统计应用spss大作业-多因素分析

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1、影响我国居民私家车拥有量的因素分析xxxxxxxxx自我国加入世界贸易组织后,中国汽车市场大举对外开放,带动了国内汽车产业的迅速发展。国家又出台了一系列鼓励轿车进入家庭的政策,长期以公车消费为主的轿车市场转变为以私人消费为主,私人购车成为当今轿车市场消费的主流。随着私人轿车消费时代的到来,私人轿车成为拉动私家车拥有量大幅上升的主要因素。截至2011年11月,我国机动车保有量达2.23亿辆,汽车保有量达1.04亿辆。大中城市中汽车保有量达到100万辆以上的城市数量达14个。目前全球汽车保有量约为10亿辆,中国占据了其中的10%。中国的汽车保有量已经超过日本,成为

2、仅低于美国(2010年2.4亿辆)的世界第二大汽车保有国,业内预计,2020年我国汽车保有量将突破2亿辆。中国已经成为世界第一大汽车消费市场,汽车销售业成为热门,影响汽车销量的因素越发引起人们的关注。本文就通过计量模型来分析除了汽车本身的价格外,其他因素如公路里程、全国汽车产量、人均可支配收入、财政收入等多个变量对私家车拥有量的影响。1居民私家车拥有量影响因素的选择能够影响居民私家车拥有量的因素非常多,诸如国家财政收入、居民可支配收入、公路里程、全国汽车产量、人均粗钢产量、居民消费水平和原油价格等等。国家财政收入是政府履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服

3、务需要的基础,是衡量一国政府财力的重要指标,政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量在很大程度上取决于财政收入的充裕状况,这一指标将影响国内经济的方方面面。所以,这一指标被选作居民私家车拥有量的影响因素。居民拥有私家车的前提是汽车消费,而收入是消费的基础,也是影响消费最重要的因素。本文考虑居民可支配收入对汽车保有量的影响。公路建设是汽车行驶的基础,所以公路里程对私家车拥有量有很重要的影响,本文将公路里程也作为影响居民汽车保有量的因素。综上所述,本研究以分析我国居民私家车拥有量的影响因素为目的,选择了1991——2010年的数据为样本,如表1所示。我们

4、把居民私家车拥有量作为目标变量,即被解释的变量(Y)。把财政收入(X1)、居民可支配收入(X2)、公路里程(X3)作为因变量,即解释变量。2数据来源本次研究数据来源均来自历年中国统计年鉴。为了研究达到准确性、科学性的目的,选取了自1991年至2010年20年的数据。表11991——2010私家车拥有量与财政收入、可支配收入及公路里程的数据私家车拥有量财政收入可支配收入公路里程199196.043149.481700.60104.111992118.203483.372026.60105.671993155.774348.952577.40108.3519942

5、05.425218.103496.20111.781995249.966242.204283.00115.701996289.677407.994838.90118.581997358.368651.145160.30122.641998423.659875.955425.10127.851999533.8811444.085854.02135.172000625.3313395.236280.00167.982001770.7816386.046859.60169.802002968.9818903.647702.80176.5220031219.23217

6、15.258472.20181.0020041481.6626396.479421.60187.1020051848.0731649.2910493.00334.5220062333.3238760.2011759.50345.7020072876.2251321.7813785.80358.3720083501.3961330.3515780.76373.0220094574.9168518.3017174.65386.0820105938.7183101.5119109.44400.823模型的建立3.1多因素分析利用SPSS软件进行分析,采用最小二乘法进

7、行回归分析和统计检验。考虑到自变量数据的特点,我们对自变量和因变量同时分别取自然对数进行分析。由散点图观察变量之间的关系,可以看出因变量和自变量呈线性关系。因此,设定模型为:式中,为随机误差项。运用最小二乘法估计模型参数,得到回归方程如下式:表13个自变量回归方程的可决系数R2模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差1.999a.998.998.05481a.预测变量:(常量),ln公路里程,ln可支配收入,ln财政收入。b.因变量:ln私家车拥有量表23个自变量回归方程的统计量FAnovab模型平方和df均方FSig.1回归29.46239.8213269

8、.294.000a残差.04816.0

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