基于计量经济学模型的内地赴澳门游客量预测_搜刊网-中文学术期刊检索平台

基于计量经济学模型的内地赴澳门游客量预测

来源：互联网 qikanw | 郑勇1 曾忠禄2

【分　类】经济与管理科学
【关键词】计量经济学模型游客量预测
【来　源】互联网
【收　录】中文学术期刊网

正文：
这说明，在给出X预报Y时的观测值中，%20Y可能落在%20%20之间的概率为68.3%，同样，观测值Y落在%20%20之间的概率为95.4%，落在%20%20之间的概率为99.7%，即： 4.3.3共线性诊断 由表3可知，对于变量X₁、X₂、X₃、X₄、X₅各自对应的VIF<10,说明不存在严重的共线性。 4.3.4%20自回归诊断假设h_0%20：不存在正自相关，或ρ=0；h₁:存在正相关或ρ>0 由表3可知，检验统计量：%20 = 2.06, 查表可得，当a=0.05,k=5,n=30时，d_L=1.07，d_U=1.83 因为，d>D_U=1.83 ，所以我们接受h_0,认为本回归方程变量不存在自相关性。
4.3.5异方差诊断
图2就是在SPSS中生成的标准化残差图。

图2 回归分析准化残差图
从图2可以看出，除了箭头所标示的那个点外，所有的标准化残差都在-2—+2之间（这个比率超过95%）。所以，根据标准化残差分析，可以认定我们对ε服从正态分布的假定基本是成立的。
五、预测与结论
5.1 预测
根据建立的回归方程4－1或标准化方程4－2以及估计的置信区间，只要确定每个自变量的预测值，就可以对以后季度因变量值进行点估计和区间估计。表4是对澳门2008年3季度-2014年1季度各季度大陆游客量的预测。图3是中国大陆赴澳门游客量预测趋势图。

Table 4. 中国大陆赴澳门游客量预测 (季度）

预测时间	预测区间		TFFC (千人)	人均可支配收入（元）	CCPI	进出口	ERHC	CGDP (10亿元)
	最小值	最大值	Y(预测值)	X1	X2	X3	X4	X5
Q3 2008	3935.08	4384.58	4159.83	3931.67	107.98	5335.19	115.97	6735.57
Q4 2008	4799.97	5249.47	5024.72	4143.74	108.19	5230.60	119.21	9090.22
Q1 2009	4151.13	4600.63	4375.88	4576.58	108.4	4597.50	125.09	6926.06
Q2 2009	4528.93	4978.43	4753.68	4198.67	108.61	5643.35	129.24	7925.00
Q3 2009	4491.72	4941.22	4716.47	4239.86	108.83	5758.53	133.44	7677.62
Q4 2009	5451.72	5901.22	5676.47	4451.92	109.04	5653.94	138.02	10318.63
Q1 2010	4695.06	5144.56	4919.81	4884.77	109.25	5020.84	145.25	7831.44
Q2 2010	5105.19	5554.69	5329.94	4506.86	109.46	6066.69	150.73	8928.17
Q3 2010	5047.37	5496.87	5272.12	4548.05	109.67	6181.87	156.28	8619.66
Q4 2010	6102.49	6551.99	6327.24	4760.11	109.88	6077.28	162.2	11547.05
Q1 2011	5238.01	5687.51	5462.76	5192.95	110.09	5444.18	170.78	8736.82
Q2 2011	5680.46	6129.96	5905.21	4815.05	110.3	6490.03	177.61	9931.34
Q3 2011	5602.04	6051.54	5826.79	4856.23	110.52	6605.21	184.5	9561.71
Q4 2011	6752.28	7201.78	6977.03	5068.30	110.73	6500.62	191.77	12775.47
Q1 2012	5628.05	6077.55	5852.80	5192.95	110.94	5867.52	201.68	9642.19
Q2 2012	6102.82	6552.32	6327.57	4815.05	111.15	6913.37	209.86	10934.51
Q3 2012	6003.80	6453.30	6228.55	4856.23	111.36	7028.55	218.1	10503.76
Q4 2012	7249.16	7698.66	7473.91	5068.30	111.57	6923.96	226.71	14003.89
Q1 2013	6169.04	6618.54	6393.79	5501.14	111.78	6290.86	237.97	10547.57
Q2 2013	6676.14	7125.64	6900.89	5123.24	111.99	7336.71	247.49	11937.68
Q3 2013	6556.52	7006.02	6781.27	5164.42	112.21	7451.89	257.07	11445.8
Q4 2013	7897.00	8346.50	8121.75	5376.49	112.42	7347.3	267.03	15232.31
Q1 2014	6709.06	7158.56	6933.81	5809.33	112.63	6714.2	279.64	11452.94

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