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基于線性回歸模型的鐵路客運量預測與實證分析

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、總人口數(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測模型,模型解釋能力為99.07%。經(jīng)測試集相對誤差檢驗,構建的模型預測值與實際值誤差小于2%,多元線性回歸模型預測效果很好,可為地區(qū)鐵路客運量的短期預測及相關部門的客運決策提供數(shù)據(jù)支持。
 
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1 相關因素影響及模型設定
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 總人口數(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 自相關性檢驗
    3.5 擬合優(yōu)度比較
4 客運量預測結果檢驗
5 結束語


本文編號:192993

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