基于动态计量经济学模型的房地产周期研究

为正确判断房地产发展趋势,以动态计量经济学模型为基础,科学地识别并预测房地产市场周期。采用北京1989—2004年的时间序列数据,将先验经济理论与数据统计分析结合,建立自回归分布滞后的ARM AX模型。对变量进行单整ADF检验和多重协整JJ检验,求出误差修正序列。用包含误差修正项的模型来预测市场周期,弥补中国房地产市场广泛存在的非理性因素影响和统计数据的缺陷。研究表明:北京房地产市场的周期约为4~5 a;2005年的房地产市场正处于扩展阶段;2006年北京房地产市场仍将呈现稳步上升的态势。     

基于多重时间序列模型的城市固定资产投资与GDP的动态关系

针对固定资产投资与GDP动态关系的研究,首先采用Granger Causality Test确定固定资产投资与GDP存在因果关系,建立了固定资产投资与GDP的多重时间序列模型,并用Q统计量检验模型的适应性;对模型分析得出,固定资产投资会推动GDP增长,且具有4~5 a的正向滞后作用;最后,分别应用该模型和ARIMA模型预测厦门市2000—2008年GDP值,结果表明,该模型预测误差比ARIMA模型低8%左右.     

秦淮河流域汛期气候变化及其对径流的潜在影响

采用小波分析法和Mann-Kendall非参数检验方法,分析了1961~2013年秦淮河流域汛期气温和降水序列的趋势和周期变化特征以及2000~2013年流域汛期气温、降水及径流的变化趋势。结果表明,近50多年来秦淮河流域汛期气温和降水都呈上升趋势;但只有气温的M-K检测结果通过了显著性检验,表明汛期气温变化显著,而降水变化不显著。汛期气温存在5、9和15 a的变化周期,汛期降水存在10、14、24 a的变化周期。2000~2013年流域汛期气温、降水和径流呈上升趋势;但其M-K检验结果均未通过显著性检验,表明近10 a来汛期气候变化不显著,且汛期径流变化也不明显。     

1955—2012年韩江入海径流量和输沙量多尺度变化特征

基于韩江流域 12个气象台站1955—2012年降水量、潮安站径流量和输沙量资料,采用Mann-Kendall非参数秩次检验及小波分析方法研究韩江流域入海径流量和输沙量的多尺度变化特征. 结果表明:1955—2012年韩江入海径流输沙量总体没有出现明显变化,1982年以来径流量未发生显著变化,但输沙量呈现显著减少;流域径流量、输沙量存在明显的25~30、9~14、3~8 a时间尺度变化周期,其中25~30 a震荡周期最为明显,具有全域性. 流域入海输沙量和径流量周期规律基本一致,但输沙量周期略滞后径流量周期;在4 a时间尺度上正负相交替频繁,变化剧烈,突变点较多,而12 a与30 a时间尺度正负相交替正常,表明短时间尺度受人类活动影响较大. 近年来修建大量水电站,森林草地覆被率的提高,以及用水量的增加是韩江流域近几十年来径流量和输沙量变化的主要因素.     

中国经济增长与能源消费的协整性分析

以1953年~2006年间我国的GDP和能源消费总量及其构成(包括煤炭、石油、天然气和电力等)数据为基础,运用协整分析方法和Granger因果关系检验对它们之间的关系进行探讨。实证研究表明,我国GDP与能源消费总量及其构成之间存在协整关系。由Granger因果关系检验得出,我国GDP与能源消费总量、煤炭和天然气之间存在很强的双向Granger因果关系,与电力消费之间存在单向Granger因果关系。     

气候变化对亚热带—暖温带过渡区信阳冬小麦生育期的影响

选择地处中国亚热带和暖温带生态地理分界线(秦岭—淮河)的信阳地区,利用1992-2012年信阳冬小麦从播种到各生长发育期大于0℃活动积温数据和1951-2013年气温、降水量月值数据,主要运用Morlet小波分析方法,分析信阳地区冬小麦在出苗、分蘖、返青、拔节、抽穗、乳熟六个生长发育阶段的活动积温和气温序列的多时间尺度变化规律.信阳地区近60a的增温速率达到0.18℃/10a,平均气温变暖幅度约为1.1℃,上世纪90年代中期开始增温较为显著;信阳地区近60a的降水量变化较为平稳,没有明显的增减趋势,降水变率为20%;这些特征与中国及全球同期的变化特征较为相似.信阳地区近60a冬小麦各生育阶段大于0℃活动积温时间序列和气温时间序列都存在着明显的多尺度震荡周期,存在着复杂的多重时间尺度的嵌套结构;各生育阶段积温时间序列存在着2a为周期的高频震荡和4~6a为周期的低频震荡,这些尺度的震荡周期信号强弱不等.研究对提高气候敏感区冬小麦产量、降低病虫害风险及应对旱涝等极端气象灾害有一定的现实意义.     

中国R&D投入与经济增长的协整分析

采用时间序列动态均衡关系分析方法,选取中国1978～2005年R&D投入与GDP数据,对中国R&D投入与GDP变量间进行协整分析、因果关系检验和误差修正模型分析.实证结果表明,中国R&D投入与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系,但这种均衡关系对当期非均衡误差的自身修正能力较弱,R&D投入构成经济增长的充分而非必要条件.     

北京市水资源利用与经济增长动态关系研究——基于VAR与SVAR模型分析

基于1990—2012年北京GDP数据和三次产业用水量数据,进行GDP数据与三次产业用水量的平稳性检验和协整检验,检验通过后,对四组数据构建SVAR模型,利用脉冲响应函数,分析北京GDP与三次产业用水量之间的相互关系,结果显示第一产业用水量、第二产业用水量与北京GDP的增长负相关,第三产业用水量与北京GDP的增长正相关.     

混合时间序列模型在经济增长预测中的应用

把趋势外推模型和ARIMA模型结合起来可构建混合时间序列这一新的预测模型.利用该模型,并以1978~2000年我国GDP总量数据为依据,通过Eviews5.0软件对模型进行估计,并根据建立的新模型对2001~2004年GDP总量作预测效果检验.结果表明,通过混合时间序列模型实施预测,误差相对较小,效果更好.     

酒泉市肃州区近55a的气候变化特征、突变与周期分析

利用1951-2005年酒泉市肃州区气象观测站平均气温和降水量资料,运用多年趋势线、5a滑动趋势线、Mann-Kendall突变检验、滑动t检验和小波分析等方法对肃州区气候变化的主要特征、突变特点和周期特征进行分析.结果表明:近55a来,肃州区年平均气温呈明显上升趋势,年降水量呈微弱减少趋势.年平均气温和年平均降水量均有明显的突变,前者突变年份在1992年,后者突变年份较多,以1995年最显著.Morlel小波及其功率谱分析表明,年平均气温和年平均降水量的变化周期具有多尺度、多层次和多分辨的特性结构.其中,年平均气温存在21a和7.14 a(P≤0.16)的优势周期,年降水量存在21a,10.87a,9.09a和6.41a(P≤0.1)的显著周期,且中长期优势周期一致,中短周期不同.     

中国对美出口贸易周期波动分析

基于1979年至2010年中国对美出口贸易额、增长率以及美国GDP年度值,分别采用增长率直接法、HP滤波法、协整检验法,识别和分析了我国对美出口贸易的短周期波动、中周期波动及长周期波动趋势.研究结果表明:自1979年至2010年,我国对美出口贸易经历了8次短周期波动(基钦波动)和3次中周期波动;同时我国对美出口贸易的长周期波动与美国GDP的长周期波动具有相似特征.     

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。     

峰检验及在中国人均GDP分布中的应用

讨论了4种单变量密度函数的峰数检验，应用于中国人均GDP年度数据相关序列的分布检验，·发现一个带漂移项的随机游走过程．这为检验地方政府GDP统计数据的真实性提供一种新方法．     

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。     

我国商业银行亲周期性的实证研究

利用多元GARCH模型,研究了我国商业银行的亲周期性问题,分析了我国经济周期和信贷周期之间的相互关系.结果表明,我国商业银行的信贷行为具有十分明显的亲周期性特征,两者的当期波动状况不但受其自身前期波动的影响,还受各自前期波动的交叉影响.     

东莞市不同产业对经济增长贡献的实证研究

利用东莞市1996年-2006年东莞市国内生产总值以及三次产业产出的时间序列数据，建立双对数模型，测算了东莞市不同产业对经济增长的贡献．通过实证分析说明：扩大第二、第三产业在东莞市国内生产总值中的比重能引导东莞市经济的良性增长；90年代中期以来东莞市产业结构调整是以压缩第一产业空间，夺取第一产业资源为特征的，是一种主要依靠要素投入支持的粗放型经济增长模式，东莞有妯要调整产业结构，转变现有的经济增长方式．     

中国建设推动力的计量模型与分析研究

本研究提供了研究建设投资对国民经济增长的影响的数量方法，根据１９８０年到１９９８年的统计数据，建立了回归模型来衡量建设推动力对中国ＧＤＰ增长中的影响。它的结果不仅提供了分析建设推动和的数量模型，而且对于正确认识建筑业和基础设施在中国经济增长中的作用及与其他国家或地区的横向比较提供了依据。     

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的GDP智能预测模型研究

针对现今传统统计方法难以准确及时的揭示经济参量时空信息且估算GDP精度不足的问题,本文利用国家极轨卫星携带的可见光和近红外成像辐射计（NPP/VIIRS）获取的2012-2018年夜间灯光影像为数据源,对数据产生的误差进行处理得到了可以用来定量分析的长时间序列数据;首先采用随机森林算法对数据集进行预测研究,在此基础上提出一种基于袋外数据估计的回归误差,采用改进的网格搜索算法（Grid Search）对随机森林模型进行参数调优。同时也使用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）对随机森林(RF)模型进行参数调优。运用嵌套5F-CV,并通过外部5F-CV循环估算模型的泛化能力,内部5F-CV循环用于确定最佳参数找出最优参数模型,建立自动预测系统,根据输入的研究区数据,使算法模型自动进行精准预测。结果表明基于贝叶斯优化改进的随机森林算法在预测GDP时最好,预测精度达到97%,具有较高的准确率和鲁棒性。研究结果展示了机器学习算法和夜间光照指数用于在县级尺度上预测GDP表现出显著的能力。     

进出口贸易与中国经济增长关系的统计分析

利用SPSSl9．0软件对中国1990—2011年的进口、出H、净出口额和国内生产总值（GDP）做了一元线性回归,发现国内生产总值与进口、出口额即进出口总额之间的相关性较强;然后用计量经济学的方法,利用eviews6．0软件对GDP与进出口总额两时间序列做单位根检验、协整检验、Granger因果检验及脉冲函数分析、方差分解分析,得到结论：进出口总额是GDP的Granger原因,而GDP不是进出口贸易的Granger原因;接着又利用SPSSl9．0统计软件作图功能对我国2011及2010年的对外商品分类金额做了简单箱图和堆栈面积图,比较直观的分析了我国当前的产业结构．最后对发展我国进出口贸易和经济发展提出建议．     

我国产业结构演进对碳减排的贡献程度

为定量测算产业结构对碳减排的贡献程度,根据2000—2009年的GDP相关数据,在产业结构自然演进情景下,采用因素分析模型和时间序列模型,预测2020年的GDP相关数据,并测算各产业增加值所占GDP的比重及能源强度。结果显示:自然演进情景下产业结构对2020年实现全国碳减排目标的贡献率仅为35.86%。基于产业结构自然演进下无法实现碳减排目标的现实,拟定产业结构加快调整情景。比较分析两种情景所得数据,结果表明产业结构调整必须结合其他影响能源强度的因素共同作用才能达到减排目标。该研究为制定有效的碳减排措施提供了参考。