官网：https://www.doczj.com/doc/983008727.html, 大数据产业在中国区域建设及重点应用领域发展分析 产业规划园区规划产业市场研究及运营战略一体化服务商 中机产城规划设计研究院 CHINA MACHINERY MARKETING ACADEMY 官方网站：产业规划https://www.doczj.com/doc/983008727.html,/ 版权声明：该报告知识产权归中机产城规划设计研究院所有，未经允许，不得擅自篡改、挪用、从事盈利性宣传活动，违者将追究法律责任。
官网：https://www.doczj.com/doc/983008727.html, 一、紧跟浪潮捕捉热点──"数据中 国"建设初探 中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（简称"十三五"规划（2016－2020年））中提出："实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享"。作为"'十三五'十四大战略"之一的"国家大数据战略"，我国《大数据产业"十三五"发展规划》也正在紧张制定中。"十三五"期间，大数据领域必将迎来建设高峰和投资良机。 大数据的特征 大数据产业发展历程 目前，我国大数据产业正处于高速发展期，多种商业模式得到市场印证，新产品和服务不断推出，细分市场走向差异化竞争。
官网：https://www.doczj.com/doc/983008727.html, 在全球七大重点领域内（包括教育、交通、消费、电力、能源、大健康以及金融），大数据的应用价值预计在32200-53900亿美元之间。 全球七大重点领域大数据应用潜在价值2011-2018年中国大数据产业营收规模及增速 大数据时代的挑战 二、高屋建瓴深入分析──大数据 领域深入剖析 产业链 大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个"T"型价值链结构。
面板数据的F检验固定 效应检验 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
面板数据模型(P A N E L D A T A)F检验,固定效应检验1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y , i= 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T i t N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y , ( i i . = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t= 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 、、既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。 2、数理经济模型与计量经济模型的区别。 数理：揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 计量：揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 3、经典计量经济学模型的一般形式。 4、计量经济学的数据类型。 时间序列数据：按时间先后排列的统计数据。 截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合。 合并数据（平行数据）：既包含时间序列数据又有截面 数据。 5、建立计量经济学模型的步骤。 1） 模型的数学形式。③拟定模型中待估计参数的理论期望 值。 2）样本数据的收集： 差项产生序列相关。②截面数据易引起模型随机误差项 产生异方差。③样本数据的质量：完整性、准确性、可 比性、一致性。 3）模型参数的估计。 4 度检验、变量的显着性检验、方程的显着性检验。③计 量经济学检验：序列相关、异方差法（随机误差项）、 多重共线性（解释变量）④模型预测检验。 6、计量经济学模型的应用。 1）结构分析；2）经济预测；3）政策评价；4）检验与发展经济理论。 7、如何正确选择解释变量。 作为“变量”的原因：1 2）考虑数据的可得性；3）考虑入选变量之间的关系。 8、回归分析的目的。 1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；2）检验建立在经济理论基础上的假设；3） 值，预测应变量的均值。 9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。 10、随机误差项(Ui)的性质或主要内容。
数据交易的经济价值 建立?大数据交易所的可研分析 中关村?大数据交易产业联盟副秘书长 北京铭科实创科技有限公司CEO 刘铭
?大数据时代背景 数据交易所的定位 数据交易所的产品与服 务 数据交易所的建设途径
数据时代?大背景?大数据的资产积累 ?大数据的价值模式 ?大数据的变现途径 ?大数据的?金融属性
2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB （相当于8亿TB ），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量，预计到2020 年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB 数千亿网页 几十亿次搜索/天 交易数据、商家数据 社交、游戏数据 用户上传数据 BAT 代表的互联网公司 1000PB 100PB 30PB 100PB 上网记录、通话信息、位置 银行开户、交易 智能电表、水表 电信、金融、电力 10PB 30PB 公共安全、医疗、交通 实时摄像 300PB/Y 交通运行调度 医疗影像、档案 100PB/Y 气象、教育、地理、政务 商业、制造、农业、流通 生产数据 设计数据 监控数据 金融税务教育等 政府智慧城市 卫星预报 200PB 10PB
数据资产蕴涵巨大的商业和社会价值 3000亿美元——美国智慧医疗年度潜在价值 2500亿欧元——欧洲公共管理的潜在年度价值6000亿美元——服务提供者利用全球个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余 60％的增加——零售商利用大数据可获得的运营利润50%的减少——制造业设备装配成本
数据的间接价值通过应用体现 数据源（交易、科研、互动、传感） 数据获取和治理 数据存储 计算处理 分析和可视化 数据驱动的决策数据直接变现
我国大数据产业分布 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成
了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询
面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i= 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。 例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的
大数据在互联网经济发展中的应用 【摘要】我们处于一个信息爆炸的时代，我们获取信息的速度和数量都是惊人的。应运而生的大数据便是这个时代最鲜明的特点事物之一。本文首先说明了大数据的特点，然后分析了互联网经济发展的现状，最后详细阐述了大数据在互联网经济发展中的应用。 【关键词】大数据；互联网经济；交易成本；交易效率 一、大数据的特点 （一）数据的总量巨大 大数据中的大就集中体现了它的这一特点。我们其实也可以通过自我的感知了解到现如今的互联网时代中信息数 据的巨大程度。 （二）数据的类型繁多 这个特点也是不难理解的。现在的数据类型不仅是文本形式，有图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。 （三）数据时效性高 大数据要求快速处理，因为很多数据存在时效性。比如电商的数据，假如今天数据的分析结果要等到明天才能得到，那么将会使电商很难做出类似补货这样的决策，从而导致这些数据失去了分析的意义。
（四）数据分析较为复杂 在互联网时代，企业的业务需求更新的频率加快了很多，那么大数据的分析和处理模型必须灵活适应新的业务需求，这同时也就导致了其复杂性。 二、互联网经济发展的现状 互联网经济指人们在互联网上的经济活动的总和。互联网经济是随着信息网络化的发展而逐渐产生的一种经济现象。在互联网经济中，生产、交换、分配、消费等经济环节，主体的经济行为，获取经济信息，进行预测、决策甚至包括交易过程都严重依赖互联网络。互联网经济的主要特点表现在以下几个方面： （一）效率高 互联网经济中的交易大部分依靠互联网来进行，买卖双方无需见面，业务处理速度更快，并且几笔交易可以同时进行，无需按顺序排队。知名商业模式如阿里小贷，依托信用数据库，客户从申请贷款到发放有时只需要几秒钟，提高了工作效率。 （二）成本低 互联网经济中，买卖双方通过相应的网络平台自行完成商品的定价和交易，买方可以在开放、透明的平台上寻找自己需要的商品，卖方则可以避免开设经营场所的资金投入，降低运营成本，既带来了便利，同时也降低交易成本。
一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记 建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验 c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测
2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以 F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差 2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验 多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。
第十七单元区域经济发展 模拟精选题 (依据高考命题大数据软件分析，重点关注第3、4、7题) 一、选择题 (2016·山东省实验中学高三第三次诊断)比较劳动生产率是指行业产值占总产值的比重与行业就业人数占总就业人数的比重的比值。读我国S省区比较劳动生产率变化及其2009年产业产值结构图，完成1～2题。 1．下列四幅图中，最有可能表示S省区2009年产业就业结构的是() 2．比较劳动生产率的差异对劳动力的转移影响较大，比较劳动生产率差异越大劳动力转移人数越多。如果仅考虑比较劳动生产率，则S省区劳动力转移规模最大的方向可能是() A．第一产业－第二产业 B．第一产业－第三产业 D．第二产业－第三产业 D．第三产业－第二产业 解析第1题，由题文可知，比较劳动生产率是指行业产值占总产值的比重与行业就业人数占总就业人数的比重的比值。那么就业结构等于产业产值结构比比较劳动生产率，结合两图，可以看出2009年第一产业产值约占20%，比较劳动生产率约0.4，就业结构约为50%；第二产业产值占50%，比较劳动生产率为3，就业结构为20%；第三产业产值约占30%，比较劳动生产率约为1，就业结构约为30%，故选B。第2题，比较劳动生产率的差异对劳动力的转移影响较大，比较劳动生产率差异越大劳动力转移人数越多，如果仅考虑比较劳动生产率，第一产业和第二产业比较劳动生产率的差异最大，所以S省区劳动力转移规模最大
的方向是第一产业向第二产业。故选A。 答案 1.B 2.A (2017·河北唐山统考)下图为京津冀城市一体化示意图。读图完成3～4题。 3．在一体化背景下，天津应成为() A．知识型区域B．加工型区域 C．资源型区域D．贸易型区域 4．同京津相比，河北承接产业转移的优势区位条件是() A．人才密集B．交通便利C．地价便宜D．市场广大 解析第3题，根据图中信息判断，天津市从河北获取资源、劳动力和初级产品，从北京获得产业与技术支持，进行产品加工，工业最终产品与高端技术产品输往北京，故天津应为加工型区域。第4题，与北京和天津相比，河北省的经济发展水平较低，但土地面积、劳动力数量大，用工、用地的成本低廉，能够吸引对劳动力需求较大的产业落户。 答案 3.B 4.C (2016·宁夏银川一中期末)枸杞是宁夏五宝之一，宁夏境内的中宁县是我国著名的枸杞之乡，已经有600多年的种植历史。中宁地区土壤碱性重，昼夜温差大，这样的自然条件适合枸杞的生长。回答5～6题。5．该地区枸杞品质优良的自然原因有() ①科技创新，培育优质品种②日照时间长，光照充足③水源充足，黑土肥沃④昼夜温差大，养分积累多 A．①②B．②③C．①④D．②④ 6．该地区农业发展过程中存在的生态问题有() ①坡地开荒导致水蚀严重②过度开垦导致土地荒漠化 ③不合理灌溉导致土壤盐碱化④农业结构调整导致酸雨增加 A．①②B．①④C．②③D．②④ 解析第5题，题干所问为自然原因，而“科技创新，培育优质品种”属于社会经济原因，可以排除；根据材料所给信息“土壤碱性重”可以排除“黑土肥沃”；宁夏位于我国西北地区，气候干旱，日照时间长，光照充足，昼夜温差大，有利于枸杞的生长。第6题，宁夏气候干旱，降水稀少，所以坡地开荒不会导致水蚀严重而是会导致土地荒漠化：该地区气候干燥，蒸发旺盛，不合理的灌溉会导致土壤盐碱化；酸雨主要和工业生产排放的酸性气体有关，与农业结构调整无关。 答案 5.D 6.C 二、非选择题
中国大数据产业主要分布地 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成
了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询
计量经济学数据分析 学院：管理与经济学院 专业：技术经济及管理 姓名：葛文 学号：20808172
分析中国经济发展对中国股票市场的影响本文通过分析2000年到2007年各月股票市场流通市值（value），成交金额(turnover)，GDP现价和居民储蓄(saving)的相关数据，试图分析我国经济发展对股票市场的影响。数据来源为CCFR数据库和证监会网站。具体分析如下： 一、绘制四个数据变量的线性图，查看2000年到2007年他们各自的走势。 5000 10000 15000 20000 25000 2000200120022003200420052006 GDP 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 2000200120022003200420052006 SAVING 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006 turnover 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006 value 二、采用最小二乘法（ＯＬＳ）进行分析
回归表达式：gdp=10433.48+0.191218*turnover 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.195641，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000013<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 回归表达式：gdp=8470.567+0.196853*value 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.154730，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000125<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。
新区建设与区域经济一体化 (2020北京房山一模)2019年全国综合经济竞争力百强县(市)名单出炉,前10名中江苏省南部就有6个县级市入围。长三角地区是我国石化产业最发达的地区之一,是我国石化产业的先进代表。下图为长三角地区简图。读图,完成1~2题。 1.江苏省县级市经济发展速度快的优势区位条件有() ①位于沿海地区,自然资源丰富②依托大城市,辐射带动作用显著③交通便利,基础设施 较完善④科技力量雄厚,综合服务水平较高⑤政策支持,发展潜力大 A.①④⑤ B.②③④ C.①②⑤ D.②③⑤ 2.长三角地区发展石油化学产业的优势条件是() A.强劲的市场需求 B.丰富的石油资源 C.廉价的土地租金 D.丰富的水力资源 (2020黑龙江哈尔滨模拟)城市群是由多个城市构成的庞大城市化区域,是城市发展到成熟阶段的空间组织形式。天山北坡城市群是《国家“十三五”规划纲要》提出建设的全国19个城市群之一,是我国规模最小的国家级城市群。下图示意天山北坡城市群位置,据此完成3~5题。 3.一般情况下城市群发展规划的主导因素和天山北坡城市群规划的主导因素分别是() A.经济基础、生态环境 B.经济基础、西部开发 C.区域人口、资源开发 D.区域人口、经济基础
4.天山北坡城市群扩展带来的影响可能有() A.资源型城市转为科技型城市 B.生态环境优良化 C.人口老龄化进程加快 D.工业化进程加快 5.为进一步促进天山北坡城市群可持续发展,应采取的措施是() ①加大水源开发,促进经济发展②限制农业发展,增强工业带动③划定开发边界,控制人口规模④合理规划用地,优化城市布局 A.①② B.②④ C.③④ D.①③ (2020四川宜宾二模)《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》指出推进长三角一体化发展,有利于深入实施区域协调发展战略,引领长江经济带发展,为全国区域一体化发展提供示范,有利于充分发挥区域内各地区的比较优势,提升长三角地区整体综合实力。据此完成6~8题。 6.目前上海实行“头脑在上海,两手在外地”的产业发展战略,上海重点向外转移的产业主要是() A.高档时装业 B.电子装配业 C.高端制造业 D.现代服务业 7.与上海相比,在长三角区域协调发展中安徽省具有的比较优势主要有() ①生态环境②人才技术③产业配套④能源矿产 A.①② B.②③ C.①③ D.①④ 8.长江三角洲区域一体化发展上升为国家战略可以() A.降低劳动力生产成本 B.促进各城市等级提高 C.提升长三角国际地位 D.促进产业分布均衡化 (2020山东菏泽一模)深汕特别合作区(如图)是一个高标准、高起点的规划新城,位于粤港澳大湾区的最东端,处于深汕高速、324国道、厦深铁路以及正在建设中的广汕铁路、深汕高铁交会点,总面积468.3平方千米。深汕特别合作区力推“总部+基地”“研发+生产”“智慧+运用”发展模式的现代产业体系,加快形成电子设备及电子产品制造业、大数据、新材料等产业集群。据此完成9~11题。
行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.doczj.com/doc/983008727.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市
注意：实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自己命题，自己命题要与金融专业知识相关。 第一部分多元线性回归 1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据： 家庭书刊年消费支出（元）Y 家庭月平 均收入 （元）X 户主受教 育年数 （年）T 家庭书 刊年消 费支出 （元）Y 家庭月平 均收入 （元）X 户主受教 育年数 （年）T 450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8 501.5 1316.4 7 612.7 2154 10 781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14 541.8 1641 9 1121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 16 1222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20 (1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型； （2）利用样本数据估计模型的参数； （3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用 2某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示： 年份人均耐用消费 品支出 Y（元）人均年可支配 收入 X1（元） 耐用消费品价 格指数 X2（1990年 =100） 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 137.16 124.56 107.91 102.96 125.24 162.45 217.43 253.42 251.07 285.85 327.26 1181.4 1375.7 1501.2 1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1 115.96 133.35 128.21 124.85 122.49 129.86 139.52 140.44 139.12 133.35 126.39 利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。
大数据产业发展规划（2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，
应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。 信息化积累了丰富的数据资源。我国信息化发展水平日益提高，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升，全国面向公众的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开，“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入，正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展，网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。 大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。
计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初
第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
大数据产业对国民经济影响研究 摘要：在系统梳理相关政策和文献的基础上，文章首先对大数据、大数据产业概念实行界定，大数据产业是指关于大数据资源开发与利 用的一系列服务产业的集合。然后，使用主成分分析法、归回分析法，分析2010~2015年大数据产业对黔东南国民经济发展的影响，结果表示：大数据产业核心业态、关联业态暂时不能促动黔东南国民经济发展，但其衍生业态持续促动传统产业转型升级，发展潜力巨大。最后，对黔东南进一步发展大数据产业提出建议。 关键词：大数据产业；国民经济；黔东南；主成分分析；回归分 析 在云计算、物联网和移动互联网等技术变革的带动下，中国已经 逐步进入大数据时代，数据已经成为和材料、能源一样的国家战略资源，被称为21世纪的石油。在此背景下，贵州省提出大数据、大数据 产业、中国数谷等概念，成立了第一个国家大数据（贵州）综合试验区，大数据已成为贵州最重要的发展战略，有助于贵州实现真正战略 意义上的后发赶超。黔东南作为贵州省重要的民族自治州，积极布局 大数据产业，努力成为贵州省建设国家大数据综合试验区的中坚力量。
一、大数据及大数据产业 （一）大数据 最初的大数据（BigData）概念，由美国未来学家阿尔文托夫勒于1980年在其著作《第三次浪潮》中提及。从学术角度说，大数据一词最贴切的概念最早出现在2008年《Nature》杂志所设立的“BigData”专刊中，该专刊发表的文章从互联网、数据管理及生物医药信息等角度介绍大数据带来的机遇与挑战。大数据是指体量巨大、处理速度快、种类繁多的数据集合。大数据资源指社会经济自然活动产生的，使用现代技术处理获得的有价值的数量巨大、形式复杂的信息资产。 （二）大数据产业大数据产业的概念 从国际视角来看有狭义和广义之分，广义的大数据产业即信息产业，指数据相关软硬件制造到数据服务总过程所涉及到的一切业务。狭义的大数据产业指对大量数据实行采集加工处理转化为顾客需要的数据产品的产业。本文指出：大数据产业是指关于大数据资源开发与利用的一系列服务产业的集合，主要包括以信息为主要产品，关联到社会各个领域，从事数据服务的产业群体；从事数据服务相关基础设
计量经济学面板数据模型讲义(4-7)
面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t= 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。
图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。
基于企业服务的区域经济大数据平台建设方案 XXXXX科技有限公司 2020年9月
第1章建设背景 1.1 背景介绍 随着社会生产力水平的提高、科学技术的飞速发展，经营济发展变化节奏的日益加快，当前社会的经济面貌已经发生了深刻的变化。企业发展是区域经济增长的第一动力。政府侧，如何搭建企业与政府之间沟通互动的桥梁，政府如何准确掌握企业的运行状况，如何为企业提供全面、及时、精准的服务，如何及时了解企业在运营过程遇到的技术、人才、金融等方面的困难，如何帮助企业寻找并对接上下游产业链的资源，如何及时发现并解决企业运营中存在的潜在风险、隐患，减少财产损失、社会资源浪费等问题亟需解决。企业侧，如何便捷、快速的获取政府政策红利、办事指导、产业资源等信息，充分合理利用社会、政府资源，节省企业运营开支，加速企业发展。 通过以企业服务为目标，搭建区域经济大数据平台，实现政企互动，搭建有效的沟通及监管机制，带动区域内的企业健康、快速发展，促进区域经济日益增长。 1.2 建设意义 一、建设以企业为抓手，企业服务为导向，促进经济发展为目标的区域经济 大数据平台，从宏观、中观、微观三个层面搭建经济分析指标体系，通过微观层面对企业进行画像，梳理并清晰掌握xx经济技术开发区龙头企业和配套企业，促进企业上下游产业资源共享。 二、基于xx经济技术开发区企业360°画像，在中观层对企业运行状况、 区域产业经济进行剖析，实现区域经济全面动态的汇总、分析和监测，及时发现区域经济发展的潜在隐患及风险，为领导决策提供支撑。 三、通过宏观经济指数，绘制xx经济技术开发区经济数字地图，帮助xx 经济技术开发区领导多维度掌控经济、产业、民生、安全等现状，协助领导精准决策。企业经济大数据平台投入使用后能够有效盘活经济运行数据，把这些基础数据变成“活的”数据，让数据“看得见”、“用得着”，提供区域经济大数据的应用及服务。