西藏GDP发展趋势的数学模型及其因素分析

以近几年西藏GDP为研究对象,应用灰色系统理论建立了一个GDP发展趋势的预测模型.应用该模型进行预测,得到了预测结果.对影响GDP发展的主要投资因素进行系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度.     

齐齐哈尔GDP的发展趋势及其关联因素分析

运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以齐齐哈尔市近六年来的GDP数据为例,对其未来几年的GDP状况进行了科学预测,并对影响GDP发展的主要因素进行了系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度,可为相应的决策部门提供科学依据.     

牡丹江GDP的GM(1,1)预测及其影响因素的灰色关联分析

运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以牡丹江市近六年来的GDP数据为例,对其未来几年的GDP状况进行了科学预测,并对影响GDP发展的主要因素进行了系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度,为相应的决策部门提供科学依据.     

湖北省GDP预测的数学模型及其影响因素分析

运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以湖北省2006-2013年的GDP总量数据为例,对未来四年湖北省的GDP总量状况进行科学预测,并且系统地分析了影响湖北省GDP发展的主要因素,求出了各主要因素对于湖北省GDP发展的关联程度,为湖北省相应的政策、决策提供了科学的理论依据.     

黑龙江GDP预测的数学模型及其影响因素分析

运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以黑龙江省近七年来的GDP数据为例,对其未来几年的GDP状况进行了科学预测,并对影响GDP发展的主要因素进行了系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度,为相应的决策部门提供科学依据.     

基于灰色关联分析的广东省GDP与产业结构之间的关系及GDP预测的数学模型

利用灰色关联分析方法,分析了广东省GDP与产业结构之间的关系,得出了第三产业对广东省GDP影响最大,房地产业对第三产业影响最大的结论.通过建立灰色预测模型,对未来几年的广东省GDP进行了预测.     

基于GM(1,1)的贵州省GDP预测及产业结构的灰色关联分析

以贵州省2012-2018年GDP数据建立GM(1,1)灰色预测模型,用2019年GDP数据对模型预测精度进行误差检验,并对未来三年GDP的增长状况作了科学预测.运用灰色关联分析方法,通过关联度比较分析贵州省GDP与产业结构之间的关系,研究得到未来三年贵州省的GDP仍会以较快的速度增长,第二产业对贵州省GDP的影响最大,第一产业对GDP的影响最小的结论.     

基于小波神经网络的中国能源需求预测模型

通过分析影响我国能源需求的主要因素,建立了基于小波神经网络的需求预测模型.采用定性与定量相结合的方式,分析了影响我国能源需求的主要因素,通过将人口总数、GDP、产业结构变化以及能源消费量的一阶滞后作为输入变量,建立基于小波神经网络的我国能源需求非线性预测模型.实验结果表明,该非线性预测模型与多元回归模型相比更加合理,具有更高的预测精度.     

基于灰色系统模型的山西省物流需求预测分析

选取山西省2007-2013年的货运周转量、全省生产总值、人均生产总值、进出口总额、公路里程、铁路营业里程、公路载货汽车拥有量等10个影响因素,利用灰色关联分析对影响山西省物流发展的这些影响因素进行分析,结果显示人均生产总值对山西省物流发展的影响力度最大,选取货运周转量为特征因素,人均生产总值为其相关因素,利用灰色预测模型GM(1,2)模型,对山西省未来3年的物流需求进行预测.预测结果显示:模型具有较高的预测精度,对山西省物流的规划和制2发展战略起到参考作用.     

FDI对广西经济增长的影响及利用外资的政策建议

研究广西1990-2017年FDI状况以及对经济增长的影响,通过对FDI的分析预测,研究FDI对广西GDP发展的外生变量模型,预测得出未来3年的结果,FDI对GDP影响关系显著.总结了广西利用外资存在的问题,对广西调整对外开放政策和扩大利用外资的现实问题提出了相关政策建议.     

河南经济与教育、科技相关性分析的数学模型

依据1998～2006年间河南高等教育、科技与经济所考查指标的统计数据,运用相关与回归分析方法分别建立以人均GDP为因变量的数学模型,并对模型进行了分析.这11个指标的因子分析结果,得出与人均GDP联系密切的指标主要有5个,以这5个指标为自变量对人均GDP进行逐步回归分析,所得回归方程达极显著水平,同时得出,对人均GDP影响的重要程度从高到低依次为:人均RD经费支出,以每万人口在校大学生数,每万名科技人员发表论文数,每万人口中科技活动人员数.并就各指标对人均GDP的影响给出了合理的解释.     

基于ADL模型的贵州人口时间序列分析

众所周知,经济对人口总量有显著性影响。本文分析了人口总量关于出生率、死亡率和GDP的Granger成因,最后用自回归分布滞后模型研究贵州省人口模型,得到精度约为8‰的贵州人口的自回归分布滞后模型。     

基于面板模型的商品房价格影响因素的实证研究

选取了我国30个省市2006~2015年的面板数据,应用面板数据计量模型回归的方法,基于R语言对影响商品房价格的因素进行实证研究.首先,经过Hausman检验与F检验确定面板数据的模型为混合估计模型;模型可以通过十折交叉验证法、残差正太性的检验、Q-Q图检验、变量间共线性的检验;最后经过逐步回归分析,结果表明土地价格、商品房销售面积、居民可支配收入、人均国内总产值财政收入占地区生产总值比重、汇率这6个指标对商品房价格都有显著性的影响.其中,土地价格和居民可支配收入对商品房价格的影响最为突出.     

基于自回归XGBoost时序模型的GDP预测实证

GDP是反映一个国家国民收入、居民消费能力和经济发展的重要宏观经济指标,也是制定相关经济政策的重要依据.选择合适的统计方法研究GDP的发展变化规律,进行短期的高精度预测,对我国的宏观经济决策具有重要意义.研究选用基于自回归的XGBoost时序模型对我国1978-2018年GDP进行拟合预测,Rstudio软件运行结果显...     

我国经济增长与产业结构演进关系的研究——基于面板数据模型的实证分析

本文运用面板数据模型,对我国各省1996-2005年人均GDP及三次产业产值比重的关系分别进行了模型拟合,结论认为:我国经济增长对产业结构变化的影响显著,而后者对前者的影响在统计上并不显著,我国经济增长模式是需求导向型的。其次,就各次产业与人均GDP的关系看,第一产业与人均GDP呈现负相关关系,而第二、三产业与人均GDP呈现正相关关系。     

中国国内生产总值及其相关因素分析

自1978年改革开放以来,中国国内生产总值连续高速增长.基于对1978-2008年共31年来中国国内生产总值、固定资产投资、能源消费总量、进出口贸易总额、居民消费、人口数、财政收入等因素的关系研究,提出一个更为合适的对数线性模型,同时给出了该模型中参数的估计方法.研究表明:截止至2008年,中国国内生产总值的增长是不均衡的,而是分阶段的,而且在不同阶段,影响国内生产总值的因素有所不同,并且从经济学角度对所建立的模型给出了合理的解释,结论符合中国实际.     

基于最优组合赋权法的我国能源效率评价及影响因素研究

本文总结我国能源效率的主要影响因素,具体包括产业结构、技术进步、能源消费结构、经济发展水平、市场化程度和开放程度,构建我国能源效率影响因素的指标体系。基于最优组合赋权法建立能源效率评价模型,并对2000~2011年我国能源效率及影响因素进行实证分析。实证结果表明:我国能源效率整体呈上升趋势,能源效率显著提高;第二产业产值占国内生产总值比重、重工业占工业产值比重、第二产业增长值比重、R&D投入、第三产业产值占国内生产总值比重和煤炭消费量占能源消费总量比重是我国能源效率最主要的影响指标,而天然气消费量占能源消费总量比重和水、核、风消费量占能源消费总量比重对我国能源效率影响相对较小。     

Semiparametric spatio‐temporal analysis of regional GDP growth with respect to renewable energy consumption levels

This article evaluates the impact of renewable energy consumption levels on GDP growth. Renewable energy sources may be significantly more costly as compared to classical (fossil) sources. Hence, high relative proportion of renewable energy has the potential of obstructing economic growth. On the other hand, in developed countries, renewable energy adoption processes are often subject to prominent state‐level incentives, administrative ingerence, and fiscal subsidies. For stratified and unbiased evaluation of the overall effect of renewables on GDP, this article applies a spatio‐temporal analysis of GDP growth at the regional NUTS2 level in a conveniently selected group of 11 spatially adjacent yet heterogeneous EU member states. As macroeconomic covariates are controlled for, along with spatial and temporal interdependencies, there is no sign of negative impact of renewable energy consumption on GDP growth. While the estimated overall effect is positive and statistically significant, its economic significance is small. Yet, given the data and economies considered, we may conclude that renewable energy consumption does not exert negative influence on economic growth rates.     

融合多变量主成份与因子分析算法的犯罪率研究

基于犯罪过程的不确定性结构,融合多变量主成份分析与因子分析算法,分析了影响犯罪率的城市化率、失业率、客运量、人均GDP、城市基尼系数、农村基尼系数等多个相关变量因素,由MATLAB仿真建立了犯罪率的多元回归模型,并采用MINITAB数学软件对浙江省1988-2007二十年样本数据进行了实测,获取了影响犯罪率的潜在因子与方差贡献率,讨论了多元回归模型的统计检验及相对误差,解决了犯罪率各相关变量的权重分布及信息相互重叠问题.     

天然气需求影响因素分析及未来需求预测

不同的影响因素对天然气需求的影响程度存在差异,为充分认识上述差异,利用相对关联度定量刻画天然气需求量与影响因素之间的关联程度。依据重要性优先原则,采用逐步回归法逐次地对影响因素的统计显著性进行检验,深度挖掘有效驱动因素,构建“最佳”逐步回归C-D生产函数模型预测未来天然气需求走势。结果表明:(1)GDP是影响中国天然气需求的最主要因素,能源消费结构也是重要的有效驱动因素之一;(2)基于重要有效驱动因素构建的“最佳”逐步回归C-D生产函数模型实现了历史数据拐点拟合预测,具有良好的预测性能,预测结果可作为确定未来天然气需求的重要参考依据;(3)预测2020~2030年中国天然气需求量呈稳步增长趋势,但增速有所减缓,到2030年天然气需求量达约5660亿立方米,天然气需求量增长率降至4%。