摘要居民消费群体在消费市场中一直扮演着重要的角色，作为最庞大的消费群体，消费水平的变化受越来越多人们的关注。那么居民的消费水平是否过高呢？消费结构和消费观念是否真正合理呢？构成居民消费支出的因素有很多，本文通过对相关料的查阅、有效数据的搜集以及对部分湖州常住在居民消费情况的调查，利用灰色预测法对杭州大学生人均消费进行了预测并通过关联度分析对影响消费支出的因素与消费支出进行了主次分析。发现湖州居民的消费结构和消费观念还是存在不合理之处的。希望通过有效的引导，让我们广大居民有一个良好的生活消费行为和观念。75252

 The consumer group has always played an important role in the consumer market, as the largest consumer groups, the level of consumption changes by more and more people's attention。So the consumption level of residents is too high? The consumption structure and consumption concept is really reasonable?There are many factors in consumer spending, based on the related material inspection,effective data collection and on the part of Huzhou resident in the consumer survey,the per capita consumption of college students in Hangzhou are predicted by grey prediction method and the correlation analysis of the factors affecting consumer spending and consumer spending for the primary and secondary analysis。Found that the consumption structure of Huzhou residents and consumer attitudes or unreasonable。Hope that through effective guidance,let the residents have a good life and the concept of consumer behavior。

毕业论文关键字：抽样调查；消费结构； 灰色预测法； 关联度

Keyword: Sample survey; Per capita consumption; Gray forecast  Method；Correlation degree

目  录

目  录 3

1。引言 4

2。问卷调查 4

2。1问卷设计和数据收集 4

2。2调查对象与问卷收集 5

2。3数据统计 5

3。灰色预测法介绍 5

4。GM 6

5。基于灰色预测法的湖州居民人均消费水平预测 7

6。消费支出各项因素预测 9

7。关联度分析 10

8。模型分析 11

9。结语 12

参考文献 12

致谢 13

1。引言

   随着社会的告诉发展，经济水平不断提升，人民的消费水平野在不断提升，居民作为社会最庞大的消费群体，其消费观念的培养和转变更为正面而直接地影响消费市场的总体良性健康发展，良好的消费观有利于对消费市场的良性发展。因此，关注居民消费状况，把握居民生活消费的心理特征和行为导向，在当前就成为我们当下每一位居民共同关注的课题。论文网

   灰色系统理论建模的最基本、最主要任务是根据已有的具有具体灰色系统的行为特征相应数据，充分开发并且有效利用其中不多的数据中的隐信息和显信息，寻找因素本身存在的或有效因素之间的数学关系。通常的方法是利用离散模型，建立一个按照时间作逐段分析的模型。

   邓聚龙教授在二十世纪八十年代提出了灰色系统的概念，并且建立了相应的最为基本的灰色系统理论。通过不断的改善，如今灰色理论已经广泛的成功应用于当今的各个领域，在预测与决策的过程当中起了决定性的作用。灰色系统理论主要研究的是模糊数学、概率统计其所不能解决的“小样本，贫信息不确定”问题，并且凭借广泛的信息覆盖，首先通过一定的序列生成再在其中寻求有效的现实规律。其最为主要的特征就是“少数据建模”。灰色预测法把已有的部分信息已知和部分信息未定的“小样本”、“贫信息”的不确定性系统作为自身主要的研究对象，主要是通过对相应 “小样本”、“ 贫信息”数据的挖掘和提取，利用其最有价值的信息，实现对相应系统行为以及变化规律的正确概述和有效检测。灰色预测主要是通过鉴别已有系统因素之间的相应发展趋势的相异程度 ,即进行关联分析 ,并且通过对原始数据进行生成处理来寻找相应系统变动的规律 ,最后产生一系列具有有一定规律性的数据序列 , 然后再建立相应的微分方程模型,从而预测相应的未来的发展趋势的状况。灰色预测方法需要的原始数据较少 ,只需要四五个数据就可以做累加 , 建立模型进行预测。