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。     

我国居民人均消费支出时间序列模型分析

最近三十年中国的经济保持高速发展,但我们也时刻在强调内需不足,要鼓励消费.通过对我国居民人均消费支出的历史数据研究,建立了居民人均消费支出的经济模型,并研究了模型中主要变量对模型的影响程度.     

农村人均消费支出影响因素

随着时代发展,影响农村人均消费支出的因素不再局限于人均纯收入.本文主要通过对影响农村人均消费支出的多因素分析,建立以农村人均生活费支出为被解释变量,若干影响因素为解释变量的多元线性回归模型,并应用1978-2011年间的截面数据回归得到的模型,再对模型进行计量经济学检验.     

我国农村居民消费支出的预测分析

扩大农村居民消费支出是建设社会主义新农村的重要任务和扩大国内需求、拉动经济增长的现实需要。本文应用二次指数平滑法和灰色预测法对我国＂十二五＂期间农村居民消费支出进行组合预测,并提出相应对策建议。     

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。     

1—4北京郊农村居民生活消费现金支出增16．1％

据抽样调查资料显示,今年1—4月,京郊农村居民人均生活消费现金支出达到2863元,比上年同期增长16．1％。其中,城市功能拓展区人均生活消费现金支出4127元,增长12.6％;城市发展新区人均生活消费现金支出2680元,增长15．8％;生态涵养区人均生活消费现金支出2370元,增长20％。     

基于EVIEWS软件对重庆农村居民消费支出的分析预测

本文运用EVIEWS7.0软件检验1985-2012年重庆农村居民纯收入和消费支出时间序列的平稳性并进行协整检验,得出相关一元线性模型即重庆农村居民纯收入对其消费支出有显著影响,并进行2013年的消费支出预测分析。     

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)。     

中国农村居民消费和收入的实证分析

本文利用改革开放以来消费水平和收入水平的数据,构建误差修正模型,实证分析了1978-2008年期间中国农村家庭人均收入对人均生活消费支出的影响.研究的结论是可以通过提高农村居民的纯收入来拉动农村居民的消费.     

ARIMA模型在我国农民增收预测中的应用

进入新世纪我国农村经济有了很大的发展，农民生活水平有了较大的提高。但上世纪80年代以来，我国农民人均纯收入增长幅度明显地不稳定，农民人均纯收入增幅由1980年19．04％上升到1994年的32．49％，然后又下降到2000年的1．95％，2000年以后农民的人均纯收入的增幅有了一定的提高，但总体来说还是比较缓慢，从2001年到2007年有增有减，最高增幅是2007年的15．43％，最低的是2002年的4．61％。农民增收困难已成为新世纪之初我国农业和农村工作中的突出问题。本文结合我国历史实际农民人均纯收入数据，利用时间序列预测模型预测我国农民改革开放以来的增长率，并做出趋势分析，从而为我国今后“三农”问题乃至整个经济社会发展全局问题的研究提供量化指标依据：     

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。     

海南省财政支农与农村居民消费的实证分析

扩大国内需求,对于保持国民经济持续健康发展至关重要,而增加农村居民消费需求是扩大内需的根本途径。文中基于1988-2008年海南省的时间序列数据,运用平稳性检验、协整检验和格兰杰因果检验等方式,揭示了农民消费与财政支农的关系,最后提出了扩大农民消费需求方面建议。     

我国农村居民收入与消费支出关系的实证分析及其影响因素

本文在实证分析的基础上得出,我国农民的收入与消费支出水平呈高度正相关关系,收入是影响农民消费最直接、最具决定性的因素,必须加大提高农民收入的力度,针对目前影响农民收入及其分配差距的因素采取相应对策,从而提高其收入和边际消费倾向,最终提高农民消费水平。     

我国人均消费和人均国内生产总值关系的实证研究

依据1978～2009年我国人均消费和人均国内生产总值的相关数据,运用协整理论和格兰杰因果检验相关知识,对我国人均消费和人均国内生产总值关系进行检验。结果表明,1978～2009年我国人均消费和人均国内生产总值之间存在长期稳定的均衡关系;Granger-Sims因果检验结果表明,在我国人均消费和人均国内生产总值这一相互影响和作用的过程中,从长期来看,体现为人均国内生产总值对人均消费的影响。鉴于此,提出国家通过扩大出口、鼓励投资来提升人均国内生产总值,并以此来提升人均消费水平。     

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。     

基于时间序列分析的我国能源需求的预测

随着世界主要能源价格的大幅上涨和中国经济的强劲上升,中国能源需求已成为世界关注的焦点。本文利用时间序列分析方法中的自回归求和ARIMA模型,对我国1963-2008年的能源消费总量数据进行了实证分析,构建了能源消费总量数据预测模型,以此准确地预测我国能源需求,最后证明该模型能够很好的描述我国能源消费总量的动态演变规律,并且s在此基础上对我国未来的能源需求进行了短期预测,同时,给出了结论及建议。