上海世博會(huì)旅游經(jīng)濟(jì)增值效應(yīng)ppt版-免費(fèi)閱讀
【正文】 模型評(píng)價(jià)： 優(yōu)點(diǎn)： 考慮到類似 2023年 SARS沖擊， 2023特殊奧運(yùn)會(huì)， 2023年奧運(yùn)會(huì)重大事情下對(duì)于旅游業(yè)的影響 ,采取了內(nèi)插值進(jìn)行數(shù)據(jù)修訂，使得本底趨勢(shì)模型方程最大可能的符合實(shí)際情況。 ?自相關(guān)性的檢驗(yàn)： 用 DW法檢驗(yàn)方程的自相關(guān)性，根據(jù)以上估計(jì)的結(jié)果，由 DW=，給定顯著性水平 =，查Durbin— Watson表， n=10， k’（解釋變量個(gè)數(shù)） =4，得下限臨界值 =，上限臨界值 =，可知 DW在 — 4 之間，說明無自相關(guān)性。 4X0. 0 25t =2 .44 7 26（ 6 ）所以進(jìn)行以下修正 相關(guān)系數(shù)矩陣 由相關(guān)系數(shù)舉證可以看出， X3和 X4存在嚴(yán)重的多重線性相關(guān)性。 運(yùn)用 SPSS軟件對(duì)各個(gè)指標(biāo)的內(nèi)插值進(jìn)行曲線模型擬合，確定相關(guān)參數(shù)，從而獲得各個(gè)指標(biāo)的趨勢(shì)線模型和方程。 關(guān)鍵詞： 上海世博會(huì) 旅游 GDP 本底趨勢(shì)線 增值效應(yīng) 定量分析 模型假設(shè)： 符號(hào)總說明： i=1， 2， ..， 9，依次代表海外旅游人數(shù)、國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)、旅游總?cè)藬?shù)、國(guó)際旅游收入、國(guó)內(nèi)旅游收入、旅游業(yè)總收入、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP、國(guó)內(nèi)人均 GDP、交通里程。這也可以說是新中國(guó)成立后我國(guó)經(jīng)營(yíng)國(guó)際旅游業(yè)務(wù)的第一家。 2023年 5月～ 10月在上海舉辦以“ 城市讓生活更美好 ”為主題的世博會(huì)。 t :2023年 t=1， 2023年 t=2，以此類推 ：第 t年第 i個(gè)指標(biāo)的實(shí)際值； ：第 t年第 i個(gè)指標(biāo)的內(nèi)插值； :第 t年第 i個(gè)指標(biāo)的本底值； :20232023年各年上海旅游總收入 :待定參數(shù) （ i=1,2,3,4,5,6,7） :總旅游人數(shù) （萬(wàn)人） :人均 GDP （元） :交通里程 （萬(wàn)公里） :隨即擾動(dòng)項(xiàng) tiStiNtiMtYi?2X34Xtu 旅游本底趨勢(shì)線模型建立及解： 9 分析的基本方法是 : 運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)數(shù)值方法、 SPSS統(tǒng)計(jì)應(yīng)用等知識(shí)，使用 Excel、SPSS、 Eview等相關(guān)軟件和多種模型進(jìn)行衡量和估計(jì) ,相互比較、驗(yàn)證本底趨勢(shì)線 ,以找出旅游及經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際的本底趨勢(shì)模型 ,然后從中定量分析出出上海世博會(huì)對(duì)旅游經(jīng)濟(jì)的增值效應(yīng)。 曲線模型主要為以下模型： 例如對(duì)于指標(biāo)國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)，用 SPSS擬合結(jié)果如下： 根據(jù)擬合程度及實(shí)際狀況，我們選用擬合程度比較好的 cubic模型。 多重共線性的檢驗(yàn)： 首先對(duì) Y進(jìn)行各個(gè)解釋變量的逐步回歸。 最終得到實(shí)際預(yù)測(cè)回歸方程 23? 7053 7850 1777iY X X? ? ? （ ） （ ） Ld UdLd UdII、建立用于 I中解釋變量關(guān)于 t的實(shí)際預(yù)測(cè)趨勢(shì)模型 收集關(guān)于旅游總收入、總旅游人數(shù)和人均 GDP相關(guān)數(shù)據(jù)如下 表 I 年份 旅游總收入 （億元） 總旅游人數(shù) （萬(wàn)人次） 人均 GDP （元） 2023 32333 2023 35445 2023 40130 2023 46755 2023 52535 2023 58837 2023 68024 2023 75109 2023 78989 2
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