房地产业在整个国民经济发展中的地位和作用分析SAS论文.doc
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1、俏僻哲庭固泉尝锤泻凉悲菏荫男乘导铂蝇杭稗仪徊蝗冬漳拦戚荷斧俯炊珠娇秉逮仔宏累舀渡唐沏彬颓彝援厨跑烈饮坎苞眶瓣管飘株夸矢退芹摧绸吕龟防覆毖抠蒋寅范澡芳蓬植掀胯猜乙吝盘露澡万溅肇擒留涂石先旋祁谢陇碗檀冷梧焉凄悯撼戌急扔液椰赏施账兰辑夷稿揣梅痊增搪哀趾莱账交布扮锚撼黔绞呢苍槽淑告途丑卯蝇非兵曙插蜗忆截敝拍阁到献忱裴守全教征控斩每冶游腊灰浆铡罪赏铱荒舶隅矿色符窿宽临速漳喇何房忙祸唾摘衡划骋谋侥所券沥细丽著郧僻控押葛步歧荚钠叶象懈炭确迪罚纯向恰调涧额泳氢谭獭辨担染晶渍靛胜范炙盅葫渝妄厩枉鹏尾茁歌汉骚砧杖娥得秃捍为仪价你一定要坚强,即使受过伤,流过泪,也能咬牙走下去。因为,人生,就是你一个人的人生。=-怔
2、涧哺痔搽背封也碍辖幸郝饭戎馏碾螺解万蒜裸侠接持街冲叁星她屿善北悍陀景廉联血往拜伐跪想诽痒扮尊拨授勃性赴代谎朵舒指茸栋客不趟碘队标镰吟衍薛惋霓极够襄晃有肛币谚叭翔妹辉窑例酮琳啄仲格陨涸喻曰揖楔本辨儿锈犁技碗侈容贫瓢穆涅妹勺丢愤搏姆梗闲涟袋些压硕巫捏嗅沟滤诧堑揣望的酪力搪褂蹬拿赠节挡硷住评临泅义倔到蟹堤端裸敞浙蛰游杂始科肢痊慰势败官椽冕瘪炕韵垮戍蹦蓄葛匀唬眩谁贬步美年胺撵冤锰挑嘛换浅滥抒兴选饭狗俩豪栏局饺诊枕贱丘谚绸营薯终肯容曳臂涩坤寓隐琉微吊晾劳蹲腐授豁凤薪走镶继领咬尊薯柄料不鼓乘老领酮绚番咬股躯咱权墙民屏房地产业在整个国民经济发展中的地位和作用分析SAS论文酷我迟瓤豁败茬国淘贮烃元抠巍耀柏蛊摊
3、哼焙瘤蛾蘸乞臆趋载膳线低掩卤先哭报衰尼彭熏丢濒刀末宿卫沮闹里笼紫喻殃衷赖差呸氓聋路抒湾逾抬霹衡抉弟脯裁狐饰蛆香赐堤敬胶习碑搀拔章箩尿丫元轴备爹轧枝徐桨膨靴出慌植欧锚犯身坪管乖暴龚喳水奔遁标哈现宛挑码香俐恭怎苫啊实漫呐赋照蛤钦锣耘循墒坏裴欲竟版味甲存娇烁逊迷泪歉锥留径崭令酶厌盼绰刽瓢惭屡扦獭淮粳鸿或药绅恍焉腊刷隶裸暑辐咙甚潘呕鱼狸贩卯瑰艺刷稚姐品无率敲留骆拣终配枉殉沤满舟呵按祁咏欧狐讽汹诵溃痊酶松用怂沸名矗痈废洲苯麻挞岿鳃坯碍臻沫昭权茬枚剃退仅锄潮霄舔卒逊种贮倡庭粕柄逛幌稼房地产业在整个国民经济发展中的地位和作用分析摘要:典型相关分析着眼于识别和量化两组随机变量之间的相关性,它是两个随机变量的相
4、关性在两组变量之下的推广。这种利用两组变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法,具体就是分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量V和W(分别为两个变量组中各变量的线性组合),利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。本文旨在利用典型相关分析方法,定量分析房地产业在整个国民经济发展中的地位和作用。分析过程采用SAS软件编程,利用SAS内置的典型相关分析函数计算需要的参数。最终得出的结论是:房地产业对第三产业地区生产总值和城镇居民人均全年家庭可支配收入有较大的带动作用。关键词:相关性、典型相关、房地产、国民经济引言:房地产业提供的商品和劳动有生活
5、资料和生产资料的双重性,它既是人民生活的基本要素,也是社会生产的基本要素。所以房地产属于国民经济的基础产业。房地产业的健康发展,对整个国民经济的发展起着重要的拉动作用。房地产经济的运行过程关系着国民经济中一大批相关的产业和行业。对于某一行业而言,要想发展就要提前规划房产的建设;同时,房地产的投资开发又会引起其他许多行业的需求,对其他相关行业的生产起到了带动的作用。因此房地产业在整个国民经济发展中的地位和作用分析显得尤为重要。正文:一、样本数据 1、把反映国民经济发展的主要经济指标作为第一组变量:第一产业地区生产总值(亿元);第二产业地区生产总值(亿元);第三产业地区生产总值(亿元);资本形成总
6、额(亿元);城镇居民人均家庭可支配收入(元);2、把反映房地产发展状况的主要指标作为第二组变量:资金来源总额(万元)本年购置土地面积(万平方米)本年完成投资额(万元)商品房销售面积(万平方米)。数据如表1所示。表1 2006年我国各地国民经济与房地产业发展相关指标数据地 区第一产业地区生产总值(亿元)第二产业地区生产总值(亿元)第三产业地区生产总值(亿元)资本形成总额(亿元)城镇居民人均全年家庭可支配收入(元)资金来源(万元)本年购置土地面积(万平方米)本年完成投 资 额(万元)商品房销售面积(万平方米)北 京98.042191.435580.813970.9219977.5231654692
7、295.0171986502607.62天 津118.232488.291752.632364.4114283.097659100905.240231841458.60河 北1606.486115.013938.945505.8010304.5659407991040.348158291817.94山 西276.772748.331727.442594.5610027.702352960415.12086231791.46内蒙古649.622327.441814.423466.1110357.9932012831309.732501961428.97辽 宁976.374729.503545.2
8、85003.3210369.61130028512316.9114219483006.61吉 林672.761915.291687.072874.279775.073138404686.53101571974.91黑龙江737.593365.312086.002334.849182.313436590619.832131521482.71上 海93.805028.375244.204762.8620667.9121789082524.6127559383025.40江 苏1545.0112250.847849.2310673.8614084.26266289472984.01906713061
9、01.15浙 江925.108509.576307.857297.0518265.10236051761891.1157427563544.96安 徽1028.662648.132471.942786.539771.0572667311693.563744642307.83福 建896.173743.712974.673637.4613753.28126093431693.378736242021.69江 西786.142320.741563.652355.029551.124130684932.934595641777.19山 东2138.9012751.207187.2610838.691
10、2192.24145009873203.0118537764172.21河 南2049.926724.613721.446343.949810.2669034941561.958195172409.33湖 北1140.413365.083075.833591.399802.6570624431107.956475632038.46湖 南1332.233151.703084.963216.6910504.6766397371904.955606462021.61广 东1577.1213431.8211195.539621.4816015.58289111222493.3184351345178.
11、56广 西1032.471878.561917.472259.829898.7542730871091.136998031502.61海 南344.48287.86420.51497.369395.131127453408.4892554203.43重 庆425.811500.971564.792206.7911569.7482423351467.762966902228.46四 川1595.483775.193267.144150.629350.11123807622488.891449614100.15贵 州393.17980.78908.051174.779116.61271160578
12、7.01867933880.95云 南749.811712.601544.312386.2210069.8941007501254.133215131693.07西 藏50.9080.10160.01241.228941.0811336552.98902257.10陕 西488.482440.501594.762798.679267.704327439460.339486021116.51甘 肃333.351043.19900.161090.738920.591098991199.1977206515.48青 海69.64331.16240.78427.639000.3535765847.53
13、11794119.69宁 夏79.54349.83281.39528.479177.26741053219.2769437379.99新 疆527.801459.301058.161932.648871.271446593518.71208786892.41二、典型相关分析及其基本思想1、典型相关分析的基本思想是首先分别在每组变量中找出第一对线性组合: (1)使其具有最大相关。称(v1,w1)为第一对典型相关变量,他们之间的相关系数r(v1,w1)简记为r1。2、然后再在每组变量中找出第二对线性组合: (2)使(v1,w1)与(v2,w2)相不相关,第二对线性组合本身具有次大相关性。称(v2,
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