对我国近年来城镇居民消费结构变动趋势的分析

一、对我国近年来城镇居民消费结构的分析 正确把握城镇居民的消费结构,了解消费需求变动的规律,不仅在理论分析中有重要的地位,而且对于提高城镇居民的消费质量和档次有着重要的现实意义。下面将从各消费支出比重(消费结构)变化,边际消费倾向和需求收入弹性变化三个角度来对城镇居民消费结构变动趋势进行阐述。     

改革开放以来我国经济增长因素的实证分析

本文应用经济计量模型 ,以改革开放来中国经济发展的历史数据为例 ,在传统的资本因素和劳动因素的基础上 ,增加了制度因素和产业结构因素来考察中国经济增长 ,得出了一些结论并提出若干政策建议     

中国经济增长是虚幻的吗——由“中国统计数字水分论”说开去

近来,海内外对中国经济增长的质疑越来越多,其中,以美国匹兹堡大学经济学教授Thomas G.Rawski为代表,他发表了《What’S Happening to China’S GDP Statis-tics?》和《China’s GDP Statistics A Case ofCaveat Lector?》这两篇文章,质疑1997年至2000年中国GDP增长数字的真实性。Raws-ki的文章发表后,旋即被到处引用和转载,成为西方媒体的关注热点。英国的《金融时报》、《经济学家》,美国的《新闻周刊》、《商     

协整理论和ECM模型在我国经济增长因素分析中的应用

文章运用协整理论,建立了排除伪回归的长期均衡方程以及ECM模型,对影响经济增长的资本因素、劳动因素、制度因素和产业结构因素进行分析,从定量角度探寻长期和短期影响我国经济增长的主要因素。     

浅析运用计量经济模型的缺陷

１９８１年当美国的L．Klein主要因构造计量经济模型而获得诺贝尔经济学奖时，人们充分意识到计量经济学在经济研究工作中的重要性和必要性。我国也从这时起真正开始学习和借鉴传来的新方法。经过二十多年的长足发展，计量经济模型已广泛应用于经济分析研究中。当前，在经济研究领域一个十分引人注目的现象是广泛采用计量经济模型，而且是相当艰深的数量模型。不少当代经济学前沿书籍和杂志，满篇满纸都是数学公式。运用计量经济模型进行经济研究可谓蔚然成风，难道研究经济问题非得用大量大部分人都看不懂的数学模型，数学公式不可吗？诚…     

我国经济增长因素的实证研究

文章应用经济计量模型,以改革开放来中国经济发展的历史数据为例,在传统的资本因素和劳动力因素的基础上,增加了制度因素和产业结构因素来考察中国经济增长,得出了一些结论并提出若干政策建议。     

基于BP网络算法的区域协调发展预测与预警研究

一、引言上世纪80年代以来神经网络的理论、应用、实现及开发工具的发展速度加快,这主要得益于计算机科学和人工智能的发展,也为人工神经网络应用到各个领域并发挥实质性作用提供了技术上的可能性。当前,人工神经网络在社会经济领域的应用研究已成为该领域最富挑战性和引人入胜的研究热点。本文在已有的研究成果的基础上,即在对区域人口、资源、环境与经济协调发展的程度进行评估,得到人口、资源、环境与经济系统协调发展模型和协调发展系数数据结论的基础上,利用BP网络的算法并结合MATLAB的神经网络工具箱对算法进行实现,对具有时序性…     

浅析运用计量经济模型的缺陷

At present, Econometric models have found a wide range of applications on economic research.However their reliability can be easily understand by intend or unintended abuses. No doubt, econometricmodels have the advantage of revealing the numerical relationships on economic phenomena, but thereexist certain fatal flaws on these econometric models, which if not treated properly will lead to unexpectedmistakes in economic forecast or analysis. In this article some common flaws in econmetric models areinvestigated and some useful measures are suggested for their improvement.     

GDP与影响可持续发展的相关因素的关系

响应2004年"绿色GDP"概念的提出,对GDP从影响可持续发展的基本因素方面进行分析,并收集了相关的数据,建立了模型,进行数量分析.在得到GDP与各主要因素的数量关系后,根据模型各因素系数的大小,分析主次因素,从而提出一些建设性的意见.