【《我国GDP增长的相关分析和回归分析》5000字（论文）】.docx

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1、我国GDP增长的相关分析和回归分析目录我国GDP增长的相关分析和回归分析11引言12对我国GDP的相关分析和回归分析21.1 1数据收集21.2 数据处理31.3 分析步骤41.4 结果分析41、方差分析表53全国各省市GDP聚类分析63.1 数据收集63.2 数据处理83.3 分析步骤81、统计量描述82、系统聚类法83、快速聚类法83.4 结果分析8DescriptiveStatistics82、结果总结93.5 4.3快速聚类法10下表表示的是初始聚类中心，也就是种子点10InitialClusterCenters103. 4.4结论114讨论和建议124. 1人口过剩之制约国民经济发展

2、的关键因素之一125. 2各地经济发展不够平衡123、加大对落后省事的政策扶持力度，全面协调发展。13结论13参考文献131引言自1978年改革开放以来，我国经济飞速发展，国内生产总值日趋上升，经济总体处于供大于求的状态，虽然经历了1997金融风暴和2007金融危机，但我国经济发展前景一片大好。国内生产总值（简称GDP,是指在一定时期内（一个季度或一年）一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标）。它不但可反映一个国家的经济表现,更可以反映一国的国力与财富。一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观察到。一般而言，

3、GDP公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率为计算单位。当GDP的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处于扩张阶段；反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退时期。近来由于世界金融危机和我国经济转型的影响，以及我国自身的一些发展条件限制,我国经济发展速度逐渐放缓，因而对我国GDP水平的研究就显得尤为必要。因此，本文首先通过网络工具对我国1980-2014年GDP、人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出数据；我国各省（直辖市）2011年GDP数据进行数据收集。而后根据要求对数据进行适当的处理，根据所需要的分析结果，我们分别选择了excel和SPSS两种工具进行辅助分析。这其中既有关于

4、GDP与人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出的相关性分析，也有各省GDP方差分析，还有各省GDP聚类分析。根据分析的结果对我国GDP水平进行适当的探讨以及给出一些经济发展规划的建议。2对我国GDP的相关分析和回归分析2.1数据收集1980-2014年全国经济相关数据年份GDP现价（亿元）人口数（万人）固定资产投资（亿元）进出口总额（亿元）国家财政支出（亿元）19804545.62498705910.9570.01228.8319814891.5611100072961.0735.31138.4119825323.3511016541230.4771.31229.9819835962.

5、65161030081430.1860.11409.5219847208.05171043571832.91201.01701.0219859016.03661058512543.22066.72004.25198610275.17921075073120.62580.42204.91198712058.61511093003791.73084.22262.18198815042.8231110264753.83821.82491.21198916992.31911127044410.44156.02823.78199018667.82241143334517.05560.13083.5919

6、9121781.49941158235594.57225.83386.62199226923.47651171718080.19119.63742.2199335333.924711851713072.311271.04642.3199448197.856411985017042.120381.95792.62199560793.729212112120019.323499.96823.72199671176.591712238922913.524133.87937.55199778973.03512362624941.126967.29233.56199884402.279812476128

7、406.226849.710798.18199989677.054812578629854.729896.213187.67200099214.554312674332917.739273.215886.52001109655.170612762737213.542183.618902.582002120332.689312845343499.951378.2220533.152003135822.756112922755566.670483.524649.952004159878.337912998870477.4395539.128486.892005184937.369130756887

8、73.6129116921.833930.282006216314.4259131448109998.1624140974.040422.732007265810.3058132129137323.9381166863.749781.352008314045.4258132802172828.3998179921.470262592.662009340902.8126133450224598.7679150648.063576299.932010401512.7952134091278121.8549201722.14789874.162011473104.00134735311485.125

9、4236401.992109247.792012519322.10135404374675.7255077.749112234.112013588019.25136072436528.5258267.45127504.422014636463.00136782512761.4246408.331134156.202.2数据处理这里我们录入全国1980年到2014年的GDP、人口数、固定资产投资，进出口总额、国家财政支出数据。在相关性分析中，我们以GDP为参考，利用SPSS软件研究其他四种因素与GDP的相关性，由于做单个比较需要进行四次操作，因而我们在这里直接利用SPSS的相关功能直接给出五个量

10、的两两相关系数，这之中自然包括我们所需要的GDP其他四类因素的相关系数。在回归分析中，我们令GDP为因变量，将人口数，固定资产投资，进出口总额、国家财政支出四个数据作为自变量XI、X2、X3、X4,然后利用excel的数据分析工具做回归分析。2.3分析步骤录入数据到SPSS于画出关于GDP的散点图做大致分析一做相关性分析。录入数据到excel选择分析工具f定好自变量和因变量f做回归分析。2.4结果分析2.1.4相关性分析下表是通过SPSS所做相互的两两相关系数表格:项目GDP人口数固定资产投资额进出口总额国家财政支出GDPPearsonCorrelation1.798.956*.984*.99

11、2*Sig.(2-tailed).000.000.000.000N3232323232人口数PearsonCorrelation.798*1.633*.781*.729*Sig.(2-tailed).000.000.000.000N3232323232固定资产投资额PearsonCorrelation.956*.633*1.933*.974*Sig.(2-tailed).000.000.000.000N3232323232进出口总额PearsonCorrelation.984*.781*.933*1.969*Sig.(2-tailed).000.000.000.000N3232323232国家

12、财政支出PearsonCorrelation.992*.729*.974*.969*1Sig.(2-tailed).000.000.000.000N3232323232从表中我们可以知道：1、GDP与人口数之间的相关系数是0.798,双尾检验的概率值为0,小于0.01,则相关水平是显著的，换句话说，有超过99%的把握认为，两者之间存在着比较强的正相关性。2、GDP与固定资产投资之间的相关系数是0.956,双尾检验的概率值为0,小于0.01,则相关水平是显著的，换句话说，有超过99%的把握认为，两者之间存在着非常强的正相关性。3、GDP与进出口总额之间的相关系数是0.984,双尾检验的概率值为0

13、,小于0.01,则相关水平是显著的，换句话说，有超过99%的把握认为，两者之间存在着比较强的正相关性。4、GDP与国家财政支出数据之间的相关系数是0.992,双尾检验的概率值为0,小于0.01,则相关水平是显著的，换句话说，有超过99%的把握认为，两者之间存在着非常强的正相关性。对于回归分析，可以利用excel中自带的会给分析予以分析。2.4.2回归分析下表是通过excel软件做出的回归分析结果：1、方差分析表方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析44.96E+111.24E+113400.954.65521E-36残差279.83E+0836423935总计314.96E+112、参数确定表COeffiCien标准误差tStatP-VaIUe1.wer95%Uppcx95%限95,仍卜米95.0%Intercept-14951018613.98-8.032141.25E-08-187702.8061-111317I-187703-111317XVariable11.44950.1672688.6657372.79E-091.1062944731.7927051.106