关于农业投入产出的回归分析模型

投入产出模型

投入产出模型 投入产出模型是指对于经济系统（这一经济系统可以是一个国家，一个地区，一个行业或一个企业的经济活动）的多部门的投入与产出进行研究，编制投入产出表，并建立其数学模型，称作投入产出模型。这种将经济系统的投入产出关系编制成投入产出表，建立投入产出模型进行研究的方法叫做投入产出法。投入产出法是由美国著名经济学家瓦西里·列昂节夫20世纪30年代首先提出的。最初是由研究一国的国民经济各个产业部门间的联系发展起来的,因此被人们称作部门联系平衡法,又叫产业关联法。利用投入产出模型对经济活动进行分析和进行经济预测，这是一种重要的经济数量分析，叫做投入产出分析。 投入产出分析的理论基础是第七章我们所介绍的一般均衡理论，主要是对一个国家或一个地区宏观经济的研究。但随着这一方法的广泛应用，它也可以研究一个部门（行业）的经济活动，一个公司或企业的生产经营活动。 本章将在介绍投入产出模型的基础上，着重介绍投入产出模型在国民经济预测和企业经济预测方面的应用。 第一节投入产出模型的基本形式 一、投入产出表 所谓投入，是指产品生产所需原材料、辅助材料、燃料、动力、固定资产折旧和劳动力的投入；所谓产出，是指产品生产的总量及其分配使用的方向和数量，包括生产消费（中间产品）、生活消费、积累和净出口等。生产过程就是投入与产出关系的客观反映，一定时期内产品的产出受投入的影响。投入与产出的数量关系可以编制成一种矩形的表格表示，即投入产出表。 投入产出表可以按实物形态编制，也可以按价值形态编制。按实物形态编制的投入产出表叫实物表，按价值形态编制的投入产出表叫价值表，两者基本结构形式是相同的，它们之间只差一个价格因素。 投入产出表按编制的范围不同，可以分作世界投入产出表、国家投入产出表、地区

数学建模——回归分析

回归分析——20121060025 吕佳琪 企业编号生产性固定资产价值(万元)工业总产值(万元) 1318524 29101019 3200638 4409815 5415913 6502928 7314605 812101516 910221219 1012251624 合计65259801 （2）建立直线回归方程; （3）计算估价标准误差; （4）估计生产性固定资产(自变量)为1100万元时总产值(因变量)的可能值。解: (1)画出散点图,观察二变量的相关方向 x=[318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225]; y=[524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624]; plot(x,y,'or') xlabel('生产性固定资产价值(万元)') ylabel('工业总产值(万元)') 由图形可得,二变量的相关方向应为直线 (2)

x=[318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225]; y=[524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624]; X = [ones(size(x))', x']; [b,bint,r,rint,stats] = regress(y',X,0、05); b,bint,stats b = 395、5670 0、8958 bint = 210、4845 580、6495 0、6500 1、1417 stats = 1、0e+004 * 0、0001 0、0071 0、0000 1、6035 上述相关系数r为1,显著性水平为0 Y=395、5670+0、8958*x (3) 计算方法:W=((Y1-y1)^2+……+(Y10-y10)^2)^(1/2)/10 利用SPSS进行回归分析:

第九章 企业投入产出模型

第九章企业投入产出模型 第一节企业投入产出表的特点 一、企业投入产出模型与国民经济投入产出模型比较 投入产出技术是一种科学的管理方法与工具，它为不同领域管理水平的提高提供了崭新的思路。它由原来在国民经济中的应用逐步扩大到国际贸易、地区间关系、部门经济、地区经济、企业等若干领域。 投入产出技术在所有领域应用的共同特点：1.独特的棋盘式表格，2.以对研究对象各单元关联关系的解剖为主线的分析模式。 企业投入产出技术与国民经济投入产出技术的比较 1. 应用对象不同 国民经济投入产出表主要用于宏观经济问题的研究，企业投入产出技术主要用于企业的内部管理，可以应用于生产过程各种要素的消耗控制、物料供应量与供应价格的控制，……。达到降低成本、提高效率之目的。 2. 解决的问题不同 国民经济投入产出技术主要用于解决社会经济运行中由部门关联关系引发的一系列问题。企业投入产出技术主要用于解决企业的经营管理问题，将该方法与企业的多项管理指标结合运用，可以实现生产过程各岗位的全面成本控制、全面成本核算、物料消耗与价格控制、生产与供应计划的制定、在制品数量的控制、半成品成本价格的核算、管理指标的修正与完善、人力资源的管理与考核等。对于生产工艺比较复杂的企业，例如机械制造企业，应用更加有效。 3. 投入产出表的结构不同 国民经济投入产出表一般划分为四个象限，每个象限都有确定的经济意义和规范的结构。由于企业投入产出表的应用要求多种多样，需要描述的投入要素因使用要求不同而有所差异，一般除自产产品、原材料、能源、费用外，有时还要求对设备加工工时、劳动工时等的使用分配进行描述，因此，企业投入产出表的结构和消耗关系矩阵块的数目都是可变的。 4. 编表周期不同 各种国民经济指标的计算、比较大都以年度为周期，年度资料消除了季度变化对经济运行的影响，能集中反映社会经济各部门的发展水平。因此，国民经济投入产出表以年度为报告期，是由国民经济核算期以及国民经济的管理要求所决定的。 对于企业来说，一般实行月度核算制度，有的核算周期更短些。编制年度表不能满足经营管理的要求，企业投入产出表的编制必须与企业的核算期同步。 5. 表的类型不同 国民经济投入产出表主要分为价值型、实物型和劳动型三种，企业投入产出表主要分为实物型、成本型和劳动型三种。 6. 不同类型表的关系不同 价值型国民经济投入产出表和实物型国民经济投入产出表的差异不仅表现在计量单位上，而且对于同

网络教学投入产出的经济效益分析

网络教学投入产出的经济效益分析 导入e-Learning对企业来说到底划不划算？或许可以透过投资报酬率的计算，或是更高层次的成本效益评估模式与平衡计分卡分析模式，帮助企业评估效益。 Learning是一项学习成长必经过程，然而随着使用网络学习的人口增加，企业纷纷开始思索如何运用e-Learning来传承企业知识及技术，e-Learning在e世代这波热浪中跃上浪尖，企业界正瞄准焦点，计算投资报酬率，进行精确评估成本效益。用投资报酬率来衡量企业导入e-Learning成功案例，有宝侨〝快速学习“计划，投资报酬率有101.5%；而IBM其〝基础蓝色“方案，投资报酬率竟可高达2284%，这些案例明显感受到实施e-Learning的实际效益，所以e 化推波助澜e-Learning前景可期，相当值得投资的。 ?简易投资报酬率计算模式 1.制作成本：比较传统训练和e-Learning每门课程的制作 成本，e-Learning上课时数缩短但需较高的制作成本。 2.讲师费成本：传统训练开班时需支付讲师费及讲师差 旅费，但e-Learning可以省下来。 3.课程成本：e-Learning课程进行时，员工无须完全离开 工作岗位另外可以省下差旅费。 以上三大类的成本总和之后，便可以比较出总成本再决定是否大规模投资于e-Learning。 ?利用工作底稿自动计算 由于投资报酬率目前是企业导入e-Learning时非常重视的议题，因此已发展出自动计算投资报酬率的工作底稿，让e-Learnin规划人员，只要输入数据便可以快速求出投资报酬率。 ?以平衡计分卡提升至策略性层次 采用成本效益评估模式加上平衡计分卡的分析模式，可以很清楚的导入e-Learnin的具体效益。 心得报告：

投入产出模型

第9章投入产出模型 投入产出模型对于研究分析国民经济各部门之间的数量依存关系，制定国民经济的计划与规划等都具有十分重要的作用。根据投入产出模型的原理与方法，现介绍其建模与应用分析的具体方法步骤。 第1节投入产出模型概述 1.1 概念 投入产出模型是指在马克思主义经济理论指导下，利用数学方法和电子计算机技术，来研究各种经济活动的投入与产出之间的数量依存关系，特别是研究与分析国民经济各个部门在产品的生产与消耗之间的数量依存关系所建立的一种数学模型，其主要含义如下： 1）投入产出模型的指导思想是马克思主义经济理论； 2）投入产出模型的理论基础是计量经济学理论，集中体现在投入产出方法的原理与方法； 3）投入产出模型的关键任务是直接消耗系数与列昂节夫逆矩阵的求算； 4）投入产出模型的主要方法是数学方法与计算机技术的应用，集中体现在投入产出模型数学模型的建立及运用计算机进行矩阵运算的求解应用； 5）投入产出模型的最终目的是研究与分析各个经济部门之间的数量依存关系，为社会主义经济建设中的科学决策服务。

主要用途是用于研究与分析国民经济各个部门在产品的生产与消耗之间的数量依存关系，反映各个部门之间的直接与间接的经济联系及各个部门之间的综合平衡问题。目前，已拓展到用于研究与分析各个地区，各个企业内部及之间的各种经济联系。 1.2 作用 1）编制国民经济计划。 2）经济指标的预测。 3）经济政策研究，研究重要经济政策对经济建设的影响。 4）专题研究，研究专门的社会经济问题。 5）编制区际经济计划。 1.3 发展概况 投入产出法产生于20世纪30年代，是由俄国出生的美国经济学家瓦。列昂节夫（w. Leontif）首先提出于1931年开始研究“投入产出分析法”，来分析研究美国的经济结构，随后发表了不少的论文和论著，在1944年他编制了美国经济部门的1939年投入产出表，它可称是世界上第一个“投入产出表”，当时，引起了美国政府的重视，此后，美国先后又编制了1947年，1958年，1963年，和1966年的投入产出表。 在20世纪50年代初期，西方各国曾经出现了编制投入产出表的热潮。到了20世纪50年代末期，苏联和东欧国家也开始重视这一方法。后来，发展中国家也纷纷编制了投入产出表。据不完全统计，1950年以前，只有7个国家编制了投入产出表，其后，已有100余个国家

数学建模之回归分析法

什么是回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 回归分析之一多元线性回归模型案例解析 多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为： 上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示： 那么，多元线性回归方程矩阵形式为： 其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样） 1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2：无偏性假设，即指：期望值为0 3：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等 4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。

今天跟大家一起讨论一下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示：（数据可以先用excel建立再通过spss打开） 点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面：

回归分析在数学建模中的应用

摘要 回归分析和方差分析是探究和处理相关关系的两个重要的分支,其中回归分析方法是预测方面最常用的数学方法,它是利用统计数据来确定变量之间的关系,并且依据这种关系来预测未来的发展趋势。本文主要介绍了一元线性回归分析方法和多元线性回归分析方法的一般思想方法和一般步骤,并且用它们来研究和分析我们在生活中常遇到的一些难以用函数形式确定的变量之间的关系。在解决的过程中,建立回归方程,再通过该回归方程进行预测。 关键词:多元线性回归分析;参数估计;F检验

回归分析在数学建模中的应用 Abstract Regression analysis and analysis of variance is the inquiry and processing of the correlation between two important branches, wherein the regression analysis method is the most commonly used mathematical prediction method, it is the use of statistical data to determine the relationship between the variables, and based on this relationship predict future trends. introduces a linear regression analysis and multiple linear regression analysis method general way of thinking and the general steps, and use them to research and analysis that we encounter in our life, are difficult to determine as a function relationship between the variables in the solving process, the regression equation is established by the regression equation to predict. Keywords:Multiple linear regression analysis; parameter estimation;inspection II

投入产出模型实例

投入产出模型实例 例1： 假设某企业在所考察的期间内，生产甲、乙两种产品。生产过程中，甲、乙两种产品的产品量，可提供的商品量及互相提供消耗的数量关系统计如下表（表中第一列的两个数分别表示生产250t 甲产品时甲产品和乙产品的消耗量，第二列的两个数分别表示生产100 m3 乙产品时甲产品和乙产品的消耗量）。 （1）假设在下一个生产周期内，设备和技术条件不变，商品需求量增加。其中甲增加到85t ，乙增加到50 m3 。应该如何计划甲、乙两种产品的总产量才能满足市场需求？ （2）假设下一个生产周期计划总产量甲为260t ，乙为110 m3 ，那么可提供给市场的商品量各是多少？ 通过上述表格，我们可以求出甲、乙两种产品各生产单位产品量时对甲、乙产品的消耗量。设下个生产周期甲、乙产品的总产量和可提供的商品量分别为 x1、x2和y1、y2则可得下表 在下个生产周期，甲、乙计划总产量为297t 、122m3 时扣除消耗掉的产品量后的商品量才满足市场需求。 虽然计划总产量增加了，由于比例不当，在下一个生产周期内甲产品的商品量反而减少了。 ??????= ????? ????? =25.014.025.12.0100252503510012525050A ?? ? ???=1001I ??????--=??????----=-75.014 .025.18 .025.0114.0025.102.01A I 1 28550y y ????= ? ?????将 带入（2） 1 1 1220.8 1.252970.140.75122x y x y --???????? == ? ? ? ?-???? ????12260110x x ????= ? ?????11220.8 1.2570.50.140.7546.1y x y x -? ??????? == ? ? ? ?-???? ????

《投入产出分析企业投入产出模型》

§3.6 企业投入产出模型 一、企业投入产出表 对于一个部门或一个大中型企业，包括能源工业部门或能源工业企业，生产多种产品，一部分作为企业（或部门）的最终产品，一部分在企业（或部门）内部生产过程中作为中间产品被消耗，多种产品间也存在着复杂的联系。一般讲，在计划经济下，国家对该企业（或部门）下达一定的销售指标，给予该企业（或部门）一定的物资（如能源、原材料等），企业（或部门）如何根据国家下达的销售指标来安排企业（或部门）内部各种产品的生产呢？如何安排各种外购物质（包括能源）的供应呢？如何在保证完成国家任务和国家给定的能源和其它物资限制下最优地安排企业（或部门）的生产呢？投入产出法是解决这些问题的一种好方法。在市场经济下，企业根据市场需要预测销售指标，同样存在如何根据销售指标来安排企业内部各种产品的生产，如何安排各种外购物质（包括能源）的供应，以及如何在保证满足市场需求下最优地安排企业的生产等问题。而且在市场经济下，企业内部具有很强的计划性。所以，企业投入产出模型无论对于计划经济，还是市场经济，都是重要的。部门是同类企业的集合，下面仅就企业为例加以说明。 表3.6.1为企业投入产出表表式。表中包括企业内部产品n 种，外购物质m 种。企业销售产品一般即为企业最终产品，国家或者市场给企业下达的生产任务一般就是销售指标。用x ij 表示企业在生产第j 种产品过程中直接消耗的第i 种产品的数量，v i 、m j 分别表示生产第j 种产品的劳动报酬和纯收入。这样，从投入产出表中，可以得到下列系数： j j vj X v a = j ij ij X x a = j j mj X m a = j ij ij X w = γ a ij 为对本企业产品的直接消耗系数，γij 为对外购物资的直接消耗系数，a vj 为劳动报酬系数，a mj 为纯收入系数。 若企业的销售指标为Y Y Y n 12，，…，，则为完成该销售指标，企业必须安排各种产品 的生产量为X X X n 12，，， ，企业必须外购各种物资数量为n W W W ,21 ，，，这里

数学建模回归分析多元回归分析

1、 多元线性回归 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。 在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响，表现在线性回归模型中的解释变量有多个。这样的模型被称为多元线性回归模型。（multivariable linear regression model ） 多元线性回归模型的一般形式为： 其中k 为解释变量的数目，j β (j=1,2,…，k)称为回归系数（regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为： j β也被称为偏回归系数（partial regression coefficient)。 2、 多元线性回归计算模型 多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和（Σe)为最小的前提下，用最小二乘法或最大似然估计法求解参数。 设（ 11 x ， 12 x ，…， 1p x ， 1 y ），…，（ 1 n x ， 2 n x ，…， np x ， n y ）是一个样本， 用最大似然估计法估计参数： 达 到最小。

把（4）式化简可得： 引入矩阵： 方程组（5）可以化简得： 可得最大似然估计值：

3、Matlab 多元线性回归的实现 多元线性回归在Matlab 中主要实现方法如下： （1）b=regress(Y, X ) 确定回归系数的点估计值 其中 （2）[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)求回归系数的点估计和区间估计、并检 验回归模型 ①bint 表示回归系数的区间估计. ②r 表示残差 ③rint 表示置信区间 ④stats 表示用于检验回归模型的统计量,有三个数值：相关系数r2、F 值、与F 对应的 概率p 说明：相关系数r2越接近1，说明回归方程越显著；F>F1-alpha(p,n-p-1) 时拒绝H0，F 越大，说明回归方程越显著；与F 对应的概率p<α 时拒绝H0，回归模型成立。 ⑤alpha 表示显著性水平(缺省时为0.05) （3）rcoplot(r,rint) 画出残差及其置信区间

数学建模-回归分析-多元回归分析

1、 多元线性回归在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为 多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。 在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响，表现在线性回归模型中的解释变量有多个。这样的模型被称为多元线性回归模型。（multivariable linear regression model ） 多元线性回归模型的一般形式为： 其中k 为解释变量的数目，j β (j=1,2,…，k)称为回归系数（regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为： j β也被称为偏回归系数（partial regression coefficient)。 2、 多元线性回归计算模型 多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和（Σe)为最小的前提下，用最小二乘法或最大似然估计法求解参数。 设（ 11 x ， 12 x ，…， 1p x ， 1 y ），…，（ 1 n x ， 2 n x ，…， np x ， n y ）是一个样本， 用最大似然估计法估计参数： 达 到最小。

把（4）式化简可得： 引入矩阵： 方程组（5）可以化简得： 可得最大似然估计值：

3、Matlab 多元线性回归的实现 多元线性回归在Matlab 中主要实现方法如下： （1）b=regress(Y, X ) 确定回归系数的点估计值 其中 （2）[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)求回归系数的点估计和区间估计、并检 验回归模型 ①bint 表示回归系数的区间估计. ②r 表示残差 ③rint 表示置信区间 ④stats 表示用于检验回归模型的统计量,有三个数值：相关系数r2、F 值、与F 对应的 概率p 说明：相关系数r2越接近1，说明回归方程越显著；F>F1-alpha(p,n-p-1) 时拒绝H0，F 越大，说明回归方程越显著；与F 对应的概率p<α 时拒绝H0，回归模型成立。 ⑤alpha 表示显著性水平(缺省时为0.05) （3）rcoplot(r,rint) 画出残差及其置信区间

投入产出模型的应用

投入产出分析在XX中的应用 投入产出分析在xx的应用 一、投入产出简介 投入产出是国民经济各部门间投入原材料和产出产品的平衡关系。投入产出分析是由俄罗斯裔美国经济学家瓦西里·列昂惕夫(Wassily Leontief 1905-1999)创立的。主要应用数学方法和电子计算机，研究各部门间这种平衡关系的一种现代管理方法。其理论基础是瓦尔拉的一般均衡理论。 投入产出分析主要通过编制投入产出表来实现的。投入产出表是由投入表与产出表交叉而成的。前者反映各种产品的价值，包括物质消耗、劳动报酬和剩余产品；后者反映各种产品的分配使用情况。在投入产出表的基础上，可以建立相应的数学模型。例如，产品平衡模型、价值构成模型等，用以进行经济分析、政策模拟、计划论证和经济预测。 应用最早的是美国劳工部劳动统计局，于1942- 1944年编制了美国1939年投入产出表，利用这张表来研究美国的经济结构，预测战后美国的钢铁工业的生产和美国的就业情况，制定战时军备生产计划，研究裁军对美国经济的影响，收到了良好的效果。由此，得到了美国政府和经济学界的重视，引起了世界各国的关注。由于投入产出表的科学性、先进性和实用性，自50年代以来世界各国纷纷研究投入产出分析、编制和应用投入产出表。到1990年，除个别国家外，世界上绝大多数国家都编制了投入产出表。投入产出原理也得到了发展，由静态模型向优化模型发展，并应用到各个方面来研究宏观经济问题。 投入产出分析在我国的应用主要经历了以下几个阶段：1、初步研究及引入阶段。五十年代末六十年代初，在著名经济学家孙冶方和著名科学家钱学森倡导下，经济理论界和一些高等院校开始研究投入产出理论。"文革"期间，此项工作几乎中断。2、快速发展阶段。1974年，为研究宏观经济发展情况的需要，在国家统计局和国家计委的组织下，由国家统计局、国家计委、中国科学院、中国人民大学等单位联合编制了1973年全国61种产品的实物型投入产出表。利用该表开展的分析应用工作，在制定社会经济发展计划等方面发挥了积极的作用。3、全面发展和广泛应用阶段。十一届三中全会以后，党和国家把工作重点放到经济建设上，这就为包括投入产出在内的数量经济分析方法的研究和应用创造了良好的条件。1980年，国家统计局布置山西省统计局编制《山西省1979年投入产出表》，以探索编制全国投入产出表的经验。1982年，国家统计局、国家计委及有关部门编制了1981年全国投入产出价值表和实物表。为了适应改革开放的需要，加强国民经济宏观调控和管理，提高经济决策的科学性，1987年，国务院办公厅发出了《关于进行全国投入产出调查的通知》，并于1987年进行全国投入产出调查，编制《中国1987年投入产出表》。这张表于1988年底编制成功，达到国际先进水平。它标志着我国投入产出分析步入世界先进行列。投入产出分析在我国得到了广泛应用，投入产出表成为宏观经济调控、决策和管理的重要工具。 二、投入产出模型 投入产出模型是一种经济数学模型，是指用数学形式体现投入产出表所反映的经济内容的线性代数方程组。 投入产出表是指反映各种产品生产投入来源和去向的一种棋盘式表格。这种描述一般只涉及表面象限。按表式分为三个象限。第I象限是由名称相同、排列次序相同，数目一致的几个产品部门纵横交叉而成的，其主栏为中间投入，宾栏为中间产出，它可提供国民经济各部门之间相互间依存、相互制约的技术经济联系资料，反映国民经济各部门之间相互依赖、相互提供劳动对象供生产和消耗的过程第II象限，其主栏和第I象限的主栏相同，也是

回归模型的残差分析

回归模型的残差分析 山东 胡大波 判断回归模型的拟合效果是回归分析的重要内容，在回归分析中，通常用残差分析来判断回归模型的拟合效果。下面具体分析残差分析的途径及具体例子。 一、 残差分析的两种方法 1、差分析的基本方法是由回归方程作出残差图，通过观测残差图，以分析和发现观测数据中可能出现的错误以及所选用的回归模型是否恰当；在残差图中，残差点比较均匀地落在水平区域中，说明选用的模型比较合适，这样的带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高，回归方程的预报精度越高。 2、可以进一步通过相关指数∑∑==--- =n i i n i i i y y y y R 1 2 1 2 ^ 2 )()(1来衡量回归模型的拟合效果，一般 规律是2 R 越大，残差平方和就越小，从而回归模型的拟合效果越好。 二、 典例分析： 例1、某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下： 试预测该运动员训练47次以及55次的成绩。 解答：（1）作出该运动员训练次数x 与成绩y 之间的散点图，如图1所示，由散点图可 知，它们之间具有线性相关关系。 （2）列表计算： 由上表可求得875.40,25.39==y x ， 126568 1 2 =∑=i i x ，137318 1 2=∑=i i y ，

131808 1 =∑=i i i y x ，所以∑∑==---= 8 1 2 8 1 )() )((i i i i i x x y y x x β.0415.188 1 2 28 1≈--= ∑∑==i i i i i x x y x y x 00302.0-≈-=x y βα，所以回归直线方程为.00302.00415.1^ -=x y （3）计算相关系数 将上述数据代入∑∑∑===---= 8 1 8 1 2 22 2 8 1 ) 8)(8(8i i i i i i i y y x x y x y x r 得992704.0=r ，查表可知 707.005.0=r ，而05.0r r >，故y 与x 之间存在显着的相关关系。 （4）残差分析： 作残差图如图2，由图可知，残差点比较均匀地分布在水平带状区域中，说明选用的模型比较合适。 计算残差的方差得884113.02 =σ ，说明预报的精度较高。 （5）计算相关指数2 R 计算相关指数2 R ＝0.9855.说明该运动员的成绩的差异有98.55％是由训练次数引起的。 （6）做出预报 由上述分析可知，我们可用回归方程 .00302.00415.1^ -=x y 作为该运动员成绩的预报值。 将x ＝47和x ＝55分别代入该方程可得y ＝49和y ＝57， 故预测运动员训练47次和55次的成绩分别为49和57. 点评：一般地，建立回归模型的基本步骤为： （1）确定研究对象，明确哪个变量是解释变量，哪个变量是预报变量； （2）画出确定好的解释变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系（如是否存在线性关系等）； （3）由经验确定回归方程的类型（如我们观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程y ＝bx ＋a ）； （4）按一定规则估计回归方程中的参数（如最小二乘法）； （5）得出结果后分析残差图是否有异常（个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的规律性等等），若存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等。 例2、某城区为研究城镇居民月家庭人均生活费支出和月人均收入的相关关系，随机抽取

投入产出分析

环境—经济系统的投入产出分析 一、概论 投入产出分析技术是美国经济学家瓦西里·里昂惕夫（W. Leontief ）于1936年发明的一种科学的经济分析方法。投入产出分析技术利用现代数学方法，分析国民经济各部分之间在生产数量上的互相依存关系，用于预测及平衡再生 产的综合比例，有时称为部门联系平衡分析。 环境—经济系统的投入产出分析是把自然环境资源、能源和生产排出的废 弃物作为经济活动的投入物和产出物，并利用能量与物质恒定律和生态经济学 的原理，分析改善环境质量带来的效益与支付的费用以及经济发展对环境的影响。 20世纪70年代以来，环境—经济系统的投入产出分析应用迅速发展，已 成为目前分析和预测经济发展与环境保护协调平衡的一种有效手段。 二、基本原理 1、概述 （1）投入产出分析是对经济系统各部门间的数量依存关系进行研究，以确定国民经济各部门错综复杂的联系和在生产的重要比例关系的方法和技术。其中：投入是指生产过程中消耗的原材料、燃料、动力和劳动；产出是指从事经 济活动的结果及产品的分配去向，使用方式和数量。 （2）投入产出分析的基础是投入产出模型或投入产出表，其是一种特殊的线性模型，模拟了某地区或某企业各生产部门之间的相互关系，是生产部门对 社会最终需要量变化的反映。 （3）在现代经济活动中，各生产部门之间存在着复杂而密切的联系，并且整个经济系统是处于平衡状态的。其中经济系统中任一部门发生变化，都将引 起其它部门的供求变化，这种连锁反应，结果是破坏原有的平衡。投入产出分 析就是依照经济按比例发展的客观规律，描述经济系统中各部门的平衡关系。 （4）里昂惕夫（美国经济学家）在上世纪30年代提出了投入产出模型， 其将各种经济流归结在一个表中，为某一国家和地区的整个经济活动提供了一 个简明而又系统的结构关系—投入产出表，奠定了投入产出模型的方法论基础。 2、投入产出表的结构 投入产出表主要是中间产品交流表，后来发展为直接消耗系数表和完全消 耗系数表。表中各部门的相互关系： 若用物理量表示，则形成实物型投入产出表； 实物表 若用货币价值表示，则形成价值型投入产出表。 币值表 （1）中间产品交流表（简化的价值投入产出模型）

投入产出数学模型练习题 数学建模

投入产出数学模型经济应用案例 投入产出数学模型的应用领域很广，常用于分析经济系统的部门结构和比例关系、进行经济预测、调整经济计划等各个方面。 由投入产出模型的理论知道，只要经济系统各个部门的生产技术条件没有变化，就可将报告期的投入产出数学模型直接应用于计划期的经济工作。下面将以实例说明其在经济中的应。 例题设某个地区的经济系统划分为工业、农业、其他产业三个部门。上一年度三个部门的生产与消耗情况如下表所示： 生产与消耗情况表

假定该系统三个部门的生产技术条件都没有变化，从而该系统的直接消耗系数矩阵不变，由此建立的产品分配方程组和产值构成方程组也不变。在此基础上，分别分析该系统的报告期投入产出数学模型在计划期经济计划工作方面的下列应用。 （1）在经济预测中的应用 假定根据上例所示经济系统的生产发展情况，预计该系统工业、农业、其他产业三个部门的计划期总产品将在报告期总产品的基础上分别增长9%、7%、6%。由于在生产过程中系统内部存在着复杂的产品消耗关系，故一般说来，各个部门最终产品的增长幅度与总产品的增长幅度并不一致。试预测该系统最终产品的增长情况。 （2）在制订计划中的应用 投入产出数学模型为合理制订经济系统的生产计划提供了一个科学的方法。根据社会需要确定社会产品的原则，先通过对计划期需要量的预测，确定系统各个部门的最终产品，再利用投入产出数学模型推算出各个部门的总产品，在此基础上编制经济系统计划期的投入产出表，作为安排各个部门计划期生产活动的依据。 现假定通过预测，引例所示经济系统三个部门的计划期 最终产品需要量分别为工业部门： 1216 y=亿元，农业部门： 2716 y=亿元，其他产业部门： 3120 y=亿元。试确定计划期

投入产出分析习题集及解答-陈正伟

《投入产出分析》习题及解答 陈正伟 2010-05-26 第一章投入产出法概论 1、投入产出法：作为一种科学的方法来说，是研究经济体系（国民经济、地区经济、部门经济、公司或企业经济单位）中各个部分之间投入与产出的相互依存关系的数量分析方法。－名词解释、填空 2、国民经济：是指由一系列纵横交错的各种经济活动组成的有机整体。本处研究的投入产出表实际上就是国民经济投入产出表。－名词解释、填空 3、投入：是指在一定时期内的生产经营过程中所消耗的原材料、燃料、动力、固定资产折旧、劳动力和支付的各种费用及利润、税金等项目的总和。－名词解释 4、下列属于投入产出分析中的投入有（） A 原材料 B 固定资产折旧 C 贷款利息支出 D 劳动者报酬 E 生产税 5、下列属于投入产出分析中的投入有（） A 原材料 B 固定资产折旧 C 国家给予职工的物价补贴 D 劳动者报酬 E 生产税 6、下列属于投入产出分析中的投入有（） A 获得的捐赠物质 B 国家的奖金 C 国家给予职工的物价补贴 D 劳动者报酬 E 生产补贴 7、产出：是指一定时期内生产经营的总成果及其分配使用去向。－名词解释 8、某地区总投入为3000亿元，中间投入为2000亿元，则各地区总产出为（）亿元。 A 3000 B 2000 C 1000 D 5000 9、在投入产出分析中下列关系成立（）。 A 总投入＝总产出 B 总产出＝中间使用＋最终使用 C 总投入＝中间投入＋最初投入 D 总投入＝中间投入＋增加值 E 各个部门增加值总和＝全社会最终使用总和 10、在投入产出分析中下列关系成立（）。 A 总投入＝总产出 B 总产出＝中间使用 C 总投入＝增加值＋最初投入 D 总投入＝中间投入＋最终使用 E 各个部门增加值总和＝全社会总产出的总和 11、投入产出法的基本内容：编制投入产出表、建立相应的线性代数方程体系，综合分析和确定国民经济各部门之间错综复杂的联系，分析重要的宏观经济比例关系及产业结构等基本问题。简答 12、投入产出表；是指反映各种产品生产投入来源和使用去向的一种（矩阵）棋盘式表格。名词解释 13、投入产出表是反映各种产品生产的（）。 A 投入来源 B 使用去向 C 棋盘式表 D T型结构表 E 上下结构表 14、投入产出模型：是指用数学形式体现投入产出表所反映的经济内容的线性代数方程组。－名词解释、填空 15、投入产出法的基本作用：通过编制投入产出表和模型，能够清晰地揭示国民经济各部门、产业结构之间的内在联系；能够反映国民经济中各部门、各产业之间在生产过程中的直接与间接联系；能够反映各部门、各产业生产与分配使用、生产与消耗之间的平衡（均衡）关系。正因为如此，投入产出法又称为部门联系平衡法。－简答 16、投入产出表的两个基本平衡关系式：中间使用+最终使用=总产品；中间消耗+最初投入=总投入。 17、价值性投入产出表的基本平衡关系是（）。 A 中间使用+最终产品=总产品（实物） B 中间消耗+最初投入=总投入 C 增加值＝最终使用 D 总产出＝增加值 E 中间投入＝中间消耗 18、投入产出法的基本特点如下：－简答 1)它从国民经济是一个有机整体的观点出发，综合研究各个具体部门之间的数量关系（技术经济联系）。整体性是投入产出法最重要的特点。整体性。 2)投入产出表从生产消耗和分配使用两个方面同时反映产品在部门之间的运动过程，也就是同时反映产品的价值形成过程和使用价值的运动过程。－同时反映价值与使用价值的形成与运动 3)从方法的角度，它通过各系数，一方面反映在一定技术和生产组织条件下，国民经济各部门的技术经济联系；另一方面用以测定和体现社会总产品与中间产品、社会总产品与最终产品之间的数量联系。其中两个最重要的系数是：直耗系数、完耗系数。－系统反映部门之间的技术经济联系。 4)数学方法和电子计算技术的结合。－数学与计算技术的有机结合。 19、投入产出方法的基本特点有（）。 A 整体性 B、同时反映价值与使用价值的形成与运动 C 数学与计算技术的有机结合

数学建模实验 ——曲线拟合与回归分析

曲线拟合与回归分析 1、有10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下： （1）说明两变量之间的相关方向； （2）建立直线回归方程； （3）计算估计标准误差； （4）估计生产性固定资产（自变量）为1100万元时的总资产 （因变量）的可能值。 解： (1)工业总产值是随着生产性固定资产价值的增长而增长的，存 在正向相关性。 用spss回归 （2）spss回归可知：若用y表示工业总产值（万元），用x表示生产性固定资产，二者可用如下的表达式近似表示： .0+ y =x 896 . 395 567 （3）spss回归知标准误差为80.216（万元）。 （4）当固定资产为1100时，总产值为： （0.896*1100+395.567-80.216~0.896*1100+395.567+80.216） 即（1301.0~146.4）这个范围内的某个值。 MATLAB程序如下所示： function [b,bint,r,rint,stats] = regression1 x = [318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225]; y = [524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624]; X = [ones(size(x))', x']; [b,bint,r,rint,stats] = regress(y',X,0.05); display(b); display(stats); x1 = [300:10:1250]; y1 = b(1) + b(2)*x1; figure;plot(x,y,'ro',x1,y1,'g-');

初中数学数学论文线性回归分析的数学模型

线性回归分析的数学模型 在实际问题中常常遇到简单的变量之间的关系，我们会遇到多个变量同处于一个过程之中，它们之间互相联系、互相制约．这些问题中最简单的是线性回归．线性回归分析是对客观事物数量关系的分析，是一种重要的统计分析方法，被广泛的应用于社会经济现象变量之间的影响因素和关联的研究．由于客观事物的联系错综复杂经济现象的变化往往用一个变量无法描述，故本篇论文在深入分析一元线性回归及数学模型的情况下，又详细地介绍了多元线性回归方程的参数估计和其显著性检验等．全面揭示了这种复杂的依存关系，准确测定现象之间的数量变动．以提高预测和控制的准确度． 本文中详细的阐述了线性回归的定义及其线性模型的简单分析并应用了最小二乘法原理．具体介绍了线性回归分析方程参数估计办法和其显著性检验．并充分利用回归方程进行点预测和区间预测． 但复杂的计算给分析方法推广带来了困难，需要相应的操作软件来计算回归分析求解操作过程中的数据．以提高预测和控制的准确度．从而为工农业生产及研究起到强有力的推动作用． 关键词：线性回归；最小二乘法；数学模型 目录 第一章前言 (1) 第二章线性模型 (2) 第一节一元线性模型 (2) 第二节多元线性模型 (4) 第三章参数估计 (5) 第一节一元线性回归方程中的未知参数的估计 (5) 第二节多元线性回归模型的参数估计 (8) 第四章显著性检验 (13) 第一节一元线性回归方程的显著性检验 (13) 第二节多元线性回归方程的显著性检验 (20) 第五章利用回归方程进行点预测和区间预测 (21) 第六章总结 (26) 致谢 (27) 参考文献………………………………………………………………………… 第一章前言

财政对高铁投入产出的效益

财政对高铁铁路投入产生的效益 摘要：随着高铁迅速发展，学术界对于高速铁路相关问题的探讨也日渐丰富，但从财政投入角度对高铁问题进行研究的文章还比较缺乏。本文从这一角度出发，对高铁建设期间财政投入结构以及运营期间财政补贴方法进行探讨，以解决当前我国高铁发展中存在的问题，从而更好地发挥高铁作为社会公共产品的作用，最终促进高铁快速健康发展 1.1高速铁路属性分析 （1）社会属性 高速铁路属于准公益性质基础设施，它与居民生活息息相关，是保证人们出行的一种重要交通方式。高速铁路是社会经济发展的产物，同样也将促进经济发展和社会进步。 作为一种社会基础设施，高速铁路线路的开辟、高铁列车班次、运营时间及票价的确定都必须要满足广大旅客需求。作为社会文明和科技进步的标志，高速铁路应致力于努力提高其运营能力和服务水平，提高社会效益。因此，高速铁路具有明显的社会属性。（2）经济属性

作为企业这一角色，铁道部负责高速铁路的建设与运营，它必须独立核算企业正常运营成本，致力于提高企业盈利能力，增加经营利润，保证企业长期生存和发展，同时还应努力提高企业竞争力，为职工发展及利益者相关者群体提供良好的环境。可见高速 铁路具有经济属性。高速铁路的社会属性和经济属性是一对矛盾统一体，铁道部作为企业无疑应当以经济效益为中心，但其又具有社会属性，因此铁道部应在保证企业发展的同时，体现高速铁路的社会效益，而不是把盈利作为其唯一目的。但二者有时会产生矛盾，过度重视高速铁路社会性质，企业的盈利能力可能会受到影响，反之，如果过度关注企业盈利能力，则高铁社会性就可能受损。因此，许多国家通过发挥政府的作用，即对高速铁路进行财政补贴来实现社会属性和经济属性的协调统一。 1.2高速铁路建设期间财政投入及运营期间财政补贴研究 据调查，随着高铁使用者收入增加，人们工作中出差机会增多且为了提高生活质量增加了旅行安排，所以乘坐高铁的次数增加，但其所能承受的年交通费用通常是固定的，因此对高铁票价最高承受能力会有