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基于線性回歸模型的鐵路客運量預(yù)測與實證分析

發(fā)布時間:2024-07-10 09:17
    以鄭州市為例,利用計量經(jīng)濟學(xué)的方法對鄭州市鐵路客運量的影響因素進行單變量和多變量分析,采用普遍最小二乘法(OLS),分別研究地區(qū)生產(chǎn)總值、總?cè)丝跀?shù)、接待國內(nèi)外游客總量、居民消費價格指數(shù)對鄭州市鐵路客運量的影響程度。利用EViews軟件,以2000—2016年的鐵路客運量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,2017—2018年的鐵路客運量數(shù)據(jù)作為測試集,分別進行一元線性回歸和多元線性回歸分析,通過多重共線性、異方差、自相關(guān)性的檢驗以及模型擬合優(yōu)度的比較,得到最佳鄭州市鐵路客運量預(yù)測模型,模型解釋能力為99.07%。經(jīng)測試集相對誤差檢驗,構(gòu)建的模型預(yù)測值與實際值誤差小于2%,多元線性回歸模型預(yù)測效果很好,可為地區(qū)鐵路客運量的短期預(yù)測及相關(guān)部門的客運決策提供數(shù)據(jù)支持。
 
頁數(shù):5
 
1 相關(guān)因素影響及模型設(shè)定
2 模型數(shù)據(jù)分析
    2.1 樣本數(shù)據(jù)選取
    2.2 單因素變量的影響
        2.2.1 鄭州市生產(chǎn)總值
        2.2.2 總?cè)丝跀?shù)
        2.2.3 接待國內(nèi)外游客總量
        2.2.4 居民消費價格指數(shù)
3 多元線性回歸模型的構(gòu)建
    3.1 多元回歸分析
    3.2 多重共線性的檢驗及修正
    3.3 異方差檢驗
    3.4 自相關(guān)性檢驗
    3.5 擬合優(yōu)度比較
4 客運量預(yù)測結(jié)果檢驗
5 結(jié)束語


本文編號:192993

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