例题讲解
以下,我们举实例来说明时间变量回归模型的应用。
例如,要观察我国改革开放以来人均国内生产总值的变化趋势,可以根据相应年度的统计数据建立动态模型:
表4-1 我国1978年~2003年人均国内生产总值资料 单位:元/人
|
年份 |
时序t |
人均GDP(xi) |
年份 |
时序t |
人均GDP(xi) |
年份 |
时序 |
人均GDP(xi) |
|
1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
379 417 460 489 525 580 692 853 956 |
1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 |
10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
1104 1355 1512 1634 1879 2287 2939 3923 4854 |
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 |
19 20 21 22 23 24 25 26 |
5576 6054 6308 6551 7086 7654 8214 9101 |
其总体模型为:
表4-2 计算表
|
t |
xt |
xtt |
t2 |
t |
xt |
xtt |
t2 |
|
1 |
379 |
379 |
1 |
15 |
2287 |
34305 |
225 |
|
2 |
417 |
834 |
4 |
16 |
2939 |
47024 |
256 |
|
3 |
460 |
1380 |
9 |
17 |
3923 |
66691 |
289 |
|
4 |
489 |
1956 |
16 |
18 |
4854 |
87372 |
324 |
|
5 |
525 |
2625 |
25 |
19 |
5576 |
105944 |
361 |
|
6 |
580 |
3480 |
36 |
20 |
6054 |
121080 |
400 |
|
7 |
692 |
4844 |
49 |
21 |
6308 |
132468 |
441 |
|
8 |
853 |
6824 |
64 |
22 |
6551 |
144122 |
484 |
|
9 |
956 |
8604 |
81 |
23 |
7086 |
162972 |
529 |
|
10 |
1104 |
11040 |
100 |
24 |
7651 |
183634 |
576 |
|
11 |
1355 |
14905 |
121 |
25 |
8214 |
205351 |
625 |
|
12 |
1512 |
18144 |
144 |
26 |
9101 |
236626 |
676 |
|
13 |
1634 |
21242 |
169 |
合计 |
83379 |
1650152 |
6201 |
|
14 |
1879 |
26306 |
196 |
|
|
|
|
两个参数a和b的估计值
的计算如下:


依此可得到反映我国人均国内生产总值
长期趋势的回归方程:

结果表明,自1978年以来,每过一年我国人均国内生产总值平均增长358.655元。
把时间变量t的未来取值代入该式,即可得到相应时期
的预测值。例如,2004年,t取27,代入我国人均国内生产总值
长期趋势的回归方程,可行我国2004年人均国内生产总值预测估计值:
(元)
2005年,t取28,代入我国人均国内生产总值
长期趋势的回归方程,可得我国2005年人均国内生产总值预测估计值:
(元)
根据历史资料和依据模型求得的趋势值计算出来的数据如下:
|
|
|
|
|
|
|
1 |
379 |
379 |
1 |
-1276.295 |
|
2 |
417 |
834 |
4 |
-917.64 |
|
3 |
460 |
1380 |
9 |
-558.985 |
|
4 |
489 |
1956 |
16 |
-200.33 |
|
5 |
525 |
2625 |
25 |
158.325 |
|
6 |
580 |
3480 |
36 |
516.98 |
|
7 |
692 |
4844 |
49 |
875.635 |
|
8 |
853 |
6824 |
64 |
1234.29 |
|
9 |
956 |
8604 |
81 |
1592.945 |
|
10 |
1104 |
11040 |
100 |
1951.6 |
|
11 |
1355 |
14905 |
121 |
2310.255 |
|
12 |
1512 |
18144 |
144 |
2668.91 |
|
13 |
1634 |
21242 |
169 |
3027.565 |
|
14 |
1879 |
26306 |
196 |
3386.22 |
|
15 |
2287 |
34305 |
225 |
3744.875 |
|
16 |
2939 |
47024 |
256 |
4103.53 |
|
17 |
3923 |
66691 |
289 |
4462.185 |
|
18 |
4854 |
87372 |
324 |
4820.84 |
|
19 |
5576 |
105944 |
361 |
5179.495 |
|
20 |
6054 |
121080 |
400 |
5538.15 |
|
21 |
6308 |
132468 |
441 |
5896.805 |
|
22 |
6551 |
144122 |
484 |
6255.46 |
|
23 |
7086 |
162972 |
529 |
6614.115 |
|
24 |
7651 |
183634 |
576 |
6972.77 |
|
25 |
8214 |
205351 |
625 |
7331.425 |
|
26 |
9101 |
236626 |
676 |
7690.08 |
|
合计 |
83379 |
1650152 |
6201 |
83379.205 |
根据回归方程模型计算出来的数据与表中数据绘制的趋势图如下:

【07年判断题】
68.在利用指数平滑预测法进行预测时,平滑系数
越大,对数列的修匀效果越好。
【答案】错误
【08年单选题】
23.根据某地区1994-2007年的人口总数(万人)建立的趋势回归方程是:
。则该地区2009年人口的预测值为( )。
A.375.87万人
B.394.67万人
C.413.47万人
D.432.27万人
【答案】C
24.自回归滑动平均模型的形式是( )。
A.
B.
C.
D.
【答案】D
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