回归模型案例人力资源市场营销_人力资源-市场营销.pdf

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1、案例一：城镇居民收入与支出关系 一、研究的目的 研究影响齐地居民消费水平变动的原因。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可 能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等 等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要 因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。二、模型设迄 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消 费，由于务地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是 城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城

2、市居民每人每年的平均 消费支岀”来比较。所以模型的被解释变量 Y 选泄为“城市居民每人每年的平均消费支出”。因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变 动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支岀来建立模型。因此建立的是某年截面数 拯模型。影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最 主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财 产”：还有的因素在运用截而数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。

3、因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项 中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的城市居民每 人每年可支配收入”作为解释变量 X。作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支岀(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立的计疑经济模型为如下线性模型：丫严卩+爲 三、估计参数 1、建立工作文件 首先，双击 EViews 图标，进入 EVicws 主页。在菜单一次点击 FileNewWorkfile,岀 现对话框“Workfile

4、Range”。在“Workfile frequency”中选择数据频率：Annual(年度)Weekly(周数据)Quartrly(季度)Daily(5 day week)(每周 5 天日数据)Semi Annual（半年）Daily（7 day week）（每周 7 天日数据）Monthly（月度）Undated or irreqular（未注明日期或不规则的）在本例中是截而数黑 选择“Undated or irreqular 并在Start date中输入开始时间 或顺序号，如“1”在“end date”中输入最后时间或顺序号，如“31”点击“ok”出现“Workfile UNTITLED

5、”工作框。其中已有变量：“c”一截距项rcsid”一剩余项。在Objects菜单中点击New Objects,在New Objects对话框中选Group,并 在“Nain亡 for Objects上左义文件划，点击“OK”出现数据编辑窗口。若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save”，在“Save As对话框中给定路径和文件名，再点击“ok”，文件即被保存。2、生成变量和输入数据 在 EViews 命令框直接键入data X Y 一元时）或“dataY Xi X2（多元时），回 车出现“Group窗口数据编辑框，在对应的 Y、X 下输入数据。3、估计参数 方法一：在 EVicws 主页界面点

6、击“Quick 菜单，点击uEstimate Equation 出现“Equation specificationM 对话框，选 OLS 估计，即选击“Least Squares*,键入“YCX”，点“ok”方法二：在 EViews 命令框中直接键入“LSYCX”，按回车，即出现回归结果。若要显示回归结果的图形，在“Equation”框中，点击“Rcsids”，即出现剩余项（Residual）.实际值（Actual）.拟合值（Fitted）的图形。四、模型检验 1、经济意义检验 所估汁的参数，说明城市居民人均年可支配收入每相差 1 元，可导致居民消费支岀相差 多少元。这与经济学中边际消费倾向的

7、意义相符。2、拟合优度和统计检验 用 EVicws 得出回归模型参数估汁结果的同时，已经给岀了用于模型检验的相关数据。案例二：表二给出了美国 30 所知需学校的 MBA 学生某年基本年薪（ASP）,GPA 分数（从 1一 4 共四个等级），GMAT 分数，以及每年学费（X）的数据。1、用双变量回归模型分析 GPA 分数是否对 ASP 有影响？2、用合适的回归模型分析 GMAT 分数是否与 ASP 有关？3、每年的学费与 ASP 有关吗？如果两变量之间正相关，是否意味着进到最髙费用的商 业学校是有利的？明显差异的因素可能很多例如居民的收入水平就业状况零售物价指数利率居民财产购物环境等等都可能对居

8、民消费有影响为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素并分析影响因素与消费水平的数量关系可以费和农村居民消费由于务地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异最具有直接对比可比性的是城市居民消费而且由于各地区人口和经济总量不同只能用城市居民每人每年的平均消费支来比较所以模型的被解释变量选泄为城变动所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支来建立模型因此建立的是某年截面数拯模型影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种但从理论和经验分析最主要的影响因素应是居民收入其他因素虽然对居民消费4、髙学费的商业学校意味着髙质量的 MBA 成绩吗？为什么？表二 ASP/美 学校 元

9、GPA 分数 GMAT 分数 X/美元 Harvard 102630.0 3.400000 650.0000 23894.00 Stanford 100800.0 3.3OOOOO 665.0000 21189.00 Columbian 100480.0 3.3OOOOO 640.0000 21400.00 Dartmouth 95410.00 3.400000 660.0000 21225.00 Wharton 89930.00 3.400000 650.0000 21050.00 Northwestern 84640.00 3.3OOOOO 640.0000 20634.00 Chicag

10、o 83210.00 3.3OOOOO 650.0000 21656.00 MIT 80500.00 3.5OOOOO 650.0000 21690.00 Virginia 74280.00 3.200000 643.0000 17839.00 UCLA 74010.00 3.5OOOOO 640.0000 14496.00 Berkeley 71970.00 3.200000 647.0000 14361.00 Cornell 71970.00 3.2OOOOO 630.0000 20400.00 NUY 70660.00 3.200000 630.0000 20276.00 Duke 70

11、490.00 3.3OOOOO 623.0000 21910.00 Carnegie Mellon 59890.00 3.200000 635.0000 20600.00 North Carolina 69880.00 3.200000 621.0000 10132.00 Michigan 67820.00 3.2OOOOO 630.0000 20960.00 Texas 61890.00 3.3OOOOO 625.0000 8580.000 Indiana 58520.00 3.200000 615.0000 14036.00 Purdue 54720.00 3.200000 581.000

12、0 9556.000 Case Western 57200.00 300000 591.0000 17600.00 Georgetown 69830.00 3.200000 619.0000 19584.00 Michigan State 41820.00 3.200000 590.0000 16057.00 Penn State 49120.00 3.200000 580.0000 11400.00 Southern Methodist 60910.00 300000 600.0000 18034.00 Tulane 44080.00 300000 600.0000 19550.00 Ill

13、inois 47130.00 3.200000 616.0000 12628.00 Lowa 41620.00 3.200000 590.0000 9361.000 Minnesota 48250.00 3.200000 600.0000 12618.00 Washington 44140.00 3.3OOOOO 617.0000 11436.00 1、以 ASP 为因变量，GPA 为自变量进行回归分析。从回归结果可以看出，GPA 分数的系数是显著的，对 ASP 有正的影响。2、以 ASP 为因变量，GMAT 为自变量做回归分析。明显差异的因素可能很多例如居民的收入水平就业状况零售物价指数利率

14、居民财产购物环境等等都可能对居民消费有影响为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素并分析影响因素与消费水平的数量关系可以费和农村居民消费由于务地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异最具有直接对比可比性的是城市居民消费而且由于各地区人口和经济总量不同只能用城市居民每人每年的平均消费支来比较所以模型的被解释变量选泄为城变动所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支来建立模型因此建立的是某年截面数拯模型影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种但从理论和经验分析最主要的影响因素应是居民收入其他因素虽然对居民消费从回归结果可以看出，GMAT 分数与 ASP 是显著正相关

15、的。3、以 ASP 为因变量，X 为自变量进行回归分析。从回归结果可以看岀，每年的学费与 ASP 显著正相关。学费高，ASP 就高：但学费仅 解释了 ASP 变化的一部分，明显还有其他因素影响着 ASP.4、以 GPA 为因变量，X 为自变量进行回归分析。从回归结果可以看出，尽管高学费的商业学校与高质虽的 MBA 成绩略有正相关性，但 学费对 GPA 分数的影响是不显著的，所以学费并不是彫响 GPA 分数的主要原因。案例三中国税收增长的分析 一、研究的目的要求 改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生 很大变化，中央和地方的税收收入 1978 年为 519.

16、28 亿元，到 2002 年已增长到 17636.45 亿元，25 年间增长了 33 倍，平均每年增长%o为了研究影响中国税收收入增长的主要原 因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经 济模型。影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看,经济整体增长是税收增长的基本源泉。（2）公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体,社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支岀所表现的公共 财政的需求对当年的税收收入可能会有一泄的影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流 转税为主，以现行价格计算的 GDP 等指标

17、和经营者的收入水平都与物价水平有关。二、模型设定 为了全而反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的国家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变疑，以反映国家税收的增长；选择“国内生 产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表：选择中央和地方“财政支出”作为公共财 政需求的代表：选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。所以解释变量设左为可观 测的“国内生产总值”、财政支出”、“商品零售物价指数”等变虽:。设左的线性回归模型为：X=A+02%2,+戸 2X37+03*和+U,三、估计参数 利用 EViews 估计模型的参数，方法是：1、建立工作文件 2、生成变量输入

18、数据 3、估计参数 明显差异的因素可能很多例如居民的收入水平就业状况零售物价指数利率居民财产购物环境等等都可能对居民消费有影响为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素并分析影响因素与消费水平的数量关系可以费和农村居民消费由于务地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异最具有直接对比可比性的是城市居民消费而且由于各地区人口和经济总量不同只能用城市居民每人每年的平均消费支来比较所以模型的被解释变量选泄为城变动所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支来建立模型因此建立的是某年截面数拯模型影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种但从理论和经验分析最主要的影响因素应是居民

19、收入其他因素虽然对居民消费四.模型检验 1、经济意义检验 2、统计检验 案例四：非线性回归模型线性化 下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的 工业总产值 Y,资产合计 K 及职工人数 L。工业 工业总 序号 总产值 Y/资产合 职工人 序号 产值 Y/亿 资产合 职工人 亿元 计 K/亿元 数 L/万人 元 讣 K/亿元 数 L/万人 1 3722.7 3078.2 113.00 17 812.70 1118.8 43.000 00 20 00 00 10 00 2 1442.5 1684.4 67.000 18 1899.7 2052.1 61.000 2

20、0 30 00 00 60 00 3 1752.3 2742.7 84.000 19 3692.8 6113.1 240.00 70 70 00 50 10 00 4 1451.2 1973.8 27.000 20 4732.9 9228.2 222.00 90 20 00 00 50 00 5 5149.3 5917.0 327.00 21 2180.2 2866.6 80.000 00 10 00 30 50 00 6 2291.1 1758.7 120.00 22 2539.7 2545.6 96.000 60 70 00 60 30 00 7 1345.1 939.10 5&000 2

21、3 3046.9 4787.9 222.00 70 00 00 50 00 00 8 656.77 694.94 31.000 24 2192.6 3255.2 163.00 00 00 00 30 90 00 9 370.18 363.48 16.000 25 5364.8 8129.6 244.00 00 00 00 30 80 00 10 1590.3 2511.9 66.000 26 4834.6 5260.2 145.00 60 90 00 80 00 00 11 616.71 973.73 5&000 27 7549.5 7518.7 13&00 00 00 00 80 90 00

22、 12 617.94 516.01 2&000 28 867.91 984.52 46.000 00 00 00 00 00 00 13 4429 3785.9 61.000 29 4611.3 18626.21&00 90 10 00 90 94 00 明显差异的因素可能很多例如居民的收入水平就业状况零售物价指数利率居民财产购物环境等等都可能对居民消费有影响为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素并分析影响因素与消费水平的数量关系可以费和农村居民消费由于务地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异最具有直接对比可比性的是城市居民消费而且由于各地区人口和经济总量不同只能用城

23、市居民每人每年的平均消费支来比较所以模型的被解释变量选泄为城变动所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支来建立模型因此建立的是某年截面数拯模型影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种但从理论和经验分析最主要的影响因素应是居民收入其他因素虽然对居民消费14 20 57253015 17 2783 70 00 16 12 1833 70 40 30 170.30 610.91 00 19.000 00 00 31 325.53 1523.1 45.000 00 90 00 1、利用上述资料，进行回归分析：2、中国 2000 年的制造业总体呈现规模报酬不变状态吗？将模型进行双对数变换如下

24、：nY=nA+anK+/3nL+p 样本回归方程为：ln/=154+0.609 In K+0.361 In L(1.59)(3.45)(1.79)R2=0.8099,R=0.7963,F=59.66 从回归结果可以看岀，模型的拟合度较好，在显著性水平0.1 的条件下，各项系数均通 过了 t 检验。从 F 检验可以看出，方程对 Y 的解释程度较少。斤=0.7963 表明，工业总产值对数值的 79.6%的变化可以由资产合 il对数与职工的对数 值的变化来解释，但仍有 20.4%的变化是由英他因素的变化影响的。A 从上述回归结果看，+0=971,即资产与劳动的产出弹性之和近似为 1,表明 中国制造业

25、在本年基本呈现规模报酬不变的状态。案例五含有虚拟变量模型 制度因素对中国消费函数的影响(注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!)设泄模型为：Y=AKXLe 明显差异的因素可能很多例如居民的收入水平就业状况零售物价指数利率居民财产购物环境等等都可能对居民消费有影响为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素并分析影响因素与消费水平的数量关系可以费和农村居民消费由于务地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异最具有直接对比可比性的是城市居民消费而且由于各地区人口和经济总量不同只能用城市居民每人每年的平均消费支来比较所以模型的被解释变量选泄为城变动所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支来建立模型因此建立的是某年截面数拯模型影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种但从理论和经验分析最主要的影响因素应是居民收入其他因素虽然对居民消费