中国人均GDP的FAR模型

针对我国人均GDP的非平稳特征，根据1949-2005年我国人均GDP的统计资料，建立我国人均GDP的函数系数自回归模型（FAR模型），并将模型用于我国人均GDP的预测分析．计算结果表明，FAR模型能较好地解决我国人均GDP的估计和预测问题，预测精度较高、     

基于ARMA算法的美国人均GDP预测模型设计

基于ARMA提出了一个美国人均GDP预测模型,首先对数据进行平稳化处理,然后识别与建立模型.根据模型预测2014年的数据并与真实数据进行比对,实验结果表明该模型能够准确地预测美国人均GDP数值,说明了该模型设计的合理性.进而预测2015—2017年的美国人均GDP的数值.     

浙江省人均GDP时间序列模型的建立与预测

人均GDP是各级政府和学术界经常使用的主要指标之一,科学预测人均GDP有着十分重要的意义.文章建立了浙江省人均GDP的时间序列模型,并预测了2008-2012年浙江省人均GDP的发展水平,说明了浙江省经济将在未来4年继续保持高速发展.     

基于ARIMA、BP神经网络与GM的组合模型

为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.     

ARMA算法在GDP预测中的应用

从时间序列的基本概念出发,应用时间序列模型ARMA,对北京市人均GDP建立ARMA模型.应用ARMA模型对2009年GDP值进行预测,其预测值与实际值拟和较好;在此基础上,预测了2010年至2014年北京市人均GDP值.     

中国人均GDP的ARIMA模型分析与预测

人均GDP是反映一个国家综合实力的重要经济指标,由于经济波动的影响和随机因素的干扰,一般单变量模型模拟的效果较差,利用ARIMA(1,1,2)模型建模,可用过去人均GDP的值和过去误差来预测未来人均GDP的走势,有较强的预测能力,从而为经济政策的调整和制定提供参考.     

基于BP神经网络的我国碳排放情景预测

碳排放预测有助于碳减排目标和碳减排路径的科学制定。借鉴STIRPAT模型的影响因素,选取人口、城镇化率、人均GDP、第三产业GDP比例、能源消耗强度、煤炭消费比例等6项因素为自变量,以1980-2009年的指标数据为训练样本,运用BP神经网络方法构建了我国碳排放预测模型,并对2010-2015年我国碳排放进行预测,结果表明我国“十二五”期间应适当降低GDP增速,促使碳排放目标的有效实现。     

人口红利、财政支出与经济增长

运用描述统计、稳定性检验、三段线性回归模型和VAR模型分析财政支出占GDP比重随时间的变动趋势、人均财政支出和人均GDP的相互关系和影响人均财政支出因素的动态变化。结果表明,20世纪70年代以来,我国实行的计划生育政策促进了人均财政支出与人均GDP的长期稳定增长;1981—2011年,人均财政支出、人均GDP、人均固定资产投资和人均工业总产值之间存在长期稳定的均衡关系。     

基于ARIMAX模型的我国GDP预测分析

基于我国1980-2018年间的GDP和全社会固定资产投资总额数据,以全社会固定资产投资总额为自变量,利用SAS软件,首先建立动态回归模型对我国2019-2021年的GDP进行预测研究。然后建立ARIMA模型对GDP进行预测,预测结果与ARIMAX模型进行对比,发现ARIMAX模型预测更为准确。预测结果显示2019-2021年我国GDP总量稳步增长,我国经济发展前景良好。     

基于残差修正的GM(1,1)模型在山西省人均GDP预测中的应用

以2000—2014年山西省人均GDP数据为基础,采用GM(1,1)对山西省人均GDP进行模拟预测,并且用残差修正的GM(1,1)模型进行改进。结果表明,修正后的模型模拟平均误差由8.36%降低到4.95%,更加科学合理。     

地块容积率对路网密度指标的影响分析

基于供需平衡理论,修正路网密度和级配最优化计算模型,以济南市某高密度高强度开发的区域地块为基础,构建一般地块分析模型,标定各种计算参数,以平均容积率为唯一变量,进行容积率对路网密度和级配的影响分析。在城市平均的出行模式下,研究发现容积率的大小变化对路网密度指标的影响分三个层次。当平均容积率小于等于3时,采用95规范推荐的路网密度和级配可以获得较好的交通供给。当平均容积率在3-5时,在规范推荐值基础上加大各等级道路密度和道路面积率来增加交通供给,但无法获得合理级配。当平均容积率大于5时,按照现有规划方法无法得到满足需求的路网密度和级配,必须同时采取交通需求管理才有效。     

基于结构突变理论的我国人均GDP的趋势分析

用结构突变理论,对我国1978—2008年的人均GDP进行实证分析。分析得到:自1978年以来,我国人均GDP服从结构变化的趋势稳定生成的单位根过程,其数据生成过程没有发生结构突变,因此我国人均GDP将在未来的一段时间内保持稳定上涨趋势。     

基于时间序列分析的平顶山地区生产总值的变化趋势研究

利用1988--2008年平顶山地区及各县市区的生产总值的数据,建立自回归移动平均结合模型,对未来五年平顶山地区及各县市区的生产总值进行预测,并比较不同区域生产总值及其变化差异．     

基于支持向量回归机的中国碳排放预测模型

选取人口、城镇化率、人均GDP、服务业增加值比重、单位GDP能耗、煤炭消费比例等6项影响因素作为自变量,运用支持向量回归机方法构建中国碳排放预测模型。以1980—2009年碳排放及影响因素数据为样本,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的支持向量回归机模型。结合"十二五"规划,设置不同情境下影响因素预测值,对2010—2015年中国碳排放进行预测。预测结果表明,中国可适当降低GDP增速,不断优化能源结构,以确保碳减排目标的有效实现。     

GDP的协整与误差分析

运用计量经济学的协整理论对我国的国内生产总值进行了实证性研究，建立了我国国内生产总值与工业，农业生产总值间的误差修正模型。     

税率与税级的数学模型研究

通过对中、美、英三国个人所得税税率及其级数进行残差分析,并根据我国的国情进行了优化税率和缩减税级.最后,采用近年人均GDP数据建立非线性拟合预测模型和Logistic模型,成功拟制出我国未来十年的个人所得税起征点,以及具有中国特色的税率表,可为相关部门做决策提供参考.     

个人所得税起征点分析

利用类层次分析模型对居民刚性消费支出进行研究,发现中低收入阶层的经济负担日益加重,现行个人所得税的改革不能适应当今社会经济迅速发展的趋势.同时采用统计分析法对个人所得税与人均GDP的关系进行定量和定性的分析,发现个人所得税的收入与国内人均生产总值有密切的联系,并影响人均GDP增长;相反,人均GDP的总量和增长速度也影响着个税收入的发展.又应用协整原理,对人均GDP和人均消费两变量建立经济计量模型,从而确定CPI与GDP的关系,并计算出个人所得税每年增长率,然后利用几何平均值求出个人所得税的历年平均增长率.最后通过滑动增长模型求得个人所得税起征点,并利用非线性拟合预测模型和Lo-gistic模型预测出2009~2018年的个税起征点.     

中国投资加速数模型的实证分析

通过对我国1984～2000年投资和GDP时间序列数据进行单位根检验，证明了我国投资和GDP时间序列均为2阶单整，具有协整关系．然后对古典的投资加速数模型和弹性加速数模型进行了检验．发现我国投资行为符合古典加速数模型，弹性加速数模型对我国不适用．