SPSS软件的数据分析与GDP和人口老龄化的预测
目录
前言
问题二模型的建立与求解
1.2.1 ARIMA时间序列模型的建立与求解
平稳性检验
的时间序列预测模型的建立与求解
模型的检验
对于的时间序列预测模型的建立与求解
模型的检验
前言
SPSS软件的数据分析与GDP和人口老龄化的预测
下图是第七次人口普查的统计报告,显示1953年到2020年间7次人口普查的人口年龄段分布,下表是每次人口普查GDP情况,请用SPSS软件进行数据分析,完成以下题目:
1.分析人口老龄化与GDP增长是否有联系,如果有,请拿出数据进行相关说明;如果没有,请给出理由(65岁以上视为老龄人)。
2.请你根据图和表中所给数据预测第八次人口普查时,中国的人口老龄化情况,并对GDP进行预测(以每次普查为单位)。
每次人口普查的GDP 单位:美元 |
|
年份 |
GDP |
1953 |
314.86亿 |
1964 |
597.08亿 |
1982 |
2050.9亿 |
1990 |
3608.58亿 |
2000 |
1.21万亿 |
2010 |
6.09万亿 |
2020 |
14.72万亿 |
数据来源:国家统计局
- 模型的建立与求解
- 问题一模型的建立与求解
以GDP为横坐标,人口老龄化比重为纵坐标,画出散点图:
图一 GDP与人口老龄化比重的散点图
利用spss软件分析人口老龄化,即65岁以上所占人口比例与GDP之间的相关性,得出以下结果:
相关性 |
||||
人口老龄化比重 |
GDP |
|||
肯德尔 tau_b |
人口老龄化比重 |
相关系数 |
1.000 |
.905** |
N |
7 |
7 |
||
GDP |
相关系数 |
.905** |
1.000 |
|
N |
7 |
7 |
||
斯皮尔曼 Rho |
人口老龄化比重 |
相关系数 |
1.000 |
.964** |
N |
7 |
7 |
||
GDP |
相关系数 |
.964** |
1.000 |
|
N |
7 |
7 |
||
相关性显著 |
可以得出人口老龄化增长与GDP增长之间相关性显著
- 假设二者之间符合线性回归模型
即二者之间满足关系式:
利用spss软件进行数据分析,求出系数值:
系数a |
||||||
模型 |
未标准化系数 |
标准化系数 |
t |
显著性 |
||
B |
标准错误 |
Beta |
||||
1 |
(常量) |
4.872 |
.415 |
11.732 |
.000 |
|
GDP(万亿美元) |
.603 |
.069 |
.969 |
8.774 |
.000 |
|
a. 因变量:人口老龄化比重 |
可以得出人口老龄化增长与GDP增长之间的函数关系为:
画出回归曲线:
图二 线性拟合结果
- 假设二者之间符合非线性回归模型
利用matlab拟合工具箱,拟合出最佳曲线:
图三 非线性拟合结果
得出模型表达式为:
进行模型检验:
表一 模型检验结果
稳态误差 |
多重测定系数 |
拟合系数 |
剩余标准差 |
2.03 |
0.9712 |
0.9568 |
0.7125 |
因此可认为拟合效果较好。
问题二模型的建立与求解
1.2.1 ARIMA时间序列模型的建立与求解
列出各年份对应的人口老龄化比重和GDP如下表所示:
表二 各年份对应的人口老龄化比重和GDP
年份 |
人口老龄化比重 |
GDP |
1953.00 |
4.41 |
0.03 |
1964.00 |
3.56 |
0.06 |
1982.00 |
4.91 |
0.21 |
1990.00 |
5.57 |
0.36 |
2000.00 |
6.96 |
1.21 |
2010.00 |
8.87 |
6.09 |
2020.00 |
13.50 |
14.72 |
平稳性检验
画出人口老龄化比重和GDP对应的时序图进行初步检验:
图四 时序图
观察时序推测两项时序图均为非平稳序列,进一步进行Daniel检验.
Spearman相关系数:
记人口老龄化比重和GDP对应的时间序列分别为
对于显著水平0.05,由Spearman相关系数计算公式可得两个时间序列均为非平稳序列,因此构造差分序列:
画出各一阶差分方程所对应的散点图:
图五 人口老龄化对应时序图
图六 GDP对应时序图
由散点图可知,序列较为平稳,而所在的序列无论进行多少次差分均无法平稳,故对于无法使用时间序列求解
的时间序列预测模型的建立与求解
建立如下的ARIMA模型对进行预测:
利用表中数据,采用最小二乘法计算得出的预测模型为:
则得出第八次人口普查老龄化比重的预估值为:14.41.
模型的检验
绘出预测模型中的数据与实际数据进行对比:
图七 人口老龄化预测模型结果
由图可知该模型准确率较高,结果具有可信度
对于的时间序列预测模型的建立与求解
由于无法直接对使用时间序列求解,但所建模型求解精度较高,故可用第一题拟合方程对进行求解:
代入,可得出的表达式:
得出第八次人口普查的GDP的预估值为18.896(万亿美元)
模型的检验
图八 GDP预测结果
由图可知由于GDP增长速度逐年增加,国家对于老龄化问题处理的更好,故该结果可信度并不高。即该模型是存在缺陷的
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