基于协整方法的知识市场发育与中国经济增长关系研究

选取1987—2007年时间序列数据,对我国经济增长与知识市场规模关系进行了实证研究。经济增长用GDP和人均GDP作为衡量指标,知识市场规模用技术市场成交额作为衡量指标。模型结果为：GDP和人均GDP这两个指标与技术市场成交额都存在协整关系,两个模型在5%水平上都具有Granger双向因果关系。结果表明,经济增长对知识市场发展的影响强度相对较大,知识市场发展对经济增长的影响强度相对较小,针对该结果,提出相应的对策。     

基于BP神经网络高等教育学费分析的模型

本文着重分析了生均培养费用,国家投入,人均GDP,学校办学水平对高校学费的影响.通过取用2006年部分高校各项指标的数据作为样本,并对各影响因素进行归一化处理,并用matlab进行了基于BP神经网络的收费模型的建立、训练.经过合理化检验,得到较合理的结果:当地人均GDP是影响学费标准的最主要原因.通过各学校的生均培养费用占家庭收入的比例,可以看出现行收费制度不合理,建议国家加大教育经费支出,适当降低学费,政府争取国民生产总值的稳步增长.     

基于灰色模型的湖南省能源碳排放预测分析

通过模型计算2008—2013年湖南省因能源消耗而导致的碳排放、地均碳排放、人均碳排放、碳排放强度等碳排放量指标;基于灰色模型对湖南省未来5年能源碳排放量进行预测。研究结果表明,湖南省能源消耗仍以工业方面的能源消耗为主,且所占比重较大;对于清洁能源使用率还有较大的上升空间;经济发展水平对湖南省能源碳排放量影响较大。预测结果表明,从能源消耗结构上来看,工业能源消耗正在逐渐下降;从能源消耗的种类上来看,对清洁能源的使用率正在增加,但其速率相对于经济增长仍然较缓慢。因此,要促进湖南省低碳发展还需要进一步调整产业结构,增加清洁能源的使用。     

2010-2020年我国轿车市场需求预测分析

从我国经济发展状况和收入分配状况的角度,通过回归分析对2010-2020年我国国民经济、人均GDP以及汽车需求量进行了预测.并从人均国民收入、汽车价格下跌、道路条件的改善这3个主要因素的角度检验了上述预测的合理性.得出我国应该大力发展汽车工业,鼓励轿车进入家庭,使汽车产业成为我国国民经济支柱产业的结论.     

中国人均GDP的时间序列模型的建立与分析

综合运用了判别时间序列平衡性的方法,建立了中国人均GDP的时间序列模型为了消除虚假回归,利用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;在判别差分序列的平衡性之后,利用自相关函数图和偏相关函数图判别了时间序列模型的自回归阶数（AR（P）和移动平均阶数MA（q);然后利用TSP软件用OLS法对时间序列模型的回归参数进行了估计与显著性检验,并对通过检验的回归结果进行了分析。     

山东省农村人均消费性支出的动态回归模型

利用山东省1978—2001年农村经济指标的数据资料，以人均纯收入和实际利率或名义利率为解释变量，建立山东省农村人均消费性支出的动态回归模型，模型的拟合和预测效果很好，预测值和实际值基本相符，从而动态回归模型能较好地反映山东省农村人均消费性支出、人均纯收入和利率在时间上的动态关系。     

影响安徽省城乡居民住宅发展因素的分析

选用安徽省1981～2000年相关统计数据为样本，建立了城镇和农村居民人均住宅面积的多元回归方程，得出影响城乡居民住宅发展的原因，并据此对安徽省房地产市场的发展提出了建议。     

“中国制造”转型的重要机遇

一、外向型经济为发展功不可没 改革开放后的30年,中国经济平均增速达到9．8％。其中,“投资＋出口”的增长模式堪称最大推力。但是在人均GDP超过3000美元,迈上中等收入线后中国还能秉承这样的思路吗？中国经济高速发展的重要因素之一就是中国有世界上最便宜的农民工。     

我国城镇居民可支配收入与消费支出的灰色关联分析

应用灰色关联分析方法,研究了1990年～2004年和2006年～2009年两个阶段我国城镇居民消费支出与可支配收入之间的关系.根据灰色分析显示,在1990年～2004年间,与人均可支配收入变化曲线的几何形状相似程度较高的消费支出项目依次为衣着类、家庭设备、用品及服务类和食品类,杂项商品与服务类排第5位,居住类位居第6位...