云南地区生产总值影响因素和回归分析
Influencing Factors and Regres-sion Analysis of GDP in Yunnan Province

DOI: 10.12677/SA.2019.84066, PP. 581-588

Keywords: 生产总值，影响因素，线性回归模型
GDP, Influencing Factors, Linear Regression Model

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Abstract:

本文基于统计年鉴中云南省2007~2016年生产总值和与之相关的数据，运用线性回归方法，建立了用于描述云南省地区生产总值与相关变量之间定量关系的拟合模型，并对模型进行了异方差检验、序列自相关检验和异常点的检验。该模型对于云南省地区生产总值的预测有一定的研究作用。
Based on the statistical yearbook of GDP from 2007 to 2016 in Yunnan province and the related data, using linear regression method, this paper sets up the fitting model to describe the relationship between GDP and related variables in Yunnan province. The heteroscedasticity test, sequence autocorrelation test and abnormal point test for the model are also carried out. The results show that this model can be used to predict the gross domestic product of Yunnan province.

References

[1]	陈静. 我国各地区生产总值的影响因素分析及建议[J]. 商, 2015(7): 150-151.
[2]	杨武. 安徽省国内生产总值影响因素的多元回归分析[J]. 南方农机, 2018, 49(5): 11-13.
[3]	李实. 云南省生产总值影响因素实证分析[J]. 中国市场, 2011(31): 105-107.
[4]	朱琳, 陈飞. 云南失业率影响因素分析和回归诊断[J]. 当代经济, 2013(4): 90-91.
[5]	王雪雪. 我国地区生产总值影响因素的实证分析[J]. 时代金融, 2017(15): 18-22.
[6]	单翔翔, 严浩坤. 基于多元回归模型分析我国国内生产总值的影响因素[J]. 时代金融, 2018(9): 238-239.
[7]	吴喜之. 应用回归及分类[M]. 北京: 中国人民大学出版社, 2016: 49-51.
[8]	王燕. 应用时间序列[M]. 北京: 中国人民大学出版社, 2012: 82-83.
[9]	唐年胜, 李会琼. 应用回归分析[M]. 北京: 科学出版社, 2014: 114-115.
[10]	杨林涛. 非参数统计视角下的异方差检验设计及其应用[J]. 数量经济技术经济研究, 2014, 31(11): 118-131.

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