浅析飞行员行业的进入和退出壁垒

飞行员行业是一个极具特殊性的行业,该行业劳动者的进入和退出相对其他行业而言较困难,具有较高的壁垒,而各种壁垒的存在使得飞行员与航空公司产生了诸如劳资纠纷等多种矛盾,对我国航空业的发展非常不利.文章将对飞行员行业的进入和退出壁垒进行分析,并简要提出解决飞行员和航空公司矛盾的建议.     

浅析飞行员行业的进入和退出壁垒

飞行员行业是一个极具特殊性的行业，该行业劳动者的进入和退出相对其他行业而言较困难，具有较高的壁垒，而各种壁垒的存在使得飞行员与航空公司产生了诸如劳资纠纷等多种矛盾，对我国航空业的发展非常不利。文章将对飞行员行业的进入和退出壁垒进行分析，并简要提出解决飞行员和航空公司矛盾的建议。     

卷烟需求组合预测分析

运用以月份、季度季节性分解模型与增长型曲线外推预测模型对卷烟需求进行组合预测。实验结果表明,该组合模型能够较好地预测卷烟年销售总量值变化。     

人才宏观需求预测的数学模型及统计分析

本文采用时序外推模型、生产函数模型、灰色预测模型等方法，对铁路运输企业人才需求总量的发展变化进行了动态关联分析，作出了人才需求总量的预测，为公司人力资源管理工作提供了理论依据。     

城市建设用地的需求量预测研究

综合考虑建设用地需求的驱动因素、制约因素的基础上，构建了基于驱动力的城市建设用地扩展模型，预测未来城市建设用地规模，同时，引入供地约束系数对其进行修正。运用此模型验证徐州市过往年份的城市建设用地数量，具有较高的精庹，并用其预测了未来建设用地需求总量。     

我国房地产行业态势分析模型及房价模型研究

为了使各种影响住房需求因素之间的“灰色”关系清晰化,本文建立了“灰色”关联模型,选取与房地产需求相互关联、相互作用的复杂因素,得到对房地产行业态势发展重要的制约因素,从而判断房地产行业发展态势.而要做到对房价进行准确预测是一件极难的工作,本文选取与房价紧密相关的因素,引入虚拟变量并合理定义作为房价是否上涨的变量,建立Logistics模型并进行验算.     

甘肃省全社会固定资产投资的ARIMA模型预测

固定资产投资的增长不仅会直接拉动经济的增长,而且还会增加对原材料、生产设备、劳动力等的需求,从而促进与投资活动相关行业的发展。对《甘肃统计年鉴》提供的1982—2007年甘肃省全社会固定资产投资总额的数据进行分析,建立了ARIMA（1,1,1）模型,并检验了该模型的预测效果,为甘肃省固定资产投资的分析提供可靠的依据。     

人民币现钞总量与结构需求预测

本文从分析我国过去二十年人民币现钞总量与结构的运行规律入手,通过不同侧面、不同层次的实际调查与分析研究,提出了影响我国人民币现钞总量与结构的主要因素以及这些因素的影响机理。在此基础上,通过预测影响因素的未来变化趋势,借助货币政策中介目标Ｍ２、投资传导机理和货币需求函数的预测方式,预测１９９９～２０１０ 年人民币现钞总量与结构的需求,给出高、中、低总量的预测结果和结构的变化格局,并对预测结果作进一步的分析阐述     

我国房地产行业态势分析模型及房价模型研究

为了使各种影响住房需求因素之间的“灰色”关系清晰化，本文建立了“灰色”关联模型，选取与房地产需求相互关联、相互作用的复杂因素，得到对房地产行业态势发展重要的制约因素，从而判断房地产行业发展态势。而要做到对房价进行准确预测是一件极难的工作，本文选取与房价紧密相关的因素，引入虚拟变量并合理定义作为房价是否上涨的变量，建立Logistics模型并进行验算。     

关于团购网站的消费者需求调研与分析报告——以四川成都地区为例

近年来,中国的通货膨胀局面成为国家政府及老百姓所关注的话题,物价上涨带来的供需不平衡日益加剧,而B2T电子商务模式——团购,作为新兴的朝阳行业,以实惠便利的特性深受消费者的亲睐。2010年团购元年至今的两年内,国内团购网站数量上升至4 057家,在激烈与多样的竞争环境之下,团购网站的发展将取决于消费需求的变化。调研以四川成都地区为例,用时近二年,对2 000名本地消费者进行走访调查。构建了四川成都地区团购行业顾客满意度指数测评模型,填补了中国中西部地区团购行业消费者需求数据的空白。对目前团购行业消费者需求现状、相关变化趋势作出分析与预测,构建了网络团购顾客满意度测评体系模型。     

基于时间序列模型与传统回归模型下的货币总量预测

文章借助反映货币总量的重要指标,对随机性时间序列模型和传统回归模型的构建及相应的预测精度进行了探讨分析,以期为宏观政策的制定提供较精确的量化模型依据,结果发现:传统回归模型的预测精度普遍高于ARIMA模型的预测精度,但是传统回归模型的预测有赖于ARIMA模型对其解释变量向预测期的外推。     

网络零售企业顾客对服务补救需求的分析

随着网络零售行业的不断发展,行业的投诉率也有着显著的增加,服务补救的发展相对缓慢,因此对其进行研究有着十分重要的作用。在参考了相关文献以及网络零售行业实际情况的基础上,分析了行业中顾客对服务补救的需求,并通过KANO模型对这些需求进行分析和分类,为企业有针对性地展开服务补救提供了参考。     

我国农村居民粮食直接消费预测研究

对我国农村居民粮食直接消费的历史特征和随收入变动的阶段性作了模型描述,利用筛选出的有效模型对人均粮食需求量进行了长期预测。结合我国人口自然增长率和未来城镇化的变化因素,论文也得到了我国农村居民粮食直接消费的长期预测总量。本文的结论是,随着生活水平的提高和食物结构的丰富,农民人均粮食直接需求量会不断下降,至2015年前后达到稳定,农村人口的不断减少也会导致农村粮食需求总量减少。     

未来15年我国环保产业市场走势探析

本文根据“九五”后三年国内环保产业的发展情况,在考虑了相关因素影响的前提下,一是对我国未来15年环保产业的市场需求总量进行了预测,二是对我国未来15年环保产业中的产品市场、技术服务市场、三废综合利用市场的需求走势进行了分析。     

湖南省人均需电量回归模型的建立及其预测应用

在电力项目前期调研与论证过程中,必须对电力需求进行预测,以提高决策质量。本文采用基于人均GDP需电量的预测方法对湖南省电力市场需求状况做出了分析和预测。结果显示我省电力消费增长速度和国民经济增长速度基本一致,但电力发展仍略低于经济发展速度。需加大建设投入,提高装机总量,并合理调整电力生产结构。     

建设人口均衡城市视角下的人口规模预测——以成都市为例

建设人口均衡城市,首要在于充分摸清人口底数,准确预测人口增长规模,才能科学制定人口和经济社会发展规划。文章针对以往单一指标预测人口总量精度不高的问题,利用灰色预测所需信息少和神经网络非线性映射能力强的优点,筛选出与人口总量紧密联系的9个主要因素,力图建立多指标灰色PSO-BP神经网络人口预测模型,并对2015年至2030年成都市人口总量进行预测。实证分析表明,该模型预测精度高、泛化能力强,具有较好的实用价值。在论文的最后,作者依据模型预测结果,为成都市建设人口均衡城市提出了较有针对性的建议。     

财富效应、地区异质性与中国货币需求函数再估计

本文研究财富效应对我国货币需求的影响,将家庭住房财富变量加入标准货币需求函数,运用2005年第一季度至2019年第四季度分省数据,建立时间序列面板模型,对我国货币需求函数进行实证分析.研究发现住房价格和住房存量对货币需求有显著正向影响;加入住房财富变量后,货币需求的实际GDP弹性显著减小;当出现相对于均衡的偏离时,货币总量向均衡方向移动,说明货币总量主要由需求决定.本研究在几个方面有所创新:一是实证分析了住房财富变量对于我国货币需求函数的影响;二是实证模型的设定应用了最新时间序列面板模型分析技术,考虑了异质性和相关性,从而得到更加稳定的货币需求函数,提高了实证分析结果的可信性.研究结果为理解货币总量的决定因素和走势,判断货币政策状况提供了有用信息.     

世界石油资源现状、供需状况预测分析和对策

本文对世界石油资源现状,包括对世界石油资源总量、资源分布、探明和消费布局情况进行了统计和阐述,同时分析预测了世界未来的石油供需状况,最后,本文对世界石油未来如何发展,提出诸如增加对石油勘探投资、加快石油行业市场化和民营化进程、拓宽渠道吸引外资、积极拓展海外油气市场、加快促进地区石油一体化等对策。     

中国宏观经济总量的实时预报与短期预测——基于混频数据预测模型的实证研究

季度GDP的走势与波动不仅会影响政府的财政收支、企业的盈利和财务状况,甚至还会影响家庭和个人的收入与支出,是宏观经济总量预报、预测与分析的重中之重。传统的宏观经济总量预测模型是基于同频数据进行的,高频和超高频数据必需处理为低频数据,这不仅忽略了高频数据信息的变化,还影响了模型预报和预测的及时性,降低了模型的预测精度。本文将混合数据抽样模型(MIDAS)用于中国季度GDP的预报和预测,实证研究表明,出口是造成我国金融危机时期经济增长减速的主要因素,MIDAS模型在中国宏观经济总量的短期预测方面具有精确性的比较优势,在实时预报方面具有显著的可行性和时效性。     

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。