北航数理统计大作业..docx

应用数理统计第一次课程论文学号： SY1227217 姓名： 袁 帅 2012年11月我国居民消费价格指数的多元线性回归模型摘 要本文首先选取了我国自1991年至2010年间的居民消费价格指数(CPI)为因变量，并对可能影响CPI的七个因素进行了统计,进一步利用统计软件SPSS对以上数据进行了多元逐步线性回归。并最终确定了居民消费价格指数与各因素之间关系的“最优”回归方程。关键词：多元线性回归，逐步回归法，居民消费价格指数，SPSS目录摘 要I1.符号说明12.引言13.数据的采集和整理23.1数据采集23.2建模34.数据分析35.结论9参考文献10致谢10符号说明变量符号居民消费价格指数y国内生产总值x1总人口x2能源生产总量x3人民币汇率x4居民存款x5第一产业总产值x6成灾受灾面积x7引言CPI (Consumer Price Index 居民消费价格指数)指在反映一定时期内居民所消费商品及服务项目的价格水平变动趋势和变动程度。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀（或紧缩）的程度。通俗的讲，CPI就是市场上的货物价格增长百分比。一般市场经济国家认为CPI增长率在2%~3%属于可接受范围内，当然还要看其他数据。CPI过高始终不是好事，高速经济增长率会拉高CPI，但物价指数增长速度快过人民平均收入的增长速度就一定不是好事，而一般平均工资的增长速度很难超越3-4%。居民消费价格指数（Consumer Price Index，简称CPI）是度量居民生活消费品和服务价格水平随着时间变动的相对数，综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况。编制居民消费价格指数的目的，是了解全国各地价格变动的基本情况，分析研究价格变动对社会经济和居民生活的影响，满足各级政府制定政策和计划、进行宏观调控的需要，以及为国民经济核算提供参考和依据与就业形势报告（非农）结合在一起，消费者物价指数（CPI）就成了金融市场上被仔细研究的另一个热门的经济指标。它获得关注的原因显而易见：通货膨胀影响着每一个人，它决定着消费者花费多少来购买商品和服务，左右着商业经营的成本，极大地破坏着个人或企业的投资，影响着退休人员的生活质量。而且，对通货膨胀的展望有助于设立劳动合同和制定政府的财政政策。基于此目的，本文从国家统计信息网上选取了1991-2010年这20年间的年度财政收入及主要影响因素的数据，包括国内生产总值、总人口、能源生产总量、人民币汇率、居民存款、第一产业总产值、受灾成灾面积。并进一步采用多元逐步回归分析方法对以上因素进行了显著性分析，从而确定了关于居民消费价格指数的最优多元线型回归方程。数据的采集和整理数据采集本文在进行统计时，查阅《中国统计年鉴2011》中收录的1991年至2010年连续20年的居民消费价格指数(CPI)为因变量，并初步选取这 20 年的国内生产总值、总人口、能源消费总量、人民币汇率、居民存款、第一产业总产值、受灾成灾面积7 个因素为自变量，其具体数据见表格1.表格 1年份CPI国内生产总值（亿元）总人口（万人）能源消费总量（万吨标准煤）人民币汇率（100美元）居民存款（亿元）第一产业总产值（亿元）受灾成灾面积（千公顷）1991103.421781.5115823103783532.339244.98157.0732911992106.426923.5117171109170551.4611757.39084.7772251993114.735333.9118517115993576.2015203.510995.5719611994124.148197.9119850122737861.8721518.815750.5864281995117.160793.7121121131176835.1029662.320340.9680921996108.371176.6122389135192831.4238520.822353.7682251997102.878973.0123626135909828.9846279.823788.483734199899.284402.3124761136184827.9153407.524541.975326199998.689677.1125786140569827.8359621.824519.1767132000100.499214.6126743145531827.8464332.424915.8890622001100.7109655.2127627150406827.7073762.426179.684008200299.2120332.7128453159431827.7086910.727390.8741062003101.2135822.812922718