| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11页 |
| 1.1.3 研究目标 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 用水效率影响因素研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 用水效率分析方法研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 存在问题 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第18-19页 |
| 2 江苏省万元GDP用水量影响因素体系研究 | 第19-29页 |
| 2.1 万元GDP用水量基本定义 | 第19页 |
| 2.2 万元GDP用水量影响因素辨识准则 | 第19-20页 |
| 2.2.1 全面性 | 第19页 |
| 2.2.2 精炼性 | 第19-20页 |
| 2.2.3 客观性 | 第20页 |
| 2.3 江苏省万元GDP用水量影响因素指标体系 | 第20-25页 |
| 2.3.1 人口因素 | 第21页 |
| 2.3.2 资源因素 | 第21-22页 |
| 2.3.3 经济因素 | 第22-23页 |
| 2.3.4 科技因素 | 第23-24页 |
| 2.3.5 管理因素 | 第24-25页 |
| 2.4 江苏省万元GDP用水量模型分析体系 | 第25-29页 |
| 2.4.1 分析模型的选择 | 第25-27页 |
| 2.4.2 基于主成分分析的多元线性回归方程 | 第27页 |
| 2.4.3 基于向量自回归模型的脉冲响应函数 | 第27页 |
| 2.4.4 模型分析体系 | 第27-29页 |
| 3 模型基本理论 | 第29-41页 |
| 3.1 基于主成分分析(PCA)的多元回归模型 | 第29-35页 |
| 3.1.1 主成分分析的基本理论 | 第29-30页 |
| 3.1.2 提取主成分 | 第30-31页 |
| 3.1.3 多元线性回归模型 | 第31-32页 |
| 3.1.4 回归系数估计 | 第32-33页 |
| 3.1.5 多元线性回归的矩阵表示 | 第33页 |
| 3.1.6 回归方程的显著性检验 | 第33-34页 |
| 3.1.7 回归系数的显著性检验 | 第34-35页 |
| 3.2 基于向量自回归模型(VAR)的脉冲响应函数 | 第35-41页 |
| 3.2.1 向量自回归模型 | 第35-36页 |
| 3.2.2 时间序列平稳性检验 | 第36-37页 |
| 3.2.3 滞后阶数的确定 | 第37-39页 |
| 3.2.4 脉冲响应函数 | 第39-41页 |
| 4 基于主成分分析的多元回归模型 | 第41-51页 |
| 4.1 模型数据 | 第41-42页 |
| 4.2 主成分分析 | 第42-46页 |
| 4.3 回归分析 | 第46-49页 |
| 4.4 分析结果 | 第49-51页 |
| 5 基于向量自回归模型的脉冲响应函数 | 第51-64页 |
| 5.1 模型数据 | 第51页 |
| 5.2 建立向量自回归模型(VAR) | 第51-60页 |
| 5.3 脉冲响应函数 | 第60-61页 |
| 5.4 分析结果 | 第61-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 成果总结 | 第64-65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |