計量經(jīng)濟學(xué)課程旅游的案例分析

1、案例分析旅游業(yè)具有 無煙產(chǎn)業(yè)”和 永遠的朝陽產(chǎn)業(yè)”的美稱，它已經(jīng)和石油業(yè)、汽車業(yè)并列為世 界三大產(chǎn)業(yè)。我國旅游業(yè)的發(fā)展一直遵循適度超前”的原則，立足于開發(fā)國內(nèi)旅游市場，在國際旅游市場競爭日益激烈和國內(nèi)旅游需求日益增長的情況下，國內(nèi)旅游逐漸成在我國的旅游市場上占據(jù)重要的地位，旅游產(chǎn)業(yè)成為我國新的經(jīng)濟增長點。旅游消費支出和旅游業(yè)從業(yè)人員是衡量旅游經(jīng)濟活動及效果的一個不可或缺的綜合性指標(biāo)，也是某一個國家或者地區(qū)旅游業(yè)發(fā)達與否的重要標(biāo)志。 現(xiàn)在我們通過下面的例子來分析旅游消費支出與旅游業(yè)從業(yè)人員 之間的相關(guān)關(guān)系，并且通過這個例子來簡單說明計量經(jīng)濟學(xué)軟件Eviews的相關(guān)操作，有關(guān)資料見表3-5。表3-

2、5 旅游消費支出與從業(yè)人員關(guān)系表年份旅游消費支 出X （億元）旅行社從業(yè)人員數(shù)Y年份旅游消費支出X （億元）旅行社從業(yè)人員數(shù)Y19941023.57755320013522.419240819951375.79159220023878.422914719961638.48755520033442.324980219972112.79482920044710.724621919982391.210044820055285.924891919992831.910883020066229.728591720003175.516433620077770.6292047我們將兩者之間的關(guān)系設(shè)定為以下線性

3、回歸模型：Y = P0 +P1Xi +5。其中，Y為旅游從業(yè)人員數(shù)量；Xi為旅游消費總支出；Ui為隨機誤差項。假設(shè)所建立的模型中隨機誤差項u滿足古典假定，可運用 ols方差估計模型的參數(shù)。除了前面所使用的方法之外，也可 以利用計量經(jīng)濟學(xué)軟件Eviews進行估計。建立工作文件首先，雙擊 Eviews程序，進入 Eviews主程序。在菜單項一次點擊FileNewWorkfile ,出現(xiàn)Workfile create ,在“Data frequency中懸著數(shù)據(jù)頻率：Annual （年度數(shù)據(jù)）Semi- Annual （半年數(shù)據(jù)）Quarterly （季度數(shù)據(jù)）Monthly （月度數(shù)據(jù)）Weekl

4、y （周數(shù)據(jù)）Daily（5-day week）（每周5天日數(shù)據(jù)）Daily（7-day week）（每周 7 天日數(shù)據(jù)）Integer data （整數(shù)數(shù)據(jù)）在本例中我們選擇 Annual,并且在起始年份和終止年份輸入“1994和“2007；如圖3-6所示圖3-6 工作文件的建立點擊“OK出現(xiàn)Workfile UNTITLED ”工作框。在工作框中已有的兩個變量中“C代表截距項；resid弋表殘差項。在 Object菜單中點擊New Object-，在New Object對話框中 選中Group；并在Name for Object選項中輸入組名，如圖 3-7所示圖3-6數(shù)據(jù)組的建立數(shù)據(jù)的輸入

5、使用輸入命令，對組數(shù)據(jù)進行輸入或編輯。命令格式為data ,如圖3-7所示，本例中，可直接輸入： dataX Y。Eil史 t Qbj i&ctroe Quick Qt-io-rts Windowdata xyGroup: BWTITLED Vorkflle: UNTITLED:： :UnlTled卜達中向5 |口bj占:七向小1正占M0g工口曰口。山5oHTtiWju唯EdTbs.XIY1994NANA1095NANANANA1997NANANANANANA2000IMlAnA2001NANA2002NIANA2003NANA2004NANA2005NANA20 口 6NANA20107NA

6、NA圖3-6數(shù)據(jù)窗口點擊上圖組對話框的“Edit+J”，將數(shù)據(jù)進行輸入。如圖 3-7Group; UMTTTI.ED YozkfxTe: 123 : : Unt J1*樂爐1口匚1061目田Print)(Nafne reeNqj Default y |阿代日755b靜X1 9941023 500|?7553.0019951375.70091592.0019961638.4Q087555.Q019972112.70094029.00199日2391 .200100448.019992831.9001。白內(nèi)。n200031 75.500164336.020013522-1001S2408 0200

7、23878 40022Q14T.D20033442300249802.02004471 0.700246219.020055235 000248919 020066229.700265917.02007777a eao292047.0圖3-7數(shù)據(jù)的輸入估計參數(shù)在Eviews命令框中直接鍵入“LSY C X”然后回車，即可直接出現(xiàn)圖3-8所示的計算結(jié)果。將估計式以“eq01為名保存。參數(shù)估計所建立的回歸方程為：Y? = 40560.4154 + 38.5057Xt= (2.0476)(7.7498)R2 = 0.8334D&pindent Vanable: YMethod Least Squar

8、esDate D8/2?/l Time: .2Q：34Sample: 1994 2007included ob&ervalions 14CoefficienlStd. Error t-StatisticProb.C40660 4219S09.192.075660.0631X38J605744.9Q96187一7*9曲。UJQQQR-squarecJ0.833470Mean de pend ent var176400.1Adjusted R-squared0.81Q5Q3S.D. dspendenl varSI 396.51S.E. of regression34530.1 7Akaike in

9、fo criterion23.06062sum squared resid1 43E+1 DSchwarz criterion23 95991Log likelihood165.0803Hannan-Quinn enter23,96017F-statfeuc60.05923Durbin-W3tSCrt Slat0.720931Prab(F-5tatlstlcji0.000005圖3-8回歸方程窗口模型檢驗.經(jīng)濟意義檢驗這里所估計的參數(shù) 用=38.506表示國內(nèi)旅游消費總支出每增加1億元，將會導(dǎo)致旅游業(yè)的從業(yè)人員增加 38人。這符合經(jīng)濟學(xué)中的常理。.擬合優(yōu)度和統(tǒng)計檢驗在用Eviews得出回歸模型

10、參數(shù)估計結(jié)果的同時，軟件已經(jīng)給出了用于模型檢驗的相關(guān)數(shù)據(jù)。有回歸結(jié)果可知，本例中的可決系數(shù) R2 = 0.8335 ,說明模型在整體上對數(shù)據(jù)擬合較好。解釋變量 旅游消費總支出”對被解釋變量 旅游業(yè)的從業(yè)人員”的83.35%的變化做出了解釋。針對Ho : P =0以及Hi : A #0 ,由圖3-8可以看出，回歸系數(shù)用的標(biāo)準(zhǔn)誤差和t值分 別為4.97和7.75;回歸系數(shù) 爵的標(biāo)準(zhǔn)誤差和t值分另I為19809.19和2.05。在給定顯著性水 平口為0.10時，t2(12) =1.782。|ti|t&2(n_2),這說明了解釋變量旅游消費支出在 90%的置信程度下對旅行社從業(yè)人數(shù)的影響是顯著的，即通

11、過了變量的顯著性檢驗。同理|t0 | t2 (n -2),說明了截距項在 90%的置信程度下對旅行社從業(yè)人數(shù)的影響是顯著的。如果給定口為0.10,由圖3-8所得數(shù)據(jù)通過(3.4.15)式計算可得，也與已0的置信區(qū)間分 別為(29.652,47.360)和(5260.443,75860.397)。.6.5預(yù)測得到回歸函數(shù)后。給定2008年旅游消費支出為9000億元，Eviews預(yù)測2009年從業(yè)人數(shù)步驟為：(1)雙擊工作文件 range:1994 2007。在彈出的對話框的 End data選擇框出改為 2008, 點擊OK。如圖3-9所示圖3-9 修改總體時間(2)雙擊工作文件的 sample

12、： 1994 2007區(qū)域，在彈出的對話框的 Sample range pairs選 擇框處把2007改為2008,如圖3-10所示圖3-10修改樣本時間(3)雙擊工作文件窗口中的 X序列，打開X數(shù)據(jù)窗口。點擊 Edit+/-鍵，是X數(shù)據(jù)窗口處于可編輯狀態(tài)。在 t=2008的X的觀測值位置輸入 9000。相當(dāng)于給定X0=9000o(4)打開估計式eq01窗口，點擊forecast鍵。在S.E.選擇框出填入yfse,表示需要計算Y的預(yù)測值(用 YF表示)也需要計算 Y的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差。點擊OK,如圖3-11所示。For enastForecast ofEquation： UNTITLEDSeries

13、: 叵| Insert 色fltuHls far tMjt-of-SannpIfe bbftirvAibn1/口 nE圖3-11數(shù)據(jù)預(yù)測點擊OK之后，可得3-12所示的預(yù)測圖，藍色實線代表各年的旅行社從業(yè)人數(shù)，其中包 括2008年旅行社從業(yè)人數(shù)的預(yù)測值，紅色虛線表示了兩個正負預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差的范圍。3-12 數(shù)據(jù)預(yù)測圖回到工作文件窗口，此時已經(jīng)出現(xiàn)一個yf序列。雙擊yf序列，可以看到 Y0 = 387112.1。(5)為了作區(qū)間預(yù)測，在 X和Y的數(shù)據(jù)表中，點擊“View選“Descriptive StatsCmmonSample，則彳#到X和Y的描述統(tǒng)計結(jié)果，見圖 3-13XMean3527.779

14、176400.1Median3309.00017S3720Maximum7770.600292047.CMinimum1023 50077553.00Std. Dev.1S2748781293.51Skewness0.7372310,003203Kurtosis2.9107371 363402Jarque-0era1 2690741.578505Probability0.5249060.4541 66Sum403S0.9O2459602.Sum Sq. Dev.4S2976SSB.5SE+10Observations1414圖3-13統(tǒng)計數(shù)據(jù)表通過圖3-13所列出的各項統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可得 xi2 - -j(n-1) =1927.4872 (14-1) =48297679.76(X0 -X)2 =(9000-3527.779)2 =29945202.67Var(Y?)129945202.67=1192332640 (- ) = 824428684.114 48297679.76如果給定 a =0.0