居民储蓄“季节波动”预测模型与应用——符合我国储蓄市场特征的实用预测模型

目前,居民储蓄市场的系统化预测在我国尚是空白点,因此设计了符合中国特色的居民储蓄季节波动规律的预测方法。该方法以预测居民储蓄增长额为基础,综合考虑了历史增长、阴历节日、股票市场等重要因素,构建了适合我国居民储蓄季节特征的系统化预测模型,该模型在实践中多次得到验证,是我国金融机构切实落实科学发展观的一个重要突破。     

转型期间我国居民的储蓄增长

７次降息之后，物价继续下跌，储蓄照常增长，表明人们对资金价格的变化已不再敏感。作者认为，目前出现通货紧缩并非偶然，而是由诸多长期因素累积而成。从需求方面来看，制度变迁过程中不确定性的增加促使居民调低预期收入，而调高预期支出，从而流动性偏好增强；而贫富差距、城乡差距的不断扩大更加剧了有需求不足，间接导致储蓄增加。从供给方面考察，当前存在两大问题：一是市场上存在大量无效供给，需求无法完全满足；二是国有     

对黄冈市居民储蓄增长情况的调查

本文研究了黄冈市居民储蓄增长的基本特点,分析导致储蓄快速增长的六大要素,并提出了相应的政策建议。     

中国居民储蓄规模高增长的成因分析与政策建议

近年来,随着中国经济的高增长、伴随而来的是中国的高储蓄率,这其中,中国居民储蓄规模持续多年的高增长,让人关注与担忧。但伴随着中国经济不断转型与结构升级,大量的居民储蓄规模逐渐凸显了其负面效应,如储蓄的高增长加大了银行的压力,会更容易形成银行的系统性风险,我国经济中存在的投资率过高、较多依赖出口、消费率偏低等问题的基本原因,也是因为我国储蓄率过高。随后本文分析了居民储蓄规模持续多年高增长的各种因素,并在结尾处给出了相关的政策建议。     

预防性储蓄理论与我国居民储蓄行为探析

我国居民储蓄的持续增长一直是我国经济中的一个热点问题。对于居民储蓄增长的原因,许多人都从不同的角度给出了解释。本文试图从预防性储蓄理论出发,联系我国社会生活中一些实际问题和变革来解释这一问题。该理论认为储蓄的主要动机是预防意外事件,当人们预期未来收入不确定时,就会进行预防性储蓄。本文分析了影响我国居民预期未来收入不确定的因素,并提出相关建议。     

趋势外推与ARMA组合模型对能源消费预测的应用

以内蒙古1985-2008年能源消费总量数据为基础,分别运用ARMA模型、趋势外推与ARMA组合模型进行能源消费的拟合,通过对比分析,得出二次抛物线趋势外推与ARMA（2,1）组合模型能更好地模拟内蒙古能源消费情况。文中运用此模型进行预测,其结果具有精度高、稳定性好等特点。通过对未来能源消费的预测可以为有效制定相关政策、实现资源的合理配置、实现可持续发展提供帮助。     

影响我国税收收入增长的经济因素与趋势预测

本文在对影响我国税收收入增长的经济因素定性分析的基础上,运用实证方法对我国税收收入从1981-2005年的经济因素的统计数据进行了分析,得到了影响我国税收收入增长的多元线性回归模型,该模型不仅验证了定性分析的结论,而且为税收收入增长趋势预测提供了工具。     

基于时间序列模型的中国GDP增长预测分析

作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标,如果能够对GDP做出正确的预测,必然可以有效引导宏观经济健康发展,为高层管理部门提供决策依据.选用适合短期预测的ARIMA模型对中国1952～2010年的GDP进行计量建模分析,预测结果认为未来五年中国的经济增长仍将处于一个水平较高的上升通道.     

中国邮政储蓄制度变迁：历史与趋势

邮政储蓄自恢复以来得到了迅速发展，但其负外部性逐渐凸现，从而影响到了中国经济发展的整体结构和金融体系的正常秩序。邮政储蓄制度改革已成为中国金融体系改革所关注的焦点之一，问题的产生在于背后的制度因素，制度变迁应该是改革邮政储蓄机构的根本路径。就邮政储蓄制度的现实而言，机构银行化是一个取向，但也并非一蹴而就，而表现为一个过程。改革推动者应该遵循整体利益大于制度成本的原则设计制度安排．     

组合预测模型在货运量预测中的应用

本文对灰色预测模型和ARIMA预测模型进行组合,建立了组合模型,并应用于货运量的预测,实证预测表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与实际货运量拟合较好。     

The Construction and Application of a New Exchange Rate Forecast Model Combining ARIMA with a Chaotic BP Algorithm

This article introduces a new model that combines an ARIMA with a chaotic BP (Backforward Propagation Neural Network) algorithm for exchange rate forecasting purposes, which is based on sample data collected from January 4, 2010, to October 20, 2011. The forecast of the exchange rate trend is then provided for the subsequent twenty-five days. Other models are also constructed, such as the ARIMA, BP, ARIMA, and BP algorithms, in order to evaluate the forecast accuracy. Based on our results, the combination of an ARIMA and a chaotic BP algorithm outperforms all other models in terms of the statistical accuracy of short-term forecasts.     

当前我国居民储蓄存款快速增长的理论分析

改革开放以来，我国居民储蓄存款的增长速度一直高于经济增长和居民收入增长速度，本文从居民收入、心理预期、收入分配、投资渠道和消费行为等方面分析了我国居民储蓄存款快速增长的原因，并在此基础上对如何有效分流我国巨额居民储蓄提出了对策建议。     

TFP增长率与中国的高储蓄率——兼论中美储蓄率差异的原因

本文应用新古典增长模型和反事实实验方法对中国高储蓄率的原因进行了研究。我们建立了一个标准的新古典增长模型以模拟中国的储蓄率变动,然后运用反事实实验分别检验了1992～2007年期间人口增长率、资本回报率、折旧率、政府支出在GDP中的份额、TFP增长率对储蓄率的影响,结果发现TFP增长率的变化是解释中国储蓄率变动趋势的最重要因素。如果中国面临与美国一样高的资本初始存量和相同的TFP增长率,则中国在此期间与美国储蓄率的差异将会大大低于中美储蓄率的实际差异。所以,中美之间的储蓄率差异可能并不需要由中国的各种独特性因素来解释。     

关于消费启动条件--居民收入和经济增长关系的分析

消费启动不仅在理论上是经济启动的主导模式,而且已成为当前我国政府的政策选择.消费启动需要一定的条件,即收入增长同经济增长大体一致.本文从理论入手,以实证为主,考察了我国改革开放以来收入增长率和经济增长率之间的关系,结合同时期经济启动的特点,给出了对消费启动条件的完整分析.