基于VAR模型分析我国CPI的影响因素

为了分析近年来我国CPI的影响因素,基于VAR模型并利用脉冲响应函数和方差分解方法,得出CPI对自身的反应较敏感,工业品出厂价格指数对CPI的冲击较大,广义货币供应量增长率对CPI的冲击较小,但不可忽视,固定资产投资增长率和煤油电价格指数对CPI的作用不明显.     

中国国内生产总值与高校学生规模关系的实证研究——基于VAR模型（1978-2009）

本文分析了1978-2009年中国国内生产总值与高校学生规模的变化趋势,运用VAR模型对中国国内生产总值与高校学生规模之间的关系进行了经验研究。结论表明：1978-2009年,国内生产总值对高校学生规模的冲击表现为正向影响,国内生产总值冲击的第2年,对高校学生规模的正向影响达到最大值,为0.030508,这说明需要政府对高校的投入应该是连续的,这样才能保证高校发展的顺利进行。     

基于VAR模型的融资融券交易对中国股市波动性的影响研究

选取2010年4月1日—2019年11月29日的融资余额、融券余额和沪深300指数的日度交易数据,运用Granger因果关系检验、VAR模型和脉冲响应函数等方法研究融资融券交易对中国股市波动性的影响.结果表明:融资融券交易与股市波动具有双向Granger因果关系;融资融券交易对股市波动具有显著的负向冲击,即对股市波动具...     

国际油价波动对国内物价水平的影响研究——基于VAR模型的实证分析

石油是经济的命脉,然而我国石油对外依存度逐年升高,国际原油价格对我国经济的影响也越来越大,所以研究油价波动对我国物价水平的影响就显得非常有必要了.通过建立VAR模型从实证角度定量分析国际原油价格对国内物价的影响机制,得出国际原油价格波动对国内物价有一定的影响力,并通过燃料动力购进价格向国内传导,但是随着产业链的延伸,其对PPI及CPI的影响力逐渐减弱.通过对具体的八大类CPI指数的实证分析得出,国际原油价格对交通和通讯类消费价格的影响最大,其次是居住类、家庭设备用品及维修服务类、食品类,再次之是衣着类、医疗保健和个人用品类以及烟酒和用品类,而对娱乐教育文化用品及服务类的价格影响非常小.基于此,提出了一些针对性的建议对策.     

福建高等教育规模与经济增长关系研究——基于VAR模型的实证研究

利用福建省1978-2010年每万人口中大学生数和国内生产总值的数据,分析福建省高等教育规模与经济增长之间的动态相关性。建立两者之间的VAR模型,并在此基础上进行脉冲响应分析、方差分析和Granger因果检验。通过分析得出短期内福建省高等教育规模的扩大并不是引起其经济增长的主要原因,高等教育对经济增长的影响主要表现在长期;而福建省的区域经济增长无论是短期内还是长期内都会对其高等教育的发展产生重要的影响。     

VAR模型在3G用户规模预测中的应用

3G(Third Generation)用户规模的大小,将直接关系到我国未来通信事业发展前景。很多机构和个人应用各种线性,非线性模型对中国的3G用户规模进行了预测,但大多数模型分析都没有充分利用3G用户群特点。为此,在充分分析3G用户群特点的基础上,采用间接预测方法,把向量自回归模型(VAR:Vector Autoregression)引入3G用户规模预测中。通过建立CDMA(Code Division Multiple Address)用户数、互联网用户数、2G用户数的三变量的VAR模型,验证了宽带网络用户与CDMA用户之间的相互替代关系,并采用宽带网络用户数间接预测了3G未来网络用户规模。预测结果显示,到2008年中国3G需求空间将为6千多万户。这一巨大的市场规模将会直接影响中国3G产业的发展与政策制订。     

福建省金融发展、对外贸易与产业结构关系研究——基于VAR模型的实证分析

采用1991—2013年福建省金融相关率、净出口率和第二产业比重三个变量,建立了VAR模型,实证结果表明：金融发展与产业结构互为Granger因果关系,对外贸易和产业结构互为Granger因果关系,金融发展是对外贸易的Granger因果关系不显著,但对外贸易是金融发展的Granger因果关系很显著。结合福建省具体情况,提出若干政策建议。     

基于VAR模型的城镇化、工业化对城乡统筹的影响分析———重庆市的实证

运用VAR模型对重庆市城镇化、工业化与城乡统筹动态关系进行实证研究,以揭示城镇化、工业化对城乡 统筹的影响关系.结果显示:城镇化、工业化对城乡统筹具有明显的带动作用,而城乡统筹对城镇化也具有促进作 用,三者间存在长期均衡关系;从动态角度看,城镇化、工业化对城乡统筹的推动作用具有持续性,且随着滞后期 的加大而趋于稳定;城乡统筹具有明显的累积效应,同时城镇化和工业化对城乡统筹发展的贡献程度不等并有较 大的提升空间.     

世界八大公害事件与绿色GDP

介绍了世界八大公害事件的内容及成因，评述了它们对世界各国环境保护工作的借鉴意义，比较了GDP与绿色GDP之间的根本区别，并阐述了实施绿色GDP的现实意义和长远意义．     

基于ARIMA模型的我国GDP短期预测

国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标,因此对GDP的预测越来越受到政府和公众的关注.由于影响GDP的因素有很多,而且这些因素间又常常存在多重共线性,所以准确找出影响GDP的重要因素并进行建模比较困难,而且经济数据常常是自相关非平稳的,因此本文采用ARIMA模型来拟合1991年到2010年的GDP数据并预测GDP.结果表明ARIMA(1,1,1）能较好拟合GDP数据,预测表明我国经济发展势头良好.     

社会科学中的“测不准原理”与“制衡GDP”

本文提出,社会科学中大量存在测量指标或测量行为严重影响被测量物的“测不准现象”。“测不准原理”在经济领域的体现就是GDP指标导致经济社会发展目标的偏离。论文提出,由于“测不准原理”的存在,“绿色GDP”指标也无法改变这一状况,目前可行的方法是对依照科学发展观,对GDP树立制衡力量。     

大型基础项目融资风险的动态模糊评价

大型基础项目融资风险因素众多、风险结果严重,其风险已成为项目成功与否的关键.提出了大型基础项目融资风险的指标体系,并以动态的观点,采用模糊理论建立了一种大型基础项目融资的风险评价方法.     

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、     

r雪灾对湖北省GDP增速的影响

利用ARIMA模型,计算得出2008年湖北省第1季度GDP实际累计值比预测值要低一些,GDP累计增速有所减缓,认为这主要是2008年年初的雪灾所造成的,这场雪灾给很多行业造成了负面影响,对GDP增速有拉低作用．     

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、     

CPI指数预测的统计回归模型

对CPI值进行预测,对我国相应部门做出正确的宏观决策有积极意义．本文采用应用非常广泛的一类随机模型——统计回归模型,首先找到关于CPI指数变化的影响因素,搜集相关的大量数据;然后通过应用主成分分析法找出影响CPI的3个主要因素;最后基于3因素的数据,通过统计分析,建立回归模型,对短期内的情况进行预测．     

我国消费、投资、出口与GDP关系的半参数回归模型研究

运用Eviews5．0和MATLAB7．0对GDP、消费、投资及出口数据进行处理,选用Epanechnikov核函数和交错鉴定窗宽选择法对GDP的影响因素建立半参数回归模型,得出的相关结论是：运用半参数回归模型分析GDP的影响因素是非常有效的;最终消费对GDP增长贡献最大;合理的消费、投资比是保证经济稳定增长的前提．     

CPI趋势测定与分析

近期,居民消费价格指数(CPI)呈线性增长态势,形成通胀压力.经过建立数学模型测定,以及定性分析对定量分析结果的修正,可以预见,CPI增幅将会突破5%,且今后一段时期内,CPI仍会处在增幅5%以上的高位波动,通胀压力仍然存在,但CPI的上升空间有限.