移動(dòng)端考研產(chǎn)品發(fā)展的影響因素探討

張子雪，蘇 艷

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政與公共管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

移動(dòng)端考研產(chǎn)品發(fā)展的影響因素探討

張子雪，蘇 艷

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政與公共管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

本文利用主成分分析法和回歸分析法建立影響移動(dòng)端考研產(chǎn)品發(fā)展因素的數(shù)學(xué)模型，并對計(jì)算得出的分析結(jié)果進(jìn)行推廣.通過分析問卷樣本數(shù)據(jù)，確定影響移動(dòng)端考研產(chǎn)品發(fā)展的因素，運(yùn)用SPSS和EVIEWS3.1軟件建立影響移動(dòng)端考研產(chǎn)品發(fā)展主要因素的模型，可以為移動(dòng)端考研產(chǎn)品在市場中的發(fā)展提供參考.

主成分分析法；spss回歸分析；Eviews3.1

1 問題的重述

影響移動(dòng)端考研產(chǎn)品發(fā)展的因素有考研備考期、每天學(xué)習(xí)時(shí)長、地區(qū)、年齡、性別等.因地區(qū)、年齡、性別等因素難以量化且其影響也可以體現(xiàn)在考研備考期、每天考研學(xué)習(xí)的總時(shí)長和花費(fèi)在移動(dòng)端考研時(shí)長上，因此選擇考研備考期、每天考研學(xué)習(xí)的總時(shí)長、花費(fèi)在移動(dòng)端考研的時(shí)長這三個(gè)因素進(jìn)行定量分析，通過多元線性回歸得到最終方程進(jìn)行預(yù)測.

2 模型的建立與求解

2.1 名詞解釋

多層次分析法：層次分析法是一種定性和定量相結(jié)合的、系統(tǒng)化、層次化的分析方法.

2.2 符號(hào)說明

序號(hào) 符號(hào) 符號(hào)說明1 Xi(i=1,2,3,) 表示 i個(gè)因素的影響值2 Y 表示被解釋的變量3 βi(i=1,2,3) 表示每個(gè)因素的系數(shù)4 C 表示與影響因素?zé)o關(guān)的常量系數(shù)

3 問題的模型建立與求解-影響移動(dòng)端考研產(chǎn)品發(fā)展因素的實(shí)證分析

3.1 主成分分析[1]

（1）數(shù)據(jù)來源及處理：將樣本問卷結(jié)果量化處理，以1、2、3、4代替問卷的A、B、C、D選項(xiàng)，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在spss中準(zhǔn)備好要處理的數(shù)據(jù).

（2）共線性診斷：運(yùn)用SPSS軟件，首先對變量進(jìn)行多重共線性診斷，觀察變量之間的相關(guān)性.有些變量容忍度小于0.1,所以變量之間存在嚴(yán)重的相關(guān)性，因此需要做主成分分析.

（3）主成分分析法

運(yùn)用SPSS軟件，按照公因子的方差，平均每天花費(fèi)在移動(dòng)端的考研時(shí)長提取為0.683，考研的備考期提取為0.498，每天花費(fèi)在考研的時(shí)長提取為0.522，所以選擇第13項(xiàng)考研備考期、第15項(xiàng)考研學(xué)習(xí)的時(shí)長、第19項(xiàng)花費(fèi)在移動(dòng)端考研的時(shí)長作為主因子X1、X2、X3，進(jìn)行回歸分析.

3.2 模型Ⅰ的建立與求解 回歸分析

（1）移動(dòng)端考驗(yàn)產(chǎn)品市場穩(wěn)定.

（2）本文所采集的數(shù)據(jù)真實(shí)可靠且都能夠真實(shí)反映各因素的影響.

首先我們將以上的各個(gè)因素和被解釋的使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品人數(shù)分別用字母代替，以便于書寫和美觀.設(shè)X1—考研備考期（月）、X2—每天考研學(xué)習(xí)總時(shí)長（小時(shí)）、X3—花費(fèi)在移動(dòng)端考研時(shí)長（小時(shí)）；Y—使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品的人數(shù)；虛擬變量D1—男為0，女為1.第一個(gè)模型：通過整理附件中的數(shù)據(jù)得出各個(gè)年齡階段的數(shù)據(jù)如下：

數(shù)據(jù)來源：由問卷數(shù)據(jù)計(jì)算得出

建立影響移動(dòng)端考驗(yàn)產(chǎn)品因素的函數(shù)模型：

3.3 模型回歸結(jié)果

根據(jù)表1.1給出的數(shù)據(jù)，利用Eviews3.1軟件對（式1）所設(shè)定的模型進(jìn)行分析結(jié)果如下：

3.4 回歸結(jié)果的檢驗(yàn)及修正

1.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：從上述回歸結(jié)果看，X1、X2、X3參數(shù)符號(hào)為正，表明考研備考期、每天考研學(xué)習(xí)總時(shí)長、花費(fèi)在移動(dòng)端考研時(shí)長與使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品的人數(shù)變化趨勢相同，符合經(jīng)濟(jì)意義.

2.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：R^2=1.0000說明方程總體擬合較好. F=33114.91＞F0.05(8,5)=3.69,說明使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品的人數(shù)與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著.

Variable Coeffici Std.Err t-Statistic Prob. C 6.298189 7.099956 0.887074 0.5381 X1 0.059290 0.0111215.331254 0.1180 X2 0.035901 0.025998 1.380885 0.3990 X3 0.195678 0.171130 1.143441 0.4575 X1*D1 -0.00628 0.031376-0.200146 0.8742 X2*D1 0.019549 0.0666450.293333 0.8184 X3*D1 -0.01312 0.513716-0.025540 0.9837 R-squared 1.0000 F-statistic 33114.91 DW 2.981136 Prob (F-statisti)0.004206

3.根據(jù)T統(tǒng)計(jì)量概率值大于0.05的顯著性水平，也大于0.1的顯著性水平，得到結(jié)論，接收原假設(shè)，認(rèn)為X1D1、X2D1、X3D1的回歸系數(shù)顯著地等于0，即α=a2-a1=0,β= b2-b1=0，這表明男性和女性使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品的人數(shù)不存在顯著性差異，因此可以將男性和女性的數(shù)據(jù)合并一個(gè)樣本，估計(jì)使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品混合樣本數(shù)據(jù)估計(jì)移動(dòng)端考研產(chǎn)品的使用人數(shù).

Variable Coeffici Std.Err t-Statist Prob. C 3.867944 12.73544 0.303715 0.7765 X1 0.017348 0.013054 1.328922 0.2546 X2 -0.02771 0.021509 -1.288383 0.2671 X3 0.815919 0.107266 7.606487 0.0016

混合樣本數(shù)據(jù)結(jié)果與男性和女性的樣本數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果比較，發(fā)現(xiàn)使用混合樣本數(shù)據(jù)明顯降低了系統(tǒng)估計(jì)誤差.

以第一個(gè)模型為基礎(chǔ)，進(jìn)行模型修正.

3.5 模型的修正

因?yàn)榭蓻Q系數(shù)近似1，所以模型可能存在嚴(yán)重的多重共線性，采用逐步回歸法消除多重共線性.

第一步：

1、對模型進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，由上表可以看出，解釋變量之間相關(guān)系數(shù)至少為0.997937大于0.8，表明模型存在嚴(yán)重的多重共線性.

2、分別做出Y與X1，X2，X3間的回歸，發(fā)現(xiàn)Y與X3擬合得最好.（在附錄中給出了回歸的具體過程，在這里只說明結(jié)果.）因此，使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品的人數(shù)與花費(fèi)在移動(dòng)端考研時(shí)長的影響最大，與經(jīng)驗(yàn)相符，選擇Y=-1.64450796+ 0.7715484715*X3為初始回歸模型.

第二步：

將其他解釋變量分別導(dǎo)入上述初始回歸模型，尋找最佳回歸方程，如下表.

方程 X3 X1 X2 R2 Y=f(x3) 0.7715 (167.4194) 0.999750 Y=f(x3,x1) 0.7104 (9.6387) 0.0106 (0.8313) 0.999737 Y=f(x3,x2) 0.8561 (7.7462) -0.0162（-0.7658） 0.999732 Y=f(x3,x2，X1) 0.8159 (7.6065) 0.0173 (1.3289) -0.0277 (-1.2884) 0.999767

在初步模型中引入X1，模型擬合優(yōu)度降低，參數(shù)符號(hào)合理，變量沒有通過t檢驗(yàn)，剔除；t0.025(8-2-1)=2.571；引入X2，擬合優(yōu)度降低，參數(shù)符號(hào)合理，變量未通過t檢驗(yàn)，剔除；t0.025(8-2-1)=2.571；引入X2、X1,擬合優(yōu)度提高，但參數(shù)符號(hào)不合理，變量未通過t檢驗(yàn)，剔除；t0.025(8-2-1)=2.571，只有Y=f(x3)滿足條件.

所以最后擬合結(jié)果：

（1）引入杜賓瓦特森D.W.判斷自相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)：若0＜D.W.＜dl.則存在正自相關(guān)；若dl＜D.W.＜du,則不能確定；若du＜D. W.＜4-du,則無自相關(guān)；若4-du＜D.W.＜4-dl,則不能確定；若4-dl＜D.W＜4,則存在負(fù)自相關(guān).du，dl的值查表可得查K=2，n=8,的D.W.表可得，dl=0.763.du=1.332,而現(xiàn)在模型D.W= 1.464364,落入不存在自相關(guān)的區(qū)域，即，前一期的變量對后一期沒有影響.

（2）利用懷特檢驗(yàn)檢驗(yàn)異方差nR^2=1.0894,查自由度為1的χ分布，值為3.841461.464364＜3.84146,落入接受域，即X1不存在異方差.

所以最優(yōu)模型為：Y=-1.64450796+0.7715484715*X33.6 模型結(jié)果的分析及預(yù)測

首先分別對X3的值進(jìn)行預(yù)測，分別建立X3對年齡的回歸

2015年的X1=189.2748，f發(fā)現(xiàn)擬合程度很好，則可計(jì)算得18歲以下和25歲以上使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品的人數(shù)驟減.由此可知，使用移動(dòng)端考研產(chǎn)品的人數(shù)主要集中在18到25歲，而且影響移動(dòng)端考研產(chǎn)品發(fā)展的主要因素為花費(fèi)在移動(dòng)端考研產(chǎn)品的時(shí)長.

〔1〕趙利，潘志遠(yuǎn)，王東霞.勞動(dòng)就業(yè)影響因素的實(shí)證研究—基于主成分分析法和VAR模型的分析 [J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2014（5）.

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A

1673-260X（2017）08-0003-02

2017-05-14