中国各类运输方式客运量的研究.docx

摘要：建国以来，我国铁路、公路、水路、民航四类交通运输方式的客运量都经历了巨大的发展变化，为了对这四类交通运输方式的客运量作出准确的评估，本文利用了描述性统计中的折线图、饼图、环形图来描述客运量的大概变化趋势以及构成比例，然后利用了线性回归建模寻找用于描述四类客运量变化的影响因素并用线性回归模型表示因变量客运量与多个自变量之间的线性关系，最后利用时间序列模型描述季节性变化、趋势性变化以及随机波动对客运量的影响，利用spss和sas进行模型处理。

关键词:客运量、描述性统计、线性回归分析、多重共线性、时间序列分析、ARIMA模型、平稳性检验、白噪声检验、差分、残差自回归模型、预测

目录

摘要

Abstract

第1章-引言-4

1.1-研究背景-4

1.2-文献综述-4

1.3-研究目的和意义-5

第2章-描述性统计分析：1950-2016各类运输方式大体趋势变化与构成分析-6

2.1-铁路客运量的大致变化趋势-6

2.2-公路客运量的大致变化趋势-6

2.3-水路客运量的大致变化趋势-6

2.4-民航客运量的大致变化趋势-7

2.5-四种交通运输方式的变化趋势比较-7

2.6-1950-2016年间四种交通运输方式构成的变化-8

2.7-1950-2016年的四种交通运输方式构成比例综合分析-10

第3章-回归分析：研究四种交通运输方式客运量的影响因素与回归模型-11

3.1-拟定的各影响因素以及符号表示-11

3.2-回归模型建模的基本理论-11

3.3-铁路客运量与各影响因素的回归模型-18

3.4-公路客运量与各影响因素的回归模型-23

3.5-水路客运量与各影响因素的回归模型-26

3.6-民航客运量与各影响因素的回归模型-27

第4章-时间序列分析：四种交通运输方式客运量月度数据的时间序列模型-30

4.1-所用到的两种时间序列模型的基本原理-30

4.2-铁路客运量的时间序列模型-33

4.3-公路客运量的时间序列模型-44

4.4-水路客运量的时间序列模型-49

4.5-民航客运量的时间序列模型-53

结论-58

参考文献-60

致谢-61