1 我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易規(guī)模的發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè) 北京物資學(xué)院 目錄 一 . 緒論 . 2 （一） . 選題的意義 . 2 （二） . 論文的結(jié)構(gòu) . 3 二 . 模型構(gòu)建前的準(zhǔn)備 . 4 （一） . 數(shù)據(jù)的收集與整理 . 4 1. 數(shù)據(jù) . 4 2. 數(shù)據(jù)折線圖及趨勢(shì)線 . 6 （二） . 觀察趨勢(shì)線找尋適合的模型 . 7 （三） . 因素的選取，分析因素的可靠性 . 8 三 . 建立模型及檢驗(yàn) . 9 （一） . 檢驗(yàn)概念明確 ： . 9 1. T 檢驗(yàn)： . 9 2. F 檢驗(yàn)； . 10 3. 驗(yàn) . 10 4. 回歸標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn) . 11 5. 預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn) . 11 （二） . 模型建立 . 12 1. 四次多項(xiàng)式模型建立 . 12 2. 多重線性回歸模型 . 14 四 . 擬合圖，及模型評(píng)價(jià) . 16 五 . 結(jié)論與創(chuàng)新 . 17 2 【摘要】 該文主要是為了研究我國(guó)網(wǎng)上購(gòu)物的情況，以便對(duì)我國(guó)網(wǎng)購(gòu)情況提供可行的預(yù)測(cè)模型， 對(duì) 我國(guó)的網(wǎng)購(gòu)人數(shù) 進(jìn)行了研究 得出影響網(wǎng)上購(gòu)物交易規(guī)模的因素主要有三方面：一是互聯(lián)網(wǎng)的普及，二是主要針對(duì)消 費(fèi)者的需求，三是關(guān)于商品的供給。并 進(jìn)行了 實(shí)證分析 調(diào)查 ，運(yùn)用了四次多項(xiàng)式曲線以及多重回歸分析對(duì)我國(guó)網(wǎng)上購(gòu)物的交易規(guī)模情況進(jìn)行分析，并且建立可行的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。該文無(wú)論是四次多項(xiàng)式曲線還是多重回歸分析，都能夠 進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且能夠通過(guò)各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，包括： T 檢驗(yàn)、 F 檢驗(yàn)、 驗(yàn)、精度檢驗(yàn)等。 將四次多項(xiàng)式曲線和多重回歸分析的比較， 最終 精確的預(yù)測(cè)得到我國(guó) 網(wǎng)上購(gòu)物交易規(guī)模 情況的預(yù)測(cè)區(qū)間， 為我國(guó) 網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的交易規(guī)模 提供了預(yù)測(cè)模型 關(guān)鍵詞 ：網(wǎng)上購(gòu)物 交易規(guī)模 ；統(tǒng)計(jì)模型； 多重回歸分析；多項(xiàng)式回歸模型； 一 . 緒論 （一） . 選題 的意義 隨著 得我國(guó)的網(wǎng)上購(gòu)物市場(chǎng)處于快速成長(zhǎng)階段（ 2003 。在該階段，大量資金和企業(yè)迅速涌入網(wǎng)上購(gòu)物市場(chǎng)，競(jìng)爭(zhēng)快速升級(jí)。競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果也實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勝劣汰，資源得到優(yōu)化配置。與此同時(shí)，外部條件得到較大的改善，其中最重要的改善條件是網(wǎng)民參與網(wǎng)上交易的程度加深；同時(shí)，電子商務(wù)的各項(xiàng)外部支撐條件，包括物流、支付和信用，網(wǎng)絡(luò)安全等都在逐漸完善； 此外，國(guó)家對(duì)于該市場(chǎng)的管理趨于規(guī)范，并初見(jiàn)成效。綜合以上因素中國(guó)網(wǎng)上購(gòu)物市場(chǎng)展現(xiàn)出蓬勃、穩(wěn)定的發(fā)展勢(shì)頭，并逐漸走向成熟。 3 網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物 市場(chǎng)的發(fā)展吸引了越來(lái)越多的消費(fèi)者和商家，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)供求兩旺，一方面網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的用戶規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，現(xiàn)實(shí)龐大的市場(chǎng)需求，于 2011年 1月 19日，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（ 京發(fā)布了第二十七次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告，數(shù)據(jù)顯示，截至 2010年 12月底 ， 我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到 2009年底增加 7330萬(wàn)人；最引人注目的是，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶年增長(zhǎng) 據(jù)統(tǒng)計(jì)資料顯示 10年得中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模繼續(xù)高速上漲網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物使用率繼續(xù)上升，達(dá)到 4755億元，較 09年增長(zhǎng) 目前達(dá)到 是用戶增長(zhǎng) 最快的應(yīng)用，預(yù)示著更多的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)步入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。 另一方面，傳統(tǒng)品牌商、渠道商進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)，自主銷售式購(gòu)物網(wǎng)站數(shù)量激增，市場(chǎng)供給日漸豐富。 當(dāng)前，中小企業(yè)紛紛試水 “網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷 ”。報(bào)告顯示，中小企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)接入比例達(dá) 規(guī)模較大的企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)接入比例更是接近 100%。 43%的中國(guó)企業(yè)擁有獨(dú)立網(wǎng)站或在電子商務(wù)平臺(tái)建立網(wǎng)店； 企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)與客戶溝通，為客戶提供咨詢服務(wù)；中小企業(yè)電子商務(wù) /網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷應(yīng)用水平為 其中電子郵件以 比例成為 “最普遍的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷方式 ”。 網(wǎng)上購(gòu)物是指借 助網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)商品或服務(wù)從商家 /賣家轉(zhuǎn)移到個(gè)人用戶（消費(fèi)者）的過(guò)程，在整個(gè)過(guò)程中的資金流、物流和信息流，其中任何一個(gè)環(huán)節(jié)有網(wǎng)絡(luò)的參與，都稱之為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物。網(wǎng)上購(gòu)物的交易模式主要包括 業(yè)對(duì)消費(fèi)者）、 費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者）；網(wǎng)上購(gòu)物的交易主體已經(jīng)囊括了純網(wǎng)絡(luò)零售商、傳統(tǒng)制造商、傳統(tǒng)品牌商、傳統(tǒng)渠道商、個(gè)人賣家等各種零售終端，已經(jīng)完全的超過(guò)了傳統(tǒng)購(gòu)物模式，是引領(lǐng)時(shí)尚和潮流的發(fā)展趨勢(shì)迅猛的新型商業(yè)模式。 基于如上的發(fā)現(xiàn)，我們把 本文的研究放在了網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物方面，主要通過(guò)研究我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的用戶規(guī)模，并預(yù)測(cè)我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，希望我們的研究能為網(wǎng)上購(gòu)物這種新型的購(gòu)物模式的良好發(fā)展起到一定的促進(jìn)作用，該消費(fèi)者和商家?guī)?lái)一定促進(jìn)作用，使他們清楚地認(rèn)識(shí)到未來(lái)網(wǎng)上購(gòu)物的發(fā)展前景，提前做好準(zhǔn)備。 （二） . 論文的結(jié)構(gòu) 根據(jù)交易對(duì)象的不同，電子商務(wù)可劃分為三種不同的典型模式： 企業(yè)對(duì)企業(yè)） , 企業(yè)對(duì)消費(fèi)者）和 費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者）模式。而網(wǎng)上購(gòu)物 （ 包含 2C 電子商務(wù)模式， 即消費(fèi)者通過(guò)網(wǎng)絡(luò) （購(gòu)物網(wǎng)站）向供應(yīng)商購(gòu)買商品或享受服務(wù)。消費(fèi)者可瀏覽網(wǎng)上商品目錄，比較、選擇滿意的4 商品或服務(wù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)下訂單，進(jìn)行網(wǎng)上付款或離線付款；而供應(yīng)商處理訂單、網(wǎng)上送貨或離線送貨，從而完成整個(gè)網(wǎng)上購(gòu)物過(guò)程。 本文主要研究的是網(wǎng)上購(gòu)物的發(fā)展趨勢(shì)，而本文的主要研究焦點(diǎn)是通過(guò)對(duì)網(wǎng)上購(gòu)物的用戶的發(fā)展模式來(lái)預(yù)測(cè)我們的論題。 結(jié)構(gòu)上，本文從兩個(gè)方向： 首先從簡(jiǎn)單的線性規(guī)劃模型入手，分析出了 網(wǎng)上購(gòu)物的交易規(guī)模發(fā)展趨勢(shì)，但是近幾年的數(shù)據(jù)有限且對(duì)模型的影響較大，為了保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性我們又加入了多重回歸分析。對(duì)于簡(jiǎn)單的線性規(guī)劃模型的研究，我們選擇了近十年的數(shù)據(jù)做了預(yù)測(cè)， 雖然前幾年的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)有點(diǎn)影響，但是近六年的數(shù)據(jù)充分反應(yīng)了網(wǎng)上交易規(guī)模的發(fā)展趨勢(shì)，增加了此方法的準(zhǔn)確性。在 多重回歸分析中， 采用相關(guān)分析，找到了 剔除掉因素之間有相關(guān)關(guān)系的因素，充分考慮模型的正確性。通過(guò)回歸分析，我們將能夠得到暫時(shí)的模型，本文將嚴(yán)格對(duì)模型進(jìn)行 準(zhǔn)差、精度以及 其中之一未通過(guò)，我們將不能 采用這個(gè)模型，應(yīng)重新建立模型。如此反復(fù)，直至最終得到我們理想的模型。事實(shí)上，本文最終得到的模型都是適用的，但是從更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆较蚩紤]，我們選取兩個(gè)模型的值得區(qū)間作為本次預(yù)測(cè)模型的最終結(jié)果。 二 . 模型構(gòu)建前的準(zhǔn)備 （一） . 數(shù)據(jù)的收集與整理 1. 數(shù)據(jù) 對(duì)比網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)發(fā)達(dá)國(guó)家，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)無(wú)論是在交易規(guī)模還是用戶規(guī)模以及盈利模式上都相對(duì)比較落后，所以數(shù)據(jù)資源有限，我們只找到了 2001年至今的相關(guān)數(shù)據(jù)，但隨著中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量的增加和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)的成熟，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿?，因此我們?duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易規(guī)模的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù) 測(cè) 表 1 我國(guó)網(wǎng)上購(gòu)物交易規(guī)模和用戶規(guī)模表 年份 交易規(guī)模（億元） 2001 7 5 2002 13 2003 18 2004 51 2005 157 2006 258 2007 561 2008 009 2630 數(shù)據(jù)來(lái)源：艾瑞網(wǎng) 中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)發(fā)展數(shù)據(jù)報(bào)告數(shù)據(jù) 表 2 多重線性回歸模型數(shù)據(jù) 年份 交易規(guī)模（億元） 用戶規(guī)模（萬(wàn)人） 互聯(lián)網(wǎng)普及率（ %） 居民工資總額（億元） 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(居民消費(fèi)支出 商品零售價(jià)格指數(shù) 社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元） 2001 7 375 002 13 843 003 18 1520 004 51 2240 9501 2005 157 3251 006 258 4310 01 76410 2007 561 5337 16 9210 2008 000 009 2630 10900 據(jù)來(lái)源：艾瑞網(wǎng)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局報(bào)告數(shù)據(jù) 注 ：其中， 2007 年用戶規(guī)模，根據(jù) 2004 年、 2005 年、 2006 年的數(shù)據(jù)估算出來(lái)的，同時(shí) 2001 年得互聯(lián)網(wǎng)普及率，由 2002 年、 2003 年、 2004 年數(shù)據(jù)估算而來(lái)，并不會(huì)影響本文模型適用性的分析。 6 2. 數(shù)據(jù)折線圖及趨勢(shì)線 圖 1 指數(shù)多項(xiàng)式趨勢(shì)線和數(shù)據(jù)分布 = 圖 2 三次多項(xiàng)式趨勢(shì)線和數(shù)據(jù)分布 7 圖 3 四次多項(xiàng)式趨勢(shì)線和數(shù)據(jù)分布 （二） . 觀察趨勢(shì)線找尋適合的模型 觀察已知的 10 年的數(shù)據(jù)作出的折線圖，并畫出其趨勢(shì)線，如圖所示，雖然四次多項(xiàng)式的使用率較 低，但是基于四次多項(xiàng)式的 2R 的值更接近于 1，并其2R 高于另外兩個(gè)曲線，故本文將首先從四次多項(xiàng)式模型著手分析數(shù)據(jù)。四次多項(xiàng)式回歸模型： 44332210 （ 1） （ 1）式中，我們將時(shí)間作為自變量 X，應(yīng)變量即為每年網(wǎng)上購(gòu)物的交易規(guī)模。但是在現(xiàn)實(shí)生活中 ，對(duì)于復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)中網(wǎng)購(gòu)交易規(guī)模的預(yù)測(cè) ，往往不能只由一個(gè) 影響因素加以解釋。根據(jù) 調(diào)查到數(shù)據(jù) 之間的相關(guān)關(guān)系，建立多個(gè)自變量的回歸模型，當(dāng)變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系在未來(lái)無(wú)大的變動(dòng)時(shí)，以自變量的預(yù)測(cè)值求得預(yù)測(cè)對(duì)象的未來(lái)值，即為多重回歸分析法。 由于涉及多個(gè)自變量，因此也稱為多元線性回歸分析法。其原理與簡(jiǎn)單回歸分析法基本相同，只是由于因素的增加，加大了計(jì)算工作量，且當(dāng)個(gè)因素之間的關(guān)系復(fù)雜時(shí)，自變量的選擇十分困難。于是我們加入了對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的多重分析 ，通過(guò)與簡(jiǎn)單回歸分析的比較來(lái)提高我們的預(yù)算準(zhǔn)確度。 故本文 又采取 多重回歸分析法 ，加入 對(duì) 用戶規(guī)模、互聯(lián)網(wǎng)普及率、居民工資總額、居民消費(fèi)價(jià)格指 數(shù)、居民消費(fèi)支出、商品零售價(jià)格指數(shù)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額這些相關(guān)因素的數(shù)據(jù)來(lái)加強(qiáng)對(duì) 我國(guó) 網(wǎng)上購(gòu)物的交易規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè) 的準(zhǔn)確度 。 Y 與 X 之間存在的線性關(guān)系，從理論上可以表述為： 0 1 1 2 2Y = b + b b X X e （ 2） 8 （ 2）式中， 在理論回歸模型中，0j=1,2， ， k）雖未知但均為某一固定數(shù)值，稱為回歸系數(shù)； e 是除i=1,2， ， k）以外的，是可以忽略的隨機(jī)因素即隨機(jī)干擾項(xiàng)， 即隨機(jī)干擾項(xiàng)；而 在實(shí)際回歸模型的建立中，0j=1,2， ， k）是實(shí)際回歸系數(shù)， e 為殘差項(xiàng)（回歸余項(xiàng)）。 （三） . 因素的選取，分析因素 的可靠性 在統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)過(guò)程中，為預(yù)測(cè)對(duì)象選擇適當(dāng)?shù)幕貧w變量是預(yù)測(cè)成功的基礎(chǔ)，要選擇那些對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象確有較大 影響且能定量描述的因素作為自變量。 在預(yù)測(cè)模型中包含與預(yù)測(cè)對(duì)象關(guān)系不大的因素，或說(shuō)對(duì) 預(yù)測(cè)對(duì)象影響不顯著的因素，既增大計(jì)算工作量，又降低預(yù)測(cè)精度。若選擇的自變量雖然對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象影響甚大，但彼此間高度線性相關(guān)，違背了回歸分析的基本假設(shè)，會(huì)導(dǎo)致一系列的錯(cuò)誤，則模型不能用于預(yù)測(cè)。 所以 對(duì)于自變量的選擇，要 慎重再慎重，我們根據(jù)預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的 兩條準(zhǔn)則 來(lái)選擇數(shù)據(jù) ：一是選擇的自變量應(yīng)是那些與預(yù)測(cè)對(duì)象密切相關(guān)的因素；二是所選擇的自變量之間不能有較強(qiáng)的線性關(guān)系。 影響網(wǎng)上購(gòu)物交易規(guī)模的因素主要有三 方面：一是 互聯(lián)網(wǎng)的 普及， 二是 主要針對(duì)消費(fèi)者 的需求， 三是關(guān)于商品 的供給?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及取決于互聯(lián)網(wǎng)的普及率，選擇網(wǎng)上購(gòu)物的消費(fèi) 者人數(shù)，網(wǎng)站數(shù)量等上網(wǎng)條件和人數(shù)相關(guān)；消費(fèi)者的需求取決于消費(fèi)者的工資總額、顧客的消費(fèi)支出，消費(fèi)者的消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，消費(fèi)者得年齡、性別、教育程度等消費(fèi)者的自身情況相關(guān)；商品的供給取決于零售價(jià)格指數(shù)，社會(huì)消費(fèi)品零售總額，商品種類和運(yùn)輸費(fèi)用等商品方面的因素相關(guān)。顯然，選擇網(wǎng)上購(gòu)物的消費(fèi)者人數(shù)和顧客的消費(fèi)支出可以作為網(wǎng)上交易規(guī)模的兩個(gè)主要影響因素，而網(wǎng)站數(shù)量、顧客的 性別等作為直接的影響因素不大適合，還有就是商品種類、消費(fèi)者得年齡、教育程度難以進(jìn)行平均統(tǒng)計(jì)并且對(duì)網(wǎng)上交易規(guī)模的影響比較復(fù)雜，所以我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選和確定 ，如下： （ 1）本文選取的四次多項(xiàng)式模型中，以時(shí)間為自變量，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易規(guī)模為因變量。 （ 2）多重回歸模型分析中，我們選取， 用戶規(guī)模、互聯(lián)網(wǎng)普及率、居民工資總額、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)支出、商品零售價(jià)格指數(shù)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額這 作為相關(guān) 的 影響因素。 因素分析中選擇的因素，是否能夠作為自變量進(jìn)入預(yù)測(cè)模型，還要通過(guò)定量分析。一種簡(jiǎn)單可行的辦法是進(jìn)行相關(guān)分析，即分別計(jì)算預(yù)測(cè)對(duì)象與各影響因素的簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系，選擇那些與預(yù)測(cè)對(duì)象相關(guān)程度高者作為自變量。一般相關(guān)系數(shù)小于 0,8 的因素視為相關(guān)程度不高，而被舍棄不納入預(yù)測(cè) 模型。對(duì)某些拿不準(zhǔn)是否應(yīng)舍棄的因素，也可暫時(shí)保留，待模型檢驗(yàn)后再做決定。 9 根據(jù)表 3 提供的數(shù)字，計(jì)算簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)列入表 4。 民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和商品零售價(jià)格指數(shù)與網(wǎng)上購(gòu)物交易規(guī)模 的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)較低，其余變量 交易規(guī)模、互聯(lián)網(wǎng)普及率、用戶規(guī)模、居民工資總額、居民消費(fèi)支出、社會(huì)消費(fèi)品零售總額 與 網(wǎng)上購(gòu)物交易規(guī)模 的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)均大于 此，將變量居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（ 掉，其余暫時(shí)保留。 表 3 相關(guān)矩陣 年份交易規(guī)模（億元）居民消費(fèi)支出用戶規(guī)模（萬(wàn)人）社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元）互聯(lián)網(wǎng)普及率（% ）居民工資總額（億元）商品零售價(jià)格指數(shù)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(001 7 75 3 43 8 520 1 240 59501 57 251 58 310 76410 01 61 337 89210 16 000 630 0900 . 建立模型及檢驗(yàn) （一） . 檢驗(yàn)概念明確 ： 以下檢驗(yàn)，將成為我們判斷模型可行性的有力證據(jù)，故首先我們需要明確以下 5 個(gè)概念： 1. T 檢驗(yàn) ： 即回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，用于判斷變量 之間的線性假設(shè)是否合理。此檢驗(yàn)由于主要由于要用參數(shù) t 值，所以稱之為 t 檢驗(yàn)。 檢驗(yàn)假設(shè)：0H： b=0。 . 2( ( ) ) /b x x S （ 3） 22 ( ) / Y n該值 ( ) ( ) aP t n t n a服從 t 分布，可以通過(guò) t 分布表查得顯著性水平為 決定是接受還是否定0 10 若可以拒絕0H。它表明回歸系數(shù)顯著不為 0，參數(shù)的 t 檢驗(yàn)通過(guò)。回歸系數(shù)顯著，說(shuō)明 之間的線性假設(shè)合理，這意味著，所選擇的自變量能比較有效的解釋預(yù)測(cè)對(duì)象的變化。 若則不能拒絕0H，它表明回歸系數(shù)為 0 的可能性較大，參數(shù)的 歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明對(duì)于變量 之間的線性假設(shè)不合理，意味著模型中的自變量無(wú)法較好的解釋預(yù)測(cè)對(duì)象的變化，應(yīng)重新考慮。 2. F 檢驗(yàn)； T 檢驗(yàn)考察的是自變量 X 與因變量 Y 之間線性假設(shè)的合理性?；貧w方程的顯著性檢驗(yàn) ，是利用方差分析所提供的 F 統(tǒng)計(jì)量，檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的總體線性關(guān)系的顯著性。 檢驗(yàn)假設(shè)：0H： b=0 22( ) /( ) / 1Y Y n k （ 4） 統(tǒng)計(jì)量 F 服從 F 分布，即 ( , 1 )F F k n k。在 F 分布表中，查找顯著性為a，自由度為12 1n n k 的 F 值 ( , 1)aF k n k， k 為自變量的個(gè)數(shù)。將 , 1)aF k n k比較，能夠判斷接受原假設(shè)0 , 1 ) k n k 拒絕0H，回歸方程較好地反映了自變量 X 與 Y 之間的線性關(guān)系，回歸效果顯著，方程的 F 檢驗(yàn)通過(guò)。這意味著，預(yù)測(cè)模型從整體上看適用。 若 ( , 1 ) k n k 不能拒絕0H，回歸方程不能很好地反映了自變量 X 與 歸效果不顯著，方程的 F 檢驗(yàn)未通過(guò)。這意味著，預(yù)測(cè)模型不能被采用。 3. 驗(yàn) 上面的兩個(gè)檢驗(yàn)，能夠?qū)€性假設(shè)的合理性加以識(shí)別。對(duì)回歸余項(xiàng)正態(tài)分布的假設(shè)，要求并不十分嚴(yán)格。因?yàn)?雖然迄今尚無(wú)有效的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，但由于它來(lái)自大量的、對(duì)因變量 Y 影響很小的不重要因素，因而當(dāng)樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)較多，其它假設(shè)得到滿足時(shí)，可以認(rèn)為回歸余項(xiàng)服從正態(tài)分布?；貧w余項(xiàng)線性獨(dú)立的假設(shè)是嚴(yán)格的。如果回歸余項(xiàng)存在自相關(guān)，即回歸余項(xiàng)之間不是相互獨(dú)立，而是有明顯的相關(guān)關(guān)系，那么應(yīng)用最小二乘法就會(huì)產(chǎn)生很多問(wèn)題，如回歸系數(shù)的估計(jì)值雖然是11 無(wú)偏的，但不具有最小方差性質(zhì)， t 檢驗(yàn)， F 檢驗(yàn)不能嚴(yán)格應(yīng)用等。為保證預(yù)測(cè)模型使用，需要對(duì)回歸余項(xiàng)的線性對(duì)立假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。通常采用 驗(yàn)，即序列的自相關(guān)檢驗(yàn)。 設(shè)回歸余項(xiàng)序列的自相關(guān)系數(shù)為 b， 假設(shè)檢驗(yàn)：0H： b=0 計(jì)算回歸余項(xiàng)的 驗(yàn)值即統(tǒng)計(jì)量 d 21221() （ 5） 根據(jù)給定的顯著性水平 a，樣本數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù) n 和自變量的個(gè)數(shù) k 查找由立的 ，得到下限值計(jì)算的 d 與Ld、以判定接受或否定0H。 若 4d d ，不能拒絕0H，回歸余項(xiàng)無(wú)序列相關(guān)。 若 0，拒絕0H，回歸余項(xiàng)有正序列相關(guān)。 若 44 ，拒絕0H，回歸余項(xiàng)有負(fù)序列相關(guān)。 d d， 44d d 檢驗(yàn)沒(méi)有結(jié)論，即回歸余項(xiàng)有無(wú)序列相關(guān)無(wú)法判定。 只有當(dāng)回歸余項(xiàng)無(wú)序列相關(guān)時(shí)， 驗(yàn)通過(guò)，模型才可以用于預(yù)測(cè)。其它情況不能認(rèn)為 驗(yàn)通過(guò)，應(yīng)分析查找原因，重新建立模型，直到 驗(yàn)通過(guò)，方可用于預(yù)測(cè)。 4. 回歸標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn) 回歸標(biāo)準(zhǔn)差， 2( ) / Y n （ 6） 接近于 0，說(shuō)明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的偏差越小，預(yù)測(cè)的可靠程度越高； 數(shù)值越大，模型偏差樣本數(shù)據(jù)越大，用于預(yù)測(cè)的可靠程度越差。因此，對(duì)于預(yù)測(cè)模型，總是力求有一個(gè)極小的 但在實(shí)際問(wèn)題中， 往較大，要求其趨于 0，極為困難。為評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)劣，通常采用指數(shù) 當(dāng) 15% 時(shí)，可以認(rèn)為預(yù)測(cè)模型為優(yōu)。 5. 預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn) 任何預(yù)測(cè)對(duì)象的實(shí)際觀察值都可以由某種模型加某種隨機(jī)影響確定，即 12 觀察值 =模型 +隨機(jī)項(xiàng) 事實(shí)上，任何社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象始終存在著不確定性，故隨機(jī)項(xiàng)總是存在。無(wú)論預(yù)測(cè)方法的使用如何得當(dāng)，預(yù)測(cè)模型對(duì)歷史數(shù)據(jù)的擬合程度怎樣高，觀察值與預(yù)測(cè)值之間仍然存在偏差。 誤差值： e =Yi i 盡量使誤差減少到最低限度，即盡可能提高預(yù)測(cè)精度，是研究預(yù)測(cè)方法，實(shí)際設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)方案的一項(xiàng)重要任務(wù)。 （二） . 模型建立 1. 四 次多項(xiàng)式模型建立 四 次多項(xiàng)式回歸模型，所需變量值，及預(yù)測(cè)值如下表 2 所示： 表 4 四次多項(xiàng)式預(yù)測(cè)我國(guó)網(wǎng)上購(gòu)物的交易規(guī)模 年份 實(shí)際值 x x2 x3 x4 預(yù)測(cè)實(shí)際值 2001 7 1 1 1 1 002 13 2 4 8 16 003 18 3 9 27 81 004 51 4 16 64 256 005 157 5 25 125 625 006 258 6 36 216 1296 007 561 7 49 343 2401 008 64 512 4096 009 2630 9 81 729 6561 1） 初次用 回歸分析得到四次多項(xiàng)式預(yù)測(cè)有： 13 得其四次多項(xiàng)式模型為： 4)6 2 7 00 )9 8 9 05 )9 2 1 07 0 4 67 在 95%的顯著性水平下， R 檢驗(yàn)通過(guò)。 在 95%的置信區(qū)間里， 83 ()9( 8331.1 在 95%的顯著性水平下， F ， F 檢驗(yàn)值為 同時(shí)根 據(jù)公式可以求出，在 95%的顯著性水平下，此時(shí)本模型的 兩個(gè)模型的擬合優(yōu)度都非常的不錯(cuò)在 99%以上。由圖 4、圖 5 易看出，的 四次多項(xiàng)式模型的 總體 擬合優(yōu)度較多重回歸分析模型 的擬合優(yōu)度更高一些。 兩個(gè)模型都能夠很好的通過(guò)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（ T 檢驗(yàn)）、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（ F 檢驗(yàn)）、自相關(guān)檢驗(yàn)（ 驗(yàn)）、回歸標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn)以及預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)。 其中回歸標(biāo)準(zhǔn)差用于預(yù)測(cè)模型的優(yōu)劣，兩個(gè)模型即四 次多項(xiàng)式模型、多重回歸分析模型都是優(yōu)等的模型。 四次多項(xiàng)式的精度 多重回歸分析的精度 比較而言調(diào)整后的四 次多項(xiàng)式的精度要高于多重回歸分析的精度。 最終我們得到 2011 年、 2012 年、 2013 年預(yù)測(cè)值分別為： 四 次多項(xiàng)式的 網(wǎng)上購(gòu)物交易規(guī)模 預(yù)測(cè)值： 元 、 元、元 。 多重回歸分析的 網(wǎng)上購(gòu)物交易規(guī)模 預(yù)測(cè)值： 元 、 元 、 元 。 圖 4 四次多項(xiàng)式擬合優(yōu)度 圖 5 多重回歸分析擬合優(yōu)度 五 . 結(jié)論 與建議 通過(guò)以上分析，從模型歷史數(shù)據(jù)看，考慮到四次多項(xiàng) 式模型的精度略高于多重回歸分析模型，并且四次多項(xiàng)式的擬合優(yōu)度卻高于多重回歸分析的模型，理論上考慮用四次多項(xiàng)式的模型作為本文對(duì)我國(guó)網(wǎng)上購(gòu)物的交易規(guī)模預(yù)測(cè)的模型。但18 考慮到模型存在的誤差，我們結(jié)合四次多項(xiàng)式模型及多重回歸分析模型對(duì)本文研究?jī)?nèi)容作預(yù)測(cè)，最終得到以下結(jié)果： 四次多項(xiàng)式模型為： 4)6 2 7 00 )9 8 9 05 )9 2 1 07 0 4 67 多重回歸分析模型為： 4) 預(yù)測(cè)得我國(guó) 2009 年、 2010 年、 2011 年外國(guó)人入境旅游人數(shù)分別為： 2011 年 元 2012 年 元 2013