影响江西省入境旅游因素的分析

入境旅游影响因素的调查——以江西省为例入境旅游热~选题依据•据世界旅游组织统计，旅游业经济总量已占到全球GDP的10%以上，就业人数占全球就业总数的8%以上。•2009年12月14日，我国国家旅游局宣布：全面提高旅游对外开放水平。与更多国家签订双向旅游协议，相互提供旅游便利。积极组织国际旅游推介活动，针对国外客人需求和特点，开发和创造更多有吸引力的旅游产品，吸引国（境）外游客到国内旅游。目录建立理论假说收集数据建立模型估计和检验模型结论和应用建立理论假说•假设江西省入境旅游人数与全国入境旅游人数呈正相关；•假设江西省入境旅游人数与我国对外贸易发展呈正相关；•假设江西省入境旅游人数与地区经济发展程度呈正相关；•假设江西省入境旅游人数与我国航空业发展呈正相关；•假设江西省入境旅游人数与世界人均收入水平呈正相关•当然，江西省入境旅游人数还受到诸如时政、邻近地区或国家的发展影响，还受到自然等不可抗力的影响。建立理论假说收集数据数据来源：国家统计局网站江西省统计局网江西省旅游年鉴收集数据数据说明X1:全国入境旅游人数X2:我国对外经济合作营业额X3:江西省地区生产总值X4:我国民用飞机架数X5:国际航线里程X6:世界人均收入X1:全国入境旅游人数X2:我国对外经济合作营业额X3:江西省地区生产总值X1:全国入境旅游人数X2:我国对外经济合作营业额X4:我国民用飞机架数X3:江西省地区生产总值X1:全国入境旅游人数X2:我国对外经济合作营业额X5:国际航线里程X4:我国民用飞机架数X3:江西省地区生产总值X1:全国入境旅游人数X2:我国对外经济合作营业额X6:世界人均收入X5:国际航线里程X4:我国民用飞机架数X3:江西省地区生产总值X1:全国入境旅游人数X2:我国对外经济合作营业额建立模型线性模型：•Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6+U半对数模型：•lnY=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6+U准对数模型：•Y=B0+B1lnX1+B2lnX2+B3lnX3+B4lnX4+B5lnX5+B6lnX6+U双对数模型：•lnY=B0+B1lnX1+B2lnX2+B3lnX3+B4lnX4+B5lnX5+B6lnX6+U建立线性模型Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6+UY:江西省内入境旅游人数X1:全国入境旅游总数；X2:我国对外经济合作营业额（亿美元）；X3:江西省地区生产总值；X4:民用飞机架数；X5：国际航线里程；X6：世界人均国民收入B0:截距，当X1、X2、X3、X4、X5、X6都为零时，Y的均值，一般无意义。B1,B2,B3,B4,B5,B6表示偏回归系数，分别表示在其他解释变量不变的情况下，该解释变量对被解释变量y均值的影响。U:随机干扰项，比如时政影响，自然因素引起的影响，邻国突发事件等等。线性模型分析线性模型分析线性模型分析线性模型分析线性模型分析T检验：对B1进行双边检验假设：H0：B1=0，H1：B1≠0，在自由度为21-7=14，α=5%的情况下，查表得T的临界值为2.145，而线性模型最小二乘法得到B1的T值为2.034685，B1的T值的绝对值小于临界值，所以B1接受0假设，未通过T检验。同理可得，B2，B6通过T检验，B3,B4,B5未通过T检验。线性模型分析F检验：假设：H0：b1=b2=b3=b4=b5=b6=0，f值的分子自由度为6，分母自由度为21-7=14，经查表，在a=1%的情况下f值是4.46，而输出的f值=434.6698，远远大于f的临界值，所以通过f检验。验证解释变量的相关性•在线性模型条件下得到的最小二乘法结果拟合优度很高，并且通过F检验，但是通过T检验较少。所以猜测变量间存在相关性，选择进行变量之间相关性的检验。解释变量之间相关性检验结果由上表可以看出，解释变量之间存在较高的线性相关性。所以尽管方程拟合优度非常高，但是X3，X4，X5的T值并不高，表明模型确实存在严重的共线性。相关性检验结果分析模型修正经过分析后，我们将运用OLS法逐一求Y对各个解释变量的回归，并结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。Y对X1的回归Y对X2的回归Y对X3的回归Y对X4的回归Y对X5的回归Y对X6的回归Y对解释变量的回归分析经分析，在六个一元回归模型中，江西省内入境旅游人数Y对X2我国对外经济合作营业额的线性关系强，拟合度较好。Y=0.114047*X2+2.894908（35.94422）（2.500873）R²=0.9847744S.E.=4.010810F=1291.987Y对解释变量的回归分析将其余变量逐一代入Y对X2的一元回归模型，得如下模型：Y=0.001165*X1+0.101875*X2-3.708967(3.816513)(25.43255)(-1.908734)R²=0.991099S.E.=3.063572F=1114.508由于Y对X1线性关系显著，所以保留X1。Y对解释变量的回归分析Y=0.001242*X1+0.104413*X2-0.000376*X3-3.827097(1.342297)(3.585339)(-0.088043)(-1.589608)R²=0.990580S.E.=3.151672F=702.0500X3的T值不显著，删去，继续带进X4。Y对解释变量的回归分析带入X4：Y=0.001131*X1+0.101504*X2+0.000411*X4-3.80050(1.269705)(10.10804)(0.040502)(-1.259128)R²=0.990577S.E.=3.152238F=701.7957由最小二乘法结果得出X4不显著，删去，继续带进变量。Y对解释变量的回归分析继续带入X5：Y=0.001224*X1+0.101988*X2-8.20E-07-3.723642(1.531081)(23.41507)(-0.080416)(-1.854936)R²=0.990579S.E.=3.151791F=701.9966根据结果判断X5不显著，选择删除变量X5，继续带入变量X6。Y对解释变量的回归分析将变量X6带入：Y=0.000600*X1+0.092344*X2+0.002915*X6-14.22662(1.262323)(12.52073)(1.217706)(-1.981559)R²=0.991700S.E.=2.958334F=797.5765判断X6线性关系显著，所以选择此模型为最优模型。建立半对数模型lnY=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6+U半对数模型分析•从最小二乘法的结果看出拟合优度为0.989279,其中B3B4没有通过T检验，F检验通过，经模型选择lnx3变量需去掉。建立准对数模型Y=B0+B1lnX1+B2lnX2+B3lnX3+B4lnX4+B5lnX5+B6lnX6+U•从最小二乘法的结果看出拟合优度为0.989279,其中B3B4没有通过T检验，F检验通过，经模型选择lnx3变量需去掉。建立双对数模型lnY=B0+B1lnX1+B2lnX2+B3lnX3+B4lnX4+B5lnX5+B6lnX6+U•从最小二乘法的结果看出拟合优度为0.989279,其中B3B4没有通过T检验，F检验通过，经模型选择lnx3变量需去掉。谢谢观赏