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关于回归分析相关论文范文检索,与石油期货价格影响因素实证相关论文答辩
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2（0.0491734711）、x3（-0.288277036）、x4（0.8752040994）、x5（0.1443118750）,还原原始变量的方程系数为Intercept（-2.85471）、x1（-0.069252948）、x2（0.396597062）、x3（-0.220864646）、x4（0.905128639）、x5（0.212265342）.由此得因变量y的标准化方程（带*）以及还原为原始变量的回归模型为：
从模型可以看出,石油需求量x2的变化与石油期货价格的变化正相关,石油供应量x3与石油期货价格的变化负相关,石油现货价格x4与石油期货价格正相关,GDP与石油期货价格正相关,回归方程系数的符号符合实际意义.
五、结论
1.通过分析指出了当自变量之间存在多重共线性或近似多重共线性关系时,采用普通最小二乘法不足的地方,而采用PLS回归方法能克服上述方法的不足,有效地消除自变量之间的多重共线性,而且使得模型更加的符合实际.
本文来源 http://www.sxsky.net/guanli/00329764.html
2.运用PLS回归分析方法分析了2000年～2005年影响布伦特石油期货价格的相关因素,结果发现,在所选取的5个变量中只有x1（美元汇率）、x3（原油供应量）与石油期货价格呈现负相关关系,其余各量均为正相关关系.在仅有石油现货价格变化的情况下,石油现货价格每变化一个单位,将引起石油期货价格的变化是0.905,从模型各因素权重可以看出,石油现货价格对石油期货价格的石油气货价格的贡献高于石油需求量与美国GDP,这也是与实际吻合的.
本文的研究也存在一些不足之处:对于影响石油期货价格的一些定性因素未能考虑,例如政治因素等,由于数据的选取有限,可能影响到模型建立的精确性.
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