“绿色GDP”核算的理论与实践探索

对国内生产总值(GDP)表达发展的缺陷进行理论分析,介评了20世纪70年代以来国际社会对GDP进行修正,探索表达“绿色GDP”的重要理论进展,以及一些国家建立绿色GDP核算制度的实践探索。     

基于逐步回归的安徽省税收与GDP的增长关系

利用SPSS软件对安徽省1994-2014年税收和GDP数据进行实证研究,发现税收随着GDP的增长而增长,基本呈线性关系.分别对GDP和税收作逐步回归,寻找最优子集,发现对GDP有显著影响的是营业税和增值税,对税收有显著影响的是第三产业.     

Denison因素分析法和中国经济增长

介绍了世界经济发展的不平衡现状,指出不同国家的经济增长存在着巨大差异.简要介绍Solow的余值法和Denison经济增长因素分析法. 在Denison经济增长因素分析法的基础上进行重新讨论,并结合实际数据对中国1979-2000年经济增长进行因素分析.结论表明:资本投入的增长仍是中国经济增长的主要原因,但技术进步也为中国持续、高速的经济增长做出了巨大贡献.     

中国绿色国民经济核算体系的构建研究

在澄清绿色国民经济核算相关概念、回顾国际上以及国内开展绿色国民经济核算研究与实践的基础上,从科学的发展观和绿色国民经济核算的系统性角度,分别指出了概念混淆、难度低估、理解片面以及部门利益是目前绿色国民经济核算研究与实践的四大主要障碍,阐明了理论与实践相结合、定性与定量相结合、国际与国内相结合、近期与长远相结合是绿色国民经济核算体系构建必须坚持的四项原则,论述了选择合适目标、确定研究重点、规定研究尺度、构建研究队伍以及建立评价标准是当前我国绿色国民经济核算体系构建的五项重要工作。     

海南投资增长对GDP增长影响的研究

投资是海南宏观经济增长的重要影响因素,是GDP的主要构成要素．本研究基于GDP增长综合因素分析模型,分析了投资增长与GDP增长的相关性,构建了劳动增长、投资增长和GDP增长的回归方程．研究结果显示,投资增长与GDP增长呈现出高度相关关系,投资增长对GDP增长的影响是显著的．     

Hodrick-prescott滤子在中国经济增长周期分析中的运用

根据建国以来的GDP数据，利用HP滤子结合传统的时间序列分解方法提取增长趋势，分离并且平滑出经济增长的中短周期，分析了我国经济周期的基本特点，并且提出了相关的预测和宏观经济政策建议。     

基于M估计的纵向数据线性混合模型CDM和MSOM的等价性证明

研究了关于纵向数据的线性混合模型,由Fisher得分迭代法获得数据的删除模型（CDM）和均值漂移模型（MSOM）中回归参数β的M估计（稳健估计）的等价性,并对基于两种模型得到的诊断统计量进行了葡萄糖数据的实例分析,说明了方法的有效性．     

基于线性神经网络的重庆市GDP发展研究

对1978-2011年重庆市生产总值时间序列进行分析,研究发现四阶差分之后,数据趋于平稳;四阶差分序列的自相关系数一阶截尾,最终建立时间序列ARIMA（1,4,1）模型,并测算残差平方和,但ARIMA模型的残差序列存在自相关,对拟合效果产生了影响;基于时间序列ARIMA（1,4,1）模型研究的基础,进一步采用线性神经网络对序列进行学习和仿真计算,结果表明：神经网络的模拟效果优于ARIMA时间序列的模拟效果.     

中国GDP与煤炭消费量的相关性研究

国民经济的发展离不开能源的消费,而煤炭作为我国最重要的一次能源,与我国经济的发展息息相关,因此对煤炭消费量的深入研究以及预测具有重要的现实意义。笔者对1978—2008年中国GDP与煤炭消费量之间的相互关系进行了实证研究。研究表明,中国GDP与煤炭消费量之间存在着很强的相关性,二者之间的弹性系数对未来我国的煤炭消费量的预测方法有效。     

GDP指标核算缺陷及可能的修正方法

国民经济核算体系(SNA)以及体系中的核心指标GDP,是衡量一个国家经济水平和经济发展的重要指标。但该指标在实际使用中存在许多局限性,原因有GDP自身构造上的缺陷,也有人为的扭曲。如何更好地反映一个国家经济发展状况,文章对GDP指标核算提出修正思考。