2023年-我国电信业务收入的统计分析.docx

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1、我国电信业务收入的统计分析经管交叉实验班 姓名：张万秀 学号：405090302007-12-154）异方差的检验:绘制e；对X,的散点图。图9从图中我们可以看出，残差平方4对解释变量的散点图主要分布在图中的左边 部分，大致看出残差平方4随X,的变动呈增大的趋势，因此，模型可能存在异方 差。需WHITE检验进一步检验。图10White Heteroskedasticity Test:F-statistic7.270176Probability0.006646Obs*R-squared12.67537Probability0.048491Test Equation:D即endent Variab

2、le: RESIDA2Method: Least SquaresDate: 12/15/07 Time:19:59Sample: 1992 2006Included observations:15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C1497912.500574.22.9923890.0173X1219.4186118.13491.8573560.1003X1A2-0.0008760.000451-1.9427200.0880X25-5.7300297.937471-0.7218960.4909X25A2-0.0001186.15E-05-

3、1.912415；0.0922X6-685.5839341.7059-2.006356；0.07970.0085410.0039092.1850680.0604R-squared0.845024Mean dependent var212350.2Adjusted R-squared0.728793S.D. dependent var192523.7S.E. of regression100261.6Akaike info criterion26.17368Sum squared resid8.04E+10Schwarz criterion26.50410Log likelihood-189.3

4、026F-statistic7.270176Durbin-Watson stat2.285611Prob(F-statistic)0.006646由WHITE检验结果看出，由于是小样本，t检验不通过，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，说明模型存在异方差。5）异方差的修正。用加权最小二乘法修正异方差。在应用WLS的估计过程中,选用了 1/同为权数，得到如下的估计结果:图11Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/07 Time: 16:18 Sample: 1992 2006Included observations: 15W

5、eighting series: 1/ABS(RESID)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-399.4311436.6524-0.9147580.3799X10.2393330.0468315.1106060.0003X250.0576950.0067288.5756840.0000XE0.5772300.1156364.9917730.0004WeightedStatisticsR-squared0.991358Mean dependent var3527.495Adjusted R-squared0.989001S.D. depe

6、ndent var2770.812S.E. of regression290.5915Akaike info criterion14,40489Sum squared resid928877.8Schwarz criterion14,59371Log likelihood-104.0367F-statistic572.1866Durbin-Watson stat1.667345Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.991562Mean dependent var5323.477Adjusted R-squared0.9

7、89260S.D. dependent var5673.373S.E. of regression587.9491Sum squared resid3802525.Durbin-Watson stat1.459446估计结果为:y = -399.4311+0.239333X, +0.057695x25+0.577230x6(436.6425) (0.046831)(0.006728)(0.115636)t=(-0.914758) (5.110606)(8.575684)(0.4.991773)o-2r2= o.991358, R = 0.989009, F= 572.1866,少=15可以看出

8、以1/同为权数运用加权最小二乘法很好的消除了异方差后，参数X1,X25，X6的t检验均显著，F检验也显著。6）自相关的检验由于 DW=1. 667345,给定显著水平 a =0. 01,查 Durbin-Watson 表，n=15, k =3, 得临界值二0.591, d/L 464, dy DW4-,不存在自相关。四、解释及结论A最后的估计模型为 y = 399.431 l+0.239333X1 +0.057695x25+0.577230x61）统计检验：拟合优度很好，t检验都显著，F值较大。整个模型的估计结果很理 想。从估计结果2）经济学解释。y - 399.431 1+0.239333x

9、1+0.057695x25+0.577230x6看出，常数项是负数，说明电信消费在国民经济虽然起到了很大的重要，但是在消 费领域内是较高层次的消费，因此不存在一个基本电信消费的问题，当然也不存在 基本电信业务。而25的系数不是很大，这是因为移动电话交换机容量、局用电话机 容量是趋向于饱和，现在安装了电话更是很普遍的，城市家庭基本都装上了电话， 有的家庭还不止一个电话。作为新发展起来的移动通信行业，在一定时期经过了蓬 勃发展，手机也成为了大众的产品。但是现在也遇到了瓶颈，用户数的增长速度趋 于缓慢。这就要求电信行业的运营商提高企业自身的服务水品，创新一些新颖的服 务产品，不能只从增加客户数来发展

10、电信产业。从结果可以看出，国内生产总值和 社会零售商品消费总额时影响电信业务量的重要因素。这两者是我国经济效益的一 部分体现，和电信行业的发展是相辅相成的，其作用不可忽视。经济效益越好，人 们在电信方面的消费当然会越多，如果电信服务商的服务产品也越来越多，比如： 短信、彩信、手机上网等等，这样人们就更愿意在这些产品上消费了。反过来，当 前电信在国民经济和群众生活中占有越来越重要的地位，呈现出飞速发展时，同时 也带动了其他各行业的发展，经济效益稳步提高。为了保证电信业务收入在今后仍保持稳步增长的势头，电信行业的运营商不断 强化市场营销能力，实施品牌经营策略，提高企业形象，与消费者多沟通，引导科

11、学消费意识，业务不断创新，提供个性化服务，改善服务水平，提高服务质量，在 增加用户量的同时，要重点研究怎样促进用户消费。本文存在的问题：1、所选取的解释变量比较少，没有对模型进行设定误差检验；2、对把*2送3不435这几个变量相加成为新的解释变量X25 ,缺乏理论解释；3、 选取的样本数据比较少，原因是获取数据的来源太少。五、参考文献川庞皓主编.计量经济学.科学出版社2006尹希果.重庆电信消费市场分析与预测.消费经济20043中华人名共和国国家统计局.中国统计年鉴2007.中国统计出版社20074张晋昕.时间序列分析中的异方差性.统计与信息论坛2002中华人名共和国信息产业部.2007年10

12、月通信行业统计月报.2007一、前言3二、数据收集及整理4三、模型的设定、估计与调整 51）平稳性检验和协整检验52）建立模型63）检验多重共线性 74）异方差的检验85）异方差的修正106）自相关的检验11四、解释及结论12五、参考文献12我国电信业务收入的统计分析摘要：根据1992年一一2006年中国统计年鉴的统计数据，以电信业务收入为研究对象，以国内生产总值等6个变量为影响因素，借助EVIEWS软件，建立电信业务 的最佳回归模型，揭示了相关因素之间的相互影响的数量变动关系，就如何提高电 信收入，促进经济的发展提出若干建议。关键词:电信收入,EVIEWS, OLS一、前百：电信行业是关系到

13、国家民生的重要行业，对经济的推动作用以及影响是不言而 喻的。随着改革开放的不断深入和国民经济的不断发展，国家对电信产业政策做了 重大调整。先是独家经营的局面被打破，进而是政企分开、企业重组、引入国际竞 争，我国电信产业整体保持平稳快速发展。中国电信、中国移动和中国联通等大型 电信运营商的业务收入增长率在相当长的一段时间内远远超过了我国GDP的增长水 平。截至2007年10月，全国固定电话用户数达到37068.3万户，移动电话用户数 53144. 7万户，固定传统长途电话通话时长合计8681993. 3万分钟，移动电话通话 时长（含本地）18723664. 8万分钟，移动短信业务量4837. 7

14、亿条，IP电话通话时 长合计12485561. 8万分钟，已通电话的行政村占了 98虬说明我国的电信产业取得 了快速的发展。在十七大报告中，推进信息化的思想贯穿全篇，成为报告的一个重 要亮点，无论是深入贯彻落实科学发展观，促进国民经济又好又快发展，加快行政 管理体制改革，推动社会文化大繁荣，还是民生建设、军队和国防建设、党的建设， 处处都贯穿着信息化的思想。而发展电信业是推进信息化的重要途径。分析电信行 业的发展因素，对于今后如何加快电信行业的发展，揭示经济运行规律具有重要意 义。易超琴、万建平在我国电信收入统计分析中，以1991-2003年的数据，得出的结论是本地电话用户和本地电话局交换机容

15、量是影响电信收入的主要因素。本文认为，随着电信技术的快速发展，以及电信消费品在人们日常生活中的普 遍应用，电信产业的发展绝不是仅局限在发展用户数上。本文对以上的结果提出质 疑。二、数据收集及整理:查阅文献资料得知国内生产总值，本地电话局交换机容量、移动交换机容量、 移动电话用户、本地电话用户、社会零售商品消费总额是影响电信业务收入的重要 因素。因此本文以电信业务收入y /亿元为研究对象，以国内生产总值七/亿元、本 地电话用户2/万户、移动电话用户3/万户、移动电话交换机容量/万户、局用 电话机容量5/万门、社会零售商品消费总额6,元为影响因素，借助EVIEWS软件, 建立电信业务收入的最小二乘

16、回归模型并对其进行检验,针对自变量多重共线性，比 较几种改进方法,得出最佳回归模型,然后对模型进行解释说明，就如何发展电信业 务,促进经济的发展提出若干建议。本文从中国统计年鉴2007查得了 19922006年的变量乂.，七，不，4的数据。数据见表一:表一、各变量1992-2006年的数据obsYf! X1X2I X3X4X61992304.300026923.481146.91117,6900045,310101915.06010993.701993434.800035333.921733.15763,93000156.11403040.78014270.401994652.20004819

17、7.862729.525156.7800371.59174926.24018622.901995867.000060793.734070.566362.9400796.66857203.59023613.8019961114.00071176.595494.737685.28001536.2489291.22028360.2019971510.00078973.047031.0371323.2902585.70011269.1831252.90|19981774.00084402.288742.0942386.2904706.70013823.6633378.1019992115.000896

18、77.0510871.604329.6008136.00015346.1335647.9020003104.40099214.5514482.908453.30013985.6017825.6339105.7020014115.820109655.218036.8014522.2021926.3025566.3043055.4020024610.000120332.721422.2020600.5027400.3028656.8048135.9020034611.200135822.826274.7026995.3033698.4035082.5052516.3020045187.600159

19、878.331175.6033482.4039684.3042346.9059501.0020055799.000伯3867.935044.5039340.6048241.7047196.1067176.6020066483.800210871.036778.5646105.8061032.0050279.9076410.00我们对y与,%23，%4，工5，工6作了初步的散点图分析，发现y分别与玉,工2，%3，工4，%5，%6大概是成线性关系从而为我们的模型建立提供了初步的支撑。见图loO I008X1X2X3X4X5X6250000 -r200000 -150000 -100000 -500

20、00 -三、模型的设定、估计与调整1）平稳性检验和协整检验。由于所用的数据是时间序列数据，需要检验其平 稳性，并用EG两步法考察它们之间是否存在协整关系。根据协整关系的检验方法， 首先回答电信业务收入y、国内生产总值再、本地电话用户X2、移动电话用户3、 移动电话交换机容量4、局用电话机容量5、社会零售商品消费总额序列是否为 非平稳序列，即考察其单整阶数。经检验，电信业务收入、国内生产总值的、本地电话用户乙、移动电话用户 %3、移动电话交换机容量l4、局用电话机容量5、社会零售商品消费总额I6序列均 为二阶单整的。（以y为例，图2为y的检验结果）图2Augmented Uickey-Fuiie

21、r unit Koot lest on U（Y,Z）ADF Test Statistic -3.2653821 % Critical Value* -2.79895% Critical Value-1.972510% Critical Value-1.6307MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.以电信业务收入y为被解释变量，国内生产总值占、本地电话用户2、移动 电话用户尤3、移动电话交换机容量无八局用电话机容量/、社会零售商品消费总额%为解释变量，用OLS回归估计回归模型,生成残差序列，然后检

22、验残差的平稳性。检验结果如下：图3ADF Test Statistic -4.1976601 % Critical Value* -2,90755% Critical Value-1.983510% Critical Value-1.6357MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.由检验结果知，在5%的显著性水平下，t检验统计量值为-4.197660,小于相应 的临界值，从而拒绝Ho,表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明电信业务 收入与国内生产总值、本地电话用户、移动电话用户、移动电话交换机

23、容量、局用 电话机容量、社会零售商品消费总额之间存在协整关系。说明被解释变量与解释变 量有长期均衡关系。2）建立模型。现建立如下模型：=a+（3 +J32X2 +/?3X3 +/?4X4 +5X5 +6X6 +Ci（其中，e,为随机误差项）。用OLS回归估计回归模型。估计结果如下：图4Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/07 Time: 14:47Sample: 1992 2006Included observations: 15VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Pr

24、ob.CX1X2X3X4X5X6-795.4117528.4853-1.5050780.17070.2546530.0429935.9231240.00040.2101120.1468281.4310140.19030.0326100.1149810.2836120.78390.1726800.0720122.3979510.0433-0.2713790.127746-2.1243590.06640.5296930.1360063.8946160.0046R-squared0.998180Mean dependent var5323.477Adjusted R-squared0.996814S

25、.D. dependent var5673.373S.E. of regression320.2121Akaike info criterion14.68057Sum squared resid820286.4Schwarz criterion15.01099Log likelihood-103.1043F-statistic731.1266Durbin-Watson stat2.042248Prob(F-statistic)0.000000估计结果为y = -795.4117 + 0.254653 +0.210112x2+ 0.032610x3 + 0.172680- -0.271379x5

26、 + 0.529693x6 (528.4853) (0.042993 ) (0.146828) (0.114981 ) (0.072012) (-0.0271379)(0.136006)t =(-1.505078) (5.923124)(1.431014)(0.283612) (2.397951) (-2.124359)(3.894616)R2 =0.998180,及2 =0.996814,F=73LI266,f = 15由估计结果得，方程的拟合优度改=0.998180, R2 =0.996814, F值也很显著。但是X2，X3的t检验不通过，且5的回归系数的符号出现了与相关系数相反符号现象，

27、 残差平方和太大，可能变量之间存在多重共线性。因此需要检验模型是否存在多重 共线性的问题。3）检验多重共线性首先检验个变量的相关系数。表二二巾X2X3；泞龈.汰5r X6 |X1 |1.0000000.9823450.9613480.9700290.9866040.998001X20.9823451.0000000.9836510.9851390.9984280.981877X30.9613480.9836511.0000000.9963640.9832480.952083X40.9700290.9851390.9963641.0000000.9843990.962750X50.9866040

28、.9984280.9832480.9843991.0000000.985316X60.998001Q98 伯 770.9520830.9627500.9853161.000000由相关系数表知，X2，X3，X4，X5之间的相关程度非常高，有的甚至达到0.998以上。从经济意义上讲，这儿个变量之间存在相互替代性，说明存在多重共线性，需 要对模型进行修正。用逐步回归法得出的结果如下：（图5）Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/25/07 Time: 16:43Sample: 1992 2006Included observati

29、ons: 15VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C-364.3466276.3920 -1.3182240.2142XB0.3556150.0535246.6440530.0000X40.0836830.0133256.2803800.0001X10.1194310.0213775.5867860.0002R-squared0.990913Mean dependent var2845.541Adjusted R-squared0.988435S.D. dependent var2118.209S.E. of regression227.

30、7906Akaike info criterion13,91791Sum squared resid570774.1Schwarz criterion14,10672Log likelihood-100.3843F-statistic399.8604Durbin-Watson stat1.912367Prob(F-statistic)0.000000剩下的变量只有%，显然X4不能代表电信消费的能力。我们发现，X2，X3，X4，X5分别代表的本地电话用户、移动电话用户、移动电话 交换机容量、局用电话机容量都是属于电信消费的容量，相互之间很可能存在相互 替代性。所以尝试把X2，X3，X4，X5这几

31、个变量相加成为新的解释变量，记为X25。这样原模型调整为Y=B i+ B 2X1+ B 3X25+ B 4X6+ ei（其中ei为随机误差项，服从正态分布）对x25的平稳性检验，得出X25是二阶单整。（图6）-4.1366-3.1483-2.7180ADF Test Statistic -4.4089111 % Critical Value*5% Critical Value 10% Critical ValueMacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.对残差的协整检验（图7）Augmented D

32、ickey-Fuller Unit Root Test on ET-2.7570-1.9677-1.6285ADF Test Statistic -2.6829901 % Critical Value*5% Critical Value10% Critical Value*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.说明y与XI X25 X6之间存在长期的稳定关系。用OLS估计方法对新的模型进行估计，估计结果如下:图8Dependent Variable: YMethod: Least Squares

33、Date: 12/14/07 Time: 15:58Sample: 1992 2006Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-608.2373671.3664-0.9059690.3844X10.2847370.0485105.8696100.0001X250.0518400.0111174.6630650.0007XE0.6775750.1218895.5589490.0002R-squared0.992931Mean dependent var5323.477Adjusted R-squ

34、ared0.991004S.D. dependentvar5673.373S.E. of regression538.1156Akaike info criterion15,63720Sum squared resid3185253.Schwarz criterion15,82602Log likelihood-113.2790F-statistic515.0595Durbin-Watson stat1.738189Prob(F-statistic)0.000000估计结果为y = -608.2373 + 0.284737%, +0.051840x25 +0.677575x3(671.3664)(0.048510)(0.011117)(0.121889)t =(-0.905969) (5.869610)(4.663065)(5.558949)R? =0.992931,无2 =0.991004,F=515.0595, f = l5估计结果，拟合优度达到0.99以上，模型拟合程度较高。T统计量显著，F值较 大。模型修正成功。但需要对模型进行异方差的检验。