基于ARMA模型的上海市人均GDP时间序列分析与预测

本文分析了上海市人均GDP水平时间序列(1978年至2008年),在将数据平稳化的基础上建立自回归移动平均模型(ARMA模型),从中找出上海市人均GDP序列变化的规律,并在此基础上对未来几年的指标数值进行了预测。     

基于ARMA模型的上海市人均GDP时间序列分析与预测

本文分析了上海市人均GDP水平时间序列（1978年至2008年）,在将数据平稳化的基础上建立自回归移动平均模型（ARMA模型）,从中找出上海市人均GDP序列变化的规律,并在此基础上对未来几年的指标数值进行了预测。     

我国农村居民人均生活消费现金支出的预测分析

"三农"问题的核心是农民问题,农民问题的核心是增收问题,本文对衡量农民收入的重要变量:我国农村居民人均生活消费现金支出进行时间序列预测分析,研究其发展有助于农村政策的制定。本文收集到1990-2011年的我国农村居民人均生活消费现金支出季度数据,将这些数据进行平稳化、零均值处理,并利用序列的自相关及偏相关函数的性质,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型并对其进行分析。     

我国农村居民人均生活消费现金支出的预测分析

"三农"问题的核心是农民问题,农民问题的核心是增收问题,本文对衡量农民收入的重要变量:我国农村居民人均生活消费现金支出进行时间序列预测分析,研究其发展有助于农村政策的制定。本文收集到1990-2011年的我国农村居民人均生活消费现金支出季度数据,将这些数据进行平稳化、零均值处理,并利用序列的自相关及偏相关函数的性质,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型并对其进行分析。     

中国人均GDP时间序列建模与相关分析

人均GDP是衡量一个国家和地区经济发展水平和综合经济实力的重要指标。本文在相关背景下收集了1978-2008年中国人均GDP时间序列数据,应用了SPSS软件进行数据分析并建立时间序列模型,利用模型预测了2009,2010年人均GDP数值,对制定相应的宏观调控政策有十分重要的意义。     

我国人均国内生产总值的时间序列分析(1952-2011)与静态预测(2012-2015)

国内生产总值是最重要的宏观经济指标,人均国内生产总值是衡量国家发展程度与人民生活水平的重要标志。党的十八大报告提出到2020年全面建成小康社会,实现GDP和人均收入比2010年翻一番的目标,因此对我国人均国内生产总值进行时间序列分析与静态预测对实现GDP总量翻番的目标具有重要意义。文章从国内生产总值和时间序列模型的基本理论出发,选取了自1952年至2011年人均GDP的60个样本数据,建立了以时间序列为基础的AR(1)模型,模型通过了EViews软件中的所有检验,模型的精度较高。文章利用AR(1)模型对2012年至2015年的人均GDP做出了预测,预测结果表明,至"十二五"期末,我国的名义人均GDP基本可实现比2010年翻一番的目标。     

内蒙古城镇化进程与经济增长关系的实证研究

本文以内蒙古1980-2013年内蒙古城镇化率和人均GDP年度时间序列数据为基础，构建向量自回归（VAR）模型及脉冲响应进行计量分析，结果表明，内蒙古经济增长与城镇化发展相互影响，经济增长对城镇化产生正冲击效应，城镇化对经济增长影响较弱。     

利用人工序列多次分辨谱分析方法对中国国内生产总值进行波动分析

本文首先介绍人工序列多次分辨谱分析方法,然后将该方法应用于对中国GDP的研究,建立中国GDP的时间序列模型,并对中国GDP指数进行预测。 一、人工序列多次分辨谱分析方法 我们知道,确定性的周期函数在一定条件下可以由一些正弦函数和余弦函数叠加而     

中国人均GDP时间序列模型建模研究

本文对中国人均GDP1949年至2004年时间序列进行研究,建立了用于预测的时间序列模型,结果为ARIMA(1,2,1)。     

中国大陆省级人均GDP增量变化的空间自相关分析

通过对九五及十五期间中国大陆各省人均GDP增量变化运用空间自相关的分析方法,包括MoranI指数,Moran散点图和LISA等,揭示人均GDP增量变化的空间自相关性和空间异质性。     

International output convergence: evidence from an autocorrelation function approach

This paper uses an autocorrelation function (ACF) approach to develop a new testing procedure for international output convergence. We define convergence in terms of sample ACFs of detrended output per capita, and construct an inference set‐up based on resampling and subsampling techniques for dependent data. Using per capita GDP for 15 OECD countries observed over a century, we find that the hypothesis of conditional convergence is unsupported; that, the USA apart, the linearized neoclassical growth model fails to replicate the transitional dynamics of OECD economies; and that these economies do not behave like a club. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

剔除通胀因素后中国人均消费支出的实证分析

根据一般消费理论,收入和价格是决定消费两个主要因素。根据1980-2006年我国消费样本数据建立了我国消费模型,通过EVIEWS软件利用OLS方法进行参数估计,并对模型进行了检验。经过计量分析得知我国人均消费水平受GDP影响,且人均消费水平与人均CGDP呈明显线性关系。若我国人均GDP增长1%,则人均居民消费水平约增加0.71%。滞后的人均消费水平对我国当年的人均消费水平的影响是不显著的。     

广东省区域经济差异的探索性空间数据分析:1990～2009

本文通过运用完善的探索性空间数据分析(ESDA)方法对广东省21个地级市20年来人均GDP之间的空间相关性进行了研究.结果表明,各地市人均收入的空间相关性呈现逐年上升的趋势.通过计算局部空间自相关进一步验证了广东经济中空间异质性的存在,揭示了区域和地理单元间的相互作用在区域差异中的影响,最后对实证结果进行了成因分析.     

浅析人口流动与经济增长的关系——基于山东省的实证分析

本文以山东省为例,运用灰色关联度分析方法来研究山东省人口流动与经济增长的关系,发现山东省的人口流动与人均GDP之间有显著的关联性。其中,流入人口对经济的贡献大于流出人口的贡献,流入到城市的人口的贡献大于流入到乡村的人口的贡献水平。     

基于时间序列的郑州市人均生产总值的预测

随着社会经济的不断发展、生活水平的提高及人口的增加,通过GDP这一宽泛的指标来反映一个地区经济的发展状况是不准确的。由于GDP不能很准确地反映平均每个人的生活水平,而人均GDP则能弥补GDP的这点不足。因为人均GDP=总产出/总人口,它是一个既考虑经济总量大小又考虑人口数量因素的综合性指标,所以常常用来了解和把握一个国家或者地区的宏观经济运行状况、发展水平和人民生活水准。所以论文利用ARIMA模型对人均生产总值进行短期的预测。     

基于STIRPAT模型的能源消费碳排放影响因素研究——以云南省为例

本文以云南省为例借鉴STIRPAT模型从人口、城市化率、GDP总额、人均GDP、第二产业占GDP的比重、单位GDP能耗、煤炭消费比重共7个因素对碳排放的影响进行研究,构建了影响因素的方程模型。最后对相关影响因素的影响关系及影响程度进行了分析。     

Temporal causality between house prices and output in the US: A bootstrap rolling-window approach

This paper examines the causal relationships between the real house price index and real GDP per capita in the US, using the bootstrap Granger (temporal) non-causality test and a fixed-size rolling-window estimation approach. We use quarterly time-series data on the real house price index and real GDP per capita, covering the period 1963:Q1 to 2012:Q2. The full-sample bootstrap non-Granger causality test result suggests the existence of a unidirectional causality running from the real house price index to real GDP per capita. A wide variety of tests of parameter constancy used to examine the stability of the estimated vector autoregressive models indicate short- and long-run instability. This suggests that we cannot rely on the full-sample causality tests and, hence, this warrants a time-varying (bootstrap) rolling-window approach to examine the causal relationship between these two variables. Using a rolling window size of 28 quarters, we find that while causality from the real house price to real GDP per capita occurs frequently, significant, but less frequent, evidence of real GDP per capita causing the real house price also occurs. These results imply that while the real house price leads real GDP per capita, in general (both during expansions and recessions), significant feedbacks also exist from real GDP per capita to the real house price.     

兰渝铁路辐射带的经济差异及原因

以人均GDP为主要测度指标,采用GeoDA软件提供的空间分析方法,以兰渝铁路沿线120公里范围内的主要行政单元为研究对象,分析了兰渝铁路辐射带的经济空间分异状况。结果表明:辐射带经济发展水平差异显著,在地理上存在较强的空间依赖性;经济发展的热点区域位于重庆境内,是整个铁路辐射带内的唯一辐射中心,另一个端点城市兰州的辐射能力弱;区内无二级节点城市引导经济发展,因此随着距离的增加,重庆的经济辐射能力呈现出明显的衰减效应。在此基础上,从资源禀赋、政策体制、投资环境、区域软实力等角度分析了影响兰渝铁路辐射带经济差异的主要原因。