黑龙江省GDP预测的灰色模型

灰色预测方法是经济预测中一种非常有效的方法,它的主要特点是建立预测模型所需要的原始数据不多,容易采集,这种预测方法简便并具有较高的准确性。本文运用灰色理论,以2000～2006年黑龙江省GDP情况为原始数据,建立了黑龙江省GDP预测的灰色模型,并对2007～2010年黑龙江省GDP做了预测。     

咸宁市经济发展的SWOT分析和预测

在对咸宁市经济发展状况进行SWOT分析的基础上,利用2001—2010年咸宁市GDP统计数据作为原始数据,建立灰色预测数学模型,检验模型的有效性,利用模型预测咸宁市2015年的GDP总量,预测结果：咸宁市2015年的GDP规模将达到1 050亿元。     

云南省低碳经济发展研究——基于“单位产值”水平的实证研究

近年来,云南省的经济取得了较快的发展,但其资源消耗量和碳排放量日益增加,环境质量不断下降,发展与资源环境压力并存。选取云南省2000~2010年十年的数据,从万元GDP用水量、万元GDP能耗、万元GDP碳排放三个测度指标对云南省16个市州低碳经济发展水平进行分析,从而了解云南省在低碳经济发展中存在的问题。     

北京市人均GDP的时间序列分析及预测

人均GDP是具有重要经济意义的指标,它的增长具有一定的内在规律性,文章建立了北京市人均GDP的时间序列模型,分析研究了模型的稳定性和可外推性,预测了2005年～2010年北京市人均GDP的发展水平,说明北京市人均GDP具有一定的时间趋势。     

基于RBF神经网络的GDP时间序列预测模型研究

对GDP进行高精度的分析预测,对制定经济发展战略、规划年度计划以及各种宏观经济政策,具有重要的理论与现实意义.本文采用RBF神经网络作为工具,建立基于RBF神经网络的GDP时间序列预测模型,并与ARIMA模型进行对比,对上海市22年的GDP数据进行了仿真实验.实验表明,ARIMA模型对上海市GDP数据进行预测的精度仅为91.8754％,而本文提出的RBF_TSF模型的预测精度则高达95.0360％.这表明本文提出的RBF TSF比ARIMA模型在GDP时间序列预测上具有更高的预测精度.同时该模型收敛迅速,具有很强的实用价值.     

云南省财政支出与经济增长效应分析

本文运用云南省1978-2006年的年度财务支出结构数据,在单位根和协整检验的基础上建立VAR模型,利用Eviews3.1软件分析、研究云南省财政支出结构对经济增长的影响.通过实证分析,发现不同的支出对GDP的影响程度各不相同,其中,影响程度最大的是科教文卫支出.本文最后根据实证分析的结果,提出要使云南省国民生产总值继续保持强劲的增长势头,应如何优化云南省财政支出结构.     

基于BP神经网络技术的GDP预测方法

在一般的经济预测中,通常采用回归分析方法建立模型对GDP进行拟合,但由于经济系统的复杂性,许多回归模型尤其是线性回归模型难以达到要求的精度。本文采用BP神经网络方法建模,利用其自学习和非线性的突出特点,对GDP进行研究,并得到了对2009年我GDP较为满意的预测结果。     

GDP缺口预测中金融变量预测能力的分析

2008年的金融危机对全球的经济产生了深远的影响,因此,在预测主要宏观经济指标时就应更多的考虑金融变量。通过利用主成分分析得到了能够反映中国金融状况的几个主成分,并利用这些金融主成分对GDP缺进行了预测。本课题通过比较分析来评价金融主成分在预测GDP缺口中的作用。     

财政支出规模与经济增长的关系研究——以云南省为例

财政支出是政府宏观调控的重要手段,它不仅为政府职能的顺利实现提供保障,而且其规模直接体现了政府对经济的干预程度.云南省是一个少数民族边疆省份,经济社会发展相对落后,财政支出的合理利用对发展社会经济事业具有重要的作用.文章通过利用1994年-2010年云南省财政支出与GDP总量数据建立模型,计量研究分析云南省财政支出规模与经济增长的关系,为如何发挥财政支出对边疆民族地区经济增长的推动作用提供政策建议.     

武汉市物流需求预测

综合货运量是物流需求最主要的一项指标.文章通过综合货运量对武汉市物流需求影响进行预测,根据武汉市2007年至2010年GDP预测总量,选用一元线性回归分析方法对武汉市综合货运量的预测,说明武汉市物流需求未来几年将以较快的速度增长.     

基于STIRPAT模型的云南省能源消耗影响因素分析

近年来云南省能源消耗不断上升,对环境的负面影响越发显著。库兹涅茨曲线分析表明经济是能源消耗的驱动因素,且近阶段云南省不存在U型线的拐点,能源消耗将随着经济发展而逐年增加。故本文选取人口、人均GDP、工业GDP比率、城市化率、能源消耗强度五个因素作为自变量,以云南省2000~2013年能源消费总量为样本结合主成分分析法和多元线性回归,构建STIRPAT模型。研究结果显示:人口和城市化率是影响云南省能源消耗的关键因素,人均GDP和工业GDP比率对于能源消耗有驱动作用,而能源消耗强度对于能源消耗有抑制作用。针对目前现状,为云南省"十三五"期间的节能减排,提出相应建议和对策。     

云南省教育投入与经济发展关系分析

教育和经济发展相互适应,相互促进.本文首先通过与全国其他省区对比,分析云南省近年来的经济发展状况,指出云南省与其他发达省区间的差距,然后利用聚类分析法探讨云南省的教育投入与全国其他省区的差异,再通过回归分析法建立全国教育投入与经济发展的多元线性回归模型,最后建立了云南省近年来教育投入增加与生产总值(GDP)增长的曲线回归模型,为进一步研究云南省教育与经济协调发展提供理论依据.对促进云南省经济又好又快发展具有深远意义.     

逐步回归法在税收预测中的应用研究

税收收入预测是为税务部门进行科学决策和管理工作提供科学依据的一项重要工作。影响税收收入的经济因素很多。应用逐步回归法建立了昆明市国税收入预测模型，得出影响昆明市国税收入的最主要经济指标是GDP、进出口贸易总额、职工工资总额和财政支出。     

云南省固定资产投资与经济增长关系研究

本文通过选取云南省2000年到2015年的月度数据对云南省固定资产投资与经济增长关系进行研究,通过协整检验、 格兰杰因果检验发现云南省固定资产投资与GDP之间具有长期稳定均衡关系,即协整关系;云南省固定资产投资是经济增长的格兰杰因果原因,反之则不是.     

云南省进出口与经济增长关系的实证分析

近些年来，云南省经济迅猛发展，国内生产总值更是以较快的速度递增，而在我省经济发展速度比较迅速的背后进出口对经济增长的拉动作用究竟有多大仍是一个值得关注的问题。因此，主要选取云南省1952年到2004年的GDP、进口、出口以及价格指数和汇率五个指标作为样本，对云南省的GDP与进口和出口的长、短期关系进行分析，研究进口和出口对GDP拉动作用，为制定出适合我省的经济政策提供依据。     

云南省七条经济走廊发展现状分析

从整体上说，云南省中心地带经济发展以昆明市和安宁市为主，而云南省其他地区没有出现能明显带动周边经济发展的县市。云南省七条经济走廊所经过的县市，是云南省经济发展的重要地区，GDP、人均GDP、GDP增长率都高于云南省平均水平，但与其他县市相比，其发展差距维持在相对稳定的状态下。云南省要形成七条经济走廊带动云南省经济发展的局面，凸显七条经济走廊的发展优势，需要政策的大力扶持，以及对沿线产业的布局进行进一步研究规划。     

我国GDP的发展趋势预测

GDP是衡量一个国家经济发展状况的重要指标，对GDP的发展趋势进行预测，对于制定经济发晨规划、投资的科学决策和产业结构的调整具有重要意义。本文利用Pandig-Wu建立ARMA（2，1）对我国GDP的发展趋势进行了拟合和短期预测。     

中国GDP赶超美国时间预测

国内生产总值常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。本文在分析中美两国原始GDP数据的基础上,建立了计量模型,并预测了中国GDP赶超美国GDP的时间。     

中国人均GDP时间序列的实证分析与预测

本文结合1970～2009年我国的人均GDP数据,应用SAS软件进行分析,建立中国人均GDP的时间序列ARMA模型,并在此模型的基础上对我国2011～2013年人均GDP进行了短期预测,探讨经济发展趋势,深入分析这一指标对于反映我国经济发展历程、探讨经济增长规律、研究波动状况、制定相应的宏观调控政策有着十分重要的意义.     

试析滇西北人口与经济的协调发展

在云南省西北部横断山“纵谷”区核心地带的16个少数民族聚居市县,区位特殊,环境复杂。在人口不断增长的同时,经济发展水平参差不齐,总体较低。以GDP为指标,按高、中、低3个标准预测2010年项目区各县人口发展需要的经济总量和增幅,对各县实现经济增长为人口发展提供支持进行了分析。