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81.
GDP是反映当期新创造财富的价值总量,这一指标忽视了社会为经济增长所付出的沉重代价,是一种失真的经济图象。而绿色GDP的提出,恰恰弥补了现行GDP在核算中的不足,构造了一个能充分反映经济资源、环境因素的总量指标。 相似文献
82.
83.
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86.
87.
长三角地区在全国房地产"库存"的背景下,实现了房地产市场的不断向好.对长三角地区有关面板数据进行实证研究,实证结果表明房地产开发投资、医院床位数、工业生产总值与人均房地产成交面积呈正相关.城镇人口数,中、长期贷款利率与人均房地产成交面积呈负相关,高收入城市比低收入城市人均房地产成交面积低14.%,教育支出和城镇居民总的可支配收入对人均房地产成交面积影响不显著. 相似文献
88.
本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。 相似文献
89.
《数学的实践与认识》2015,(24)
开放经济下,贸易开放和FDI是影响碳排放的两个重要驱动因素.本文采用28个省市的面板数据,实证检验了我国人均二氧化碳EKC.为消除模型内生性问题,引入影响碳排放的两个重要控制变量贸易开放和FDI,及采用含滞后变量的动态面板模型,并采用差分GMM进行估计.研究结果发现:我国人均二氧化碳EKC呈倒N型,影响EKC形状的决定性因素是经济增长.我国贸易开放对碳排放的影响满足"污染天堂假说";FDI的碳排放效应则为负.我国人均碳排放下降的拐点处于人均GDP43716元(2005年不变价),这一拐点均低于前人的研究结论.在本文所选样本区间内,我国已有近68%的地区越过EKC的下降拐点位置.本文的研究对我国碳排放全面、加速回到下降的轨道上来具有重要政策含义. 相似文献
90.
基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究 总被引:6,自引:1,他引:5
本文深入分析了单整自回归移动平均(ARIMA)模型与神经网络(NN)模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA模型和NN模型集成的GDP时间序列预测模型与算法。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,据此将GDP时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用NN模型对其非线性残差进行估计,最终集成为整个序列的预测结果。仿真实验表明:集成模型的预测准确率显著高于单一模型的预测准确率,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性。 相似文献