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。     

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.     

中国人均GDP的时间序列模型的建立与分析

人均GDP是人们了解和把握一个国家或地区宏观经济运行状况的有效工具．本文在介绍时间序列模型的基础上,结合1952-2006年的中国人均GDP数据值,应用SPSS软件对数据进行了兮析,建立了中国人均GDP的时间序列模型．文章详细介绍了模型建立的整个过程,并由此模型时中国2007-2010年中国人均GDP的数值进行了预测．这对我们从宏观上了解中国经济的发展状况,为国家制定科学合理的经济发展战略具有重要意义．     

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。     

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。     

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.     

GM(1，1)模型在长江水质预测中的应用

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型及残差修正模型的建模方法,分别建立了长江水质预测的等维新息模型和残差修正模型。通过对模型的预测结果进行分析,并对比原数据的趋势,发现两模型在数据突变点附近有明显差别,其数据说明残差修正模型在细节方面更接近实际,其结果体现了数据的内在规律。     

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、     

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、     

生态足迹预测模型优选——以武汉市为例

在收集武汉市1978-2004年城市人均生态足迹、能源消费量、第三产业占GDP比重等指标数据的基础上,运用灰色关联度分析,揭示出能源消费量、第三产业占GDP比重、总人口数与武汉市人均生态足迹呈显著相关.通过建立GS-SVR,PSO-SVR,GA-SVR三种模型,对随机选取的武汉市5年人均生态足迹进行模拟预测和相应的精度分析,并与神经网络模型预测结果进行对比.结果表明,神经网络模型的模拟拟合功能强于SVR模型,而GA-SVR模型的预测精度最高,是预测生态足迹的最佳方法.     

山西省人均GDP的发展态势-基于时间序列、最小二乘回归、分位数回归方法

以山西省1980年到2010的人均GDP的资料为依据,利用时间序列分析中的ARMA模型、普通最小二乘回归OLS以及分位数回归模型对山西省人均GDP进行分析研究,以揭示山西省人均GDP增长变化的规律,从而为山西省制定相应的宏观调控政策提供依据。     

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。     

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。     

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.     

基于线性回归的河南管“十二五”时期GDP预测

以河南省1978-2009年GDP指数(1952年为100)和人均GDP指数为基础,运用一元线性回归方法建模,对“十二五”期间GDP指数和人均GDP指数进行预测.结果显示,1978-2009年GDP指数和人均GDP指数的预测值与真实值基本相符,“十二五”期间GDP指数和人均GDP指数预测值也与经济发展趋势非常吻合.     

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。     

江苏省经济增长与环境污染的关系

根据江苏省1990～2005年经济增长与环境质量的相关数据,建立了典型环境指标排放量与人均GDP关系的计量模型.分析结果表明:工业废气排放量与人均GDP之间为倒N形曲线关系,工业废气中SO2排放量与人均GDP对数值之间为N形曲线关系,工业废水排放量对数值与人均GDP对数值之间为N形曲线关系,工业固体废弃物排放量对数值与人均GDP对数值之间为三次曲线关系;生活污水、生活二氧化硫和生活烟尘排放量均与人均GDP、人口密度关系密切.江苏省环境问题很严峻,亟待解决.建议江苏省进一步完善环保政策,严格执法和加大处罚力度,投入巨资进行环境治理,以确保环境问题得到有效解决.     

未来气候变化情景下湖北省极端降水的人口暴露分析

基于湖北省历史灾情数据构建受灾率与雨强、人均GDP的回归模型,选取RCP4.5和RCP8.5情景下的日降水数据及对应SSPs路径下的人口和GDP资料,分析了湖北省不同时期极端降水事件、人口及人口暴露度的时空分布特征及变化情况.结果表明:受灾率与雨强、人均GDP都存在着显著的相关性(P <0.01).通过构建受灾率模型,使之能够更加准确地刻画人口暴露情况.湖北省的极端降水事件在空间上自东南向西北递减,且整体强度随时间变化而增加;湖北省人口总数整体东密西疏,SSP3路径始终高于SSP2;人均GDP分布由武汉向四周递减,随时间快速增长,SSP2路径下的值始终大于SSP3;湖北省极端降水人口暴露度的高值中心,随时间变化向南向东发展,同时由于人均GDP的快速增长,设防水平大幅提升,人口总量减少,暴露总量不断减少,RCP8.5情景下,极端降水人口暴露度和暴露总量始终高于RCP4.5情景,并在未来中期时差距加大.     

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。