中国建筑业工资对行业经济增长的作用机理及计量分析

首先论述了建筑业工资水平对经济增长的作用机理,其次采用1991-2009年时间序列数据,运用协整检验、误差修正模型和格兰杰因果检验,检验了中国建筑业经济增长与建筑业工资水平的关系.结果显示:建筑业经济增长与工资水平之间存在长期的协整关系,建筑业经济增长关于工资水平的长期弹性为0.442,短期弹性为0.435,短期调整力度为-0.702,建筑业工资水平与经济增长互为格兰杰因果关系.最后,结合调研结论,提出应推进我国建筑业的薪酬体制改革,促进建筑企业加大对人力资本的投入,同时加大建筑业的科技创新投入,改变建筑业生产方式,促进建筑业机械化.     

中国居民储蓄与经济增长的关系分析

文章主要研究了我国改革开放以来经济增长与居民储蓄之间的关系,通过对《统计年鉴》中的GDP数据与居民储蓄存款数据进行实证分析,利用Eviews5.0软件进行了数据处理以及分析,从而分析我国GDP与居民储蓄之间存在的各种关系。     

福建人力资本配置对经济增长影响的实证分析

通过与我国东部地区的比较,实证分析1985-2010年福建人力资本配置对经济增长影响.计量分析结果表明:福建人力资本存量是经济增长的重要影响因素,但人力资本对经济增长贡献率低于东部地区平均水平;福建人力资本代替物质资本的边际技术替代率为0.58,明显低于东部地区(0.67),依据区域人力资本最优配置标准可得出结论,福建人力资本配置非均衡,且人力资本配置效率低于东部地区.在此基础上,提出优化福建人力资本配置促进经济协调快速增长的对策.     

电能消费与区域经济增长的协整分析

基于协整理论的经济计量模型,采用ADF检验方法,实证探讨了陕西经济增长与电能消费之间的协整性与因果关系.结论显示应更多地从短期波动角度出发研究电力与经济间的关系,充分估计电力对整个地区国民经济发展的促进和制约作用.采取各种有效措施,努力缓解电力供需紧张矛盾,搞好电力的调度工作,使有限的电力使用更合理.     

物流对经济增长影响的协整性分析

根据协整检验和因果关系检验等计量方法,利用我国1980~2005年物流发展水平、固定资产投资和国内生产总值的年度经济数据对中国物流和经济增长的关系进行了实证分析.实证结果表明:三者之间存在长期稳定的关系,中国物流与固定资产投资在经济增长中起重要作用.     

我国产业结构变动对经济增长的影响

产业机构的合理化可以促进经济的增长,反过来经济的增长会推动产业结构的演进. 本文以我国产业结构为研究对象,对2001-2013年我国三大产业发展现状进行分析,指出我国产业结构仍在不断的优化升级中,并运用协整检验等计量方法,分析我国产业结构变动对经济增长的影响,根据产业结构的主要问题提出相应的措施和建议.     

机电产品出口对山东经济增长的影响

自1980年以来,山东机电产品的出口迅速增长,本文在分析山东机电产品出口现状的基础上,运用恩格尔-格兰杰两步协整检验法,对机电产品出口对山东经济增长的影响进行了实证研究,结果表明,机电产品出口对山东经济的增长起了较好的促进作用.但是,山东要向经济强省转变,经济增长的机电出口弹性水平仍然较低,机电产品出口对经济的促进作用仍有较大的发展空间.现阶段应该在大力促进加工贸易发展的基础上,重视产业结构调整,加快产业升级,提高机电产品出口与山东经济的关联度.     

能源需求与经济增长关系的均衡分析

根据1985-2009年中国能源需求和经济增长统计数据,运用Granger因果关系检验、单位根检验、协整检验、误差修正模型方法进行实证分析,结果表明中国能源需求与经济增长之间存在着双向的Granger因果关系;能源需求与经济增长之间存在着长期均衡关系,能源消费弹性系数为0.58,即经济增长每增加1%,对能源的需求量将增加0.58%。     

广西经济增长与环境污染关系的计量分析

本文基于协整理论,利用SAS软件分析了广西环境污染与经济增长的关系,建立了两者的长期均衡关系式和短期动态关系式．结果表明,广西工业废水排放量、工业废气排放量、工业固体废弃物排放量与人均GDP分别呈u型、倒U型、N型．最后提出了一些合理化的建议．     

时间序列分析技术在GDP增长预测中的应用

综合运用了判别时间序列平稳性的方法，建立了1952-2004年中国GDP的时间序列模型。为了消除虚假回归，利用单位根方法检验了时间序列的单整阶数；在判别差分序列的平稳性之后，利用AIC和SC准则判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q))；然后用OLS法对时间序列模型的回归参数进行了估计，对估计模型进行了白噪声检验，并对通过检验的回归结果进行了分析。     

整数值Z上的混合符号稀疏算子INAR(1)模型

利用混合符号稀疏算子建立整数值Z上的INAR(1)模型, 证明模型的严平稳性和遍历性, 讨论模型的转移概率、 条件期望和条件方差, 并用最大似然方法估计模型参数.     

整数值Z上的混合符号稀疏算子INAR(1)模型

利用混合符号稀疏算子建立整数值Z上的INAR(1)模型, 证明模型的严平稳性和遍历性, 讨论模型的转移概率、 条件期望和条件方差, 并用最大似然方法估计模型参数.     

整数值Z上的混合符号稀疏算子INAR(1)模型

利用混合符号稀疏算子建立整数值Z上的INAR(1)模型, 证明模型的严平稳性和遍历性, 讨论模型的转移概率、 条件期望和条件方差, 并用最大似然方法估计模型参数.     

乘积ARIMA模型的建立及应用

ARIMA模型作为统计预测中的一种重要模型,被广泛运用于各个领域中。本文在非季节性及季节性ARIMA模型的基础上介绍了乘积ARIMA模型的一般表达式,提供了建立这类模型及使用其进行预报的一般过程,并以某超市月顾客量数据进行了实例分析。分析结果表明,当一时间序列不仅含有季节性成分,还混有非季节性成分时,用乘积ARIMA模型的预测精度较高。但该模型只适用于短期预测。     

一阶混合整数值负二项自回归模型

考虑复杂整数值时间序列数据的建模问题. 首先, 提出一类一阶混合整数值负二项自回归模型, 并证明该模型的严平稳遍历性, 讨论该模型的转移概率、 期望、方差等概率统计性质; 其次, 研究该模型的最大似然估计问题, 得到了估计量的渐近正态性, 并在数值模拟的基础上进行实证分析. 实证分析结果表明, 该模型在拟合毒品犯罪次数数据时性能良好.     

一阶混合整数值二项自回归模型

首先, 针对复杂整数值时间序列数据的建模问题, 提出一类一阶混合整数值二项自回归模型; 其次, 证明该模型的严平稳遍历性, 给出模型的转移概率、 期望、 方差等概率统计性质, 并用最大似然估计方法估计模型参数; 最后, 将模型应用于消费者价格协调指数(HICP)数据的拟合中.  实例分析结果表明, 该模型比现有模型的拟合效果更好.     

重庆城镇化率与城乡居民消费支出关系研究

以重庆市1996-2011年的年度数据为基础,研究了城镇化发展对城乡居民消费水平的影响;实证结果表明：重庆市城镇化水平与城镇居民消费支出具有协整关系,与农村居民消费支出没有协整关系,城镇化的发展能够促进城镇居民消费支出的增加,城镇化的发展是城市居民消费支出增加的原因,而城市居民消费支出增加并不能促进城镇化的发展.     

基于VAR模型的汇率变化与中国进出口贸易关系的实证分析

基于人民币汇率变化对进出口贸易影响的理论分析,选取2005年第4季度到2014年第1季度人民币汇率与进出口贸易的季度数据,经过平稳性、协整关系等计量经济学检验,建立VECM模型,从长期均衡的角度分析了汇率与进出口贸易总额的长期弹性,并通过误差纠正机制考查了偏离均衡路径后回复到均衡路径的短期调整速度。根据实证分析结果提出了促进中国对外贸易健康发展的相关建议。     

融合分解与转置策略的多变量时间序列预测模型

时间序列预测是一项重要的数据分析技术,在交通、经济、气候等领域有广泛的应用,可以辅助资源合理分配、重大风险决策以及规划未来走向.近年来,随着机器学习和深度学习方法的发展,多变量时间序列预测问题受到广泛关注,然而,现有多变量时间序列预测方法无法同时捕捉复杂的时序间和变量间的依赖关系.提出一种融合转置嵌入方法与时间序列分解的时间序列预测模型DItrans.首先,针对时间序列进行趋势项、周期项和残差项分解,并在此基础上,分别执行转置嵌入,利用不同的编码器结构来学习表征.转置嵌入方法使DItrans模型可以更好地获取多变量之间的相关性,而趋势项、周期项和残差项的分解有助于捕获邻近时间点的信息.同时,DItrans模型引入一种新的编码器结构,其结构更灵活,使模型能够捕获更复杂的时间序列特征.在三个真实数据集上对提出的模型进行了性能评估.实验结果表明,DItrans模型的均方误差和平均绝对误差均取得了最佳效果,和对比算法相比,其均方误差下降了1.71%～79.28%,平均绝对误差下降了0.72%～57.52%.