饭店收入外部影响因素的研究Word文档下载推荐.docx

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101.7

10304.56

382

山西

327145.6

5184

3375

102.0

10027.70

305

内蒙古

142631.11

4279

2397

10357.99

224

辽宁

581640.19

11096

4271

101.2

10369.61

497

吉林

180033.94

5828

2723

101.4

9775.07

210

黑龙江

169960.95

9369

3823

101.9

9182.31

265

上海

1541095

14619

1815

20667.91

317

江苏

1143611.4

27058

7550

101.6

14084.26

799

浙江

1579625.9

12954

4980

101.1

18265.10

1023

安徽

253406.57

7824

6110

9771.05

345

福建

328271.16

5100

3558

100.8

13753.28

437

江西

165663.69

4179

4339

9551.12

301

山东

909874.9

25307

9309

101.0

12192.24

645

河南

373158.55

8460

9392

101.3

9810.26

468

湖北

367502.31

12624

5693

9802.65

578

湖南

300773.46

6577

6342

10504.67

501

广东

1624924.2

23763

9304

101.8

16015.58

1146

广西

297903.99

4948

4719

9898.75

374

海南

233734.27

1221

836

9395.13

261

重庆

262850.36

4011

2808

102.4

11569.74

211

四川

449824.14

7842

8169

102.3

9350.11

485

贵州

115890.52

2040

3757

9116.61

219

云南

426976.44

2895

4483

10069.89

867

西藏

26165.33

313

281

8941.08

62

陕西

189525.21

3595

3735

9267.70

280

甘肃

127617.8

3280

2606

8920.59

232

青海

46821.46

593

548

9000.35

97

宁夏

42108.9

1457

604

9177.26

48

新疆

270783.86

4044

2050

8871.27

360

表一

图2散点图

通过观察发现X1与Y，X2与Y，X4与Y，X5与Y分别具备近似的线性关系，X3与Y不具备近似的线性关系。

所以X3不纳入模型的建立中。

通过以上准备工作及分析，设定如下回归模型

Y=β0+β1X1+β2X2+β4X4+β5X5+ui

其中，Y——营业收入；

X1——地区年末实有道路长度；

X2——地区年末人口总数；

X4——各地区城镇居民平均每人全年可支配收入；

X5——年末地区内的星级饭店数量；

β0，β1，β2，β4，β5——待估参数：

β0表示四个因变量均为0时饭店业营业收入；

β1，β2，β4，β5分别表示在其他因素不变的情况下，地区年末道路长度增加1公里，地区年末人口总数增加1万人，地区城镇居民平均每人全年可支配收入增加1元，年末地区内的星级饭店数量增加1家，饭店业营业收入分别增加β1，β2，β4，β5万元；

ui为随机误差项。

（三）参数估计

利用收集的数据进行回归分析，屏幕显示的回归分析结果如表2。

表2回归结果表

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

01/23/12Time:

18:

35

Sample:

131

Includedobservations:

31

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

-966291.8

135240.4

-7.144995

0.0000

X1

11.93889

6.921774

1.724831

0.0964

X2

-12.24376

18.62377

-0.657426

0.5167

X4

98.24581

12.40799

7.917947

X5

695.9224

168.6916

4.125412

0.0003

R-squared

0.928669

Meandependentvar

478340.3

AdjustedR-squared

0.917695

S.D.dependentvar

513113.4

S.E.ofregression

147206.0

Akaikeinfocriterion

26.78374

Sumsquaredresid

5.63E+11

Schwarzcriterion

27.01503

Loglikelihood

-410.1480

Hannan-Quinncriter.

26.85914

F-statistic

84.62492

Durbin-Watsonstat

2.304331

Prob（F-statistic）

0.000000

回归结果整理如下，

=-966291.8+11.93889X1-12.24376X2+98.24581X4+695.9224X5

（135240.4）（6.921774）（18.62377）（12.40799）（168.6916）

t=（-7.144995）（1.724831）（-0.657426）（7.917947）（4.125412）

R2=0.9287

2=0.9177F=84.6249df=26

三、检验及修正

（一）经济学检验

0=-966291.8<

0表示三个因变量均为0时的饭店业营业收入；

1=11.93889>

0，

4=98.24581>

5=695.9224>

0分别表示在其他因素不变的情况下，地区年末道路长度增加1公里，地区城镇居民平均每人全年可支配收入增加1元，年末地区内的星级饭店数量增加1家，地区饭店业营业收入分别增加11.93889万元，98.24581万元，695.9224万元。

2=-12.24376<

0，表示地区人口增加1万人，地区饭店业营业收入分别减少12.24376万元。

由上可知，X1，X4和X5的待估参数结果的经济学解释合理，模型经济学检验通过；

X2的待估参数结果的经济学解释不合理，模型经济学检验不通过。

但是，对模型Y=β0+β2X2+ui进行现行回归的结果见表3。

表3回归分析结果

53

237412.9

166846.3

1.422944

0.1654

57.83855

33.82830

1.709768

0.0980

0.091573

0.060248

497416.4

29.13458

7.18E+12

29.22710

-449.5860

29.16474

2.923307

1.566547

0.097990

=237412.9+57.83855X2

（166846.3）（33.82830）

t=（1.422944）（1.709768）

R2=0.0915

2=0.0602F=2.9233df=29

可决系数R2=0.0915很低，修正的可决系数

2=0.0602也很低，表明模型拟合很差，模型对饭店营业收入的解释程度只有9.15%。

F统计量为2.9233，说明0.05水平下回归方程整体上不显著。

给定α=0.05，查t分布表，在自由度为n-2=31-2=29时临界值为t0.025（29）=2.045，因为X2的参数对应的t统计量小于2.045，这说明在5%的显著性水平下，斜率系数显著为零，表明地区人口总数对饭店业营业收入的影响不显著。

由上所述，将X2从模型中去除，并重新进行回归分析，结果见表4。

表4回归分析结果

19:

15

-1027732.

96721.75

-10.62565

9.108538

5.362693

1.698501

0.1009

103.3116

9.622613

10.73634

634.9192

139.3892

4.555010

0.0001

0.927484

0.919426

145649.9

26.73571

5.73E+11

26.92074

-410.4036

26.79603

115.1098

2.188937

将表4回归分析结果整理如下，

=-1027732+9.108538X1+103.3116X4+634.9192X5

（96721.75）（5.362693）（9.622613）（139.3892）

t=（-10.62565）（1.698501）（10.73634）（4.555010）

R2=0.9275

2=0.9194F=115.1098df=27

再次进行经济学检验：

0=-1027732<

0表示三个因变量均为0时饭店业营业收入；

1=9.108538>

4=103.3116>

5=634.9192>

0分别表示在其他因素不变的情况下，地区年末道路长度增加1公里，地区城镇居民平均每人全年可支配收入增加1元，年末地区内的星级饭店数量增加1家，地区饭店业营业收入分别增加9.108538，103.3116，634.9192万元。

由上可知，X1，X4和X5的待估参数结果的经济学解释合理，模型经济学检验通过。

（二）统计学检验

1、变量的显著性检验

可决系数R2=0.927484较高，修正的可决系数

2=0.919426也较高，表明模型拟合较好，误差较小，模型对饭店营业收入的解释程度高达92.75%。

F统计量为115.1098，说明0.05水平下回归方程整体上显著。

给定α=0.05，查t分布表，在自由度为n-4=31-4=27时临界值为t0.025（27）=2.052，因为X4，X5的参数对应的t统计量均大于2.052，这说明在5%的显著性水平下，这两个斜率系数均显著不为零，表明地区居民可支配收入、地区内星级饭店总数对饭店业营业收入都有显著影响；

X1的参数对应的t统计量小于2.052，这说明在5%的显著性水平下，地区实有道路长度对饭店业营业收入的影响不显著。

2、方程的统计学检验

由回归结果可知F=115.1098，相伴概率远小于0.05，在0.05的显著水平下，方程的显著性水平检验通过。

总结以上可知，模型的统计学检验不能通过。

（三）共线性的检验与处理

1、共线性的检验

（1）相关系数矩阵法

求模型自变量的相关系数矩阵，如表5。

表5相关系数矩阵分析表

1

0.4807

0.6751

0.51305

由自变量的相关系数矩阵可知，自变量之间相关系数绝对值均小于0.8很有可能相关程度不高，模型自变量有可能不存在共线性。

（2）变量显著性与方程显著性的综合判断

对回归方程（见表4）作综合分析。

由运行结果可知可决系数（0.927484）很大，表示模型拟合很好，且F的相伴概率远小于设定的显著水平，表示自变量作为一个整体对Y的影响是显著的。

但是X1的t统计量的相伴概率为0.1009，大于设定的显著水平，说明X1对Y的影响不显著。

此矛盾说明自变量间可能存在共线性。

综合可知，自变量间很有可能存在共线性，需要采取一定的措施来进行消除。

2、修正

运用逐步回归法来消除自变量间的共线性：

（1）运用OLS方法，分别作Y对X1，X4，X5的一元回归，结果见表6。

表6Y对X1，X4，X5的一元回归结果

变量

参数估计

49.7417

139.1828

1437.310

t统计量

4.8181

10.7226

6.2438

R2

0.4446

0.7986

0.5734

R2的大小排序为：

X4，X5，X1。

结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。

经分析在三个一元回归模型中饭店业营业收入Y对可支配收入X4的线性关系强，拟合程度好。

回归方程如下：

=-1103290+139.1828X4

（153386.5）（12.9804）

t=（-7.1929）（10.7226）

R2=0.7986

2=0.7916F=114.9733df=29

（2）逐步回归

将其余自变量逐一代入上式得如下几个模型：

首先，引入X5，

24

106.7786

9.714985

10.99112

769.6991

118.3918

6.501285

-1051653.

98859.26

-10.63788

0.919735

0.914002

150472.5

26.77271

6.34E+11

26.91149

-411.9771

160.4229

2.199366

得到回归方程如下，

=-1051653+106.7786X4+769.6991X5

（98859.26）（9.7150）（118.3918）

t=（-10.6379）（10.9911）（6.5013）

R2=0.9197

2=0.9140F=160.4230df=28

经分析,上述方程符合经济学意义,使得拟合优度R2有一定的提高,且每个参数的统计检验显著,则应当保留自变量X5。

然后，再引入X1

34

=-1027732+103.3116X4+634.9192X5+9.1085X1

（96721.75）（9.6226）（139.38