 11.21 11.22 11.23 11.24 11.24 11.25 'b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X);b,bint,ststsb = 9.4215 0.1536bin