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文檔簡介
計量經濟學論文中國旅游業收入影響分析序言改革開放后幾十年來,生活節奏加緊使得越來越多人選擇旅游這種方式釋放擔心狀態,也就使得旅游業發展快速。近年來,旅游更是成為每個人日常不可缺乏原因。中國作為世界五大文明古國(包含古希臘),同時也是當今世界著名旅游大國,旅游業在我國發展更是欣欣向榮,是不折不扣朝陽產業。按照聯合國世界旅游組織預測,到中過獎成為世界上第一大入境旅游接待國和第四大出境旅游客源國。本文以我國旅游業收入為被解釋變量,利用eviews軟件對其進行了多原因變量分析。亦在得出一些中國旅游影響因子分析及對未來一段時間內旅游業發展提出一些提議。關鍵詞國內旅游收入計量經濟學模型檢驗一.問題提出近年來旅游如此火爆,旅游業及其相關產業發展也如火如荼。那到底是哪些原因影響著旅游業發展,他們之間有著什么聯絡,我們又該怎樣中國旅游未來發展呢?本文將從計量經濟學角度對以上問題進行定量分析,并試圖對其更深層次原因進行探索以及進行一個短期內旅游行業發展預測。二.影響原因確實定城鎮人均可支配收入(國內旅游暫時只考慮城鎮)國內游客數量入境游客數量旅行社數量三.計量經濟學模型建立我們建立通常模型以下:Yi=β1+β2*x1+β3*x2+β4*x3+β5*x4在此Y為我國旅游收入(萬元)x1為入境游客人數(萬人)x2為我國國內游客人數(百萬人)x3為城鎮人口可支配收入指數x4為旅行社數量(個)四.模型求解和檢驗對該模型執行OLS回歸詳見(表二)顯然,該模型可絕系數很高(0.990525),F檢驗顯著,不過x2x3x4t檢驗結果不顯著,而且x4系數符號不符合經濟意義,說明存在嚴重多重共線性。這說明我們模型本身存在很大缺點。更改模型為:logY=β1+β2*log(x1)+β3*log(x2)+β4*log(x3)+β5*log(x4)對新模型進行OLS回歸詳見(表三)顯著得出結果好得多了。R2為0.989061,F檢驗顯著除x4外其余原因t檢驗結果顯著。多重共線性依然存在。所以,利用軟件對4個變量進行相關系數檢測。詳見(表四)結果顯示,4個變量原因相關性很高,所以我們必須剔除一個變量。嚴謹起見,利用eviews分別對他們進行兩兩分析詳見(表五~表十)。綜合得出,變量x4必須從模型中剔除,所以更新后模型為:logY=β1+β2*log(x1)+β3*log(x2)+β4*log(x3)對新模型進行分析詳見(表十一)R2=0.988906Dw=1.794877說明修正后顯著好轉。進行了一系列檢驗和修正后最終止果以下:logY=1.275850*log(x1)+1.374221*log(x2)-1.171586*log(x3)-5.243261五.經濟分析以上模型得知,我國旅游業收入與人均可支配收入,國內旅游人數,入境旅游人數親密相關。眾所周知,旅游業是一個低投資高回報產業,同時也是二十一世紀最為環境保護經濟產業之一。作為世界上文化,經濟大國,在今后勢必會增加旅游行業投入發展。同時對著人民生活情況提升(x1),國內旅游人數(x2)勢必會增加,這不但帶動了旅游收入(y)增加,同時拉動了gdp上升,也帶動了相關產業如餐飲,運輸業發展。所以,在發展旅游業同時,也應注意相關產業發展跟進,正所謂全方面發展,整體跟進。這么一來,y增加才會不但僅是曇花一現,而愈加穩定。另首先,近年來通貨膨脹嚴重,房價也成為頭號問題。在一定程度上,旅游業發展,人們將更多x1投入旅游,能夠一定程度減緩現金流過分投向房地產行業情況。不過,伴隨y收入占國民經濟收入增加。其資金使用對應監管及用途也更應值得每個人注意。模型同時說明,入境游客人數(x3)也與旅游收入(y)有著親密相關性。伴隨全球化地擴大,越來越多外國客人會進入我國旅游。從經濟角度講,更多開放型行業發展(如娛樂行業)會深入提升我國旅游在全球競爭力,同時以海納百川態度面對外國客人,外來文化乃至自己生活中點點滴滴是每個中國人成為一個合格大國公民所必需學會技能??偠灾?,旅游業是個朝陽產業,但同時他也是一個充滿競爭行業。若想在全球化中脫穎而出。中國所做不但僅是突出自我迎接挑戰,更要突破自我緊跟時代。參考文件中華人民共和國國家統計局、中經網數據統計庫《計量經濟學》龐皓科學出版社《旅游規劃性質與方法》吳承照同濟大學出版社附錄(表一):數據199319931273.762519941664.262519952139.837519962530.91997316987519994065.56254595.14723.365254.38754573.696383.7357190.148436.38510495.33511404.095資料起源:中經數據:81/旅行社數據只更新到了,所以筆者就只選取至。(表二) DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:06/08/11Time:19:14 Sample:1993 Includedobservations:16 Variable CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-4956.6321262.903-3.9247940.0024X10.7063190.2267673.1147370.0098X23.5499382.1293461.6671490.1237X313.909398.4190811.6521270.1267X4-0.5299180.232836-2.2759320.0438 0.99052Meandependent5087.10R-squared 5var 0AdjustedR-squared0.98707S.D.dependent3009.75 9var 5342.120Akaikeinfo14.7585S.E.ofregression 8criterion 1 1287513Schwarz 14.9999Sumsquaredresid .criterion 5 -113.06 287.474Loglikelihood 81F-statistic 81.19315Prob(F-statist0.00000Durbin-Watsonstat 9ic) 0 (表三)DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:06/09/11Time:00:17Sample:1993Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-5.6779631.257576-4.5150070.0009LOG(X1)1.4126050.3947173.5787750.0043LOG(X2)1.3194620.2799404.7133750.0006LOG(X3)-1.0590570.444222-2.3840710.0362LOG(X4)-0.1216520.308999-0.3936980.7013 R-squared 0.98906Meandependent1var8.360787AdjustedR-squared0.98508S.D.dependent3var0.630739S.E.ofregression0.07703Akaikeinfo7criterion-2.038767Sumsquaredresid0.06528Schwarz1criterion-1.797333Loglikelihood21.31014F-statistic248.6339
1.03645Prob(F-statist0.00000 (表四)LOG(X1)LOG(X2)LOG(X3)LOG(X4)LOG(X1)10.0061820.4380580.972388LOG(X2)0.00618210.1285260.119842LOG(X3)0.4380580.12852610.347374LOG(X4)(表五)0.9723880.1198420.3473741DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/08/11Time:20:50Sample:1993Includedobservations:16 Coeffic Variable ientStd.Errort-StatisticProb.C-2201.792282.8948-7.7830770.0000X10.1999330.0887262.2533640.0421X26.1464690.7363808.3468670.0000 R-squared 0.98564Meandependent1var5087.100AdjustedR-squared0.98343S.D.dependent2var3009.755S.E.ofregression387.404Akaikeinfo9criterion14.92418Sumsquaredresid1951073Schwarz15.0690Durbin-Watsonstat 6ic) 0
.criterion 4 -116.39 446.181Loglikelihood 34F-statistic 90.70754Prob(F-statist0.00000Durbin-Watsonstat 7ic) 0 (表六)DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/08/11Time:20:51Sample:1993Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-2557.203432.3708-5.9143760.0001X10.1056550.1747820.6044980.5559X314.766703.1510204.6863240.0004R-squared0.966047 Meandependentvar5087.100AdjustedR-squared0.960824S.D.dependentvar3009.755S.E.ofregression595.7221Akaikeinfocriterion15.78479Sumsquaredresid4613503.Schwarzcriterion15.92965Loglikelihood-123.2783F-statistic184.9414Durbin-Watsonstat0.846654Prob(F-statistic)0.000000 (表七) DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:06/08/11Time:20:51 Sample:1993 Includedobservations:16 Variable Coeffic t-Statist ientStd.Error icProb.C-851.9674 1414.204-0.6024360.5572X10.2874650.470776 0.6106190.5520X40.3360640.257873 1.3032150.2151R-squared0.919239 Meandependentvar5087.100AdjustedR-squared0.906815S.D.dependentvar3009.755S.E.ofregression918.7662Akaikeinfocriterion16.65130Sumsquaredresid10973706Schwarzcriterion16.79616Loglikelihood-130.2104F-statistic73.98472Durbin-Watsonstat0.517678Prob(F-statistic)0.000000 (表八)DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/08/11Time:20:52Sample:1993Includedobservations:16 Coeffic Variable ientStd.Errort-StatisticProb. -2078.6 C 61 338.2520-6.1453030.00006.08028 X2 7 1.8210883.3388210.00533.56614 X3 4 3.9558120.9014950.3837 0.98120Meandependent5087.10R-squared 8var 00.97831S.D.dependent3009.75AdjustedR-squared 6var 5443.197Akaikeinfo15.1932S.E.ofregression 1criterion 7 2553508Schwarz 15.3381Sumsquaredresid .criterion 3 -118.54 339.383Loglikelihood 61F-statistic 30.70648Prob(F-statist0.00000Durbin-Watsonstat 8ic) 0 (表九) DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:06/08/11Time:20:52 Sample:1993 VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1715.254333.0433-5.1502440.0002X26.5965730.9609576.8645890.0000X40.0763780.0634231.2042680.2500 R-squared 0.98203Meandependent7var5087.100AdjustedR-squared0.97927S.D.dependent3var3009.755S.E.ofregression433.309Akaikeinfo5criterion15.14814Sumsquaredresid2440843Schwarz.criterion15.29300Loglikelihood-118.1851F-statistic355.3486Includedobservations:16 0.75623Prob(F-statist0.00000Durbin-Watsonstat 2ic) 0 (表十)DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/08/11Time:20:53Sample:1993Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3170.934753.0737-4.2106550.0010X321.564554.7481954.5416310.0006X4-0.1533010.144267-1.0626200.3073R-squared0.967882 Meandependentvar5087.100AdjustedR-squared0.962941S.D.dependentvar3009.755S.E.ofregression579.3978Akaikeinfocriterion15.72922Sumsquaredresid4364123.Schwarzcriterion15.87408Lo
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