时间序列分析模型在我国GDP中的应用

由于多种因素可以影响到GDP的增长,虽然可以通过经济增长理论知道GDP的增长是由于资本存量、劳动力数量、技术进步等因素,一些GDP的增长还可能会受到例如自然灾害、天气状况等不可预测因素的影响。因此,时间序列模型成为预测GDP增长的有效工具。本文以我国1978年至2008年的31个GDP年度数据为例,运用时间序列分析中的ARIMA(0.1.1)模型,通过识别、估计、诊断等过程,结合统计软件SAS实证分析了数据的变化情况,得到了误差较小、短期预测较为准确的满意结果。     

农村劳动力转移对城乡收入差距的影响——基于安徽阜阳地区的实证探究

通过阜阳市2002-2011的时间序列数据并运用多元回归模型实证分析得出:阜阳市农村劳动力转移,城市化率和第一产业产值占GDP比重和城乡收入差距正相关,地方财政支出占GDP比重和城乡收入差距负相关。     

房价与经济的关系研究

本文基于我国1991—2007年度的房地产价格和GDP的时间序列数据,并对二者关系进行了实证分析。结果证明我国房地产价格与GDP间存在长期稳定的均衡关系,二者互为Granger原因。     

基于时间序列模型下河南人均GDP的预测分析

以河南省1978-2013年的人均GDP统计数据为样本,通过序列平稳化处理,消除伪回归,在单位根检验的基础上通过模型识别选择了合适的模型,建立了河南省人均GDP的时间序列方程,以此对河南未来人均GDP进行了预测分析。研究表明,河南未来人均GDP仍处于较快增长阶段,但增速呈放缓趋势;河南在未来一段时间内仍将处于脱离"中等收入陷阱"阶段的经济发展关键期,距离世界银行公布的一万美元的中高端收入标准尚待时日。     

甘肃省人均GDP时间序列分析

人均GDP的增长具有内在的规律性,本文以甘肃省1978～2007年人均GDP的时间序列数据资料为依据,建立了一个能够有效拟合甘肃省人均GDP变化的时间序列模型,以揭示甘肃省人均GDP增长变化的规律性。     

内蒙古经济增长对环境质量的影响研究

本文选取内蒙古1996—2011年的时间序列数据,利用计量分析方法,以内蒙古工业固体废物、废气、废水排放量等环境污染程度指标与人均GDP指标建立相关计量模型,运用Eviews6.0计量软件进行曲线回归模拟,得到模型之间的拟合优度曲线的形状和趋势,参数检验的显著性结果。计量结果显示,内蒙古工业烟粉尘排放量与人均GDP不存在显著性关系;工业固体废物排放量、工业废水排放量随着人均GDP的增长而先减少再增加;工业废气排放量随着人均GDP的增长而增加。通过环境库兹涅茨模型分析,说明随着内蒙古经济的增长,生态环境呈恶化趋势。深究其成因后,就内蒙古经济与生态环境协调可持续发展提出了相关建议。     

信息产业对经济增长的贡献研究——以桂林市为例

本文通过引入时间序列计量经济学中的协整分析理论与方法,对1995-2005年间桂林市信息产业在经济增长中的影响进行定量研究,实证信息产业对GDP增长的影响显著,两者存在长期均衡的协整关系.信息产业发展与经济增长是格兰杰因果关系.     

财政赤字、实际有效汇率与贸易收支——基于中国数据的实证检验

基于协整理论等时间序列处理技术,在4变量系统内对中国数据的实证分析揭示:贸易收支、财政赤字、实际汇率及GDP之间存在长期协整关系;财政赤字、实际汇率与GDP均是贸易收支的主要影响因素,财政赤字的增加和实际汇率的贬值在短期会恶化贸易收支,长期则相反,GDP的增长大部分年份会恶化贸易收支;财政赤字、贸易收支和GDP是实际汇率的主要影响因素,其中贸易收支的影响力度最大,财政赤字和贸易盈余的增加以及GDP的增长都会使人民币实际汇率有升值的倾向。本文研究表明,财政赤字、贸易收支和实际汇率等宏观经济变量间存在着复杂的联系和影响机制,但财政政策仍是调节中国贸易收支和人民币汇率的有效手段。     

我国R&D强度的影响因素——基于局部调整模型的实证检验

采用1991～2007年时间序列数据实证研究了影响我国R&D强度的因素。首先从理论上分析了影响R&D强度的5个因素:企业因素、政策因素、公共R&D部门、投资因素、经济因素;根据数据的可获得性设计了企业R&D经费投入强度、企业R&D人员投入强度、行业结构、政府直接R&D补贴、知识产权保护、公共研发部门R&D支出的力度、固定资产投资、人力资本投资、人均GDP、GDP增长率、外贸依存度、外商直接投资12个变量。以局部调整模型为基础设计了实证模型,通过分析实证结果,发现企业R&D经费投入强度、行业结构、知识产权保护和固定资产投资等因素对R&D强度具有显著的正向影响。     

中国经济增长的实证分析——基于Solow新古典增长模型

改革开放以来,我国GDP从1990年的10209.1亿元,增长到2012年的519470亿元,增长了50.88倍。资本、劳动的投入和技术进步是一国经济增长的源泉,本文基于Solow的新古典增长模型,选取我国1991-2012年的相关数据,结合对相关时间序列变化趋势的观察,对影响经济增长的主要因素进行实证分析。     

FEPA-金融时间序列自适应组合预测模型

本文报告一种金融时间序列预测的信号分析、信息融合与智能计算组合模型,简称FEPA,由针对金融时间序列（FTS）信号分析的经验模态分解（EMD）、用于数据降维的主成分分析（PCA）和用于非线性建模的人工神经网络（ANN）三部分组成。该模型首先应用滑动窗口截取原始金融时间序列最近期数据集,应用EMD分解算法把数据集分解成不同尺度的本征模态函数（IMF）,然后通过主成分分析将分解后的数据降维,提取最有信息量的特征;然后将这些特征输入到神经网络进行组合预测。本文提出的组合预测模型FEPA是基于分解-提优-合成的信息融合思想,有效提高了预测可靠性。其创新点在于：1）首次给出了EMD算法的结构化表达,提供了今后融合更多信息的算法接口;2）通过多步长预测输出深入研究EMD分解的有效信息结构;3）通过切换到更细时间框架来处理EMD的端点效应,并探索了两级时间框架下的预测效果;4）给出了金融时间序列组合预测模型的一般性架构,具有可升级性和可扩展性。并且通过滑动窗口EMD使得实证更能切近实际。通过在沪深300股指和澳大利亚股指上的实证,结果表明FEPA预测模型在沪深300股指日线和15分钟线上的预测命中率高达78%和82%,在澳大利亚股指日线上也达到了74%的命中率,经比较,明显高于文献中常见的5种模型。     

中国煤炭消耗与经济增长的结构变化及因果关系研究

采用BA I与PERRON的结构断点检验,对我国1952~2006年间,GDP增长与煤炭消耗时间序列进行了研究,发现各时间序列均为围绕着多个结构断点的分段趋势平稳过程。对去势之后的两指标数据构建VAR模型并进行因果检验。结果表明,只存在着从煤炭消耗到经济增长之间的单向因果关系。这一结论对于未来制订我国的环保与能源发展政策将具有重要的启示意义。     

我国政府支出适度规模估计及最优动态路径研究

在分析政府支出最优规模的理论框架基础上，运用巴罗模型构建最优政府支出估计模型，利用我国的时间序列数据（1983～2007年）分析得出政府支出适度规模值为占GDP的34．66％，并在此基础上根据道尔顿最大社会收益原则，从形态上描绘了政府支出最优规模的动态路径，对探讨政府支出最优规模的变动提供了一定的参考依据和分析思路。     

混沌时间序列及其在我国GDP（1978-2000）预测中的应用

混沌经济时间序列的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容。本文利用混沌动力学原理,通过混沌时间序列的相空间重构,运用局域预测方法,建立了预测模型。并用其确立的混沌动力学模型对1978～2000年我国GDP进行了预测。把此预测结果与实际值进行了比较,结果证明误差较小。同时还将此预测结果与用指数平滑法建立的预测模型的预测结果相比,结果表明混沌时间序列建立的模型其短期预测效果更好。     

基于LSTM神经网络的金融时间序列预测

本文提出将小波分析与纳入时间序列依赖特征的长短期记忆（LSTM）神经网络相结合，构建金融时间序列数据预测模型，以克服现有模型对金融时间序列数据非平稳、非线性、序列相关等复杂特征以及数据间非线性交互关系无法反映的缺陷。同时，以道琼斯工业指数日收盘价为例，探究LSTM神经网络对实际金融时间序列数据的预测能力，比较其与多层感知机、支持向量机、K近邻、GARCH四种模型的预测效果。实证结果表明LSTM神经网络具有更高的预测精度，能够有效预测金融时间序列数据的长短期动态变化趋势，说明了其对金融时间序列数据预测的适用性与有效性。此外，对金融时间序列数据进行小波分解与重构，可有效提高LSTM预测模型的泛化能力，以及对长短期动态趋势的预测精度。     

浅析货币供给对经济增长的作用

本文通过分析货币供给对经济增长的作用来研究货币政策的有效性问题分析,出GDP和货币供给之间存在着长期稳定的关系——货币供给对GDP有正向作用,是经济增长的助推器。     

上证指数高频数据的多重分形错觉

以上证指数5分钟取样的高频数据为例,采用配分函数法对每一交易日的数据进行多重分形分析,发现质量指数τ(q)为线性函数.用统计自举生成随机时间序列以深入剖析多重分形谱f(α),发现约有51%的交易日,其多重分形特性无法通过显著性检验.进一步分析发现,所有真实时间序列的奇异性强度与随机序列的奇异性强度相差无几,因而完全可以用后者加以解释.因此,上证指数本身并不具多重分形特性.     

不以GDP论英雄须淡化GDP

正GDP,国内生产总值,在中国是一个使用频率相当高的热词。各级政府需要根据GDP变化态势制定经济发展规划,商家需要通过GDP分析来作出投资运营决策,甚至寻常百姓也要根据当地政府GDP的增速来预测物价变动和就业状况。难怪经济学诺贝尔奖获得者萨缪尔森将其认定为20世纪最伟大的发明之一。我国政府于1985年建立GDP核算制度,计算方法逐步完善。但自建立之日起,GDP就成了衡量经济发展成果、考核政府     

企业信息化对GDP的贡献度模型及实证研究

研究企业信息化对企业产出乃至对GDP的贡献,准确测算出信息化投资的效益,具有重要的理论意义及实用价值.本文通过构建企业信息化对GDP的贡献度模型,从企业角度分析了企业信息化对GDP的贡献,并利用2007年福建省企业信息化对GDP的贡献度调查问卷数据加以实证分析,得出其贡献度.实证结果表明所构建的模型是有效的.     

违约预测的小波结构模型研究

本文针对上市公司违约预测问题,按照行业类型对我国2009年的上市企业进行分层抽样,构建了小波结构模型.小波结构模型通过应用小波变换来分解上市公司日收益序列,进而对低频序列和高频序列分别构建预测模型,再依据预测模型对未来收益进行预测,最后使用小波逆变换重构预测收益序列.通过小波结构模型可以避免时间序列模型进行收益波动预测的累加计算过程.在结合我国上市公司的实际数据对这两种模型的校验中,可以发现小波结构模型比时序结构模型在违约预测上有更好的识别力和准确度.