山东省三次产业就业需求结构分析与预测研究

本文采用成分数据建模方法,构建了山东省三次产业就业结构预测模型和偏最小二乘通径分析模型,并利用所构建的模型对山东省2007年～2010年三次产业就业结构进行了预测分析,分析了山东省三次产业就业需求结构与产业投资结构、三次产业产值结构之间的关联关系.研究发现,山东省第一、二、三次产业就业需求结构由2000年的(53.1%:23.6%:23.3%)逐步优化,到2010年将演变为(23.6%:43.5%:32.9%),与现代产业发展规律相比还滞后很多.第二产业就业需求呈增长趋势,与我国经济发展处于工业化中期相符,为适应这种发展,第三产业就业比重尚显不足,急需大力发展第三产业以促进就业需求.通径分析模型测算结果显示,山东省产业就业需求结构发展呈现出较明显的投资拉动模式.其中,第一、三产业的投资对GDP,GDP对就业均有较强的拉动作用,且拉动效率较高;第二产业的投资对GDP有较强的拉动作用,随着制造产业的技术进步,第二产业产值的增大将通过促进第三产业的发展拉动就业.加大对三次产业的投资特别是第三产业的投资以增强第三产业吸纳就业的能力是提高就业需求的有效途径.     

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。     

种植业劳动力需求估算与预测方法

在综合考虑影响种植业劳动力需求因素下,建立了一种种植业机械化程度与劳动力需求的关系模型,从而为进一步估算出种植业剩余劳动力提供了一种新方法,它是科学估算种植业劳动力数量和农村剩余劳动力数量的基础,同时探讨了机械化程度为和机械化程度为100%时劳均可负担耕地面积指标的获取问题,最后,在对哈尔滨市种植业劳动力需求进行预测时,采用专家预测法预测了耕地面积,采用基于粗糙集组合预测方法预测了农业综合机械化程度,结果表明,种植业劳动力需求量在不断减少.     

广西海洋渔村“三产融合”障碍诊断及应对研究

在梳理"三产融合"相关文献的基础上,构建广西海洋渔村"三产融合"发展的指标体系,提出广西海洋渔村"三产融合"综合指数和障碍度等模型.通过分析广西海洋渔村"三产融合"发展现状,计算广西海洋渔村"三产融合"综合指数和障碍度,诊断发现,广西海洋渔村"三产融合"发展的主要障碍为公路客货运周转量、农林牧渔服务业产值、农村用电量、第三产业比重、农民人均纯收入、第二产业产值等五项指标,从而提出完善发展适合当地特色新业态、加强海洋渔村电网建设、提高海洋渔村农民收入、大力发展特色第二产业等应对措施.     

协整分析在我国第三产业与GDP关系研究中的应用

运用协整理论,对我国第三产业产值与GDP进行研究,探索经济变量间的内在关系,以期发现两者之间是否存在动态均衡关系.并通过模型分析GDP与第三产业产值的关系,为有关部门制定政策提供参考.     

基于马尔可夫模型的我国农业产值结构预测

利用马尔可夫模型对我国农业产值结构的预测问题进行了研究,并给出了其状态转移概率矩阵的估算模型与优化方法,应用此模型依据1999-2009年我国农业产值结构的统计数据,预测了农、林、牧、渔各业的产值结构.预测结果表明,该方法对农业产值结构的平均拟合误差为3.08%.用2010-2011年农业产值结构数据进行检验预测,结果表明模型可以有效地提高农业产值结构的预测精度.最后,用模型对2012-2015年我国农业产值结构进行了预测.     

改进的包容性检验方法在我国能源需求组合预测上的应用

单一模型遴选问题是限制组合模型预测精度提高的瓶颈之一.首次将改进的包容性检验(NET)的方法用于能源需求组合预测中单一预测模型的遴选,并基于支持向量机回归模型(SVR)构建能源需求非线性组合预测模型.研究发现:1)相较而言,NET-SVR组合模型预测精度最高,稳定性最强.该模型的预测值平均相对误差最小(0.35%),明显低于未采用NET的SVR组合模型(0.58%)和基于线性包容性检验的模型(0.50%);2)NET-SVR组合模型在基准情景、低碳情景、受挫低碳情景下,分别预测出2014-2020年我国能源需求量以年均3.28%、1.45%、2.44%的比例增长,明显低于1990-2012年的年均增长率(6.08%),这种增速符合未来新常态经济增长方式下我国能源消费量的规划与控制.     

陕西省畜牧业总产值组合预测模型研究基于Shapley值

依据组合预测模型理论,利用2006-2016年陕西省畜牧业总产值的数据,分别建立了畜牧业产值的一元回归模型、BP神经网络模型、三次指数平滑模型和基于Shapley值的组合预测模型,得到各模型的预测精度分别为7.38%、4.46%、3.50%和2.90%,可见组合模型的拟合精度低于各单一模型,拟合效果好.为此,利用所得模型对2017-2025年陕西省畜牧业总产值进行了预测.     

国民经济第三产业发展预测的等维新息模型

国民经济系统是一个典型的灰色系统,利用灰色系统理论的GM(1 ,1 )模型建立了我国第三产业产值的预测模型,并对2 0 0 1年第三产业增加值进行了预测,进而建立了等维新息模型,得到2 0 0 1—2 0 0 5年第三产业产值的预测值,取得了良好的分析效果.     

基于包容性检验的江苏省第三产业从业人数组合预测

利用包容性检验对6种单项预测方法进行分析,根据各单项模型的预测精度优劣进行排序,逐步进行包容性检验和组合,经过包容性检验后得到的单项模型进行最优加权组合.利用以上方法和1990-2013年江苏省第三产业从业人数数据,建立了组合预测模型,得到相对误差不超过1%的江苏省"十三五"期间第三产业人数预测值.     

Sales Data and the Estimation of Demand

The differences between sales and demand are discussed. For the newsboy problem the probability distribution of demand is determined from sales data, under the assumption that customers arrive at random. The optimum stock level is shown, in general, to be different from that in the literature.     

Demand functions and reflexivity

In the theory of ordered spaces and in microeconomic theory two important notions, the notion of the base for a cone which is defined by a continuous linear functional and the notion of the budget set are equivalent. In economic theory the maximization of the preference relation of a consumer on any budget set defines the demand correspondence which at any price vector indicates the preferred vectors of goods and this is one of the fundamental notions of this theory. Contrary to the finite-dimensional economies, in the infinite-dimensional ones, the existence of the demand correspondence is not ensured. In this article we show that in reflexive spaces (and in some other classes of Banach spaces), there are only two classes of closed cones, i.e. cones whose any budget set is bounded and cones whose any budget set is unbounded. Based on this dichotomy result, we prove that in the first category of these cones the demand correspondence exists and that it is upper hemicontinuous. We prove also a characterization of reflexive spaces based on the existence of the demand correspondences.     

Demand during Lead Time for Normal Unit Demand and Erlang Lead Time

We obtain an expression for the probability density function of demand during lead time when the distributions of demand and lead time are, respectively, normal and Erlang. This probability density function is then used to derive expressions for the protection level and potential lost sales. This paper may be considered an extension and also a clarification of a paper by Burgin that appeared in 1972.     

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%。     

Inventory Models for Increasing Demand Followed by Level Demand

This paper considers a product subject to a period of increasing demand, according to a general power law, followed by a period of level demand. By assuming that the Economic Batch Quantity (EBQ) is used as soon as level demand is reached, we derive the optimal production/purchasing policy for use at any stage during the period of growth. The optimal approach is compared with that of the Silver-Meal heuristic.