基于ARIMA的GDP预测模型的构建及应用

为了准确预测山东省“十二五”期间GDP增长趋势,本文通过分析山东省1978～2012年GDP数据,构建了基于ARIMA模型的GDP预测模型.结果表明,ARIMA(2,2,2)模型能够较好地拟合山东省1978～2012年间GDP变化,在此基础上对山东省2013～2015年GDP进行了预测,结果依次为59 613.02,69 204.16,80 328.56亿兀.     

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.     

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。     

踏上新征程

进入2008年,我国的改革开放事业已经走过了30个年头。这30年,是我国经济社会全面快速发展、人民生活得到极大改善的30年。2007年,我国国内生产总值达24.66万亿元,为1978年的67倍;人均GDP由1978年的381元上升到18665元,是1978年的49倍。创造出令人瞩目的“中国奇迹”。     

基于协整分析法的我国环保投资预测

通过协整检验和格兰杰因果检验法证实了环保投资与3个宏观经济变量人均GDP、财政支出、工业增加值之间具有长期均衡的协整关系和因果关系．利用建立的回归方程对于我国“十二五”期间的环保投资总量进行了预测．结果显示,我国“十二五”期间预计环保投资将达到3．98万亿元．最后,根据研究的结果,提出“十二五”期间环保投资相应的政策建议．     

基于生活用水量的预测模型及其应用

对近几年我国生活用水量、GDP和人口年增长情况进行了研究,先分析生活用水量与人口年增长之间的变化关系,然后单独考虑GDP对人均生活用水量的影响,最终建立由人口和GDP两种因素预测生活用水量的数学模型.用该模型对2009年我国生活用水量进行预测,结果表明该模型进行生活用水量预测是可行的.     

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。     

基于邻近度的安徽省人均GDP组合预测模型

针对安徽省人均GDP预测问题,以安徽省2000—2018年人均GDP数据为研究区间,其中2000—2017年数据作为训练集,2018年数据作为测试集,提出了一类新的预测评价指标-邻近度及基于邻近度的组合预测模型,并引入一种新的组合权系数求解方法;首先对训练集进行单项预测,即对训练集数据进行指数预测、抛物线预测和移动平均预测,接下来对各单项预测值综合考虑,建立基于邻近度的加权几何平均组合预测模型,通过求解模型得出各单项预测权系数进而求出基于邻近度的组合预测值,最后分别在测试集和训练集上与其他预测方法预测结果进行比较,并预测安徽省2019—2021年人均GDP数据。     

中国城市规模经济效应实证研究

考察了1997年、2002年和2007年3个年份的城市规模集聚经济效应.结果表明,在不同年份,城市规模对城市人均GDP和第三产业占GDP的比重的增长均具有一定的促进作用,而城市GDP增长率相对较稳定.随着时间的推移,城市规模对人均GDP的作用逐渐增大,规模大小之间人均GDP差距越来越大;不同城市规模人均GDP在2002年至2007年期间增长速度大于在1997年至2002年期间;但对GDP增长率和第三产业占GDP的比重的作用规律不明显.     

基于改进的灰色-马尔可夫链方法的甘肃省人均GDP预测

以1990-2011年甘肃省人均GDP数据为基础,采用灰色模型预测方法和马尔可夫链相结合的方法对甘肃省人均GDP进行预测,给出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,结果表明,人均GDP灰色模型预测结果受原始数据变化幅度的影响,相对误差达到了5.87%,精确度并不是很高;通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善,由灰色预测值和马尔科夫状态转移下的最大状态概率可以更加准确把握甘肃省人均GDP的总体动态发展趋势,得出了比灰色预测更加科学合理的结论。     

山西省城市化水平对经济发展影响的实证分析

阐述了城市化水平与经济发展水平之间的关系,在理论研究的基础上,选用人均GDP和城市化率两个指标,选取山西省1978—2009年的数据进行实证分析,得出山西省城市化水平与经济发展水平呈正相关关系的结论,并在此基础上提出了相关政策建议。     

桥头堡战略背景下“十二五”期间德宏工业化判断与预测——兼论德宏新型工业发展

研究表明:制造业对GDP增长的贡献是不可估量的。我们以德宏人均GDP、产业结构、城市化率等近10年间时间序列数据为依据,研究德宏"十二五"期间工业化发展阶段。运用了钱纳里的工业化阶段理论、库兹涅茨的产值结构和就业结构理论、霍夫曼工业结构理论等对德宏的主要指标进行分析,预测"十二五"期间德宏的工业化阶段及其特征,最后提出走新型工业化的论断。     

山西省影响旅游业发展因素的实证分析——基于多重共线性的检验

借助E-views统计软件建立1993-2011年间的山西省影响旅游业发展的因素模型.通过对影响旅游业发展因素的分析,建立以旅游收入为因变量,以接待旅游总人数、省内公路里程、铁路里程、省内星级宾馆数以及国内城镇居民人均旅游支出、国内农村居民人均旅游支出等为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对影响因素进行量化分析和共线性检验,为山西省"十二五"期间发展旅游业、增加旅游收入在政策方面提供相关理论依据和参考性意见.     

重庆市“十一五”期间社会经济发展的问题探讨

"十一五"期间,重庆市以年均14.9%的经济增长率,在2010年底突破了人均GDP4 000美元的大关。参照发达国家经济建设经验,这既可能是经济高速发展的"黄金期",也可能是结构调整和各种矛盾的"凸显期"。因此这一步的成功与否,就成为了能否顺利完成重庆市"十二五"规划,率先在西部地区实现全面建设小康社会宏伟蓝图的关键。     

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.     

河南省矿业城市环境库兹涅茨曲线分析——以焦作为例

河南省矿业城市经济与环境发展有着共同的经历.以煤城焦作市为例,选取1982~2002年经济与环境数据,建立人均GDP与主要环境污染物排放量的模型.研究发现,焦作市的环境库兹涅茨曲线呈U型和倒U型,目前仍处于工业发展时期,但人均GDP主要环境污染物排放量呈现整体下降趋势.     

前移回归分析新方法及其在福建人均GDP预测中的应用

介绍一种称为前移回归的时间序列预测新方法，其建立依据是，经济指标是多项相关因素的函数，一个时间段内各项指标（自变量）的值会影响下一时间段待预测指标（因变量）的取值．这种方法克服了以往时间序列预测只是自身拓展而不考虑多项因素（变量）的不足，也弥补了回归分析预测法必须已知同时期各个自变量值才能预测的缺陷．以福建省人均GDP的预测作为实例，取得较好的效果．     

基于扩展的STIRPAT模型的河南省发展低碳经济的影响因素分析

研究低碳经济的主要影响因素,对河南省转变经济发展方式、建设中原经济区具有重要的现实意义.基于扩展的STIRPAT模型,利用河南省1978—2010年统计数据,对河南省低碳经济的主要影响因素及其贡献率进行了实证研究.结果表明:对碳排放总量有显著正向影响的主要因素有人口增长、经济发展、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、国际贸易分工;对人均碳排放量有显著正向影响的因素有经济发展水平、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、产业结构、国际贸易分工.产业结构对碳排放总量的影响不显著,但对人均碳排放有显著的正向影响.河南省碳排放的最大正向影响因素及贡献率最大的均为经济增长,而能源强度和单位能耗碳排放量交互作用对碳排放具有一定的抑制作用.     

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.     

河南省旅游业发展因素的实证研究——基于18个省辖市的面板数据

基于2007—2011年18个省辖市旅游业发展的相关数据,建立旅游业发展与各项影响因素面板数据模型.结果表明:制约旅游业发展水平的主要因素有产业结构、人均GDP、城镇人口、旅游资源禀赋.其中,第三产业比重和人均GDP对旅游业发展的正向影响最大,第三产业比重增加1%,则旅游总收入增加1.409%;人均GDP增加1%,则旅游总收入增加1.282%.旅游业发展水平呈现出不平衡性,这可能和河南省各城市的区位因素、基础交通设施、服务设施、城市文化底蕴和景点知名度有关.从实际情况来看,较差的交通条件严重制约旅游经济发展,针对这种情况,可以采取公路专线运营,来降低游客的旅游成本和乘车时间,提高效率.