人均GDP3 000美元后北京市社会经济发展趋势分析

通过有针对性地选取一些发达国家、新兴工业化国家（地区）以及国内人均GDP先于北京达到3000美元的上海、广州和深圳三城市，对这些国家、地区和城市人均GDP达到3000美元前后的大量社会经济统计资料进行整理并分析，揭示出人均GDP达到3000美元后社会经济发展的一般特征；在此基础上，分析，阐述了北京目前社会经济发展的特点和趋势，指出未来时期北京既面临经济加速发展、消费结构升级等诸多机遇，也面临交通、环境等方面一些新的压力和问题。     

湖北省人均 GDP 的 ARIMA 模型及预测

介绍求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的模型拟合方法,利用SAS统计软件实现模型的拟合。采用时间序列分析方法,对湖北省1978～2013年人均GDP的数据进行分析。通过对数据平稳性检验、模型参数检验、白噪声检验等分析,建立了ARIMA（1,1,0）时间序列模型,并对未来十年的湖北省人均GDP数据进行预报。     

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.     

基于人均GDP的山西省区域经济差异分析

区域经济发展不平衡是改革开放以来山西经济发展的重要特征之一。通过分析1985—2003年山西省区域人均GDP差异的变动特征,探讨了差异产生的原因,提出我省在今后注重发展效率的同时,应注意区域经济的协调发展。     

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、     

马尔可夫链在中国各地区人均GDP预测中的应用

本文运用马尔可夫方法对中国各地区人均GDP的变化情况进行了预测分析,它对研究中国各地区的经济发展具有一定的参考价值.     

青藏高原与全国经济差距研究——基于人均GDP

本研究测算出青藏高原各州市人均GDP与全国水平的差距。从静态来看,除青海省海西州、西藏拉萨市和西藏林芝地区之外,青藏高原其他州市人均GDP均在全国人均GDP之下。与全国人均GDP差距最大的州市为青海省玉树州,其次为四川省甘孜州,再次为青海省果洛州等。从动态趋势来看,首先人均GDP高于全国水平的青海省海西州、拉萨市和林芝地区,超过全国水平的差距逐渐增大。研究表明,具有输出能力的产业、合理的产业结构和持续的发展能力是地区GDP逐年上升的根本动力,并就培育具备输出潜力的产业提出对策。     

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.     

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。     

云南省县域人均GDP空间相关性分析

应用空间相关性分析理论,借助GeoDA统计分析软件,对云南省126个县(包括区、县级市、县和自治县)2008年的人均GDP进行了空间相关性分析,即分析2008年云南省各县人均GDP的空间自相关性,人均GDP与农村人口比例的空间关联性,以及人均GDP与各县土地面积的空间关联性。分析结果显示:人均GDP的全局自相关系数Moran′s I为0.134 1,说明人均GDP在空间上呈现正相关性;人均GDP与农村人口比例在空间上呈现负相关性;人均GDP与县域土地面积在空间上呈现负的相关性。     

地区人力资源对人均GDP的作用机理研究——基于武汉市数据

一个地区的经济发展离不开人力资源所起的作用,而人均GDP是衡量地区经济发展状况的重要指标,地区人力资源要素如何对该地区人均GDP发生作用是该研究关注的中心.因此,该研究从经济指标人均GDP入手,通过构建经济量的数学模型进行定量定性分析,以探寻其中的奥秘.研究发现,人力资源是通过劳动生产率与劳动适龄人口率两个路径从需求端与供给端同时作用于人均GDP的机理.     

京沪人均GDP堪比富国？

近日,英国（（Economist））杂志发布了一篇文章,从中国各省区市的人均GDP上,分析了中国各地人均经济水平和世界上哪些国家最接近。分析显示,按购买力平价计算,往人均GDP方面,北京接近欧洲的斯洛伐克,上海则和石油大国沙特阿拉伯比肩,似乎显示出中国的大城市居民足已和富裕国家比肩了。     

人均GDP和土地开发面积对商品住房销售面积的实证分析

本文依据1996-2010年人均GDP数据运用计量经济软件Eview6对我国商品住房销售面积和人均GDP及土地开发面积进行实证研究,了解人均GDP和土地开发面积对商品住房销售面积的影响。实证结果显示商品住房需求和供给共同对商品住房销售面积起作用,商品住房的需求影响更大些。这对房地产企业投资有一定的引导作用,也有利于对政府部门制定土地开发和商品住房政策提供决策参考。     

湖南省人均GDP发展趋势的GM（1,1）模型

通过灰色系统理论,建立湖南省人均GDP的GM（1,1）等维递补动态模型,在此基础上改进预测公式并预测其发展趋势。结果表明该模型能很好的反映其发展趋势,对政府宏观调控具有一定的参考价值。     

基于人均GDP与劳动生产率的城市分级与趋势分析

根据2000年到2004年中国城市统计年鉴数据,从人口、人均GDP、劳动生产率角度运用指标分级技术、空间聚类、空间统计学方法来对全国城市进行等级划分,对各等级城市的空间布局及其异质性进行分析。研究各等级城市与地理位置、区域特性之间的关系,并根据这5年的统计数据,从空间和时间的角度对全国各等级城市的布局与发展进行趋势分析。     

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。     

京津冀地区县域人均GDP的空间差异演化及其影响因素

基于GIS空间分析和地理加权回归模型等方法,研究1993—2013年京津冀地区县域人均GDP的空间分异特征及其影响因素,以期为促进县域经济发展的政策制定和路径设计提供依据。得到以下结论。1)京津冀地区县域人均GDP快速增长,县域间的差异扩大;县域人均GDP呈现显著的正向相关性,"高高集聚"和"低低集聚"的趋同性在增强。2)京津唐地区一直是京津冀地区经济发展的热点区域,河北省大部分县域的人均GDP处于较低水平,"涞源县–高阳县–武邑县–枣强县–邱县"经济冷点带逐渐形成;县域人均GDP呈现"东北–西南"的走向分布,并且整体上呈现强化趋势;经济发展重心以文安县为核心,呈现"先西南、后东北"的"V"形变动,东北方向的经济功能进一步强化。3)与OLS模型相比,地理加权回归模型的拟合效果明显改善。人均规模以上工业增加值、第三产业增加值比重、人均实际使用外资金额以及城镇化水平等显著促进了2013年京津冀地区的县域经济发展。     

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。