基于线性回归模型的铁路客运量预测与实证分析

    以郑州市为例，利用计量经济学的方法对郑州市铁路客运量的影响因素进行单变量和多变量分析，采用普遍最小二乘法(OLS),分别研究地区生产总值、总人口数、接待国内外游客总量、居民消费价格指数对郑州市铁路客运量的影响程度。利用EViews软件，以2000—2016年的铁路客运量数据作为训练集，2017—2018年的铁路客运量数据作为测试集，分别进行一元线性回归和多元线性回归分析，通过多重共线性、异方差、自相关性的检验以及模型拟合优度的比较，得到最佳郑州市铁路客运量预测模型，模型解释能力为99.07%。经测试集相对误差检验，构建的模型预测值与实际值误差小于2%,多元线性回归模型预测效果很好，可为地区铁路客运量的短期预测及相关部门的客运决策提供数据支持。

 

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1 相关因素影响及模型设定

2 模型数据分析

    2.1 样本数据选取

    2.2 单因素变量的影响

        2.2.1 郑州市生产总值

        2.2.2 总人口数

        2.2.3 接待国内外游客总量

        2.2.4 居民消费价格指数

3 多元线性回归模型的构建

    3.1 多元回归分析

    3.2 多重共线性的检验及修正

    3.3 异方差检验

    3.4 自相关性检验

    3.5 拟合优度比较

4 客运量预测结果检验

5 结束语