我把题目列出来了, 求高手!!!!帮忙!!!论文急用!!!!你懂呀!!
为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因,经分析选择了以下解释变量:居民消费额x1(亿元)、ZF消费额x2(亿元)、铁路客运量x3(万人)、来华旅游入境人数x4(万人)、民航航线里程x5(万公里)。并取中国民航客运量y(万人)作为被解释变量。
| 年份 | 民航客运量y | 居民消费额x1 | ZF消费额x2 | 铁路客运量x3 | 来华旅游人数x4 | 民航航线x5 |
1978 | 231 | 1759.1 | 480 | 81491 | 180.92 | 14.89 |
1979 | 298 | 2005.4 | 614 | 86389 | 420.39 | 16 |
1980 | 343 | 2317.1 | 659 | 92204 | 570.25 | 19.53 |
1981 | 401 | 2604.1 | 705 | 95300 | 776.71 | 21.82 |
1982 | 445 | 2867.9 | 770 | 99922 | 792.43 | 23.27 |
1983 | 391 | 3182.5 | 838 | 106044 | 947.7 | 22.91 |
1984 | 554 | 3674.5 | 1020 | 113530 | 1285.22 | 26.02 |
1985 | 747 | 4589 | 1184 | 112110 | 1783.3 | 27.72 |
1986 | 997 | 5175 | 1367 | 108579 | 2281.95 | 32.43 |
1987 | 1310 | 5961.2 | 1490 | 112479 | 2690.23 | 38.91 |
1988 | 1442 | 7633.1 | 1727 | 122645 | 3169.48 | 37.38 |
1989 | 1283 | 8523.5 | 2033 | 113807 | 2450.14 | 47.19 |
1990 | 1660 | 9113.2 | 2252 | 95712 | 2746.2 | 50.68 |
1991 | 2178 | 10315.9 | 2830 | 95080 | 3355.65 | 55.91 |
1992 | 2886 | 12459.8 | 3492 | 99693 | 3311.5 | 83.66 |
1993 | 3383 | 15682.4 | 4500 | 105458 | 4154.7 | 96.08 |
1994 | 4038 | 20809.8 | 5986 | 108738 | 4368.45 | 104.56 |
1995 | 5117 | 26944.5 | 6690 | 102745 | 4638.65 | 112.9 |
1996 | 5555 | 32152.3 | 7852 | 94162 | 5112.75 | 116.65 |
1997 | 5630 | 34854.6 | 8725 | 92578 | 5758.79 | 142.5 |
1998 | 5755 | 36921.1 | 9485 | 93620 | 6347.84 | 150.58 |
现采用主成分回归解决多重共线性问题。根据主成分分析的计算结果 λ1,,λ2所对应的主成分的累计贡献度以达到98.77%;λ1,,λ2对应的标准化特征向量为:
u1=(0.5019,0.5037,-0.0608,0.4882,0.5024)
u2=(-0.0405,-0.0399,0.9783 ,0.1992,0.0052)
所以两个主成分为
Z1=0.5019X1+0.5037X2-0.0608X3+0.4882X4+0.5024X5
Z2=-0.0405 X1-0.0399 X2+0.9783 X3+0.1992 X4+0.0052X5
其中,Xi为标准化后的解释变量。
对变量Y和所有的解释变量进行标准化处理,进而计算出主成分Z1和Z2。????
GENR YZ=(Y-meanY)/stdevY ??????
GENR NX1=(X1-meanX1)/stdevX1 ??????
同样计算NX2,NX3,NX4,NX5,其中mean(),stdev()分别为样本均值和样本标准差函数。再讲标准化后的Y关于Z1,Z2回归: LS YZ Z1 Z2 ??
估计之后,经检验模型还存在一阶和二阶自相关性,所以再加上AR(1),AR(2)项重新估计模型,得到以下估计结果:
YZ’=0.517733Z1-0.015945Z2.
题目列完,我就是不明白GENR YZ,GENR NX1具体是怎么来的,还有Xi该怎么求?变量Y该怎么求?
附:这是解题中给的特征化向量
| X1 | X2 | X3X | X4X | X5 |
0.501852 | 0.503662 | -0.060766 | 0.488236 | 0.502397 |
-0.040509 | -0.039858 | 0.978294 | 0.199209 | 0.005156 |
0.470062 | 0.366729 | 0.192954 | -0.777096 | -0.058674 |
-0.455404 | -0.029740 | 0.044906 | -0.340337 | 0.820900 |
0.564051 | -0.780616 | -0.000220 | -0.047265 | 0.265050 |
| NO. | value | 贡献度 |
1 | 3.910534 | 0.782100 |
2 | 1.028140 | 0.205600 |
3 | 0.041136 | 0.008200 |
4 | 0.018861 | 0.003800 |
5 | 0.001330 | 0.000300 |


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