建立茧丝绸生产价格总指数的设想

本文论述了建立茧丝绸生产价格总指数的必要性,从市场分析和发展趋势的预测角度,为搞好丝绸行业的规划及对全行业的指导提出建立这一茧丝绸生产价格总指数。概述了总指数建立的方法及与之相关的因素,提出用数学模型模拟资料的变动结构,经过信息处理系统给收集的数据作预测分析的设想,最终得出总指数将通过计算机联网的形式服务于丝绸行业     

建立茧丝绸生产价格总指数的设想

本文论述了建立茧丝绸生产价格总指数的必要性,从市场分析和发展趋势的预测角度,为搞好丝绸行业的规划及对全行业的指导提出建立这一茧丝绸生产价格总指数。概述了总指数建立的方法及与之相关的因素,提出用数学模型模拟资料的变动结构,经过信息处理系统给收集的数据作预测分析的设想,最终得出总指数将通过计算机联网的形式服务于丝绸行业。     

GDP与价格指数的建模分析

运用多项式回归模型、指数回归模型和时间序列模型,对中国改革开放20年(1978～1998)的国内生产总值(GDP)及价格指数进行了建模分析,给出了之后几年的GDP与价格指数的模型预测值,分析了GDP与价格指数之间的相互关系,指出了经济增长与通货膨胀之间的相互影响和作用.     

通货膨胀的非参数回归模型

通货膨胀对一个国家经济增长和人民生活的影响是不言而喻的,居民消费价格指数是衡量通货膨胀的重要指标.讨论了非参数回归模型的多项式样条估计方法后,运用我国居民消费价格指数和商品出口额的数据,建立了我国通货膨胀的非参数回归模型,并和线性回归模型的最小二乘估计及非参数局部线性回归估计的结果进行比较,结果表明,在估计和预测上,多项式样条方法都优于线性最小二乘估计和局部线性回归估计,能够更好的反映两者之间的关系.     

甘肃省城乡居民收入差距实证分析:1979—2009

选取甘肃省1979-2009年的城乡二元结构系数、城市化水平、第一产业总产值占三大产业的比重、农村生产资料价格指数和农村固定投资占全社会固定投资比例等5个指标,利用多元回归模型对甘肃省基尼系数及五个指标进行回归分析,并进行单位根和协整检验,结果表明二元结构系数对基尼系数的影响最大,其次为城市化水平和第一产业总产值占三大产业比例。     

基于协整的装备价格传导机制实证研究

通过建立装备价格传导VAR模型,对装备价格与工业品出厂价格指数、原材料、燃料动力购进价格指数和国有单位就业人员平均劳动报酬指数之间的协整关系进行了格兰杰检验和方差分解检验。结果显示:我军装备价格传导路径以顺向传导为主,逆向传导不明显;装备价格传导时滞一般为2～3年;工业制成品和原材料、燃料动力对于装备价格的传导强度较大,人工费用的传导强度较弱。在此基础上,从传导信息监管、定价模式改进、国防工业结构优化3个方面提出了政策建议。     

新冠疫情对吉林省经济影响的统计分析

采用时间序列方法对吉林省地区生产总值和居民消费价格指数进行预测.通过对比预测值与真实值,分析新冠疫情对经济产生的影响,并提出可行的建议.     

居民消费价格指数的LASSO分位回归分析

居民消费价格指数(CPI)变化的影响分析对制定国民经济政策、促进居民消费供给侧结构改革、提高居民生活水平有重要意义。本文基于分位回归及LASSO型分位回归方法,对我国2016年4月～2019年3月的CPI数据进行了实证研究。研究结果发现,近年来影响CPI的重要因素已经由传统的衣着类、生活用品及服务类及其他用品和服务类等消费价格指数更多地向食品烟酒类、居住类、教育文化娱乐类和交通通信类等消费价格指数转变。这反映出近年来居民消费结构的巨大变化,除满足于通讯等消费有了更高需求,积极推进这方面供给侧结构改革对促进现阶段居民消费转型升级,推进国民经济健康发展,提高人民生活水平有重要意义。     

住宅价格、居民消费与城镇化关系研究——基于PVAR的实证分析

以2005—2019年31个省市数据为样本,运用PVAR模型,实证检验了住宅价格、居民消费和城镇化自身及相互之间影响关系。结果表明:三者之间存在完整、连贯的互动关系。住宅价格上涨促进居民消费增加,居民消费增加提升了城镇化水平,住宅价格对城镇化水平的影响是正向的。城镇化水平提升有利于居民消费水平增长,居民消费增长促进住宅价格上涨,城镇化水平提升对住宅价格的影响是正面的。依据分析结果提出了住宅价格、居民消费以及推动城镇化发展的建议。     

基于改进灰色神经网络的房地产价格走势分析

针对房地产价格走势状况,通过对灰色预测模型GM（1,1）和BP神经网络的研究,将两大模型进行组合改良,形成新的组合灰色神经网络预测模型,以南京市中房指数为例,以Matlab为预测工具,进行2013年12个月份的价格指数预测,研究结果证明新的组合预测模型精度较高,可为房地产价格指数的预测和研究提供参考依据。     

商品零售价格指数的非参数自回归预测模型

为了更好地捕获我国商品零售价格指数的非线性特征,本文基于局部线性估计理论,建立了我国商品零售价格指数的非参数自回归预测模型,并应用此模型对我国2004—2007年的价格指数进行了预测分析.结果表明,相对于传统的ARMA模型,非参数自回归模型能够更好地解决我国社会商品零售价格指数预测这一非线性问题,而且预测精度较高.     

河南省公路交通与区域经济发展耦合协调性研究

公路交通与区域经济系统在多方位、多层次存在着互动作用,两系统互动关系研究有利于促进两者协调发展。构建公路交通与区域经济系统耦合协调发展评价指标体系,利用耦合协调模型对河南省各地区公路交通与经济系统耦合协调发展状况进行了定量分析。研究表明：全省的交通与区域经济耦合协调度地区分布与区域经济发展水平存在很大的空间对应关系,河南省多数地区公路交通系统与区域经济系统协调度处于濒临失调或轻度失调状态。应加大河南省整体经济发展和交通建设投资力度促进河南省公路交通系统与区域经济耦合协调水平得到稳步提升。     

基于LSTM和灰色模型的股价时间序列预测研究

影响股价的因素错综复杂，因此在考虑多变量情形下，对时间序列中常用的长短期记忆网络（LSTM）进行修正，并选取股票价格进行预测.首先，采用方差膨胀因子（VIF）进行变量的筛选，再结合自适应提升法（Adaboost）模型查看特征变量的重要程度.其次，用爬虫对投资者情绪进行文本分析，计算情绪指数等指标并揭示其与股价的关系.然后，对格力电器、飞科电器、美的集团3支股票进行股价预测，对比多层感知器（MLP）模型、LSTM模型，并选择适当的模型作为基准模型，在基准模型的基础上加上情绪指数、投资者关注度等指标构建了LSTM-EM模型.进一步，在考虑了投资者情绪后对残差项使用GM （1，1）模型进行修正.实证结果表明，该模型能对股价进行较为精确的预测.     

工业、旅游业与城镇发展关系的实证分析

以河南省2001—2012年城镇化率、工业化率和旅游发展水平的时间序列数据为基础,运用面板数据的单位根检验和回归分析,拟合得出了河南省工业发展率、旅游发展规模和城镇化发展之间长期稳定均衡关系的模型,然后通过协整检验,得出了样本短期关系的误差修正模型,从而得出结论：工业化发展对城镇化发展有显著推动作用;旅游业发展虽然对城镇化发展作用并不如城镇化突出,但其处于呈跨越发展阶段,其推动作用不容忽视。     

河南省水资源与经济社会发展状况匹配关系的研究

运用基尼系数的相似方法构建区域基尼系数模型,根据河南省2014年的水资源统计数据,绘制水资源利用总量与地区GDP、农业用水量与第一产业值、工业用水量与第二产业值、农业用水量与农业劳动力数量及耕地面积之间的洛伦兹曲线,并依次计算其基尼系数,分析河南省水资源利用与经济总量、产业间水资源分配、农业生产要素间的匹配程度。结果表明:河南省水资源利用总量与地区GDP处于相对匹配状态;农业、工业用水量与第一、第二产业值均处于相对匹配状态;农业用水量与农业劳动力数量处于相对匹配状态;农业用水量与耕地面积处于比较合理匹配状态。同时,通过对2010—2014年河南省水资源利用与经济社会要素的时空匹配关系的差异性分析,结果表明,河南省水资源利用与经济发展匹配状况多年均处于相对匹配状态。通过对地区差异原因进行分析,提出对河南省水资源分配不合理的地区应采取用水管理措施,为实现水资源高效配置奠定良好的基础。     

河南省水资源安全实证分析

结合河南省水资源实际状况,构建了河南省水资源安全评价指标体系.基于层次分析法,建立了综合评价模型,利用隶属函数,对河南省水资源安全状况进行了评价,并对河南省水资源安全问题提出了相应对策和建议。     

模糊数学在城市地价评估中的应用

本文探讨了模糊数学在城市地价评估中的应用，提出一种新的方法－模糊地价评估法，它通过建立模糊评判指标体系和交易案例调查表，选取与拟估土地相关程度较大的近期内已发生交易的参照案例，并对其进行交易情况和交易日期修正，再运用模糊数学求取拟估土地最可能实现的合理价格，为地量步促进城市地价评估的科学性和准确性提供了参考。     

基于因子分析法的河南省城市经济竞争力研究

为研究河南省城市经济发展情况,以河南省18个地级市为样本,结合2020年《河南统计年鉴》数据,通过选取经济评价指标,并运用因子分析法提取了经济活力和经济潜力为主要因子,对河南省城市经济竞争力进行了评价。研究结果表明,河南省城市经济差异化明显,郑州市断层第一,多数城市的经济综合因子和经济活力因子低于平均值,尤其是经济活力因子,其平均值仅为0.153。为探究城市经济不均衡原因,用聚类分析法将河南省18个地级市划分为6类,发现前四类城市经济潜力因子得分较低,第五类城市经济活力因子得分较低,第六类城市发展较为均衡但综合排名不高。针对不同类型城市存在的问题,建议分别从大力推进强省会战略,分类管理、精准施策,加大宏观调控、刺激金融交易,调整产业结构、转变发展方式4个方面加以改善,以助推河南省经济竞争力快速提升。     

一种改进的IPSO-BP神经网络在股指预测中的应用 ——以上证综指为例

针对股票数据具有规模庞大、结构复杂、多噪声和高度模糊非线性等特点而导致预测难的问题,利用改进的粒子群算法(固定惯性因子动态化)优化BP网络权阀值,建立了一个基于历史日收盘价、最低价、最高价、成交量、成交额、涨跌幅为输入变量,日开盘价为输出变量的预测模型.利用MATLAB软件对2007年1月4日至2015年8月31日上证综指(开盘价)进行了仿真预测,并且从绝对误差与相对误差等角度对比分析了BP网络优化前后的预测结果,结果表明IPSO优化后的BP网络不仅可以更快地实现收敛寻优,而且在对未来股价的趋势判断与指数