影响我国卷烟消费需求的主要经济指标分析(2)

要适用于多因变量对多自变量的线性回归建模，并可以有效地解决许多用普通多元线性回归无法解决的复杂问题。它不仅解决了多元回归自变量系统中存在多重相关性问题，还可以在样本点容量小于变量个数时建立回归模型。!"#回归方法是改进的主成分（!$%，分析方法，!&’()’*+,$-.*-(/(0%/1&/22’-(）!"#在成分提取的过程不仅考虑到自变量信息，同时也考虑了因变量的信息，克服了变量多重共线性在系统建模中的不良作用，可以得到3个更为可靠的分析结果。

单因变量的!"#回归方法：设因变量4和*个自变量构成的自变量集合56［73，78，…，7*］，!"#回归方法首先在矩阵中提取03，要求尽可能携带5中的变异信息，而且与4的相关程度更大。如果回归方程已经达到满意的精度，则算法终止；否则，将利用5被08解释后的残余信息以及4被03解释后的残余信息进行第8轮的成分提取，如此往复，直到能够达到3个满意的统计精度为止。设最终对5共提取了.个成分03，08，…，0.，偏最小二乘回归将通过实行4对03，08，…，0.的回归，然后再表达成4关于原变量5的回归方程。

象。多重共线性可能会使参数估计不精确也不稳定，参数估计量的大标准差可能会使显著性检验失灵，研究者对此往往无能为力。偏最小二乘回归利用对系统中的信息的分解和筛选，辨识数据系统中的信息与噪声，从而有效的克服多重共线性在系统建模中产生的不利后果。我们对所选取指标进行了相关分析（表。3）

表3可知，各项影响卷烟消费需求的因素指标与人均卷烟消费量（!$$）间存在极显著相关关系，各影响卷烟消费因素指标间也存在极显著相关。因为各选取指标间存在多重共线性关系，不利于进行多元统计分析研究，说明本研究较适合采用偏最小二乘回归分析方法。!%’

"#$成分数的确定

根据偏最小二乘回归方法的要求，当选取第G个

因此，选取!"#成分时H86DIDC3小于临界值DIDBGJ，

具体结果如表8所F个!"#成分即可满足精度要求，

示。

表8可见，当!"#成分选择F个时，累计交叉有效性达到DIBJC；根据!"#的精度分析，测得!"#成分0’

（’63，对来自变量5的累计信息利用率达8，K，L，J，F）到了3DDM，同时能够解释因变量4的BCIDM的变异信息，该方法在本研究中可以达到令人满意的统计分析精度。!%!

变量投影重要性指标分析

变量投影重要性（N+&’+O,/?.*-&0+()/’(!&-P/)0’-(）是每一个自变量5P对解释因变量集合4的作用，可表示为N?!P，其计算公式为：

（"#$）在我国卷烟消费影!偏最小二乘回归

响因素分析中的应用

根据上述对我国卷烟消费影响因素的定性分析，本文选取!$$作为因变量，人均;<!、!9!、$:!、:=$、%>?、$:?、$!?、%!?、:@A等作为自变量。数据样本区间为3BCDE8DDF年!。!%&

影响卷烟消费需求各项因素的相关性分析多重共线性是指自变量之间存在着线性相关的现

表3

!$$$:!;<!:=$%>?$:?$!?%!?:@A!9!

!$$3IDD!!

$:!DIFC!!3IDD!!

;<!DIFC!!DIBC!!3IDD!!

各卷烟消费影响因素指标间的相关系数

%>?DICF!!DICG!!DICK!!DICF!!3IDD!!

$:?DIFB!!DIBB!!3IDD!!3IDD!!DICL!!3IDD!!

$!?DIGB!!DIBD!!DICB!!DIBK!!DICB!!DIBD!!3IDD!!

%!?DIC8!!DICL!!DICK!!DICC!!DICG!!DICL!!DIBB!!3IDD!!

:@ADIFJ!!DIBC!!3IDD!!DIBC!!DIC3!!DIBB!!DICJ!!DIGC!!3IDD!!

!9!DICC!!DIB3!!DICB!!DIB8!!DIBG!!DIBD!!DIBG!!DIBJ!!DICF!!3IDD!!

:=$DIGD!!DIBB!!DIBB!!3IDD!!

注：!!为极显著相关

国家统计年鉴、中国物价年鉴。!数据取自：3BCDQ8DDF年国家烟草专卖局经济运行通报、

影响我国卷烟消费需求的主要经济指标分析

’+

##################################################################

张一扬等

影响我国卷烟消费需求的主要经济指标分析表!

交叉有效性及解释能力

-!

/03.3/0221/0..4/0612/0635/0!15/0/5.

!（-*+$）/03.3

（*+$）(!,（*+$）"#$%&#’(!)

［.］"#$%/01!2/03!1［!］"#$%/0144/0455［2］"#$%/0113/05!4［6］"#$%［7］"#$%［3］"#$%［4］"#$%

/0111...

/01!5/0136/015//0157

/0463/0443/0553/016//0175/013.

注：对自变量)信息的累计解释能力记为(!)（*+$），对因变量在89:图中占第2位，说明卷烟零售价格（"D:）

卷烟零售价格对人均卷烟消费量具有较强的影响。卷烟价格是影响我国卷烟消费的重要因素之一。

商品零售价格基定指数（(:9）的变量投影重要性指标值也超过.，这表明随着我国商品零售物价调整，直接影响到我国城乡居民的生活支出，并会对居民购买力和市场供需平衡产生影响，同样也影响到中国卷烟的消费需求。

所选的其它7个指标的89:从89:图中还可发现，

,信息的累计解释能力记为(!,

（*+$），交叉有效性记为-!，累计交叉有效性记为-（!

*+$）

!"#$%

其中，89:;表示第;个自变量);的投影重要性指标，%表示自变量的个数，<

=;是轴<=的第;个分量，它被用于测量);对于构造成分>=的边际贡献，(?

（,；>@）表示成分>@对因变量A的解释能力。变量投影重要性结果如图.所示。

图!"#$直方图

图.可见，(B9、:C:、"D:、(:9的变量投影重要性

指标值超过.，其它变量皆低于.，说明在本模型中，这6个指标是构成卷烟消费增长的最重要影响因素。其中我国第三产业在EF:中所占比例（(B9）对:""增长的解释作用最大。由此可见，将会对我国卷烟消费需求增加产生主要影响。

人口因素（:C:）在89:图中排在第!位，卫生部发

布的第三次国家卫生服务调查分析报告表明［.4］

，在接受调查的中国.7岁及以上人群中，吸烟者占!3G，且吸烟率随年龄的增大而逐渐增加。随着我国人口总数

:C:增加，居民平均寿命延长，.7岁以上人口已占总人口的5/03G［.!］

。我国烟民人均烟龄逐年提高，且吸烟者吸烟量有随烟龄增加而增加的趋势，因此人均卷烟消费量:""也随之增长。

值也非常高（最小为/056），这表明影响我国卷烟消费需求的因素非常复杂，我们在进行影响我国卷烟消费需求因素的研究中应该从多个方面展开。%&’基于$()的卷烟消费量预测模型设计

通过偏最小二乘回归法分析，我国人均卷烟消费需求标准化偏最小二乘回归模型如下：

:""H707!I/03.J"D:K!053JEF:I204!JDL"K/0.7J(B9I/0.3J"D9I!042J":9K!04/J(:9K/014JDM<K.072J:C:

注：人均卷烟消费量（:""）：!/支N人、卷烟平均零售价格"D:）：元N!/支、人均EF:（EF:）：元N人、居民消费水平DL"）：元N年、第三产业所占EF:比例（(B9）：G、人均可支配收入（"D9）：元、居民消费价格基定指数!

（":9）、商品零售价格基定指数!（(:9）、职工平均工资（DM<）：元、全国人口数量:C:）：万人

图*预测值与原始观测值回归分析

从该预测模型系数可知，所选变量基本符合其应有的经济含义。其中居民消费水平DL"和人均可支配收入"D9的系数为负，这表明随着居民消费水 …… 此处隐藏：2823字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……