论统计数据失真的原因及对策

随着科学技术的发展，人们的认识水平也在不断地提高。在日常生活中，在社会经济管理中，以及在科学研究中，对客观现象进行计量和定量分析越来越重要。统计作为定量分析的一种工具，已得到广泛应用，并成为人们认识客观世界的一种重要手段，也是人们进行科学管理决策的重要依据。从某种意义上说，统计是研究如何对总体现象的数量特征进行资料的搜集、整理、描述、推断、评价、分析、预测以及决策等的一系列理论和方法的科学。这种理论和方法来源于丰富的统计实践活动，是统计实践活动智慧的结晶和经验的总结、提炼和升华。因此，统计数据显得尤为重要，它直接影响和决定统计结果和统计预测、决策的准确性。     

中国GDP的季度调整模型及预测分析

基于全国2000年1季度至2014年4季度的GDP季度数据,文章采用乘法模型的时间序列分解法对其进行季度调整,得到不合有季节性特征的时间序列,然后进行趋势性分析以及趋势模型的建立、估计与检验,并结合季节指数预测出2015年1季度至2016年4季度的季度GDP.     

基于宏观管理下的时间序列模型货币供应量趋势分析

本文选取2000-2004年的12个月的货币供应量为研究对象,利用SPSS软件对其进行时间序列模型分析及趋势预测。通过模型的时序图、自相关图及偏自相关图,得到时间数据的显著趋势性,继而采用二阶差分对其进行平稳性处理,从而得到可用ARIMA模型拟合的平稳性时序。进而依次对模型进行参数估计、白噪声检验和序列预测,得到货币供应量历年的数据值及对应预测值的时序图。结果表明,ARIMA模型的拟合效果较好,对货币供应量的趋势预测具有一定的参考价值。     

影视文化

正《爆发:人类行为93%是可以预测的》作者:[美]艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西出版:中国人民大学出版社本书是一本超越《黑天鹅》的凉世之作。如果说塔勒布认为人类行为是随机的,都是小概率事件,是不可以预测的,那么全球复杂网络权威巴拉巴西则认为,人类行为93%是可以预测的。巴拉巴西的研究是在人类生活数字化的大数据时代基础上进行的,移动电话、网络以及电子邮件使得人类行为变得更加容易量化,将我们的社会变成了一个巨大的数据库。他认为,人类正处在一个聚合点上,在这里数据、科学以及技术都联合起来共同对抗那个最大的谜题——我们的     

党政机构微博在突发事件中传播效果的影响因素及策略

在分析铁路货运量预测方法的基础上，针对标准BP神经网络的不足，提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度，以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力；其次，利用附加动量因子，通过对以前经验的积累，既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性，又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷；最后，采取改变学习率的方法，给定一个较大的学习率初始值，在学习的过程中学习率不断减小，网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解，还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运     

金融市场收益率方向预测模型研究———基于文本大数据方法

金融市场的发展关系着一国的经济命脉,而股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其收益率的研究也一直都是学术界的热点。财经新闻常被认为蕴含着丰富的信息,其中所包含的情感信息作为影响投资者投资决策的重要因素之一,对股票收益率也具有一定的影响。故本文构建了适用于金融投资领域的财经新闻情感词典来对财经新闻进行文本分析,同时构造了新的预测模型:将财经新闻文本中所含的情感量化为情绪指数并与时变密度函数相结合,得到时变加权密度模型。并在此基础上以模型评分为权重组合多个预测模型构建出评分加权模型用于股票收益率预测。结果显示,加入情绪指数能有效提高模型预测能力,而评分加权模型的预测能力则在此基础上更进一步,在准确率以及评分规则上基本达到双重最优。     

岩石可钻性能量法现场实验研究

本文介绍了岩石可钻性能全法在油田现场实脸研究的成果:确定其可钻性指标凡对地层的适用范围，证明K指标比其他可钻性指标能更容易、史好地反映出井下实际地层可钻性变化情无，用K指标预浏钻速与实际钻速接近.     

美国就业预测在中国的初步应用

本研究以美国就业预测的方法为基础,主要利用第五次和第六次人口普查数据,结合人口和劳动就业的抽样调查数据,建立了人口预测模型,预测了未来的城镇、农村和全国人口总量,获得了劳动年龄人口数据,在此基础上结合对劳动参与率在国内和国际范围的规律性判断,预测了就业人口总量。在获得就业人口总量的基础上,利用三次产业、城镇和农村以及分行业城镇单位就业人员的历史数据,建立了时间序列的ARIMA计量经济学模型;分别预测未来一段时期内第一产业、第二产业和第三产业,城镇和农村,城镇单位19个行业的就业人数,进而获得各自的就业结构;结合就业人口总量数据,分别估算了分三产、分城乡和分行业城镇单位就业人数。