基于杭州出租车保有量的预测模型[精选].doc

基于杭州出租车保有量的预测模型 摘要 本文主要讨论了如何确定合理的城市出租车的需求量的问题。以杭州为例，通过该市2001年到2008年的各项数据进行分析，建立多元统计回归模型，对未来几年的出租车保有量进行了预测。 首先，我们通过Excel2003软件画出城市出租车保有量和各解释变量之间的关系，然后建立了多元线性回归模型，在回归方程的确定过程中，按照统计检验的要求逐一对各个解释变量进行分析，然后运用EView5.0软件分别对两个线性回归方程进行了检验，模型在置信概率为95%的条件下通过检验，并画出相应模型的的残差图，以便于模型的最优化选择。 同时我们根据线性回归模型的分析，结合实际情况，构造了可线性化非线性模型，同样在置信概率为95%的条件下通过显著性检验。然后进行逐步回归分析，计算出各项的系数。最后通过分析及剔除变量法，并运用Excel2003对可化为线性的非线性回归方程的显著性检验，结合两个线性回归方程，最终得到一个比较合理的非线性回归模型。最终运用得到的回归模型给出了2009年杭州市区合理的出租车保有量为9237辆。 最后，我们对上述模型进行分析评价，提出了一些可能的改进方向。 关键字： 统计回归 线性方程 非线性方程 预测 残差 检验 问题重述(市内)出行者的青睐，促进了出租车行业的迅速发展。然而，出租车行业蓬勃发展的同时，各式各样的问题也悄然而生，如“打的难”，“黑的”横行，出租车司机集体上访等问题。这些问题很大程度上是由于政府规制不合理导致的。政府规制主要包括出租车投放总量、行业经营模式、运营定价和服务规范等方面，其中如何测定城市出租车的需求量，确定合理的出租车投放量是政府规制的重要内容。 而影响城市出租车需求量的因素有： （1）城市经济发展水平 经济发展水平通过影响人们生产性出行和生活性出行总量以及出行质量影响着城市出租汽车容量。 （2）收入与消费水平 出租车出行需求受收入和消费水平直接影响,人均收入与消费水平高,对选择出租车出行的概率大,反之则较小。 （3）人口数量和结构 客运出租车的运输对象主要是人,因此人口数量的变化必然引起出租车需求的变化。 （4）城市布局 城市规模的扩大改变着居民的出行距离,使中长距离的出行在城市居民总体出行中所占的比重越来越大,一定程度上影响着居民出行方式的选择。 （5）自然旅游资源 随着社会经济的发展,旅游需求在生活需求中的比例也逐步上升,与旅游发展密切相关的就是运输需求的增加。城市旅游需求的增长将促进出租车需求量的增长。 （6）政府对出租汽车的政策 政府是限制还是鼓励发展对城市出租汽车需求量有直接的影响。 （7）城市其他客运方式对出租车需求量的影响 如公共交通,由于其道路利用率高、对城市环境污染少,优先发展大运量公共交通已经成为大城市的共识,作为大运量公共交通的一种有益补充,出租汽车的发展水平必然会受到城市常规公共交通方式的影响。 本文以杭州为例，结合杭州实际情况，综合以上考虑因素，这里我们选取城市的国内生产总值、市区人口数量、城市私家车数量、城市公交客运总量、居民个人可支配收入五个因素作为城市出租车保有量的主要影响因素，对杭州市区01年08年的数据进行分析，进而建立统计回归模型，预测杭州市区未来几年的城市出租车保有量。 二、模型的假设三、符号说明 市区人口 城市国民生产总值 居民可支配收入 城市客运总量 私家车数量 判断系数 调整的判断系数 回归系数 四、，市区人口为万人，国民生产总值为万元，居民可支配收入为元，城市客运总量为万人次，私家车数量为万人。基于杭州01-08年以上各项数据（见附录一），通过各个解释变量各自对应变量的散点图分析，对各个解释变量对出租车保有量影响有个大致了解。 用Excel2003软件绘出出租车保有量和各解释变量的散点图。 表一 市区人口对出租车数量的影响 表二 国民生产总值对出租车数量的影响 表三 个人可支配收入对出租车数量的影响 表四 客运总量对出租车数量的影响 表五 私家车数量对出租车数量的影响 通过散点图的结果，可以初步推断被解释变量（出租车数量）和其他五个解释变量的关系。 4.2 模型的建立与求解 4.2.1（建立多元线性回归模型） 模型一：五元线性回归模型 基于上述散点图的分析，我们可以看到：市区人口、城市国民生产总值、居民可支配收入、城市公交客运量和私家车数量都对城市出租车需求量有较大的影响，所以我们通过Eviews5.0软件建立基于这五个解释变量的五元线性回归方程。 在命令窗口依次键入以下命令即可： CREATE U 8 DATA Y X