M0的多元回归分析及预测

论文摘要

本文选取国民生产总值、人口数量等12个影响现金需求的经济变量,运用SPSS统计软件对M0建立多元回归预测模型,通过相关性分析筛选变量,并结合未来5年经济发展和技术进步等对现金需求的影响,得出2019-2023年M0预测值。

论文目录

• 一、变量选取
•   （一） 国民生产总值 （GDP）
•   （二） 固定资产投资
•   （三） 常住人口
•   （四） 居民人均可支配收入
•   （五） 社会消费品零售总额
•   （六） 银行机构人民币存款余额
•   （七） 银行机构人民币贷款余额
•   （八） 城镇居民消费价格指数 （CPI）
•   （九） 存贷款利率
•   （十） 第一、三产业增加值
• 二、变量筛选
• 三、模型建立
•   （一） 采用逐步回归法进行建模
•   （二） 逐步回归过程
•   （三） 模型检验
•     1. 表4模型汇总表给出逐步回归每步的复相关系数 （R） 、判定系数 （R2） 及调整后判定系数
•     2. 表5给出每步回归的方差分析结果, 每一次迭代显著性水平均为0, 因此迭代结果是可靠的, 即该多元回归方程是显著的。
•     3. 表6给出每步回归的参数估计与回归系数的显著性检验结果。
• 四、模型优化
•   （一） 多重共线性诊断
•   （二） 模型优化
• 五、模型预测

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郭佳

关键词: 多元回归,分析,预测

来源: 吉林金融研究 2019年03期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融

单位: 中国人民银行天津分行

分类号: F224;F822

页码: 7-11+25

总页数: 6

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