篇一：多元回归分析论文
基于线性回归的银行卡业务量因素分析
摘 要
回归分析是一种应用广泛的统计分析方法，在金融、经济、医学等领域已被成功的应用。它用于分析事物之间的统计关系，侧重观察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反应这种关系，帮助人们准确的把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，进而为预测提供科学依据。
本文以银行卡为对象，以微观经济学中的商品需求理论为基础，运用计量经济学中的普通最小二乘法，针对商业银行中间业务中较为重要的银行卡业务需求问题，尝试运用线性回归的方法，具体对影响银行卡业务量的因素进行分析。以银行卡业务量为因变量，以银行卡受理环境的各种因素为自变量，建立银行卡业务影响的多自变量函数模型，考察银行卡的需求函数；同时，通过理论与实证分析，找出对银行卡业务需求影响的显著性因素，揭示银行卡业务需求的特征、银行卡业务发展趋势，为该业务拓展提供经营决策的实证基础。
关键词：回归分析，受理环境，统计检验，银行卡
Analysis of the Bank Card Business Factors Based on Linear
Regression
Author: Zhang Wei-min
Tutor: Guo Jing-mei
Abstract
Regression analysis is a widely used statistical analysis method. It has been successfully used in financial, economic, medical and other fields. It is used for statistical analysis of the relationship between things, focus on the number of changes of variables, and through the formal description and the relationship between the regression equation, to help people grasp the other variables by one or more variables influence degree, and provide the scientific basis for predicting.
Using the merchandise demand theory as the base, this paper takes bank cards as the object and tries to analyze the factors influencing the bank card business. Basing on the Ordinary Least Squares, this paper analyzes the data with the regression method. The dependent variable is bank card business and the independent factors include the amount of the shops engaged by special arrangement, the amount of the savings outlets, the amount of the ATM and the amount of the POS. Then this paper analyzes these variables using SPSS, with the analysis of theory and demonstration. We can find out the remarkable factors which influence the independent variable, so that offer the positive groundwork of management decision-making for developing bank card operation.
Key Words: Regression analysis, Environment, Statistical test, Bank card
目 录
1 绪论 ...................................................................................................................................... 1
1.1 课题背景及意义 ......................................................................................................... 1
1.2 研究的思路与方法 ..................................................................................................... 1
1.3 论文构成及研究内容 ................................................................................................. 2
2 银行卡产业发展状况 .......................................................................................................... 3
2.1 我国银行卡业务发展现状 ......................................................................................... 3
2.2 我国银行卡受理环境现状 ......................................................................................... 3
2.3 银行卡业务量与受理环境的关联性 ......................................................................... 4
3 回归分析 .............................................................................................................................. 5
3.1 一元线性回归分析 ..................................................................................................................................... 6
3.1.1 一元线性回归分析的基本原理和方法 ......................................................... 6
3.1.2 决定系数 ......................................................................................................... 6
3.2 多元线性回归分析 ..................................................................................................................................... 7
3.2.1 多元回归模型与回归方程 ............................................................................. 7
3.2.2 多元回归方程的多重判定系数 ..................................................................... 9
3.2.3 多重共线性现象 ............................................................................................. 9
3.3 变量选择 ................................................................................................................... 10
3.3.1 变量的选择过程 ........................................................................................... 10
3.3.2 变量选择的方法 ........................................................................................... 11
4 回归分析的统计检验 ........................................................................................................ 13
4.1 回归方程的显著性检验 ........................................................................................... 13
4.1.1 多元线性回归方程的显著性检验 ................................................................................... 13
4.2 回归系数的显著性检验 ....................................................................................................................... 13
4.2.1 一元线性回归系数的检验 ........................................................................... 14
4.2.2 多元线性回归系数的检验 ........................................................................... 14
4.3 残差分析 ................................................................................................................... 15
4.3.1 残差分析内容 ............................................................................................... 15
4.3.2 残差序列的独立性 ....................................................................................... 16
4.4 方差分析 ....................................................................................................................................................... 17
4.4.1 方差分析简介 ............................................................................................... 17
4.4.2 单因素方差分析 ........................................................................................... 18
4.4.3 多因素方差分析 ........................................................................................... 20
4.4.4 协方差分析 ................................................................................................... 20
5 银行卡受理环境对银行卡业务量的影响分析 ................................................................ 22
5.1 数据、变量选取与模型设计 ................................................................................... 22
5.2 银行卡业务量函数的回归拟合分析 ....................................................................... 22
5.2.1 回归方法的选择及标准 ............................................................................... 22
5.2.2 回归结果与分析 ........................................................................................... 23
结 论 .................................................................................................................................. 27 致 谢 .................................................................................................. 错误！未定义书签。
参考文献 .................................................................................................................................. 28
附 录 .................................................................................................................................. 29
1 绪论
1.1 课题背景及意义
中国经过20多年的改革开放政策，国民经济取得了巨大的成就，银行卡产业经历了飞速的发展。银行卡的受理环境是银行卡业务发展的重要影响因素。历经20年面向经济金融领域的融合进程，我国银行卡产业发展迄今已初具规模，对于增强商业银行市场竞争力及推动国民经济信息化发挥了重要作用。由于受理环境是整个银行产业发展的市场基础，受理环境(包括ATM机的数量，POS机终端的数量，特约商户的数量，储蓄网点的数量和网络质量等)的好坏，直接对银行卡业务量有很大影响。目前的文献中，有关商业银行中间业务的讨论很多，但是有关银行卡的受理环境对银行卡业务需求影响的文献较少。在银行卡业务的讨论中，又以定性的、直观的议论为主，不能够通过定量的方法找出各因素之间的具体关系，把握其发展趋势以指导该业务实践。基于上述分析，本项研究主要针对银行卡的业务量与其受理环境的各因素之间的影响关系。尝试通过计量模型，找出受理环境的建设对银行卡业务量的影响因素，以揭示银行卡的发展规律，为银行卡受理环境的建设提供一些帮助。
最近几年关于银行卡业务和受理环境分析的文献大致包括以下几类:
(1) 综合论述我国银行卡市场的发展情况，包括我国银行卡市场概况，银行卡市场面临的问题及解决方案，银行卡市场前景预测等。
(2) 论述我国银行卡业务量与宏观经济因素的相关关系，包括GDP，人均GDP，城镇居民消费总额，社会消费品零售总额等对银行卡需求量的影响分析。
(3)论述我国银行卡受理环境的问题及解决对策。
前人的文章大多从宏观上分析银行卡市场的各种问题，大多运用定性的手法。虽然也有少数人用数据模型做实证研究，但是也都是分析银行卡业务量和宏观因素的相关性，没有能够从微观层面上定量分析各种因素对银行卡业务的影响。
1.2 研究的思路与方法
在银行卡的受理环境中，有诸多因素会对银行卡业务需求产生影响，如ATM机的数量，POS机终端的数量，特约商户的数量，储蓄网点的数量和网络建设方面等等。本文重点研究ATM机数量，POS机终端数量，特约商户的数量和储蓄网点的数量这四个因素的变化对银行卡业务需求会产生怎样的影响，即银行卡业务需求与受理环境各因素
篇二：多元线性回归在房地产中的应用
多元线性回归分析在房地产中的应用
摘 要
近年来在国家促进中部崛起的政策的支持下，河南省经济近年来取得了快速的发展，经济的增长推动了房地产的完善和繁荣，然而居高不下的房价对人民的生活产生了重要的影响，也引发了社会的强烈关注。
首先本文初步对影响商品房价格的主要因素做定性分析，在定性分析的基础上并以河南省为背景选取几个具有代表性的指标，采用多元线性回归的方法探求这些指标与商品房价格的线性关系。
通过回归方程的显著性检验、残差分析最后建立了商品房价格与河南省GDP、河南省城镇化率的线性回归模型，得到结论：在长期中河南省商品房价格与河南省GDP，河南省城镇化同方向变化，并且可以预测在河南省经济不断发展的趋势下，河南省商品房价格依然会有所上涨。最后结合本文的研究内容给出了保证河南省商品房健康发展的政策建议。
关键词: 商品房价格，多元线性回归，显著性检验，残差分析
APPLICATION OF MULTIPLE LINEAR REGRESSION
ANALYSIS IN THE REAL ESTATE
ABSTRACT
In recent years in countries to promote the support of the policies of central China, Henan Province in recent years rapid development, economic growth has promoted the improvement and prosperity of the real estate, but the high prices on the lives of people also led to the strong concern of the society. Firstly, qualitative analysis of a variety of factors that affect real estate prices, and then to identify important quantitative factors by multiple linear regression analysis to explain the relationship and impact of these factors and real estate prices. First, multiple linear regression the significance of applied research in the real estate and research status of a brief introduction. Second, multiple linear regression model and the steps to do a brief introduction, and the significance test of the theory and residual analysis theory.
Third, qualitative analysis of the impact of factors that affect real estate prices, the establishment of commercial housing price Multiple linear regression equations, the interpretation and analysis of influencing factors on the real estate according to the final regression equation.
KEYWORDS: real estate prices, multiple linear regression, the
significance test, and residual analysis
目 录
APPLICATION OF MULTIPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS IN THE REAL ESTATE .............................................. II
前 言 .................................................................................................. 1
一、问题的背景和研究意义 .......................................................... 1
二、国内外关于商品房价格的研究现状 ....................................... 3
第一章 研究方法的理论基础 ......................................................... 5 1.1 多元线性回归模型 ................................................................. 6 1.2 多元线性回归模型的求解...................................................... 6 1.3 回归方程的显著性检验检验 .................................................. 8
1.3.1 F检验 ................................................................................ 8
1.3.2 T检验 ................................................................................ 9
1.3.3 拟合优度检验 ................................................................ 10 1.4 残差分析 ............................................................................... 10
第二章 影响商品房价格的因素 ................................................... 11
2.1成本因素 ............................................................................ 11
2.2经济因素 ............................................................................ 11
2.3城镇化水平 ....................................................(转自：wWw.XiAocAoFanWeN.cOm 小 草 范文网:多元线性回归在经济论文的应用).................... 13
2.4政府因素 ............................................................................ 14
第三章 商品房价格的线性研究 ................................................... 15 3.1 多元线性回归模型建立 ....................................................... 15
3.1.1变量的选择和数据的搜集 .............................................. 15
3.1.2变量的相关性分析及模型设定 ...................................... 16
3.1.3模型求解过程 ................................................................. 18
4.1.3 残差分析 ........................................................................ 22 4.2 多元线性回归模型解释 ....................................................... 25 4.3 本章小结 ............................................................................... 26
第四章 河南省商品房价格发展趋势及建议 ................................ 26
5.1河南省商品房价格的发展趋势 ......................................... 26
5.2河南省商品房价格的建议 ................................................. 27
结 论 ................................................................................................ 28
一、本文的主要结论 ................................................................. 28
二、本文不足和有待进一步研究的问题 .................................. 28
三、论文体会 ............................................................................ 28
参考文献 .......................................................................................... 29 致 谢 ................................................................. 错误！未定义书签。
前 言
一、问题的背景和研究意义
改革开放以来，特别是1988年取消福利分配制度以来，我国的房地产业进入了市场化的新阶段。房地产业的高速发展，使广大城镇居民的住房环境得到较大的改善和提高。房地产已成为我国国民经济中的基础性、先导性和支柱型产业。在2001—2010年期间我国GDP快速增长的同时，房地产开发投资获得更为强劲的增长，
图1-1 GDP增长率，房地产投资率走势图
这充分说明了我国房地产业的蓬勃发展，已经成为国民经济快速发展提供了强有力的保障和支撑。
近几年来，房地产业受到各种因素的影响，在发展过程中出现了过热甚至产生泡沫现象。我国房价达到家庭收入的10-20倍。商品房的销售均价从1999年的2053元上升到3684元，年均增长7.7%。大中城市商品房的价格上涨幅度更大，城市房价的上涨幅度远远超过了工资上涨幅度，中低收入者无力购置住房。房地产市场供给结构不合理房地产价格的非理性上涨，必然会带来贫富差距的继续扩大，对社会的稳定带来负面影响。
篇三：基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析
计量分析软件课程论文
论文题目：基于多元线性回归模型的影响居民消费 姓 名： 学 院： 联系电话：
水平相关因素分析 学 号： 专 业：
年 月 日
1
基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析
一、研究背景
中国GDP总量超越日本，成为仅次于美国的第二大经济体，但我国人均GDP依然很低，全球排名87位，这很大程度上制约了居民消费水平的提高。到2020年实现全面建成小康社会的目标，十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平，共享改革开放成果。我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高，但消费水平依然很低，消费量占GDP比重依然很小。为此，本文旨在根据全国经济宏观政策、国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况，来分析如何提高居民消费水平，以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析，找到影响居民消费水平的主要原因，通过计量经济分析方法来建立合理的模型，探讨影响居民消费增长的长期趋势规律，并给政府提出合理的建议，以提高居民消费水平。
二、影响居民消费水平的因素
宏观经济模型GDP?C?I?G?(X?M),经济发展应该紧紧抓住消费这一驾马车，而居民消费水平的高低受制于多种因素。凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响，我国居民消费一直很低，消费意愿不强，本文通过计量分析找到影响我国居民消费水平的主要因素，从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。
消费分为居民消费和政府消费，居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。本文结合居民消费水平的影响因素，列出了国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素，进行计量分析,得到回归模型。
三、居民消费水平模型的总体分析框架
（1）多元线性回归法OLS概述[1]
回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，在现实问题研究中，因变量往往受制于多个经济变量的影响，通过统计资料，根据多个解释变量的最优组合来
2
建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。其模型基本形式为：
Yt?β0?β1X1t?β2X2t?β3X3t?…?βkXkt?μt(t?1,2,3…T)
其中β0、β1、β2、β3…
βk
是k?1个未知参数，称为多元回归系数。Y称为
被解释变量，X1t、X2t、X3t…Xkt是k个可以精确测量和可控的一般解释变量，
μt
是随机误差项。当k?2时，上式为多元线性回归模型。
（2）多元回归模型的建立
定义被解释变量和解释变量，被解释变量为居民消费水平(Y元)，解释变量为国内生产总值(X1亿元)、职工平均工资指数(X2)、城镇居民消费价格指数(X3)、普通中学及高等学校在校生数(X4万人)、卫生机构数(X5个)和基本设施铁路公路货运量(X6万吨)。 （3）统计数据选取
本文所有数据均来自中国统计局和中国统计局外网中国统计年鉴。[2]
Year
1978
1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
Y
X1
3645.217 4062.58 4545.62 4891.56 5323.35 5962.65 7208.05 9016.037 10275.18 12058.62 15042.82 16992.32 18667.82 21781.50 26923.48 3533.92 48197.86 60793.73 71176.59
X2
X3
X4
X5
X6
184 208 238 264 288 316 361 446 497 565 714 788 833 932 1116 1393 1833 2355 2789 107.3 106.7 106.1 98.9 101.5 101.4 114.7 105.3 108.3 101.0 99.2 95.2 109.2 104.0 106.7 107.1 107.7 103.8 103.8
3
96.3 101.9 107.5 102.5 102.0 102.0 102.7 111.9 107.0 108.8 120.7 116.3 101.3 105.1 108.6 116.1 125.0 116.8 108.8 21261 20689.8 20298.2 19345.3 18650.2 18183.4 18407.6 18480.2 18521.1 18252.8 17789.1 17424.0 17335.9 17376.2 17546.3 17793.4 18510.9 19334.7 20162.2 169732 175142 180553 190126 193438 196017 198256 200866 203139 204960 205988 206724 208734 209236 204787 193586 191742 190057 322566 195301 382929 493327 471336 492737 520197 657456 668771 755748 852077 877263 885270 874721 886800 938568 1003050 1058130 1106369 1154884
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 3002 3159 3346 3632 3869 4106 4411 4925 5463 78973.03 84402.28 89677.05 99214.55 109655.20 120332.70 135822.80 159878.30 183217.40 101.1 107.2 113.1 111.4 115.2 115.5 112.0 110.5 112.8 103.1 99.4 98.7 100.8 100.7 99.0 100.9 103.3 101.6 20876.7 21173.1 21303.8 21479.3 21603.6 21896.9 21946.18 21881.70 21668.75 315033 314097 300996 324771 330348 306038 291323 297540 298997 1148685 1140313 1157998 1217394 1249501 1321280 1384205 1494007 1611074 2006 6138 211923.50 112.7 101.5 21614.70 308969 2007 7081 249529.90 112.6 101.4 21474.64 298408 2008 8349 314045.40 111.0 101.4 21474.64 297637 2009 9098 340902.80 113.0 101.6 21478.55 301122 2010 9968 401202.00 110.0 101.8 21398.89 316751 在Eviews5中建立被解释变量和解释变量序列，如下图：
在新建的序列中输入数据，如下图：
4
1754571 1953669 1966731 1967983 1987111
四、构建计量模型
（1）根据被解释变量和解释变量，建立以下模型：
Y?β0?β1?X1?β2?X2?β3?X3?β4?X4?β5?X5?β6?X6?u 上式
β0
是常数，β1、β2、
β3
、β4、
β5
、
β6
是回归模型系数，u是随机变量。
（2）模型参数的估计
对于理论模型运用最小二乘法OLS 进行参数估计，估计结果如下图：
5