词： 房地产投资 经济增长 协整 误差修正模型 Granger 因果关系 西安论文 职称论文摘 要： 本文选取西安市 1 996- 2007 年间的房地产开发完成投资额（RI）和国内生产总值（GDP ）为样本数据，运用时间序列计量经济模型从量化角度分析西安市房地产投资与经济增长之间的关系。研究结果表明：西安市房地产投资与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系；二者之间长期稳定的均衡关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的；滞后期为 1 年时，二者之间具有双向的Granger 因果关系。引言20 世纪 90 年代中后期，国务院发布了一系列深化我国住房制度改革的文件，提出了促进住房商品化和住房建设发展的详细政策措施，房地产业从此进入了良性发展的轨道，并逐渐成为各城市尤其是大中城市的先导产业和支柱产业。 在此背景下，西安市房地产业发展迅速，房地产开发完成投资额（RI）从 1996年的 24.66亿元上升到2007 年的387.33 亿元，这期间西安市的国内生产本论文由无忧论文网整理提供总值（GDP）从 406.95 亿元上升到 1763.73 亿元，那么究竟西安市房地产投资对经济的拉动作用有多大？在一定时期内，是房地产投资促进了经济增长？还是经济增长促进了房地产投资？本文运用时间序列计量经济模型从量化角度对二者的关系进行实证研究，以期为西安市政府相关部门制定房地产业与经济协调发展的政策提供理论依据。2 实证研究2.1 数据选取及处理选取西安市国内生产总值（GDP）反映经济增长，房地产开发完成投资额（RI）反映房地产开发投资状况，以 1996- 2007 年的年度数据为原始数据，为消除数据中异方差的影响，对两个数据序列同时取自然对数（LNGDP 和 LNRI），这种变换不会改变变量间的长期均衡关系和短期调整效应（见表 1） 。本文中的计算采用计量经济学软件EViews5.1。表1 1996- 2007年西安市GDP和RI序列 单位：亿元**************12.2 平稳性检验在实际中我们遇到的时间序列大多是非平稳时间序列，若直接将其用于计量经济建模，容易产生 “伪回归” 等问题，因此有必要对时间序列数据进行平稳性检验，目前最常用的检验方法为单位根检验。一个非平稳时间序列的一阶自回归模型的特征方程含有单位根，这样对时间序列平稳性的检验即转化为对单位根的检验。如果序列 Yt 通过本论文由无忧论文网整理提供 d 次差分成为平稳序列，而差分d- 1 次时却不平稳，则称Yt 为d阶单整序列，记为 Yt~I （d） [1]。同阶单整是多个时间序列存在协整关系的必要条件。采用单位根检验中的 ADF 检验法对表 1 中的 LNGDP、LNRI以及它们的一阶差分△LNGDP、 △LNRI 进行平稳性检验，结果见表 2。表 2 各变量的平稳性检验结果************2注：检验类型（C， T， K）中的 C、 T 分别表示是否还有常数项、 时间趋势项， K表示滞后阶数。从表 2 可看出 LNGDP、 LNRI 没有拒绝单位根假设，是不平稳的，而它们的一阶差分序列△LNGDP、 △LNRI在 5%的显著水平上拒绝原假设，是平稳的。因此序列 LNGDP、 LNRI 均为一阶单整，表示为 LNGDP~I （1） 、 LNRI~I （1），满足协整检验的前提条件。2.3 协整检验协整是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的[2]。具有协整关系的多个非平稳序列建立的回归模型可用来描述原变量之间的均衡关系，并可以用来建立误差修正模型。 目前对协整性的检验主要有两种方法：一是 Engle&Granger(1987)提出的基于回归残差的协整两步检验法，二是 Johansen&Juselius(1990)提出的基于回归系数的完全信息协整检验。本文采用EG两步法对 LNGDP和LNRI进行协整检验。首先，用OLS法对 LNGDP和LNRI进行回归估计，得到回归方程：LNGDPt=4.517960+0.490382LNRIt+εtt=(60.67050) (29.88506)R2=0.988927从结果可看出，所有参数的 t检验值显著， R2在 0.98 以上，接近1，说明模型整体上对样本数据拟合较好。 残差序列 et 的估计值为： et=LNGDPt- 4.517960- 0.490382LNRIt其次，采用 ADF检验法对残差序列的平稳性进行检验，结***********3从表 3 可看出 et 的 ADF 检验值小于 1%显著水平的临界值，至少表明可以在 99%的置信水平下拒绝原假设， et 是平稳的。用 EG两步法本论文由无忧论文网整理提供检验的结果说明国内生产总值（GDP）和房地产开发投资（RI）之间的协整关系是正确的，所建立的协整回归方程反映了它们之间的长期均衡关系。2.4 建立误差修正模型若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定的关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的[2]。误差修正模型（ECM ）反映了这种短期偏离向长期均衡修正的机制。误差修正模型的一般表示形式为：△Yt=β0+βt△Xt+λecmt- 1+εt，其中， ecm反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度，称为均衡误差[3]。用OLS法进行估计得到LNGDP和LNRI的误差修正模型：△LNGDPt=0.099899+0.125305△LNRIt- 0.644907ecmt- 1+εtt=(3.216782) (1.080561) (- 2.117311)R2=0.409034从结果可看出，虽然 R2较低，但各参数的 t检验值显著，仍然能够表明其经济意义。2.5 Granger因果关系检验协整检验可得出时间序列之间是否存在长期的均衡关系，序列之间的因果关系可用 Granger 因果关系检验法。其基本思想是：如果变量 Xt 是 Yt 的原因，则 Xt 的变化应先于 Yt 的变化。
你的应变量如果有两种可能的值，就用二元。你的应变量如果有超过两种可能，就用多元。关键是看因变量的类型，如果是二分变量就用二元logit，如果是多分变量就用多元logit在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析（SPSSAU【通用方法->线性回归】；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。（【进阶方法->logit回归】）logistic回归可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析：如果Y有两个选项，如愿意和不愿意、是和否，那么应该使用二元Logistic回归【进阶方法->二元logit】;如果Y有多个选项，并且各个选项之间可以对比大小，例如，1代表“不愿意”，2代表“无所谓”，3代表“愿意”，这3个选项具有对比意义，数值越高，代表样本的愿意程度越高，那么应该使用多元有序Logistic回归分析【进阶方法->有序logit】；如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“淘宝”，2代表“天猫”，3代表“京东”，4代表“亚马逊中国”，数值仅代表不同类别，数值大小不具有对比意义，那么应该使用多元无序Logistic回归分析【进阶方法->多分类logit】。具体操作可以参考SPSSAU帮助手册中的说明。
推荐使用SPSSAU的二元logistic回归进行分析，输出规范结果可以直接使用。
你给我邮箱，我会发你篇。。以前写过很多这方面论文~ 不过， 你才一级，哪来的300分？ 这是一部分摘要和关键词：…… 最后，本文运用协整分析研究了投资和GDP之间的关系，首先对GDP和固定资产投资进行单位根检验，得到二者服从二阶单整，再用OLS回归得到一个回归方程，由于方程DW检验值过低，对其进行了修正，得到含解释变量和被解释变量的滞后一阶因素的修正模型。其残差通过ADF检验发现已经平稳。在此基础上，又建立了GDP与固定资产投资的长期均衡模型。为了研究浙江省固定资产投资与GDP 之间由短期偏离向长期均衡调整的过程,并分析变量之间的短期弹性，本文又建立了误差修正模型。最后，运用Granger因果关系检验，探究GDP和固定资产投资是否具有长期的互为因果关系。关键词：等维灰色递补GM(1,1)模型 ARIMA(P，d，q)模型 组合预测 神经网络 变异系数法 熵值法 Granger因果检验 协整分析 误差修正模型
回归结果在论文上展示如下：1、统计学分析中表述logistic回归时，要报告自变量，因变量，自变量筛选方法。2、表述logistic回归分析结果时，要报告自变量，因变量的赋值情况，我们可以选择表格展示变量的意义和赋值。3、表述logistic回归分析结果时，要报告OR，95%可信区间，各变量参照组，这是logistic回归最核心的结果表述。
进行中介变量的效应分析，不应该是分几步进行而应该是一步在spss回归分析中，利用 回归中的分层回归，就是有个对话框是block的，你先把主要自变量纳入进去，点击下一层block，然后再把中介变量移入block，之后 其他的都一样操作，最后回归结果就跟这个很明显的不同有两个模型结果，一个模型是只有主要自变量的模型，另一个模式是加入的中介变量的模型，同时模型会给出加入中介变量后的R方变化等相关指标 ，可以判断中介效应关于SPSS回归结果分析你可以在网上找找，看看有没有可以参考的,如果确实找不到就来这拿我知道如何做所谓论文就是讨论某种问题或研究某种问题的文章。它的外延是文章，其内涵是讨论问题和研究问题，因此，它是一种说理文章。这里着重是要理解“讨论”和“研究”，这是论文的本质属性。
第一节 一元线性回归方程的显著性检验由上面的讨论知，对于任何的两个变量x和Y的一组观测数据（ ）（i=1,2,……,n）按公式（10）和（11）都可以确定一个回归方程 然而事前并不知道Y和x之间是否存在线性关系，如果两个变量Y和x之间并不存在显著的线性相关关系，那么这样确定的回归方程显然是毫无实际意义的．因此，我们首先要判断Y和x是否线性相关，也就是要来检验线性假设 是否可信，显然，如果Y和x之间无线性关系，则线性模型的一次项系数 =0；否则 0．所以检验两个变量之间是否存在线性相关关系，归根到底是要检验假设 根据现行假设对数据所提的要求可知，观察值 ， ，…… 之间的差异，是有两个方面的原因引起的：（1）自变量x的值不相同;（2）其它因素的影响，检验 是否成立的问题，也就是检验这两方面的影响哪一个是主要的问题．因此，就必须把他们引起的差异从Y的总的差异中分解出来．也就是说，为了选择适当的检验统计量，先导出离差平方和的分解因式．[6]一、离差平方和的分解公式观察值 （i=1,2,……,n），与其平均值 的离差平方和，称为总的离差平方和，记作 因为 = 其中：=2 =2 =2 =2 所以= 由于 中的 ， 为（10）和（11）所确定．即它们满足正规方程组（9）的解．因此定义项= 于是得到了总离差平方和的分解公式： 其中（19）是回归直线 上横坐标为 的点的纵坐标，并且 的平均值为 ， 是 这n个数的偏差平方和，它描述了 的离散程度，还说明它是来源于 的分散性，并且是通过x对于Y的线性影响而反映出来的，所以， 称为回归平方和而 = 它正是前面讨论的 的最小值，在假设（1）式的条件下它是由不可观察的随机变量 引起的，也就是说，它是由其它未控制的因素及试验误差引起的，它的大小反映了其它因素以及试验误差对实验结果得影响．我们称 为剩余平方和或残差平方和．[7]二、 、 的性质及其分布由以上分析可知，要解决判断Y和x之间是否存在线性相关关系的问题，需要通过比较回归平方和和剩余平方和来实现．为了更清楚地说明这一点，并寻求出检验统计量，考察估计量 ， 的性质及其分布．（一） 的分布 由（14）式可知= 在 相互独立且服从同一分布 的假定下由（2）知 ， ，…… 是P个相互独立的随机变量，且 （i=1,2,……，n）所以他们的平均值 的数学期望为：因为 是 的线性函数，且有：这说明 是 的无偏估计量且 的方差为所以 即: 同样可证，对于任意给定的 其对应的回归值 （它是 的点估计）适合( ， （二） 方差 的估计及分布因为 = = = 由 、 及 可得 = 又由于 及E(L)，E(U)得=E(L)+E(U) =（n-2） 从而,说明了 = = 是 的无偏估计量，由此可见，不论假设 成立与否， 是 的一个无偏估计量，而 仅当假设成立时，才是 的一个无偏估计量，否则它的期望值大于 ．说明比值 （20）在假设成立时有偏大倾向，也就是说，如果F取得值相当大，则没有理由认为x和Y之间有线性相关关系，也就是下面我们将采用F作为检验统计量的原因．另外，由于 ， 是 的最小二乘估计，由（8）式可知=0 ， =0这表明 中的n个变量 ， …… 之间有两个独立的线性约束条件，
不会。论文改回归结果不会被发现的，是小批改不会发现的。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过。
简介：GA-RPN（Guided Anchoring）是一种新的anchor 生成方法，其通过图像特征来指导anchor 的生成。通过CNN预测 anchor 的位置和形状，生成稀疏而且形状任意的 anchor，并且设计Feature Adaption 模块来修正特征图使之与预测生成得 anchor精确匹配。GA-RPN相比RPN减少90%的anchor，并且提高9.1%的召回率，将其用于不同的物体检测器Fast R-CNN, Faster R-CNN and RetinaNet，分别提高 检测mAP 2.2%,2.7% ,1.2%。 贡献： 提出了一种新的anchor策略，用于产生稀疏的任意形状的anchor； 设计了基于anchor形状的特征适应模块来refine特征； 提出了一种改进模型性能的方案. 现有的Anchor-based方法生成Anchor的过程存在两大问题: 为了保证召回率，需要生成密集的anchor，引入过多负样本同时影响模型的速率。 anchor的尺度和长宽比需要预先定义，针对不同类型的检测任务需要调整这些超参数，预先定义好的 anchor 形状不一定能满足极端大小或者长宽比悬殊的物体。 基于上述两点，作者就尝试使用特征去指导Anchor box中心位置，宽高比的生成，这样不仅可以提高生成Anchor的效率，而且还可以生成任意大小的Anchor，这对于一些比较极端长宽比的物体是非常有效的。 注意：作者假设待检测图像中的目标是不均匀分布的且稀疏的。 作者提出使用图像特征去指导Anchor生成，该结构称为Guided Anchoring，Guided Anchoring可以嵌入到任意的Anchor生成模块之中。下面是一个嵌入到FPN中的例子： 上图左边是一个FPN结构，FPN每一层的特征都可以嵌入一个Guided Anchoring模块用于预测proposals。Guided Anchoring的具体结构则如上图右边所示，主要由两个模块组成： 添加两个分支分别用于预测特征图上每个像素（对应的感受野）是目标的置信度，以及对应宽和高。目标的置信度大于一个特定域值，则被认为是目标。显然，这个proposal获取的过程不同于滑窗，可以减少大量负样本（每个Feature map上的像素点做多只产生一个proposal）。此外，由于宽和高也是CNN回归出来的，所以没有对物体的scale，宽高比作任何先验假设。 1、anchor Location Prediction 位置预测分支的目标是预测那些区域应该作为中心点来生成 anchor，是一个二分类问题，预测是不是物体的中心。 FPN特征图经过位置预测子网络生成位置得分图：对基础feature map先通过1*1卷积，然后逐元素Sigmoid转换为概率值。然后根据阈值筛选，可以过滤掉90%的区域而保持相同的召回率 我们将整个 feature map 的区域分为物体中心区域，外围区域和忽略区域：即将 ground truth 框的中心一小块对应在 feature map 上的区域标为物体中心区域，在训练的时候作为正样本，其余区域按照离中心的距离标为忽略或者负样本。通过位置预测，可以筛选出一小部分区域作为 anchor 的候选中心点位置，使得 anchor 数量大大降低。 针对每个检测出的中心点，选取一个最佳的anchor box。最佳anchor box的定义为：与预测的候选中心点的邻近ground truth box产生最大IOU的anchor box。 形状预测分支的目标是给定 anchor 中心点，预测最佳的长和宽，这是一个回归问题。论文直接使用 IoU 作为监督，来学习 w 和 h。无法直接计算w 和 h，而计算 IoU 又是可导的操作，所以使用基于bounded IoU Loss网络优化使得 IoU 最大。 作者认为，直接预测anchor box的宽高的话，范围太广不易学习，故将宽高值使用指数及比例缩放进行压缩： ω =σ·s·exp(dw) , h=σ·s·exp(dh ) 该分支预测dw,dh,通过上式进行压缩，s为stride，σ是经验尺度因子（论文取8），该映射将[0,1000]压缩至[-1,1]。该分支输出dw和dh。首先通过1*1卷积层产生两个通道的map（包括dw和dh的值），然后经过逐元素转换层实现w和h的转化。得益于任意形状的anchor，所以对于宽高比夸张的目标也具有更好的效果（比如火车等）。 Feature adaption模块：这个模块实际上借鉴了可变性卷积的思想。 由于每个位置的形状不同，大的anchor对应较大感受野，小的anchor对应小的感受野。所以不能像之前基于anchor的方法那样直接对feature map进行卷积来预测，而是要对feature map进行feature adaptation。作者利用变形卷积的思想，根据形状对各个位置单独进行转换。 其中，fi是第i个位置的特征，(wi, hi)是对应的anchor形状。NT通过3*3的变形卷积实现。首先通过形状预测分支预测offset field，然后对带偏移的原始feature map做变形卷积获得adapted features。之后进一步做分类和bounding box回归。 采用多任务loss进行端到端的训练，损失函数为： 利用groundtruth bounding box来指导label生成，1代表有效位置，0代表无效位置。中心附近的anchor应该较多，而远离中心的anchor数目应该少一些。假定R(x, y, w, h)表示以(x, y)为中心，w和h分别为宽高的矩形区域。将groundtruth的bbox(xg, yg, wg, hg)映射到feature map的尺度得到(x'g, y'g, w'g, h'g)。 a.定义中心区域CR=R(x'g, y'g, σ1w', σ1h')，CR区域内的像素标记为正样本； b.定义ignore区域IR=R(x'g, y'g, σ2w', σ2h')\CR，该区域的像素标记为ignore； c.其余区域标记为外部区域OR，该区域所有像素标记为负样本。 考虑到基于FPN利用了多层feature，所以只有当feature map与目标的尺度范围匹配时才标记为CR，而临近层相同区域标记为IR，如下图所示。文中使用Focal Loss来训练定位分支。 首先将anchor与groundtruth的bbox匹配，然后计算最佳宽和高（可以最大化IoU）。因此重新定义了变化的anchor与gt bbox的vIoU： 变化anchor：awh=(x0, y0, w, h) groundtruth bbox：gt=(xg, yg, wg, hg) 其中IoUnormal是IoU的常规定义，w和h是变量。由于对任意位置的anchor与ground truth，对vIOU进行明确的表示是非常困难的，因此给定（x0,y0），本文采用近似的方法，采样一些可能的w和h。文中采样了9组常见的w、h。实验表明结果对sample的组数不敏感。文中采用有界IoU损失来最大化IoU。 作者使用Guided Anchoring策略来改进RPN（称为GA-RPN)。下图对比了RPN和GA-RPN产生的proposal的IoU分布： 很显然，GA-RPN产生的正样本数目更多，而且高IoU的proposal占的比例更大。训练时相比于RPN，GA-RPN采用更高的阈值、使用更少的样本（使用高质量proposal的前提是根据proposal的分布调整训练样本的分布）。 优点： 1、论文提出anchor设计的两个准则：alignment 和 consistency，指导基于anchor优化的方向。采用位置预测和形状预测两个分支，不需要像FPN预先设置尺度和长宽比，同时使用可变形卷积对feature map调整，生成高质量低密度的proposal，提高IoU的阈值进行训练。 2、提出了一种新的anchor策略，用于产生稀疏的任意形状的anchor； 3、论文提出的GA-RPN可以完全替代RPN，在Fast R-CNN, Faster R-CNN and RetinaNet等模型基础上提高目标检测模型的精度。 缺点： 1、论文假设图像中的目标是稀疏的。如果是稠密图像，比如车站或广场的拥挤人群，检测效果有待检验。 2、每一个点只产生一个anchor，那么对于那些目标中心重合，即一个点需要负责检测两个目标，似乎无法处理。 3、采用deformable卷积会相对地降低速度，同时根据DCN v2的分析，在deformable卷积中加入可调节的机制可能会更好。 思考： 1、可以借鉴采用双分支预测：一个分支预测目标的中心点，另一个分支预测物体的长框，这个思想的实现和看完cornerNet和CenterNet的想法实现是类似的，但是出发点不同。 之前做双分支预测是想利用anchor free中的中心点的预测看能否增加物体的内部感知能力。现在的双分支预测是为了减少先验框anchor的数量，减少正负样本的不平衡问题。两者出发点不同，但是采用的操作是类似的，有效性有待考证。
又到一年招聘季，大多数学子开始纷纷投入就业求职大潮之中。然而，据媒体报道，一些在读硕士生反映，学校要求毕业前在相关期刊上发表论文，成了此时比找工作更让自己牵挂的大事。
事实上，硕士毕业是否需要发表论文，早已不算是新闻。早在2006年在北京召开的大学校长论坛上，中国人民大学、北京师范大学、中国农业大学等7所大学就取消了“研究生毕业必须发表论文”的硬指标。之所以当下再次被提及，源自不少在读硕士生反映发表论文一事竟比找工作更头疼。
众所周知，硕士生不同于博士生。公开发表一篇高水平学术论文可为博士生就业添彩，而要求硕士生所发表论文，一般而言，论文的学术价值、含金量非但不够高，反倒繁荣了“货币化”发表市场和“代-写-代-发”中介业务，给硕士生带来一定的经济负担。显然，这应引起社会公众高度关注，并好好思量一番。就业乃民生之本，对于那些不再考虑继续攻读博士的硕士毕业生而言，就业便是毕业季的头等大事。
当然，对于一些学校要求硕士毕业前发表论文，并不能简单给出好与坏、是与非的评判，最好置身于高校做出此项规定之初衷，以及师生的综合意见态度等具体情境中加以讨论。应该说，此种要求的初衷是美好的，但切莫忘记，初衷美好而有违初心的事情并不鲜见。倘若将硕士毕业硬性与发表论文关联挂钩，用计件制、记工分等办法计量评价，既没有关照到硕士生发表论文的难处，也未设身处地理解硕士生双重压力下的“为难”，难免有短期功利主义之嫌。
如今，我国已全面进入“新时代”，意味着社会经济的诸多方面都具有了“新时代”的特征。正因为社会经济发展对硕士的需求更趋多元，势必呼唤更灵活、科学、合理的检验、认定或评价方式，增设一些可替代性方案，使硕士生保持适度张力，扩大其自由选择空间。对此，可基于学校培养目标定位、学科专业特点，只要朝着有助于提升硕士生培养质量，能表征硕士生成长与发展的理念与方式，均可视为多样化成果的体现。譬如，出台优秀硕士学位论文的相关激励政策，允许多元化认定授权技术发明专利、省部级科技奖励、国家或行业标准、重大成果鉴定、成果转化或转让、申请学位相关领域专著、优秀案例、作品创作展（演）等。在“大众创业、万众创新”的社会大潮中，创新创业活动与成果也可予以折算对待。
实现高等教育领域内涵式发展，在自我价值多元化彰显的当下，硕士生教育应从“论文情结”回归到“人文情怀”的立场上来，围绕硕士生应具备哪些素质、能力和人格水平等来设计。其实，高校作为供给端，从人才培养全过程来论，学生修完培养环节所要求的全部学分，即有资格申请毕业。而发表论文确实难以视为培养过程的一个环节，仅仅是一种手段，显然是构筑不成高层次人才培养的最终目的。
我更加觉得，找工作不需要硬性要求学生过四级。
1、首先，点明自己的论文课题是什么，简明扼要。2、其次，谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。3、最后，再说说论文的结构和主要内容即可完成答辩论文的初衷。
他的初衷是要建立起素质教育主导的出国体系，和应试教育分道扬镳。
初衷：指最初的愿望或心意。回归初衷：回到自己最初的愿望。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在0.01的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于0.05，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
运用逐步回归法分析影响上海银行存款的因素1.目的和意义在现代商品经济社会中，人们的工作与生活已经离不开货币。在生活中人们所需的各种商品，都需要用货币去购买；人们所需的各种服务，也需要支付货币来获得；人们劳动工作的所获得的报酬——工资，也是用货币支付的；人们为了种种目的，要积累财富，保存财富，采用的主要方式是积攒货币、到银行储蓄。除个人外，企业、行政事业部门的日常运行同样也离不开货币。财政收支也都是用货币进行的。可见，货币已经融入了并影响这经济运行和人们的生活。作为经营“货币”这种商品的银行的功能是办理各种存款（也称为负债业务）、放款和汇兑业务，其中商业银行所吸收的各种存款（活期、定期、储蓄）约占银行资金来源的70%～80%，为银行提供了绝大部分的资金来源，并为实现银行各职能活动提供了基础。所以说，银行存款对银行本身的生存和发展有着重要意义，除此之外，银行存款也能反映出一个特定时期人们的生活水平以及经济发展的水平。因此对上海的银行存款的分析是非常重要且必要的。本文将介绍运用SPSS11.5统计分析软件中的逐步回归法对影响上海银行存款的因素进行分析研究并建立模型，为相关专业人士的决策提供一定参考。2.影响银行存款的因素分析存款作为银行吸收资金来源的主要业务，其之影响因素非常的多。从中我选取了10个主要因素的（1951年至2000年）数据运用SPSS的逐步回归法分析和研究它们对上海银行存款的影响程度。这10个因素分别是全市居民储蓄（亿元）、从业人数（万人）、全市居民消费水平（元/人）、全市银行贷款（亿元）、全社会固定资产投资总额（亿元）、职工工资总额（亿元）、职工劳保福利费用（万元）、社会消费品零售总额（亿元）、外贸出口商品总额（亿美元）、全市财政收入（亿元）。上海全市银行存款及影响其的10个因素的1951年至2000年的数据见下表2.1。表2.1上海全市银行存款数据（1951年～2000年）年份 全市银行存款（亿元） 全市居民储蓄（亿元） 从业人数（万人） 全市居民消费水平（元/人） 全市银行贷款（亿元） 全社会固定资产投资总额（亿元） 职工工资总额（亿元） 职工劳保福利费用（万元） 社会消费品零售总额（亿元） 全市财政收入（亿元） 外贸出口商品总额（亿美元）1964 33.29 8.64 438.31 270 45.27 7.22 19.40 33117 26.55 73.35 6.521965 37.66 9.98 460.76 276 49.77 7.75 20.07 33819 27.13 83.18 7.651966 40.18 10.68 462.62 298 62.52 7.23 19.74 34536 28.72 92.49 8.741967 43.58 10.60 478.39 300 71.82 4.61 20.22 35268 30.78 73.97 8.421968 50.25 10.56 516.44 293 85.32 4.58 19.75 36016 29.94 83.98 8.491969 57.42 10.18 536.70 309 82.12 7.45 21.06 36780 32.57 102.30 8.761970 142.41 10.47 540.87 304 76.05 10.90 20.63 37560 31.85 114.02 8.671971 155.28 11.29 560.29 318 88.74 11.36 21.14 38356 32.91 123.53 9.811972 167.81 12.51 576.74 334 99.41 13.23 22.08 39169 36.15 129.11 13.301973 175.86 13.13 589.52 357 112.66 16.24 22.37 39999 39.79 138.18 23.161974 178.21 13.85 610.16 380 125.13 22.43 22.80 40847 44.06 143.04 24.391975 185.09 14.66 646.88 397 129.61 32.53 23.49 41737 47.71 147.11 22.201976 182.60 15.37 669.56 408 133.97 23.96 24.79 46531 49.98 144.42 19.781977 205.30 16.00 679.65 411 143.19 18.00 24.97 49797 49.28 159.91 22.211978 242.93 18.18 698.32 442 153.37 27.91 28.12 57424 54.10 190.67 28.931979 267.92 24.88 712.59 527 165.16 35.58 32.73 81664 68.28 192.75 36.751980 291.06 30.20 730.77 582 200.98 45.43 38.10 94004 80.43 198.85 42.661981 148.85 32.92 750.22 638 221.98 54.60 39.59 102061 88.73 204.52 38.071982 170.56 37.94 764.03 640 227.77 71.34 41.34 113909 89.80 200.69 36.051983 190.73 45.97 768.90 688 239.50 75.95 42.91 127679 100.68 204.34 36.481984 222.51 56.10 769.79 789 245.35 91.72 53.72 152282 123.72 215.79 35.871985 261.09 70.09 775.53 1030 306.27 118.56 68.99 190217 173.39 263.86 33.611986 324.81 90.95 782.99 1190 427.66 146.93 83.35 233574 196.84 257.72 35.821987 396.38 120.33 788.12 1298 523.35 186.30 94.78 286323 225.25 241.36 41.601988 419.68 141.21 792.13 1680 576.11 245.27 114.47 391974 295.83 261.69 46.051989 473.73 193.47 784.96 1928 698.71 214.76 131.10 437789 331.38 297.25 50.321990 613.86 252.16 787.72 2009 857.76 227.08 146.78 533797 333.86 284.36 53.211991 769.95 328.22 798.13 2421 1008.82 258.30 172.84 670676 382.06 324.66 57.401992 1051.45 413.09 806.91 2842 1213.32 357.38 217.21 804903 464.82 340.13 65.551993 1495.06 578.39 787.25 4162 1605.57 653.91 279.33 1038701 624.30 439.53 73.821994 2247.56 975.95 786.04 5343 1966.96 1123.29 357.89 1241344 770.74 615.91 90.771995 3056.76 1396.13 794.19 6712 2387.33 1601.79 440.75 1496034 970.04 702.46 115.771996 3870.98 1868.34 851.21 7742 2852.66 1952.05 492.70 .30 873.76 132.381997 5560.65 2729.57 847.25 8699 3722.30 1977.59 510.10 .21 1070.95 147.241998 5595.43 2372.94 836.21 9202 4259.71 1964.83 510.35 .03 1146.00 159.561999 6270.91 2597.12 812.09 10328 4862.03 1856.72 583.54 2095239 1590.38 1390.58 187.852000 6925.99 2524.05 828.35 11546 5415.71 2015.76 614.53 2521553 1722.27 1752.70 253.54注：该表数据来源：《上海统计年鉴》2.1全市居民储蓄（亿元）个人货币收入是用来供个人消费的，积蓄是准备用作远期消费或不可预测的需要，它们都不是资本，金额也比较小。由于现代银行制度的发展，举办储蓄，并支付利息，小额的货币收入就可以转化为资本，从而扩大了社会资本总量，加速经济的发展。由表2.1可看到，随着社会经济的发展和人们收入的不断提高，全市居民储蓄从1951年的1.01亿元增加至2000年的2524.05亿元，特别是1985年之后呈快速增长趋势。可见社会公众的储蓄增长会提高银行盈利资产的规模，一定程度上使商业银行获得更多的收益。所以，全市居民储蓄对银行存款有着直接而深远的影响。2.2从业人数（万人）从业人数是指在全市各行各业的企事业单位中从事工作人数的总和，其包括了国有、集体、合资、独资等其他单位的从业人员，城镇个体劳动者，农村集体和个体劳动者以及其他劳动者。从表2.1可知，从业人数是呈稳定增长趋势的，这与全市人口的增加有着极大的关系。上海近十几年经济的飞速发展和国际大都市的形象，吸引了大批的外来人口（外地和外国）来沪居住、创业以及工作。随着全市企业数量的不断增加，从业人数也在不断的增加。从业人数的多少与银行存款有着紧密的联系，因为每个从业人员都会有自己的收入，不管收入的多与寡，他们每个人都会在银行拥有一个以上的帐户并利用存折、借计卡来取工资或办理各种活期、定期的储蓄或取款；利用信用卡刷卡消费或提款。2.3全市居民消费水平（元/人）居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。反映居民消费水平的主要指标有：(1)平均实物消费量指标：平均每人全年主要有消费品的消费量、平均每百户耐用消费品拥有量、人均居住面积、平均每人生活用水量、平均每人生活用电量等；(2)现代化生活设施的普及程度指标：自来水普及率、煤气普及率、平均每百户主要家用电器拥有量、电话普及率等；(3)反映消费水平的消费结构指标：居民生活消费支出中食品的比例、居民生活消费支出中文化生活服务支出比例、不同质量消费品的消费比例等；(4)平均消费量的价值指标：平均每人消费基金、平均每人生活消费额、平均每人用于各项生活消费的支出等。从表2.1中可以看到1990年以后的居民消费水平有了大大的提升，可见人们的生活质量随着改革开放的步伐的加快也越来越好。2.4全市银行贷款（亿元）贷款，又称放款，是银行将其所吸收的资金，按一定的利率贷给客户并约定归还期限的业务。虽然银行运用资金的方式不止贷款一种，但是贷款是商业银行在其资产业务中的比重一般占首位。通过贷款联系，银行可密切与工商企业往来联系，有利于拓宽业务领域，获得更多的利润。银行贷款的种类按不同的标注至少又以下几类：按期限分为短期贷款、中期贷款和长期贷款；按用途可分为投资贷款、商业贷款、消费贷款和农业贷款；按贷款是否有抵押品分为：抵押贷款和无抵押贷款；按换款的方式分为：一次偿还贷款和分期偿还贷款。从表2.1可知，银行贷款不断的大幅度增加，表明了经济的快速发展和人们消费理念的变化。2.5全社会固定资产投资总额（亿元）固定资产投资总额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。全社会固定资产投资包括基本建设投资、更新改造投资、国有单位其他固定资产投资、房地产开发投资、城镇集体固定资产投资、联营经济、股份制经济、外商投资经济、港澳台投资经济及其他经济类型的固定资产投资，农村集体5万元以上固定资产投资，城镇工矿区私人建房投资和国防、人防基本建设投资。全社会固定资产投资按经济类型可分为国有、集体、个体、联营、股份制、外商、港澳台商、其他等。按照管理渠道，全社会固定资产投资总额分为基本建设、更新改造、房地产开发投资和其他固定资产投资四个部分。是社会固定资产再生产的主要手段。通过建造和购置固定资产的活动，国民经济不断采用先进技术装备，建立新兴部门，进一步调整经济结构和生产力的地区分布，增强经济实力，为改善人民物质文化生活创造物质条件。这对我国的社会主义现代化建设具有重要意义。从表2.1可知，固定资产投资的总额是呈不固定态势来增长的，2000年的固定资产投资总额比1900年的增长8.8倍，非常真实地反映了上海在上世纪90年代经济的腾飞。2.6职工工资总额（亿元）职工工资总额是指各单位在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬的总和，包括奖金、津贴、补贴、加班工资和其他工资（附加工资、保留工资以及调整工资补发的上年工资等）。职工工资从某种程度上来说是市民收入的主要来源。而收入比较高的话，居民用于消费和储蓄的金额也会有相应的提高，所以职工工资直接影响着银行存款。2.7职工劳保福利费用（万元）劳保福利是指劳动保险和福利。为了保护工人职工的健康，减轻其生活中的困难，我国对劳动保险制定了相应的法律条文。福利指员工与工人福利之总称，亦指以企业员工为对象而实施的福利措施，包括法定的福利，企业主与工会所实施的提高职工生活水准的各种措施。由表2.1可知，2000年，单位支付职工劳保福利费用的总额已经达到2521553万元，并且其比例每年以3％～8％的速度增长，已高达67.9％，这一数据说明人们的基本生活标准可以得到保障，从而有更多的钱用于其它的消费和用于储蓄存款或其他金融投资。2.8社会消费品零售总额（亿元）社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。包括售给城乡居民用于生活消费的商品(不包括住房)和售给机关、团体、部队、学校、企业、事业单位和城市街道居民委员会、农村村民委员会用公款购买的用作非生产、非经营使用的消费品。这个指标反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足他们生活需要的情况，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。2.9全市财政收入（亿元）财政既然要提供公共物品来满足公共需要，就要从国内总收入（GDI——与生产指标GDP相对应的收入指标）中集中一部分收入，从这个意义上来理解，财政收入是指一定量的货币收入，即国家占有的以货币表现的一定量的国内总收入；财政收入又可以理解为一个分配过程，这一过程是财政运行的第一个阶段或第一个环节，在其中形成特定的分配关系或利益关系。财政收入按其形式分为税收、收费、债务收入、铸币税和通货膨胀税。财政运行是国民经济的运行的一个部分，国民经济的运行决定了财政的运行，而财政的运行也反过来影响国民经济的运行，直接影响投资、消费和进出口，影响GDP的增长和结构，影响收入分配和各阶层之间的收入差距，影响经济的稳定和可持续发展。2.10外贸出口商品总额（亿美元）对外出口贸易一直以来是上海经济发展的重要环节及体现，也是赚取外汇，达到国际收支平衡和增加国际储备的前提条件。随着中国加入WTO，上海的对外贸易也越来越频繁且出口的商品数量和金额也大大的提高。目前国际货物买卖合同中买卖双方就支付条款的订立大多都通过银行采用现汇结算的方式。在国际货物买卖中使用的结算工具主要是货币和票据，而银行作为买卖双方的结算中介为其办理汇兑业务、信用证业务、承兑业务。前两者是银行存款业务衍生出来的结算业务，而承兑业务是以银行的信用来确保客户的信用。到2000年底，一般贸易出口增幅继续高于加工贸易，而出口产品结构调整也随之加快，高新技术产品和机电产品出口快速增长。3.回归方法与模型建立3.1研究方法与原理运用多元线性逐步回归方法研究预测影响上海的银行存款的因素。逐步回归是按自变量对因变量的作用程度从大到小逐个引入回归方程，每引入一个变量同时检验方程中各个自变量的显著性，合格保留、不显著剔除，反复进行直到再没有显著的变量可以引入为止。回归分析是根据自变量的最有组合建立回归方程（模型）预测因变量的未来发展趋势。该方法的运用条件是有大量的观测统计数据，适用研究没有确定关系形式的因素对象，运用工具为SPSS统计软件。3.2模型的建立及求解因为银行存款与大部分变量呈指数关系，所以把表2.1的各个原始变量的50年数据进行对数变换（LN10()），并且把转换后的样本数据倒退8年后来建模。设多元线性回归的模型为：lnY=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+β9X9+β10X10其中：Y：全市银行存款（亿元）X1 ——全市居民储蓄（亿元） X6 ——职工工资总额（亿元）X2 ——从业人数（万人） X7 ——职工劳保福利费用（万元）X3 ——全市居民消费水平（元/人） X8 ——社会消费品零售总额（亿元）X4 ——全市银行贷款（亿元） X9 ——全市财政收入（亿元）X5 ——全社会固定资产投资总额（亿元） X10 —— 外贸出口商品总额（亿美元）注：模型中倒退的年数用（t－n）表示，其中n表示倒退几年。（t－n）不参与任何计算，它只做标识之用。利用SPSS11.5对样本数据进行统计分析，运行后的输出的结果如表3.2.1所示。表3.2.1 逐步回归统计分析结果 CoefficientsModel Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.B Std. Error Beta18 (Constant) -.994 1.012 -.982 .334居储7 .692 .146 .595 4.741 .000从人1 1.386 .604 .216 2.294 .029固投6 -.285 .046 -.280 -6.246 .000财政4 -.634 .146 -.289 -4.358 .000银贷4 1.007 .100 .813 10.057 .000劳福2 -1.396 .189 -1.221 -7.380 .000工资1 1.053 .232 .754 4.531 .000财政3 -.670 .134 -.311 -5.005 .000从人8 -2.413 .336 -.485 -7.184 .000从人2 2.954 .670 .479 4.406 .000银贷2 .520 .110 .440 4.703 .000劳福6 .418 .193 .305 2.168 .039即回归模型为：lnY＝0.595X1（t－7） ＋0.216X2（t－1） －0.28X5(t－6) －0.289X9（t-4） ＋0.813X4（t－4） －1.221X7（t-2） ＋0.754X6(t-1) －0.311X9(t-3) －0.485X2(t-8) ＋0.479X2(t-2) +0.44X4(t-2) ＋0.305X7(t-6)所以，在倒退8年的50年数据样本中，银行存款的增长与前7年的全市居民储蓄，前1年、前8年、前2年的从业人数，前6年的全社会固定资产投资总额，前4年和前3年的全市财政收入，前4年和前2年的银行贷款，前2年和前6年的职工劳保福利费用，前1年的职工工资总额等因素之间有显著意义的相关关系。4.结论和评价4.1模型评价4.1.1进入因素的分析表4.1.1.1 Variables Entered/Removed(a)Model Variables Entered Variables Removed Method1 居储7 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).2 工资7 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).3 固投8 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).4 从人1 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).5 . 工资7 Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).由于SPSS11.5软件通过特定程序对上海市相关数据进行整体的统计运算，所以具有更强的客观性和公证性。从上表中可以看出，按自变量对因变量的作用程度从大到小首先引入的是前7年的居民储蓄，等到第五步时把之前进入的前7年的职工工资给剔除了，再后面的第14和第17步中把前8年的固定投资和前3年的银行贷款给剔除了。这3个被剔除的变量在引入变量越来越多的情况下被检验出其显著性不合格。除此之外，在10个自变量中，诸如全市居民消费水平、社会消费品零售总额、外贸出口商品总额没有进入模型。因为的外贸出口商品总额涨幅没有达到足以进入方程的显著性，所以被剔除了。不过，随着贸易全球化和中国国际地位的提高，上海的外贸出口总额也会不断的增加，在不久的将来会对银行存款起明显的作用。我们可以从表3.2.1看到，在进入的因素中全社会固定资产投资总额、财政收入、前2年的职工劳保福利费用、前8年的从业人员与银行存款是负相关，即随着它们的增加加快，银行存款的增长会减慢，其中前2年的职工劳保福利费用影响最强，其系数为-1.221。前8年的从业人员、财政收入、全社会固定资产投资总额的影响顺次递减。比如说，全社会固定资产投资总额增加，表明了国有、集体、个体、联营、股份制、外商、港澳台商提供了对基本建设、更新改造、房地产开发投资和其他固定资产投资额，那么他们必须从银行拿出自己的存款，有时还需要向银行进行贷款来完成投资，所以银行的存款量会增加缓慢是可以想象的。又比如说财政收入，政府的财政收入是通过税收、收费等途径获得，如果国家对个人、企业所征取的税越多的话，个人与企业的支出就会增加，净收入也就变少了，而如果其用于消费的指出不变或提高的话，那么其用于银行存款的货币就会相应减少，从而导致全市银行存款的递增缓慢。而居民储蓄、银行贷款、职工的工资、前1年和前2年的从业人员、前6年的职工劳保福利费用与银行存款呈正相关，即随着它们的增加加快，银行存款的增长也会加快，其中前四年的银行贷款的影响最强，其系数为0.813，其次是居民储蓄等等。比如说，职工工资的增加会使得人们的收入上升，收入上升后虽然有一部分会被用来支付消费，但绝大部分人们还是会把钱存入银行，用于各种类型的投资，这种行为使得银行存款的增加加快。又如：居民储蓄的增加，当然会直接影响银行存款量的增加，这是勿庸置疑的，因为居民储蓄是银行存款业务的主要内容，它是银行吸收资金的主要方式。再如：经济的发展会使得银行贷款量上升，银行想要通过贷款给个人或企业客户来获得更多利润，那么银行就会运用各种手段来增加吸引资金量。在这种情况下，社会上的闲置资金由于较高的收益而会流向银行，使得银行存款增加速度加快。从表4.1.2.1中我们可以看到，随着进入的变量越多，F值由大变小，然后再由小变大，使得最后一步的F值达到1191.379，表明回归模型包括12个变量，且拟合度较高。4.1.3自相关问题的诊断DW值一般要求1.5～2.5时，残差与自变量互为独立。从表4.1.3.1可见回归模型的DW值为2.342，说明该模型无自相关的问题，此模型可以被使用。表4.1.3.1 Model Summary(s)Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the4.1.4样本检验表4.1.4.1年份 取对数值（y1） 取对预测值（y2） 相对误差（％）2001 3.93 4.05 3.052002 3.98 4.17 4.772003 4.09 4.32 5.62以上的样本检验的相对误差的计算方法是用2001年～2003年各个取对预测值减去对应的取对数值之后再除以取对数值后得到的。其公式：相对误差＝(y2-y1)/y1×100%样本检验的相对误差需不大于10%，表示所建立的模型是可以使用的。表4.1.4.1中的所计算的相对误差的都小于10%，说明模型建立的较好。4.1.5残差正态性检验图4.1.5.1 银行存款对数的标准化残差直方图图4.1.5.1表明：标准化残差的正态曲线的均值为0，标准差为0.84，接近标准正态曲线，基本满足随机误差项正态分布的假设理论，模型拟合效果比较好。4.1.6银行存款对数的正态概率图和残差散点图图4.1.6.1 正态概率图图4.1.6.2 散点图图4.1.6.1表明：代表样本残差的数据点基本处在表示指定正态分布的直线上或周围，因此基本符合残差正态分布的假设理论。图4.1.6.2表明：残差散点的分布随机均匀，且大多落在水平直线－2和2之间，所以可以判断残差与因变量之间相互独立性较高，基本满足残差独立的假设理论，模型的拟合效果比较好。4.2结论综上所述，商业银行的存款不断的增加，可以反映上海居民的收入在不断地增加、生活品质也在不断的提高，更可以从侧面反映上海金融的飞速发展和经济的繁荣。我国加入世贸组织后，金融对外开放程度加深，国内各银行之间、外资银行与中资银行之间的竞争越来越激烈，而存款是竞争的重要领域。随着我国国民物质生活的丰富，消费观念的变化，投资渠道的增多，这些因素将深刻地影响客户存款需求的特性。目前我国商业银行负债以存款为主，负债结构单一，缺乏稳定性；同时银行特别是国有商业银行由于历史和体制的原因，存在资产质量差，不良贷款率高，资本金不足等问题，使得我国银行业积聚了大量的风险。因此，我国商业银行的存款产品必须进行契约设计的改进，完善其中的激励与约束对等的机制设计，创新存款产品种类，满足不同客户的个性化需求；同时要提高存款的稳定性。上海作为全国的金融中心，应该顺应时代的进步建立一个合理的金融体系并完善其制度，而商业银行作为金融的重要环节应不断地对自身进行改革和创新更好地为个人和企业客户服务，这对于上海人民的生活水平的提高和经济的稳定发展具有重要的意义和作用。参考文献[2]黄达.金融学[M].北京：中国人民大学出版社，2004[3]郑道平.货币银行学原理[M].北京：中国金融出版社，2005[4]陈共.财政学[M].北京：中国人们大学出版社，2004[6]彼得·K·奥本海姆，官青译.跨国银行业务[M].北京：中国计划出版社.2001[6]上海统计年鉴.