安徽省社会固定资产投资总额影响因素的实证分析

随着安徽省经济的不断发展,社会固定资产投资总额对于经济的发展发挥着越来越重要的作用,研究社会固定资产投资总额也越发重要。主要选取了1996-2016年间安徽省的生产总值、消费水平、财政收入、税收、与社会固定资产投资总额五个经济变量,利用计量经济学的方法,对安徽省社会固定资产投资总额的影响因素做出分析。针对安徽省社会固定资产投资状况,提出相对应的解决方法。     

关于固定资产投资与CPI关系的实证研究——基于Granger因果关系检验和误差修正模型

固定资产投资与CPI均为重要的经济指标,反映国民经济运行状况,二者存在密切的联系。本文利用1986年～2009年的全社会固定资产投资总额与CPI的宏观年度数据,通过建立实证模型,深入研究固定资产投资与CPI的关系。首先运用单位根检验探讨了宏观经济变量时间序列数据的平稳性;其次运用Granger因果关系检验法分析它们之间的Granger因果关系;最后建立误差修正模型,分析二者之间的关系。     

固定资产投资适度规模控制及预测的实证研究——以西安市为例

通过建立基于现代控制理论与计量经济学的固定资产投资总量的宏观经济控制模型,对西安市1996年～2006年固定资产投资实际投资额与投资规模的最优值进行比较分析,并预测西安市2007年～2012年固定资产投资适度规模的最优值区间,旨在为城市管理者提供决策依据。     

宏观经济因素对进出口贸易总额影响的研究 ——基于江苏省的实证分析

本文以江苏省1991年～2019年的相关数据为研究样本,应用Eviews软件建立双对数线性回归模型,对宏观经济因素对进出口贸易总额影响进行了理论分析和实证研究.结果显示:固定资产投资总额、社会消费品零售总额、居民消费价格指数、地区国民生产总值和城镇居民人均可支配收入五种宏观经济因素对进出口贸易总额具有一定的影响,但存在...     

基于VAR模型的中国金融机构信贷规模分析

基于向量自回归(VAR模型),运用单位根检验、Granger检验、脉冲响应函数等计量经济分析方法,对2008年2月—2014年9月影响我国金融机构信贷规模的因素进行实证分析。说明货币供应量的变化是影响信贷规模变化的重要因素并且存在正效应,而固定资产投资总额变化和社会消费品零售总额变化对信贷规模变化影响相对较弱,且从资金应用层面分析,后两者对信贷规模变化存在正效应。     

我国固定资产投资增长率预测分析

固定资产投资作为投资的重要组成部分，是社会经济发展的一个重要动力，是社会固定资产再生产的主要手段。因此，预测我国固定资产投资增长率对于促进我国经济增长具有重要意义。从动态分析的角度出发，本文以我国1981-2013年的全社会固定资产投资增长率为一个时间序列，运用Eviews6．0软件对其进行分析。由分析结果可知， ARMA （4，3）模型提供了较为准确的模拟结果，可用其来预测我国固定资产投资未来增长率，为我国全社会固定资产投资决策提供可靠的参考依据。     

福建省城乡居民收入差距预测模型比较研究

本文选取福建省1981-2008年间的城乡收入差距值时间序列数据,建立四个时间序列模型进行比较分析,最终确定ARMA模型作为预测模型.并以2006年、2007年和2008年的数据作为检验数据检验该模型预测效果,进一步验证了其预测效果较优,最后利用该模型对福建省2011-2014年城乡收入差距值进行短期外推预测,并给出对策建议.     

促进民间投资加快荆州经济发展

一、近年来荆州民间固定资产投资发展状况分析近年来,荆州市非国有经济固定资产投资的增长情况,大致有以下特点:1、民间固定资产投资总额逐步增长,但比重有待进一步提升。截止2001年底,全市个体经济固定资产投资达19.43亿元,占全市固定资产投资总额的21.52％,年均增幅为30％。集体经济固定资产投资达7.97亿元,占全市固定资产投资总额的8.83％,年均增幅27.2％,两项合计占全市固定资产投资的比重为30.35％,民间投资已成为全市固定资产投资的一个重要组成     

浅析我国固定资产投资对GDP的影响

本文从当前经济形势出发,概要介绍了国内外固定资产投资与GDP增长的关系,对1993-2008年时间序列数据进行相关关系的实证分析,得出了固定资产投资与我国GDP增长的关联度很大的结果,并借助于对固定资产投资的预测间接预测了我国未来5年的GDP.     

固定资产投资与经济增长关系实证分析

本文以现代计量经济学的基本方法为基础,选取1995-2010年甘肃省固定资产投资与全社会生产总值数据作为样本,运用协整模型、Granger因果关系模型等方法来分析固定资产投资对经济增长的影响,得出甘肃省固定资产投资与经济增长之间的相互关系。在实证分析的基础上,结合现有的研究成果,得出优化固定资产投资的政策建议,确定甘肃省固定资产投资策略。     

湖北省全社会固定资产投资时间序列分析

概述湖北省全社会固定资产投资的现状,对其1990-2006年的数据进行时间序列分析,从而构建ARIMA(2,1,2)模型进行预测。     

基于ARIMA模型的广西固定资产投资规模预测

文章以广西1985-2012年样本数据为例,利用ARIMA模型对广西未来五年固定资产投资规模进行了预测,得出了未来几年广西固定资产投资规模将保持较高速度的增长.文章最后提出了一些加强和改善固定资产投资工作的对策建议.     

基于多元回归模型的广西经济增长动力因素研究

多元回归模型被普遍应用于社会经济研究领域。在构建多元回归模型的基础上,通过拟合优度检验、F检验、t检验、多重共线性检验、自相关检验以及逐步回归进行模型优化,得到准确可靠的多元回归模型,从资本、劳动、对外贸易、外商直接投资、基础设施改善以及产业结构升级六个方面探究1990—2017年广西经济增长的动力因素。结果显示:固定资产投资水平、基础设施完善程度、对外贸易水平和产业结构状况是推动广西经济增长的动力因素,且固定资产投资水平影响最大、产业结构升级的影响最小。     

固定资产投资与经济增长关系

以固定资产投资拉动经济增长理论为依据,建立计量经济学模型,对上海市固定资产投资与经济增长之间的关系进行定量分析.结果表明: 固定资产投资是刺激经济的主要手段,拉动经济增长作用越来越强.     

投资与消费的经济增长效应比较——基于江苏省2004-2010年月度数据的再检验

投资与消费是地区经济增长的重要源动力。本文基于江苏省2004年至2010年的月度数据,利用单位根检验和协整检验技术对国内生产总值、固定资产投资总额及社会消费品零售总额三者之间的关系进行了实证检验。结论表明,虽然国内生产总值、固定资产投资总额及社会消费品零售总额均是非平稳的时间序列,但三者之间存在长期的均衡关系,且投资与消费的经济增长效应存在明显差异,消费的贡献弹性显著高于投资的贡献弹性。因此,政府在应对金融危机、促进经济增长的中,高度重视消费的增长效应,合理调整投资与消费的比例关系以促进江苏经济的健康平稳发展。     

吉林省宏观经济波动影响因素的长短期动态研究

根据1978—2014年的相关数据,运用SVAR模型,对影响吉林省宏观经济波动的主要因素进行实证分析,得出结论:从脉冲响应函数来看,无论短期还是长期,全社会固定资产投资和民间固定资产投资均是引起吉林省宏观经济波动的重要因素,消费和出口是次要因素,投资仍是拉动吉林省经济增长的主要驱动力。长期看,全社会固定资产投资、民间固定资产投资、出口对吉林省宏观经济波动的影响为正效应,而消费对吉林省宏观经济波动的影响由正效应转为负效应。方差分解的结果与脉冲响应函数得出的结论相一致,能够互相印证。并在实证结果的基础上提出保持投资增长的连续性,加快供给侧结构性改革步伐,扩大出口对经济的拉动作用等对策建议。     

货运量影响因素分析——多元线性回归分析

通过对哈尔滨市物流系统年货运量的实证分析,了解当前哈尔滨市物流业的发展水平及影响物流行业发展的主要因素。年货运量是物流需求的一项主要指标。根据哈尔滨市1990年至2006年哈尔滨市年货运量、国民生产总值、社会消费品零售总额、固定资产投资总额、运输邮电部门固定资产投资总额的数据,选用多元线性回归分析方法对哈尔滨市年货运量的影响因素进行了分析,说明哈尔滨市物流需求未来几年将以较快的速度增长。同时也研究了当前物流系统中存在的问题,并提出了相应的解决问题的建议。     

基于Stata软件对滨海旅游投入与滨海旅游经济增长的关系研究——以2008—2017年青岛市滨海旅游业统计数据为例

文章选取2008—2017年青岛市滨海旅游业统计数据,剔除价格水平变动等因素的影响,建立时间序列模型,运用Stata统计软件,对青岛市滨海旅游业固定资产投资、从业者人数和科技创新投入与滨海旅游业总收入进行线性回归分析。结果显示,滨海旅游业固定资产投资、从业者人数和科技创新对旅游业收入增长具有显著影响。据此提出增加滨海旅游业固定资产投资,提高从业人员素质和加强科技投入等建议。     

利率对我国固定资产投资的调控效果分析

通过实证检验，本文发现利用利率对我国固定资产投资进行调控效果不理想。进一步建立模型分析发现，调控效果不明显的原因有：央行对利率的管制，导致利率与固定资产投资的相关关系不确定；我国当前投资收益偏高，使投资主体对成本不敏感;行政控制力或货币政策对贷款的直接作用，也使利率对投资的影响效果不显著。本文由此给出了有效调控固定资产投资的政策建议.     

ARIMA模型在我国全社会固定资产投资预测中的应用

投资是拉动经济增长的三驾马车之一,因此研究我国全社会固定资产投资对研究我国经济增长有着重要的现实意义。通过1980—2007年我国全社会固定资产投资的相关数据,运用统计学和计量经济学原理,从时间序列的定义出发,结合统计软件Eviews,运用ARMA建模方法,将ARIMA模型应用于我国历年全社会固定资产投资数据的分析与预测,建议政府抓住投资机遇,合理安排投资比例和投资金额,促进经济的健康发展。