基于ARIMA模型对我国公路物流运价指数的预测

采用ARIMA模型对我国2013年1月至2017年3月的我国公路运价指数月度数据进行预测分析.使用Eviews8对月度数据变化趋势和季节性进行验证结果说明该模型合理、有效,存在12个月左右的波动周期,运用ARIMA(4,1,1)(1,1,1)~(10)模型对2017年4月至2017年6月的我国公路物流运价指数进行了预测,得出到2017年6月我国公路物流运价指数涨幅维持在20%以内,与往年相比下降,但是从整体来看公路运价指数波动依旧较大.     

农民收入增长波动关系预测分析:基于小波变换

新农村建设背景下,保持农民收入快速、稳定增长对于构建社会主义和谐社会、不断缩小城乡差距具有重要的战略意义。本文运用小波变换(WT)对1976-2006年间农民收入的波动关系进行预测分析,实证检验结果显示:全国农民人均纯收入增长具有7年和40年左右的特征时间尺度,与农民人均纯收入变化存在着7年和40年两个主要周期振荡保持一致。两个特征时间尺度叠加,可以预见在未来的数年内,全国农民人均纯收入将呈现绝对值快速增长、增长率在波动中有所放缓的特征。最后,文章就如何保持农民收入稳定增长提出了点简短的对策建议。     

“十二五”时期河南省人均GDP预测

为了定量认识"十二五"时期河南省人均GDP的变动趋势,基于河南省1978-2010年人均GDP指数(1952年为100)建立了线性自回归模型,并对"十二五"时期河南省人均GDP指数进行了预测,结果表明:所建立的模型具有较好的拟合和预测效果,并且"十二五"时期河南省人均GDP增速将呈现先慢后快的较为平稳的增长态势,年平均增长率为7.82%。     

关于湖北省节能的投入产出分析

运用投入产出法,对湖北省达成"十一五"节能目标的万元GDP综合能耗进行了分能源品种的分解,对湖北省未来五年的能源经济指标进行了预测和分析.首先,本文把64部门的2002年湖北省投入产出表整理成6部门的投入产出表,推测出2005年湖北省能源生产和消费指标,分析了湖北省能源供需的基本形势.其次,本文以实现"十一五"期间万元GDP综合能耗降低20%为目标,对不同GDP增长率下的能源需求情景进行了预测,计算了湖北省2010年分品种的万元GDP综合能耗、能源消费弹性系数等指标,分析了不同能源品种对单位GDP综合能耗下降的贡献程度.最后本文提出了政策建议,并指出模型的发展方向.     

基于GM(1,N)模型的郑州市房地产价格预测

首先从房地产需求、房地产供给、宏观经济三个方面对影响郑州市房地产价格的因素进行了灰色关联度分析.分析结果显示,造成郑州市房地产价格上涨的主要因素为:城镇居民可支配收入,竣工房屋平均造价,人均GDP,而土地供应面积和贷款利率对房地产价格的影响不大.然后,根据主要因素,建立了相应的GM(1,4)预测模型,对郑州市未来5年的房地产价格进行了预测.预测结果表明:房地产价格依然会继续上涨,且以每年约9%的增长率增长.     

资源替代、技术进步和环境约束下的内生经济增长模型

资源、环境与经济的可持续发展一直是各国政府和人民关注的焦点,构建绿色、低碳的能源体系是我国能源革命的主要目标,也是我国经济可持续发展的重要战略.构建了消费者、生产部门和能源供给部门目标函数同时达到最优的一体化内生经济增长模型,对模型求解并进行了敏感性分析,着重分析了污染排放和经济增长的关系.结果表明:人均污染排放量增长率应与人均GDP增长率呈线性关系,且当化石能源使用更加清洁、低碳或减排技术更加进步时,人均环境增长率随人均GDP增长率的变化比原有速度要快;中国实际数据表明,尽管二氧化碳、废水、废气与经济的关系符合环境库兹涅兹曲线,但人均环境增长率与人均GDP增长率的关系并未达到最优状态.     

基于SARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成模型的GDP时间序列预测研究

本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.     

基于深度学习的交通运输业能耗预测——以“一带一路”主要经济体为例

为合理规划一次能源使用,深入推进节能减排,需对交通运输能耗进行预测.使用灰色综合关联度模型筛选出客运、货运和经济发展水平三个方面共八个影响因素作为模型输入,提出了主要由LSTM层、Dropout层和Bi-LSTM层构成的深度学习模型,并使用天牛群优化算法精调模型超参数,在此基础上对2019至2025年中国、印度、东南亚和巴基斯坦四个"一带一路"沿线经济体交通运输能耗进行预测.研究结果表明:首先,BSO-LSTM模型较GA-BPNN、GA-SVR、GA-LSTM和PSO-LSTM模型具有最高的预测精度.其次,2019-2025年,中、印、东、巴交通运输业能耗总体上在波动中上升,年均增长率分别为2.92%、5.64%、3.05%和4.88%.再次,2024年中、印、东、巴交通运输业单位GDP能耗分别为29.41、37.41、46.67和83.12,除巴基斯坦外,较2018年均有所下降.最后,中国、东南亚2018-2024年交通运输业能源消费弹性系数较2012-2018年有所下降,而印度、巴基斯坦仍保持上升趋势.     

基于ARIMA模型对我国服务价格指数的预测

基于ARIMA模型对2005年1月至2017年10月的我国服务价格指数月度数据进行预测分析.利用对统计数据的变化趋势及季节性进行验证结果表明该模型合理、有效.运用模型对2017年11月至2018年6月份的我国服务价格指数进行了预测,预测值与实际值的估计误差控制在有效范围内,预测效果比较理想,预测结果为到2018年上半年我国服务价格指数涨幅在3.5%左右,全国居民消费价格指数维持于2%左右,2018上半年出现严重通胀的可能性较小.     

改善的ADL模型对中国GDP增长率的研究与预测

本文提出三种创新性模型PLSADL,RADL和RPLSADL.这三种新模型是将考虑了数据时序性的时间序列ADL模型与考虑了多变量共线性问题的多元线性回归模型PLSR,RR,RPLS相结合.通过分析我国2000年到2012年季度GDP增长率与八项经济指标的关系,我们发现新模型PLSADL,RADL和RPLSADL在拟合效果和预测能力上都优于其它四个模型.这说明在ADL模型的建立过程中,如果能够考虑多变量共线性问题将会有效地提高模型的预测效果.     

关于经济波动周期性及成因的实证研究

经济波动是经济发展过程中的常见现象。本文首先用两种方法分析了改革开放以来我国经济的波动状态,接着用数理统计方法对其周期性进行了检验,在此基础上作者又从两个角度分析了改革以来我国经济周期波动的形成原因。     

火灾发生的周期性规律及其在火灾非线性组合预测模型中应用

研究火灾发生规律及发展趋势,具有实用价值.分析历年中国火灾统计数据,发现中国火灾的发生规律同时具有增长趋势性和周期波动性特征:①中国火灾从90年代开始大幅度增加,在2002年达到最大,然后逐年缓慢下降;②每年12个月呈正弦函数波动,周期为12,1、2月发生起数最大,8、9月最小.借助于M ATLAB软件,根据2000-2006年中国火灾统计数据,建立火灾的月发生起数的非线性周期性组合预测模型,预测值与实际值的平均相对误差小于0.07.研究结论为消防研究、消防部门决策提供科学依据.     

The Relationship Analysis between the Rates of Amployment Increasing and Economic Developing

§１．　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＮｏｗｔｈｅｒｅｆｏｒｍｏｆｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙｉｓｉｎｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｈｉｓｔｏｒｙｓｔａｇｅ．Ｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍ,ａｓａｖｅｒｙｓｅｒｉｏｕｓｔｏｐｉｃ,ｉｓｐａｉｄｃｌｏｓｅａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ｉｔｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｈｏｗｔｏｃａｔｃｈｔｈｅｋｅｙｐｏｉｎｔｏｆｍａｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｔｏｔｒｅａｔｗｉｔｈｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｔｈｅｇｒｏｗｔｈｒａｔｅｓｏｆｅｃｏｎｏｍｙ,ｒｅｆｏｒｍｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｇｏｏ…     

我国人口就业增长与经济发展状况的关系分析

Today the one of the main social problem is employment. It is very important that how to treat with the relations among growth rates of economy, reformation strength and good employment and find the key point of macro control. In this paper the relationship among the employment of each industries, population, GDP and total investment in fixed assets is studied by mathematical modeling and applied mathematical statistics analysis. It is drawn that the outline of growth rates of employed persons in recent years. By these analyses our point view is to develop the tertiary industry so as to enhance the growth rates of employed persons when the economic increasing keeps appropriate rate.     

Measuring length of business cycles across countries using a new non‐stationary unit‐root cyclical approach

This article examines the length of the cycles in the gross domestic product (GDP) real per capita series of 15 countries by means of new statistical techniques based on unit root cycles. We propose tests for unit root cycles at each of the frequencies of the process. Using this approach, we are able to approximate the number of periods per cycle. The results show that the cycles have a periodicity of approximately six years when the disturbances are white noise. However, if we permit autocorrelation, they may also occur at smaller intervals of time. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

我国人口就业增长与经济发展状况的关系分析

就业问题是当今中国社会面临的突出问题。如何处理好经济发展速度、改革力度与就业问题的处理程度之间的关系 ,找准宏观调控的着力点十分重要。本文通过建立数学模型 ,运用数理统计的方法分析了我国各产业从业人员、总人口、国内生产总值和全社会固定资产投资之间的关系 ,反映了近年来我国就业增长状况的基本轮廊 ,得出了保持经济适度快速增长 ,大力发展第三产业以促进就业增长等观点     

The Analysis of Impact of Brexit on the Post-Brexit EU Using Intervented Multivariate Time Series

The UK is the most important partner of the EU in terms of economic and other fields due to the geographical proximity. It was one of the largest economies in the EU and its per capita income is higher than the EU average, so it is a net contributor to the EU. With UKs membership of the EU ended on 31 January 2019, there are concerns that the Brexit may have a significant impact on the EU, resulting in social, economic, political, and institutional changes, etc. in EU. While the impact of Brexit on the UK has always been the subject of considerable scholarly interest in recent years, there is relatively little literature on the impact of Brexit on the EU. This paper focuses on the evaluation of the impact of Brexit on the EU economy and other relevant aspects along three dimensions: GDP, PPP, Quarterly GDP growth. Employing powerful quantitative analysis technology that includes vector autoregression model, multivariate time series model with intervention variables, and autoregression integrated moving average, this paper obtains the important and novel evidence about the potential impact of Brexit on the EU economy, pointing out that Brexit is of far-reaching significance to the EU. This analysis uses several statistical models to screen out several key influencing factors, which can be used to predict the total GDP of EU in the next five years. The results show that EU economy will react negatively to “no-deal” Brexit, and its growth rate of economy will slow down significantly in next 5 years. Finally, we put forward relevant policy suggestions on how to deal with the negative impact of Brexit on EU.

     

MODELING AND FORECASTING MONTHLY AVERAGE WATER LEVELS BASED ON THE ELLIPTIC ORBIT MODEL

Evaluation and forecasting of water‐level fluctuation for one river is of increasing importance since it is intimately associated with human welfare and socioeconomic sustainability development. In this study, it is found that time series of monthly water‐level fluctuation exhibits annual cyclical variation. Then with annual periodic extension for monthly water‐level fluctuation, the so‐called “elliptic orbit model” is proposed for describing monthly water‐level fluctuation by mapping its time series into the polar coordinates. Experiments and result analysis indicate potentiality of the proposed method that it yields satisfying results in evaluating and forecasting monthly water‐level fluctuation at the monitoring stations in the Yangtze River of China. It is shown that the monthly water‐level fluctuation is well described by the proposed elliptic orbit model, which offers a vivid approach for modeling and forecasting monthly water‐level fluctuation in a concise and intuitive way.     

上海市电力需求的协整与误差修正分析

本文采用协整与误差修正模型技术研究了上海市电力需求的决定因素,建立了上海电力需求函数,检验了电力需求与国内生产总值、电力价格、经济结构、电力使用效率之间的长期均衡关系及短期波动关系。     

国内外黄金现货价格联动波动复杂网络拓扑性质

为了研究国内外黄金现货价格联动性波动特征,选取2003年1月1日至2013年9月6日上海黄金交易所Au9999黄金现货收盘价与伦敦标准黄金现货的下午定盘价分别作为国内与国外黄金现货价格的样本数据.依据粗粒化方法,将Au9999与伦敦标准金价格的联动波动转化为由5个{P,O,M}三个字符构成的字符串,每一个字符串代表每5天的黄金现货价格联动波动模态,共产生106个模态.将模态作为节点,模态之间的转化为边,构建国内外黄金现货价格联动性波动复杂网络.对联动性复杂网络的点强度与强度分布、聚集系数、平均路径长度、中介中心性及凝集子群特征进行研究分析.结果表明:点强度值较大的前32个节点累积强度分布达到了92.05%,点强度与度分布、点强度与其等级均呈幂律分布;加权集聚系数与点强度之间并没有表现出良好的相关性,网络中存在14个小群簇;网络平均最短路径长度为7.668;节点中介性差异不太明显,前40个节点对整个网络的中介中心性贡献率为62.29%;8个节点的凝集子群有2个,8个节点以上的子群不存在.从网络结构拓扑性质角度验证了国内外黄金现货价格变化的复杂特征,这些对于掌握国内外黄金价格波动的内在规律和了解价格变化信息有一定指导意义,能够为我国黄金价格制定、风险投资和规避经济风险提供决策参考.