《逐步回归法在苏州财政收入预测中的应用》-毕业论文设计（学术).docVIP

毕业论文(设计) 题 目逐步回归法在苏州财政收入预测中的应用 学生姓名 　　 学 号 院 系　　　数理学院 专 业　　　 统计学 指导教师 　　 二Ｏ一一年五月三十日 目 录 TOC \o 1-2 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc295409515 １ 引言 PAGEREF _Toc295409515 \h 3 HYPERLINK \l _Toc295409516 ２ 逐步回归法的基本思想 PAGEREF _Toc295409516 \h 3 HYPERLINK \l _Toc295409517 ３ 逐步回归预测模型 PAGEREF _Toc295409517 \h 4 HYPERLINK \l _Toc295409518 3.1 分析背景 PAGEREF _Toc295409518 \h 4 HYPERLINK \l _Toc295409519 3.2 因素分析 PAGEREF _Toc295409519 \h 4 HYPERLINK \l _Toc295409520 3.3 建立模型 PAGEREF _Toc295409520 \h 5 HYPERLINK \l _Toc295409521 4 分析与结论 PAGEREF _Toc295409521 \h 8 HYPERLINK \l _Toc295409522 5 建议与对策 PAGEREF _Toc295409522 \h 9 HYPERLINK \l _Toc295409523 参考文献 PAGEREF _Toc295409523 \h 10 逐步回归法在苏州财政收入预测中的应用 许明月 南京信息工程大学统计系，南京　210044 摘要：本文简单介绍了财政收入的重要性，综合分析，选取可能对财政收入有影响的八个主要指标，通过逐步回归法建立回归模型，对得出的模型中的相关因素做出较合理的经济解释，在得出模型后，用模型对财政收入进行预测，并对预测值与实际值进行比较，计算两者之间的误差，分析模型得出结论，并提出了提高财政收入质量的政策建议。 关键词：财政收入，预测模型，逐步回归，自相关。　 1　引言 苏州自公元前514年建城以来就长期是中国江南地区的经济和文化中心，后又发展为中国南方、华东乃至全国的经济文化中心。目前是中国发展最快的城市，也是经济最发达的城市之一，是长江三角洲经济圈重要的经济中心，苏南地区的工业中心。拥有中国乃至亚洲最大的内河航运港口、江苏第一大港、中国大陆第九大港——苏州港，四通八达的铁路和公路交通网与全国各大城市相连，交通运输十分便利。以经济总量计算，苏州现在是仅次于上海、北京、广州、深圳的中国大陆第五大城市。昔日的人间天堂将成为更加繁荣昌盛的人间新天堂。本文根据苏州市统计局[1]和《苏州统计年鉴－2010》[2]必威体育精装版资料，采用逐步回归分析法[3]对苏州财政收入进行综合分析与评价。 2　逐步回归法的基本思想 多元线性回归[4-5]模型的一般形式：设随机变量ｙ与一般变量，，……，的线性回归模型为 其中，，，……，是个未知参数，成为回归常数，，……，成为回归系数。成为被解释变量（因变量），而，，……是个可以精确测量并可控制的一般变量，成为解释变量（自变量），是随机误差。 逐步回归[6-9]的基本思想是有进有出。具体做法是将变量一个一个引入，当每引入一个自变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行检验，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。逐个过程反复进行，直到既无显著的自变量选入回归方程，也无不显著自变量从回归方程中剔除为止。这样就避免了前进法和后退法各自的缺陷，保证了最后所得的回归子集是最优回归子集。 3　逐步回归预测模型 3.1　分析背景 应用回归分析去处理实际问题时一个重要问题就是如何去选择自变量。一般情况下，我们罗列出来的很多的自变量，其中的一些变量对因变量也许根本没有影响。但如果回归模型把这些变量都包含进来，不仅估计和预测的精度也会下降，计算量也会变大。在一些情况下，某些自变量的观测数据的获得代价较大，如果其中的无关自变量被错误地被选进模型，就会增加不必要的成本。因此需要剔除一些不相关的变量。因此我们用逐步回归法，即利用自变量和因变量的一系列观测数据，逐步把显著性强的