我国GDP的统计分析

统计调查分析 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题   目：_关于我国国内生产总值的统计分析__ 班  级：____  _应数1102班_______________ 姓  名：____  ___徐沈和______________  ___ 学  号：____  __1104991115______________ _ 时 间：___    __2013/7/5  ___________________ 时代背景 进入本世纪，特别是2001年“9·11”事件后，为防止经济陷入衰退，美国进入了持续降息周期，在2000—2004年间连续25次降息，联邦基金利率从6．5％一直降到1％，并保持了很长时间。期间，伴随良好的经济环境，美国房价也一路飚升，房地产市场十分景气，贷款买房条件也非常宽松，使得原来不符合银行 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 的家庭也轻易获得了银行贷款即房屋次级贷款。数据显示，次贷发展最快的时期在2003—2006年之间。到2006年末，次贷已经涉及500万个美国家庭，贷款规模估计达到1．2万亿美元[1]。随着降息效果的逐步显现，为防止经济过热，美联储在2005—2006年间，先后加息17次，利率从1％提高到5．25％。由于政策效应的滞后性，2006年美国次级房贷仍有上升。随着加息效应的逐步显现，房地产泡沫开始破灭，房价下降和抵押品贬值的同时，贷款利率却上升了，这使得一些债务人出现偿债困难。从2007年3月份开始，一些贷款机构的问题开始暴露出来，在2007年8月次贷危机终于全面爆发。 在这一危机中，高度市场化的金融系统相互衔接产生了特殊的风险传导路径，即低利率环境下的快速信贷扩张，加上独特的利率结构 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 使得次贷市场在房价下跌和持续加息后出现偿付危机[2]。按揭贷款的证券化和衍生工具的快速发展，加大了与次贷有关的金融资产价格下跌风险的传染性与冲击力，而金融市场国际一体化程度的不断深化又加快了金融动荡从一国向另一国传递的速度。 在信贷市场发生流动性紧缩的情况下，次贷危机最终演变成了一场席卷全球的金融风波。期间大致经历四个阶段，第一波：冲击始于2007年8月份。当时危机开始集中显现，大批与次级住房抵押贷款有关的金融机构纷纷破产倒闭，美国联邦储备委员会被迫进入“降息周期”。第二波：2007年年底至2008年年初，花旗、美林、瑞银等全球著名金融机构因次级贷款出现巨额亏损，市场流动性压力骤增，美联储和一些西方国家央行被迫联手干预。 第三波：2008年3月份，美国第五大投资银行贝尔斯登濒临破产，迫使美联储紧急向其注资，并大幅降息75个基点。第四波：近日，美国两大住房抵押贷款融资机构——美国联邦国民抵押贷款协会（房利美）和美国联邦住宅抵押贷款公司（房地美）陷入困境。危机已从最初的次贷领域，向整个金融市场和美国经济基本面蔓延，分析人士认为，次贷危机因此进入了更加动荡的阶段。次贷危机导致美国信贷进一步萎缩、消费者信心下降、企业破产增多，美元持续贬值，美国失业率上升，美国经济已经陷入“滞胀”边缘。 一，收集我国1980-2011年GDP、人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出数据，做GDP与其他指标因素的相关分析和回归分析。 通过中国统计网查询了我国1980-2011年GDP、人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出数据并且通过Excel制作了如下 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 的数据。 年份 GDP/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 1980 4545.624 98705 910.9 570 1228.83 1981 4889.461 100072 961 753.3 1138.41 1982 5330.451 101654 1230.4 771.3 1229.98 1983 5985.552 103008 1430.1 860.1 1409.52 1984 7243.752 104357 1832.9 1201 1701.02 1985 9040.737 105851 2543.2 2066.7 2004.25 1986 10274.38 107507 3120.6 2580.4 2204.91 1987 12050.62 109300 3791.7 3084.2 2262.18 1988 15036.82 111026 4753.8 3821.8 2491.21 1989 17000.92 112704 4410.4 4155.9 2823.78 1990 18718.32 114333 4517 5560.1 3083.59 1991 21826.2 115823 5594.5 7225.8 3386.62 1992 26937.28 117171 8080.1 9119.6 3742.2 1993 35260.02 118517 13072.3 11271 4642.3 1994 48108.46 119850 17042.1 20381.9 5792.62 1995 59810.53 121121 20019.3 23499.9 6823.72 1996 70142.49 122389 22913.5 24133.8 7937.55 1997 78060.85 123626 24941.1 26967.2 9233.56 1998 83024.28 124761 28406.2 26849.7 10798.18 1999 88479.15 125786 29854.7 29896.2 13187.67 2000 98000.45 126743 32917.7 39273.2 15886.5 2001 108068.2 127627 37213.5 42183.6 18902.58 2002 119095.7 128453 43499.9 51378.2 22053.15 2003 134977 129227 55566.6 70483.5 24649.95 2004 159453.6 129988 70477.43 95539.1 28486.89 2005 183617.4 130756 88773.6129 116921.8 33930.28 2006 215904.4 131448 109998.1624 140974 40422.73 2007 266422 132129 137323.9381 166863.7 49781.35 2008 316030.3 132802 172828.3998 179921.4702 62592.66 2009 340320 133450 224598.7679 150648.0635 76299.93 2010 399759.5 134091 251683.7688 201722.147 89874.16 2011 472115 134735 311485.1254 236401.992 109247.79             表一 1.1根据表一通过SPSS进行相关性分析： A，在进行相关性分析前先做图来判断其是否符合相关性分析的要求 图1.1 图1.2 图1.3 图1.4 B，从散点图可以发现以下以下信息：（1）两变量间存在着明显的相关趋势；（2）这种相关趋势呈现线性相关趋势（除了GDP与人口数的相关性，这两个相关性后面会通过Spearman相关系数得到），因此可以考虑线性相关的极差相关系数加以刻画；（3）散点图上没有发现明显的异常值。 C, 综合（1），（2），（3）可以知道变量的相关性可以通过SPSS的Pearson相关系数分析求解（结果见表二）      Correlations     GDP 固定资产投资 进出口总额 国家财政支出 GDP Pearson Correlation 1 .987** .985** .992** Sig. (2-tailed)   .000 .000 .000 N 32 32 32 32 固定资产投资 Pearson Correlation .987** 1 .962** .998** Sig. (2-tailed) .000   .000 .000 N 32 32 32 32 进出口总额 Pearson Correlation .985** .962** 1 .969** Sig. (2-tailed) .000 .000   .000 N 32 32 32 32 国家财政支出 Pearson Correlation .992** .998** .969** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000   N 32 32 32 32 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).                 表二 注释：Pearson相关系数分析比Spearman相关系数分析统计系能更高一些，但其数据要求要高很多，Spearman相关系数分析就对数据没有要求，其适用范围更广 通过SPSS的Spearman相关系数分析GDP与人口数的相关性（结果见表三 Correlations       GDP 人口数 Spearman's rho GDP Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed) . . N 32 32 人口数 Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed) . . N 32 32 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).             表三 通过表二和表三可以知道，GDP与人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出有密切的相关关系。（还可以进一步做偏相关分析求解其剔除其他因素的作用大小，重新考虑两个因数间的相关程度，因为后面要进行回归分析，所以这里就不做偏相关分析了） 1.2通过表一利用MATLAB进行回归分析： （1）基本模型的建立 记GDP为y，记人口数，固定资产投资、进出口总额、国家财政支出分别为x1，x2，x3 ，x4；再根据1.1的相关性分析散点图及相关性结果可以建立如下基本模型： ……………………(1) （2）模型求解 利用MAtLAB统计工具箱进行求解； 程序源代码： x1=[98705 10072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130755 131448 132129 132802 133450 134091 134735]; x2=[910.9 961 1230.4 1430.1 1832.9 2543.2 3120.6 3791.7 4753.8 4410.4 4517 5594.5 8080.1 13072.3 17042.1 20019.3 22913.5 24941.1 28406.2 29854.7 32917.7 37213.5 43499.9 55566.6 70477.43 88773.6129 109998.1624 137323.9381 172828.3998 224598.7679 251683.7688 311485.1254]; x3=[570 753.3 771.3 860.1 1201 2066.7 2580.4 3084.2 3821.8 4155.9 5560.1 7225.8 9119.6 11271 20381.9 23499.9 24133.8 26967.2 26849.7 29896.2 39273.2 42183.6 51378.2 70483.5 95539.1 116921.8 140974 166863.7 179921.4702 150648.0635 201722.147 236401.992]; x4=[1228.83 1138.41 1229.98 1409.52 1701.02 2004.25 2204.91 2262.18 2491.21 2823.78 3083.59 3386.62 3742.2 4642.3 5792.62 6823.72 7937.55 9233.56 10798.18 13187.67 15886.5 18902.58 22053.15 24649.95 28486.89 33930.28 40422.73 49781.35 62592.66 76299.93 89874.16 109247.79]; y=[4545.624 4889.461 5330.451 5985.552 7243.752 9040.737 10274.38 12050.62 15036.82 17000.92 18718.32 21826.2 26937.28 35260.02 48108.46 59810.53 70142.49 78060.85 83024.28 88479.15 98000.45 108068.2 119095.7 134977 159453.6 183617.4 215904.4 266422 316030.3 340320 399759.5 472115]';