数学建模在经济学与社会学中的应用

简述了数学建模的含义与作用,并以实例形式说明了如何应用"拉格朗日乘数法"解决优化问题,如何应用"弹性"模型分析经济学中的供给与需求问题,讨论了商品最优价格模型以及"马尔萨斯"人口模型在人口数目的监控与预测中的应用。     

1996年以来徐州市土地利用变化及其社会经济驱动力分析

本文采用土地利用动态变化模型、主成分分析法和熵值法分析了1996年以来徐州市土地利用变化的特征及其驱动因素。结果表明，影响徐州市土地利用变化的社会经济因素主要是总体经济实力的增强、工农业发展和人口增长。     

经济发展、人口增长与耕地资源动态变化研究——以南京市为例

本文通过对经济发展、投资增长、人口增加与耕地资源动态变化弹性关系的分析,发现1980～1997年间随着南京市社会经济的不断发展,国民经济的投资报酬率及土地产出率不断提高,据此作者建立了动态回归模型,进一步验证了耕地资源动态变化与经济发展、投资增长、人口增加之间的数量关系,根据这一数量模型还预测了2000年及2010年南京市的耕地资源保有量。通过与耕地资源动态变化一元回归模型预测结果的比较分析,两者相差甚微,故预测结果可信     

灰色Verhulst模型在西安市人口预测中的应用

本文选取西安市1993-2012年人口数据,建立灰色verhulst模型对西安市未来十年人口数量做出了预测,希望本文所得结果能为西安市人口政策的制定提供参考依据,并促进西安经济和社会的健康发展。     

灰色Verhulst模型在西安市人口预测中的应用

本文选取西安市1993-2012年人口数据,建立灰色verhulst模型对西安市未来十年人口数量做出了预测,希望本文所得结果能为西安市人口政策的制定提供参考依据,并促进西安经济和社会的健康发展。     

北京城市发展阶段实证研究

论文以北京市为例,把传统的用来描述都市圈成长·衰退的都市发展阶段理论运用于城市内部,使对城市人口空间结构的动态考察成为可能.并在进一步总结城市中心区及郊区人口变化规律的基础上,参照沃尔泰拉微分方程理论,尝试构建城市中心区与郊区之间的人口空间演变模型,对进一步阐述城市中心区与郊区间的互动关系,以及人口规模发展拐点预测具有重要意义.并依据模型验证和预测了北京城市所处的发展阶段,为与之相对应的政策制定与实施提供了理论依据和数据支撑.     

基于人口数据的北京市朝阳区交通生成与分布

本文根据北京市朝阳区的人口聚居特点及城市经济、人文等特征,通过重力模型法分析了朝阳区的交通产生与分布,并对交通分布进行了预测。同时,利用人口数据估算了朝阳区交通基础设施建设的需求,讨论了朝阳区重点拥堵区域的成因。研究结果能够合理解释朝阳区交通现状并预测将来的交通分布,并对管理者采取针对性更强的有效管理措施提出参考建议。     

河南省人口老龄化发展趋势预测

文章基于2000-2019年河南省老年人口比重数据,分别利用ARIMA(0,1,1)模型和灰色系统GM(1,1)模型对河南省人口老龄化的变化趋势进行了拟合、分析和预测.结果表明:两种模型均具有较好的拟合效果,且预测值非常接近,说明未来几年河南省人口老龄化日趋严重,这可能给该省的社会和经济发展带来一定的影响.     

徐州市人口文化程度对婚姻状况的影响分析

本文分析徐州市不同文化程度的婚龄人口婚姻状况及特点,用回归分析方法研究人口文化程度对未婚人口比重的影响。结论表明徐州市人口文化程度与婚姻状况之间存在相关关系,随着文化程度的提高,初中到高中,本科到研究生,未婚人口比重随年龄的增长而下降的速度将加快。     

区域经济人口承载力灰色模型分析以成都为例

成都市是我国的重要大城市之一,也是我国西部的中心城市.近几年成都的经济发展迅速,但同时人口也在增长,成都2008年末的人口也达到了1125万人,究竟以后今年的经济发展与人口增长是否适应呢?本文就对于此问题运用GM模型对2009-2015年做出预测进行了研究.     

全面二孩政策对我国人口结构的影响

本文根据我国国情,基于多元线性回归模型预测不同生育政策下的未来人口结构,并建立以年龄结构、城乡人口比率以及性别比率为指标的指标体系分析未来我国人口结构对经济发展的影响,通过我们的分析结果,给出了如全面贯彻落实二孩政策、提供二孩政策福利的人口发展合理化生育政策的建议.     

BP神经网络和多元回归模型在城市建成区面积预测中的应用比较——以福州市为例

城市建成区规模的迅速扩张是目前福州市土地利用变化中的一个显著特点.城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难.鉴于BP神经网络和多元回归模型在该领域内的广泛应用,本研究分析了1998-2005年间福州市城市规模的变化趋势,以福州市建成区为例对多元回归模型和BP神经网络在此类研究中的应用进行了对比.经检验,BP神经网络比灰色模型拟合良好,这是对建成区面积预测方法有益的探索.     

徐州市耕地面积变化的社会经济驱动力分析

本文以徐州市1978～2007年耕地面积变化数据及其社会经济因素数据为基础,通过对耕地数量变化及区域差异的分析,得出徐州市耕地面积变化的时空规律;采用主成分分析和多元线性回归分析徐州市初级生产阶段和工业化阶段耕地面积变化的最主要的驱动因子,归纳为经济发展、人口增长和耕地保护政策因素;并提出徐州市加强耕地保护的具体对策措施。     

高维波动率的预测

多维波动率的预测在实际投资决策中是一个重要而困难的问题。本文分析了能够运用到高维情形下的五种波动率模型的预测方法,它们分别是EWMA模型、OGARCH模型、ICGARCH模型、GOGARCH模型和DCC模型等。对两组高维真实数据的波动率进行预测比较的结果显示,ICGARCH模型和DCC模型能够给出比其他三种模型更为准确的预测结果,此外,OGARCH模型EWMA模型要好,而预测效果最差的是GOGARCH模型。     

陕西省人口与社会经济发展问题的统计分析

本文针对陕西省近十年人口与经济发展状况的具体情况,选取1998年-2007年的相关数据,对人口与经济发展问题进行统计分析,依次建立了人口与经济发展问题的数学模型。根据人口阻滞增长模型的方式建立了模型(1),根据主成分分析与曲线回归分析相结合的方法对曲线进行拟合,建立了模型(2)与模型(3),并对未来几年陕西省人口与经济的发展趋势进行预测,根据以上预测提出政策性建议。     

基于组合模型的某农场电商生鲜农产品需求预测研究

为实现某农场生鲜农产品需求量的精准预测,文章基于Sharply值权重分配法构建ARIMA-SVM组合预测模型,并采用误差分析等方式证明预测方法的可行性、有效性。结果表明：Sharply值组合预测模型克服了ARIMA模型与SVM模型在局部区间内预测精度欠佳的弊端,能够应用于生鲜农产品需求量完整性、可靠性的需求量预测;组合模型的预测结果可以为农场生鲜农产品产销提供理论指导。     

中国未来人口变化的三大转折点预测——基于年龄移算人口预测模型的分析

为给经济社会发展的一些重大决策提供支撑,可建立一个年龄移算人口预测模型,利用2010年全国人口普查数据和1990年以来的相关历史统计数据,对未来中国人口总量和结构的变化趋势进行分析预测,估计三大人口转折点出现的大体时间及相应的人口状态。结果显示,如果保持现行人口政策不变,预测未来中国总人口峰值约为14.2亿人,峰值出现的时间为2027年左右,随后总人口将下降,2030年约为14.15亿人,2050年约为12.59亿人;如果保持现行劳动就业政策不变,预测未来劳动就业年龄人口数峰值为8.32亿人,峰值出现的时间为2017年,随后劳动就业年龄人口数将下降,到2030年约为7.28亿人,2050年约为5.63亿人;如果保持现行职工退休政策不变,预测未来老年退休人口将持续上升,到2030年约为4.18亿人,老年抚养比为57%;2050年约为4.96亿人,老年抚养比为88%;老年退休人口数的峰值约为4.98亿人,出现时间为2051年,随后出现下降;老年抚养比的峰值为92%,出现时间为2054年,随后出现下降。从预测结果看,总人口峰值将明显低于人们以往的预测,人口结构的变化将快速而迅猛。     

深度学习神经网络能改进GDP的预测能力吗?

目前国内外复杂的经济形势加大了预测GDP的难度,因此,如何有效地预测GDP是值得研究的重要理论与现实问题。有鉴于此,本文构建了既具有宏观经济理论基础又符合中国宏观经济特征的指标体系,并构造了一个用于GDP预测分析的LSTM模型,将之与BVAR模型进行对比研究,以科学地判断LSTM模型是否能够提升GDP预测的精确度。研究结果表明:第一,本文选择的扩展指标能够提升BVAR模型与LSTM模型的GDP预测能力;第二,相比于BVAR模型,LSTM模型能够更好地挖掘扩展指标对GDP的非线性影响,从而提升短期GDP预测能力。鉴于LSTM模型强大的自我学习能力、良好的泛化能力以及较好的模型可调节性,LSTM模型在GDP预测领域具有广阔前景。     

关于BDLM模型和ARMA模型的一个注解

长期以来，ARMA模型在中国股市领域、预测领域得到了广泛的应用。近来的研究表明，由于中国股市的自身特点，一般不用ARMA模型来预测，而用贝叶斯动态模型BDLM进行股市预测。本文从理论研究的角度出发，证明这两类模型之间的关系，从而希望对应用研究能够产生一些指导意义。     

组合模型在公路客运量预测中的应用

针对公路客运量预测问题,在建立灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的基础上,利用最优加权系数法建立组合模型来对客运量进行预测。以此来避免单一模型的不足,从而提高模型的预测精度。通过2005-2009年安顺到贵阳的贵黄高速客运量模型的检验,证明组合模型是合理、可行的,并且具有较高的预测精度。