基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的汽油價(jià)格分析.pdf

1、汽油作為當(dāng)今世界上的主要能源之一，已經(jīng)為人類社會(huì)提供了前所未有的發(fā)展動(dòng)力。現(xiàn)代人們的生活也離不開(kāi)汽油，自然汽油的價(jià)格也關(guān)乎到人們“衣食住行”中的“行”。油價(jià)也成為人們最為關(guān)注的價(jià)格之一。本文主要研究了北京地區(qū)93＃汽油的價(jià)格，首先，要探索出油價(jià)的某些影響因素，并搜集整理出2000年到2014年的北京地區(qū)93＃汽油價(jià)格的數(shù)據(jù)及影響因素的數(shù)據(jù);其次，我們運(yùn)用相關(guān)分析，逐步回歸分析以及Lasso回歸方法等選擇變量，并建立相應(yīng)的回歸模型;最后建

2、立了93＃汽油價(jià)格的時(shí)間序列模型。
　　基于此，本文主要方法有:多元回歸方法，逐步回歸方法，Lasso回歸方法和時(shí)間序列方法。多元回歸方法主要是進(jìn)行描述性分析和初步建立線性回歸模型。我們將選取的全部變量都加入到模型中去，發(fā)現(xiàn)只有兩個(gè)變量通過(guò)檢驗(yàn)。之后，我們考慮到多重共線性，計(jì)算VIF值和變量間的相關(guān)系數(shù)，初步篩選變量，得到預(yù)留變量:國(guó)際原油產(chǎn)量(X1)、汽油出口量(X4)、汽油年初年末庫(kù)存差額(X5)和運(yùn)價(jià)指數(shù)BDTI(X7)，以

3、便后面的逐步回歸使用。逐步回歸方法是通過(guò)逐步回歸的方法進(jìn)行變量選擇和模型建立。我們?cè)谏弦徊糠值幕A(chǔ)上，進(jìn)一步得到影響汽油價(jià)格的因素有:國(guó)際原油產(chǎn)量(X1)、汽油出口量(X4)和運(yùn)價(jià)指數(shù)BDTI(X7)。接著建立模型并檢驗(yàn)其殘差的正態(tài)性和異方差性，我們得到一個(gè)殘存服從0均值無(wú)異方差性的正態(tài)分布的線性回歸模型。還有通過(guò)另外一種方法選擇變量和建模--Lasso回歸方法。運(yùn)用R語(yǔ)言的glmnet()函數(shù)，選擇lambda=0.008687時(shí)的變