统计预测与决策
课程论文
题目基于ARMA模型的西安进出口总额时间序列分析与预测
学生姓名解盼
学生学号 13610704150504
专业经济统计学
班级金融统计班
提交日期二〇一六年五月
基于ARMA模型对西安进出口总额时间序列分析与预
测
摘要:本文分析了 1987-2013年西安地区进出口总额时间序列，在将该时间序
列平稳化的基础上，建立自回归移动平均模（ARMA ）,从中得出西安进出口总额序列的变化规律，并且预测2014,2015年西安进出口总额的数值。
关键词：时间序列预测；进出口总额；ARMA 模型
1. 前 言
进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。进出口总额用以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。 进出口总额包括:对外贸易实际进出口货物，来料加工装配进出口货物，国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品，华侨、港澳台同胞和外籍华人捐赠品，租赁期满归承租人所有的租赁货物，进料加工进出口货物，边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物(边民互市贸易除外)，中外合资企业、中外合作经营企业、外商独资经营企业进出口货物和公用物品，到、离岸价格在规定限额以上的进出口货样和广告品(无商业价值、无使用价值和免费提供出口的除外)，从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物，以及其他进出口货物。 本文就此对我国进出口总额时间序列进行分析，并且采用ARMA 模型对序列进行拟合，最后在此基础上对2014年西安进出口总额数据进行预测。
2. ARMA 模型
2.1 ARMA 模型概述
ARMA 模[]1型全称为自回归移动平均模型(Auto-regressive Moving Average Model ，简称 ARMA)是研究时间序列的重要方法。其在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性, 又考虑了随机波动的干扰性, 对经济运行短期趋势的预测准确率较高, 是近年应用比较广泛的方法之一。ARMA 模型是由美国统计学家G.E.P.Box 和 G.M.Jenkins 在20世纪70年代提出的著名时序分析模型,即自回归移动平均模型。ARMA 模型有自回归模型AR(q)、移动平均模型MR(q)、自回归移动平均模型ARMA(p,q) 3种基本类型。其中ARMA(p,q ）自回归移动平均模型，模型可表示为：
()()()()01111210,00,,0,0,t t p t p t t q t q p q t t t t s t x x x E Var E s t E x s t
εφφφεθεθεφθεεσεεε-----=++++---??
≠≠??===≠?
?=?
其中，P 为自回归模型的阶数，q 为移动平均模型的介数；t x 表示时间序列
{}t x 在时刻t 的值；()1,2,,i i φ==P 为自回归系数；()1,2,j j q θ== 表示移动
平均系数；t ε表示时间序列
{}t x 在t 时期的误差或偏差。
2.2 ARMA 模型建模流程
首先用ARMA 模型预测要求序列必须是平稳的，也就是说，在研究的时间范围内研究对象受到的影响因素必须基本相同。若所给的序列并非稳定序列，则必须对所给的序列做预处理，使其平稳化，然后用ARMA 模型建模。建模的基本步骤如下：
（1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF)和样本偏相关（PACF)的值。
（2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质选择适当的(),ARMA q P 模型进行拟合。
（3）估计模型中未知参数的值。
（4）检验模型的有效性。如果拟合模型通不过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。
（5）模型优化。如果拟合模型通过检验，仍然转向步骤（2)，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型。
（6）利用拟合模型，预测序列的将来走势。
3. 西安进出口时间序列模型的建立
3.1 数据的预处理
本文选取了西安1987-2013年的进出口总额数据作为时间序列观察值。对此时间序列做时序图如图1所示：
图1 我国进出口总额时序图
由时间序列的时序图可以发现进出口总额随时间的增长是呈指数趋势。因此，对原始序列作对数变换并作出其时序图如图1所示：
图2 取对数后的进出口总额时序图
通过观察取对数后的进出口时序图，发现经过处理后的序列具有趋势性。由于进出口总额带有很强的趋势成分, 而我们的目的主要是利用ARMA 模型对其周期成分进行分析, 因此需要对此类的数据先进行消除趋势性的处理, 然后建立ARMA模型。
拿到观察值序列之后，无论是采用确定性时序分析方法还是随机时序分析方法，分析的第一步都是要通过有效的手段提取信息中所蕴含的确定性信息。在Box 和Jenkins在Time Series Analysis Forecasting and Control一书中特别强调差分方法的使用，他们使用大量的案例分析证明差分方法是一种非常简便﹑有效的确定性信息提取方法。实践中，我们会根据序列的不同特点选择合适的差分方式，常见情况有以下三种；
序列蕴含着显著的线性趋势，一阶差分就可以实现趋势平稳。
序列蕴含着曲线趋势，通常低阶（2阶或3阶）差分就可以提取出曲线趋势的影响。
蕴含固定周期的序列，一般进行步长为周期长度的差分运算就可以较好地提取周期信息。
从理论上而言，足够多次的差分运算可以充分地提取原序列中的非平稳确定
性信息。但应当注意的是，差分运算的阶数并不是越多越好。差分运算是一种对信息的提取﹑加工过程，每次差分都会有信息的损失，在实际中差分运算的阶数要适当，应当避免过差分。观察时序图2，可使用一阶差分就可以提取序列的足够信息。做一阶差分后，做其序列图3如下：
图3 一阶差分后对数进出口总额时序图
从图（3）可以观察得出，序列大致趋于平稳。
为了进一步检验序列是否真正平稳，在此使用Eviews统计软件对已转换进行平稳性检验。对时间序列的平稳性有两种检验方法，一种是根据时序图和自相关图显示的特征作出判断的图检验方法；一种是构造检验统计量进行假设检验的方法。目前最常用的平稳性统计检验方法是单位根检验（unit root test）。使用单位根检验法对变换数据进行检验得出检验结果如表1所示：
表1 DLOGJCK一阶差分单位根检验
Null Hypothesis: DLNJCK has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.304482 0.0000
Test critical values: 1% level -3.724070
5% level -2.986225
10% level
-2.632604
结合图3与表1，结果表明序列logGDP 经过一阶差分之后序列平稳。
3.2 模型的识别与选择
计算出样本自相关系数和偏相关系数的值之后，我们主要是根据它们表现出来的性质，选择适当的ARMA 模型拟合观察值序列。这个过程实际上就是要根据样本自相关系数和偏相关系数的性质估计自相关阶数 p ∧和移动平均阶数q ∧
，因此模型的识别过程也成为定阶过程。一般ARMA 模型定阶的基本原则如表2示：
表2 ARMA(p,q)模型选择原则
ACF PACF 模型定阶 拖尾 p 阶截尾 AR(p)模型 q 阶截尾 拖尾 MA(q)模型 拖尾
拖尾
ARMA(p,q)模型
利用Eviews 统计软件对差分数据进行操作，可得样本自相关系数和偏相关系数图如图4所示：
图4 差分序列自相关系数与偏相关系数图
通过对一阶差分的对数序列的自相关系数和偏相关系数图的分析观察，可以
知道模型大致可选取两种模型。第一种，自相关系数为拖尾，而偏相关系数为一阶截尾。此时选取模型可以为ARIMA （1,1,0）模型。第二种，自相关二阶截尾，而偏相关系数为一阶截尾。此时选取模型可以为ARIMA(1,1,2）模型。
3.3 参数估计
选择拟合好后的模型之后，下一步就是要利用序列的观察值确定该模型的口
径，即估计模型中未知参数的值。对于一个非中心化ARMA （p,q ）模型，有
()()
q t t
P B x B μεΘ=+
Φ
式中，
()
20,t WN εεδ
()()21221211q q P P B B B θθθφφφP
P ΘB =----ΦB =-B -B --B
该模型共含2q P ++个未知参数：2
11,,,,,,,p q ε
φφθθμδ 。对于未知参数的估计方法有三种：矩估计﹑极大似然估计和最小二乘估计。其中本文使用最小二乘估计法对序列进行参数估计。
在ARMA(p,q)模型场合，记
()1,1,q βφφθθP '
=
1111t t p t p t q t q
F x x βφφθεθε----??
=++--- ??? 残差项为：
t t x F εβ??=- ?
?? 残差平方和为：
()
2
2111111n n
t t t p t p t q t q t t Q x x x βεφφθεθε----=-??
==---+++ ???∑∑
是残差平方和达到最小的那组参数值即为β的最小估计值。
使用Eviews 统计软件操作可得序列两种可能的参数估计图如图5、6所示：
图5 ARIMA(1,1,0)模型参数估计与检验结果
图6 ARIMA(1,1,2)模型参数估计与检验结果
由图6﹑7模型的参数估计与检验结果对比看，可以知道，ARMA(1，0）模型中其调整后的2R为0.488410小于ARMA（1,2）模型中的 0.173525;而AIC和SC值分别为-0.824388，-0.726217分别小于ARMA(1,2)模型中的 -0.794386,1.995615 根据以上模型的识别与选择，我们选用了ARIMA(1,1,2)作为最佳预测模型。估计该模型的参数及模型的相关检验结果如图7。结果表明, 模型ARMA ( 1,1, 2) 的参数估计值具有统计意义。
3.4 参数的显著性检验
参数的显著性检验就是要检验每一个未知参数是否显著非零。这个检验的目的是为了是使模型最精简。如果某个参数不显著，即表示该参数所对应的那个自变量对因变量的影响不明显，该自变量就可以从拟合模型中删除。最终模型将由一系列参数显著非零的自变量表示。由图7模型参数估计与检验结果，可以观察到t统计量值的P值均小于0.05。表明模型参数显著。
3.5 预测序列走势
由预测方程及其条件方程：
=jck
jck
jck
d
-
)1
log-
(
log
log
经预测得到2014年的进出口总额值为9108.079亿元。
预测值与真实值误差均在3%以内预测较为准确。利用此模型对2014年进出口总额进行预测结果如表3所示：
表3 2014年模型预测值
年份 2014
预测值（亿元） 9108.079
4.结论
时间序列分析的ARMA 模型预测问题, 实质上是通过对社会经济发展变化过程的分析研究, 找出其发展变化的量变规律性, 用以预测经济现象的未来。预测时不必考虑其他因素的影响, 仅从序列自身出发, 建立相应的模型进行预测, 这就从根本上避免了寻找主要因素及识别主要因素和次要因素的困难; 和回归分析相比, 可以避免了寻找因果模型中对随机扰动项的限定条件在经济实践中难以满足的矛盾。实际上这也是ARMA 模型预测与其他预测方法相比的优越性所在。本文运用时间序列的分析方法，对我国历年的国内生产总值进行分析。将ARIMA（1,1,2）模型对该序列进行拟合，最终得出西安进出口总额的变化规律。并且利用模型预测了较为准确的短期一年预测值。
参考文献：
[1] 王燕.编著.应用时间序列分析（第二版)[M].北京:中国人民大学出版社.
[2] 张晓峒.著.EViews使用指南与案例[M].北京:机械工业出版社.
[3] 易丹辉.主编.数据分析与EViews应用[M].北京:中国人民大学出版社.
[4] 高敏学﹑李静萍﹑许健.编著.国民经济核算原理与中国实践[M].北京:中国人民大学出版社,第二版
[5] 徐国祥.著.统计预测和决策[M].上海:上海财经大学出版社
[6] 高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社.
[7] 中国社会科学院金融研究所[EB/OL]https://www.doczj.com/doc/c716981468.html,/jrtj/
附录1：
年份进出口总额年份进出口总额
1987 13596 2001 169914
1988 36750 2002 186966
1989 32715 2003 230932
1990 38229 2004 309295
1991 55356 2005 390146
1992 70467 2006 415403
1993 93330 2007 536162
1994 104752 2008 704029
1995 137510 2009 724618
1996 143187 2010 1039273
1997 150668 2011 1260179 1998 180589 2012 130**** **** 172919 2013 1798534 2000 173696
题目：加入WTO以来欧盟对华反倾销的 统计分析及启示 班级：国际经济与贸易本三 学号：200806010328 姓名：朱龙彪 时间：2011年1月09日
加入WTO以来欧盟对华反倾销的统计分析及启示 【摘要】欧盟对我国企业频繁展开反倾销控诉和反倾销调查及其所蕴含的深刻本意，应当引起国人关注。追踪我国加入WTO以来，欧盟对华反倾销调查、最终实施反倾销措施的相关案例，以及对华反倾销立案商品相关内容进行了统计、比较分析，笔者认为企业无序竞争和不积极应诉的淡薄意识，遭受反倾销控诉、调查产业的劳动密集型、产品附加值低的行业特征，特别是国际市场激烈竞争背景下的管理贸易战略运用，是欧盟对华反倾销的根源所在。为此，本文从四个方面提出了我国企业应对反倾销的相应策略。 【关键词】统计学；对华反倾销；统计分析；应对策略 引言： 中国与欧盟于1975年正式建交时的双边贸易只有24.46亿美元。1978 年我国实施改革开放, 并与欧盟签定了贸易协定。近30 年间，双边贸易增长40倍以上。20 世纪80年代初, 欧盟处于贸易顺差, 到2003年则出现550 亿欧元的逆差,是当时欧盟贸易伙伴中的最大贸易逆差。2005 年, 中欧双边贸易额首次突破2 000 亿美元，2006年我国则取代美国成为欧盟进口的第一大贸易伙伴。但在贸易繁荣的背后，欧美等西方发达国家则运用反倾销这一WTO规则所允许的贸易保护做法，对我国企业频繁展开反倾销控诉、反倾销调查。而欧盟则成为对华发起反倾销调查和实施最终反倾销措施最多的国家之一，仅2006年到2007年6月，欧盟对华提起反倾销调查就高达12起，占了其对外反倾销调查案件的1/3；对华实施最终反倾销措施为9起，占其对外实施最终反倾销措施案件的47％。对华发起反倾销调查和实施最终反倾销措施已成为我国对外贸易的“拦路虎”，严重阻碍了中欧双边贸易的正常发展。因此，研究入世以来欧盟对华反倾销的发展状况及成因，对于强化我国企业应对反倾销的意识，增强国际竞争力将具有十分重要的现实意义。 一、加入WTO以来欧盟对华反倾销的统计、比较分析 （一）欧盟对华反倾销调查和最终实施反倾销措施的分析 1979年中国首次遭遇的糖精钠反倾销事件就由欧盟发起，到目前为止，欧盟对我国已发起一百多起反倾销调查。欧盟是中国的第二大出口市场，也是对华反倾销的主要发起者之一，我选取了2001年中国加入WTO起到2007年6月为止欧盟对华反倾销相关数据进行统计分析，主要分析了欧盟对华反倾销调查数及最终反倾销措施数的比较、对华反倾销的趋势、对华反倾销立案商品及终裁情况。欧盟对华发起反倾销调查和最终反倾销措施案件及比较分析，如下表所示。
统计分析方法课程论文 内部控制审计费用与盈余管理相关关系的 实证研究
摘要 投资者和经营者在信息获取方面的不对称使得投资者需要借助独立第三方对其内部控制报告进行审核评价，降低投资风险并做出正确的投资决策。通过阐述内部控制审计费用和盈余管理的概念，引出理论分析二者直接的关系，并提出相应假设，考虑我国资本市场特殊条件，选择截面修正琼斯模型作为计量盈余管理的模型。在实证分析阶段，选取了满足研究条件的深市A股上市公司在 2012、2013 年两年的年报数据作为总体样本，运用单变量 T 检验、pearson 相关性检验和多元回归分析方法，对我国上市公司盈余管理与内部控制审计费用的相关性进行了深入的研究与分析。研究发现，内部控制审计费用越高的上市公司盈余管理程度越高，即内部控制审计费用与盈余管理呈正相关关系。 关键词：内部控制审计费用；盈余管理；实证研究
Abstract As the asymmetry between investors and operators in terms of the access to information, the former need the help of an independent third party to audit their internal control evaluation report to reduce investment risk and make the right investment decisions. At first ,we take a review of the history documents of internal control audit and earnings management , then sum up the related research of the two series . Through elaborate internal control we leads to a direct relationship between the two theoretical analysis and the corresponding assumption. Considering the specific conditions of China's capital market, we choose the sectional Jones model as amended measure of earnings management models. At the empirical analysis stage,we select the Shenzhen A-share listed companies’ 2012 and 2013 annual data as the overall sample, using univariate T-test, pearson correlation test and multiple regression analysis, to research and analysis China's listed Earnings management and internal control audit fees correlation deeply . The study found that the more internal control audit fees , the higher degree of earnings management , namely the internal control audit fees and earnings management is positively correlated. Key words:Internal control audit fees;Earnings management;Empirical study
1、德尔菲法预测产品的未来销售量 某公司研制出一种新产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。但公司需要对可能的销售量作出预测，以决定产量。于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。8位专家通过对新产品的特点、用途进行了介绍，以及人们的消费能力和消费倾向作了深入调查，提出了个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。 （1）在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此一般取后一次判断为依据。则如果按照8位专家第三次的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为： 5953 775 580430=++（千件） （2）将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为： 5.6003.07752.04305.0580=?+?+?（千件） （3）用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下： 最低销售量： 320 350 370 400 430 500 550 最可能销售量： 410 500 520 530 600 610 700 750 最高销售量： 600 610 620 670 750 800 900 1250 中间项的计算公式为 n 1 (n )2 +=项数 最低销售量的中位数为第四项，即400。 最可能销售量的中位数为第四、第五项的平均数，即565。 最高销售量的中位数为第四、第五项的平均数，即710。 将可最能销售量、最低销三售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为 5.6553.07102.04005.0565=?+?+?（千件） 需要说明的是，如果数据分布的偏态较大，一般使用中位数，以免受个别偏大或偏小的判断值得影响；如果数据分布的偏态比较小，一般使用平均数，以便考虑到每个判断值的影响。 2、主观概率法预测房产需求量
应用统计学课程论文 经过这学期短暂的学习应用统计学，我对这门学科也有了一定认识。应用统计学是一门运用统计学的原理和方法，研究各个领域有关数据收集、整理、分析的科学是经济、管理类专业的一门重要专业基础课程。掌握统计学的基本理论和方法，具有较好的科学素养，能熟练地运用计算机分析数据，能从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制等工作。在当前的社会发展中，是市场经济和信息经济的时代，社会各个方面的发展都需要对信息进行收集、分析和整理，所以学好应用统计对不久即将走向社会的我们是只有好处，没有坏处的。 绪论 一、应用统计学的发展： 从统计学的发展过程来看，可以把统计学大致分为古典统计学、近代统计学和现代统计学三个时期。 第一、古典统计学时期： 古典统计学时期是指17世纪初至18世纪末，这是统计学的创立时期,亦称古典统计学时期。在这时期出现了政治算术学派和德国的国势学派两个统计学派. 1、国势学派 国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。由于该学派主要以文字记述国家的显著事项，故称记述学派。 2、政治算术学派 政治算术学派产生于19世纪中叶的英国,其创始人是威廉和约翰.“算术”是指统计方法。主要利用实际资料，运用数字、重量和尺度等统计方法对实际情况作了系统的数量对比分析，从而为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。 第二、近代统计学时期： 近代统计学是指18世纪末到19世纪末这一百年的统计学，它是古典统计学的继续和发展，是古典统计学向现代统计学过渡的统计学。近代统计学的发端，不能不提到著名的统计学家阿道夫·凯特勒的卓越员献。他既继承了国势学和政治算术的传统，把统计学从作为管理国家行政的“政治医学”，扩展到作为研究社会内在矛盾及其规律性数量表现的科学认识方法，又积极地把古典概率引人统计学，以研究社会经济现象偶然变化中的规律性表现。 1、数理统计学派 指概率论引进统计学形成数理统计学,以概率作为理论基础,抽象掉统 计学的社会经济现象内涵,变成了抽象的数学分析和推断技术. 2、社会统计学派 指研究社会现象变动的原因和规律性的实质性科学。社会统计学在这里也称为社会经济统计学,包括政治统计.经济统计.人口统计.犯罪统计等多方面内容. 第三、现代统计学时期：
一、名词解释 第一章 ①预测：根据过去和现在估计预测未来。 ②统计预测：属于预测方法研究的范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行③定量推测，并计算概率置信区间。 第二章 ①定性预测：是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和程度上的判断，然后再通过一定形式综合各方面的意见，作为预测未来的主要依据。 ②主观概率：是人们对根据几次经验结果所做的主观判断的主观判断的量度。 ③客观概率：是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。 ④相互影响法：是从分析各个事件之间由于相互影响而引起的变化，以及变化发生的概率，来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。 第三章 ①残差：预测值与真实值的离差 ②可绝系数：衡量自变量与因变量关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分百比。 ③相关系数：测定拟合优度的指标，相关系数平方等于可绝系数。 ④非线性回归预测法：在社会现实经济活动中，很多现象之间的关系并不是线性的，这时就要选配适当类型的曲线，即非线性回归预测。 ⑤拟合优度：衡量回归直线拟合效果的指标 ⑥自相关系数：是衡量同一变量不同时期的数据之间相关程度的指标。 ⑦D-W：检验模型是否存在自相关的一个有效方法，其计算公式为：D—W=∑(ui-ui-1)^2/∑ui^2,其中ui=yi-^yi.根据经验D-W统计量在1.5~2.5之间表示没有显著自相关问题。 第四章 ①不规则变动因素：又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。 ②趋势外推法：用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立合适的趋势模型，并赋予时间变量t所需要的值，从而得到相应时刻的时间序列未来值。 ③图形识别法：通过绘制以时间t为横轴，时序数据为y轴的散点图形，并将其与各种函数曲线模型比较，选择最为合适的模型。 ④差分法：利用差分把数据修匀，使非平稳的序列达到平稳序列。同时与各类模型差分特点进行比较，选择合适的模型。 ⑤标准误差：预测值与真实值的离差平方和的平均数的平方根。 ⑥ 第五章 ①一次移动平均法：收集一组观测值，计算这组观测值的均值，利用这一均值作为下一期的预测值。 ②一次指数平滑法：利用前一期的预测值Ft代替Xt-N得到预测的通式：Ft+1=aXt+(1-a)Ft.
统计学毕业生论文投稿 浅析统计工作改革医院管理 1统计工作参与医院经济管理改革 在基础成本核算的基础上，我院将推行项目成本、病种成本核算，这些管理工作都要以数据统计分析为基础，主要流程为：科室成本统计—作业病种成本统计—医疗服务项目成本统计—全院平均成本计算—病种成本计算。通过对这些关键指标的统计分析和计算，能够准确客观地掌握各科室的经营状况、行业平均水平、医院资源配置等内部运营信息，同时也了解到如价格是造成目前医院政策性亏损的一个主要原因，而与医务人员的技术劳作相关的价值全部被严重低估，是调价的重点等外部影响因素，从而规范医疗行为、加强成本控制，促进医院精细化管理水平，并对医改政策提出合理化的建议。 2统计工作在人事制度改革 2.1选人用人公平、公正 实行全员竞聘上岗及职称动态管理，打破论资排辈的旧的用人体制，根据业务能力可以低职高聘、高职低聘，做到人尽其才，人岗匹配。在竞争中，通过竞争者的工作数量、工作效率、经济创收等情况的统计数据，系统、准确、客观地反映他在技术、知识、管理能力等无形资本绩效，让数字来说话，杜绝了“人情分”、“主观分”，真正体现了“绩效优先，兼顾公平”的用人原则。由此可充分调动广大医务人员的工作积极性、主动性和创造性，不断以优质的服务、精专的技术提高自身的业务工作能力，真正体现了公开、公平、公正的原则。 2.2岗位配置合理、高效 通过对全院人力资源的统计分析，全面了解各科室人员的学历、年龄、职称结构，发现有工作负荷不均衡的现象，尤其在护理工作中较为突出。为此，人事科与护理部以科室护理工作量统计数据为依据，制定并实施“护理动态岗”，对忙闲不均的人员进行动态调配，将人力资源流动起来，充分发挥出人员的效能，避免了人力资源的浪费。 3统计工作参与契约化目标责任制管理改革 医院建立了以岗位要素为基础的科主任契约化管理体系，利用科学的统计预测方法，根据行政、临床、医技工作重点制定关键业绩指标KPI管理指标，制定出了每个科室年度的效率指标包括门急诊人次、住院人次、病床使用率等、质量指标包括三日确诊率、抢救成功率、甲级病案率、抗生素合理使用率等、服务指标患者满意率、健康教育覆盖率、医疗纠纷发生率等、成本指标包括业务收支结余率、百元物耗比、人均医疗收入等、创新指标新技术新项目开展数、科研成果等目标值，对每一个科室完成的情况进行全面、公正、客观的评价，从而建立起一套完整的目标管理体系，明确科主任权责利，进一步提高科室管理水平，促进医院整体目标的顺利达成。
《《统计预测与决策》》论文 题目：运用时间序列分解法对问题进行预测分析 学院：数学学院 专业：信息与计算科学 班级： 学号： 姓名： 完成日期：2016年6月21号
目录 一预测背景................................................ 二预测理论分析............................................ 1.研究方法.............................................. 2.数据搜集与分析........................................ 3 .散点图的绘制......................................... 4.数据的拟合............................................ 三预测分析过程............................................ 1.模型的建立............................................. 2.对未来的预测........................................... 四预测结果分析............................................ 五分析与结论.............................................. 六参考文献................................................
统计学论文范文 统计学论文范文 统计学课程是统计专业的专业基础理论课，也是财经类各专业学科的基础课和必修课，进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,市场对各种社会经济信息需求日益增加, 无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于相关信息的取得及相应的数量分析，这些都高度依赖于统计方法。统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科和社会经济实践活动领域科学研究的重要方法。如何在统计学的教学中培养能满足社会主义市场经济建设所需要的统计学专业人才，必然需要我们认真研究和改革教学方法。 一、传统的统计学课程教学成在的主要问题及负面影响 (一)传统教学存在的主要问题。 1、学生对人生的目标模糊，在课堂上缺乏主动性、自觉性大部分学生都带着原来的一些不好的学习习惯、学习方法，使他们在接受知识上比别的同学要慢一些，而且在课余时间，他们也不能自我加压。对于人生的长远打算更是缺乏认识，或者说有的同学是害怕思考，在回避或者逃避这个问题，缺乏青年人那种对知识广泛涉猎，锐意进取的精神。 2、学生文化基础差，入学成绩普遍偏低。 近年来随着高校的全面扩招，高等教育的学生综合素质也在明显的下降，高职专科这个层次的学生已是高等教育的最低层次，学生的素质特别是文化课的成绩较差。很多高职高专学校只要考生过了提
档线就可以录取，所以其文化课基础可想而知。 3、统计学课程的计算太复杂。 如组距数列的编制，其资料中的数据有几十至上百，要将其中的数据从小到大排列再分组，光凭眼睛观察是不行的，还有几何平均数的计算、方差分析、相关与回归分析、指数曲线趋势模型、多元回归预测等等，这些计算都很复杂，手工计算量非常大，没有计算机软件的支撑，是很难进行教学实际问题分析的。 4、教师教学重理论，实践教学深广度不够。 有些教师上课时滔滔不绝，黑板写得满满的，学生不停地记笔记。这种满堂灌、填鸭式的教法带来很多弊病。教师讲得过多，他所能提供给学生独立掌握知识、主动训练能力的机会就越少，学生常处于被动位置，没有时间及时思考、消化、吸收，所学知识当然没法巩固。再有，讲得过多，重点不突出，学生掌握不了要领，课堂气氛也沉闷，学生容易产生疲劳。加上统计学的数学知识太多，本来他们的基础就不是那么好，无法听懂这些理论知识。 还有在当前评估热潮的推动下，许多学校开展了轰轰烈烈、前所未有的实践教学，但受诸多因素影响，大多浮于表面，实践教学深度不够，还不能使学生全面地、系统地、高质量地完成专业技能训练。统计学课程一般每周4～6节，总学时约60～70节，而实践课只占10%左右。这意味着该专业学生在课程学习中，从事的主要是理论学习和简单的上机实践操作，课程考察也主要以理论知识为主，实践技能的培养被忽视了。
一、选择题 1 情景预测法通常将研究对象分为（）和环境两个部分。 A 情景 B 主题 C 事件 D 场景 2 一般而言，回归预测法只适于作（）预测。 A 长期 B 中、短期 C 固定期 D 周期 3 下列方法中不属于定性预测的是（）。 A 趋势外推法B主观概率法C领先指标法 D 德尔菲法 4根据经验在时间序列波动不大的情况下，平滑系数α的取值应为（）。 A 0.1-0.3 B 0.5-0.7 C 0.7-0.9 D 0.4-0.6 5当时间序列各期值的一阶差比率（大致）相等时,可以配( )进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 6 状态空间模型按所受影响因素的不同可分为（）和（）模型。 A 确定性、随机性 B 线性、非线性 C 离散性、连续性 D 隐性、显性 7 统计预测方法中，以数学模型为主的方法属于（）。 A 回归预测法 B 定量预测法 C 定性预测法 D 时间序列预测法 8 下列哪一项不是统计决策的公理（）。 A 方案优劣可以比较 B 效用等同性 C 效用替换性 D 效用递减性 9 预测实践中,人们往往采纳判定系数R2（）的模型. A 最高 B 最低 C 中等 D 为零的 10 当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合( )进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 11 （）是指国民经济活动的相对水平出现上升和下降的交替。 A 经济周期 B 景气循环 C 古典经济周期D现代经济周期 12 灰色预测适用的对象是时序的发展呈（）型趋势。 A 指数 B 直线 C 季节 D 周期 13 德尔菲法是根据（）对研究的问题进行判断、预测的方法。 A 无突变情景 B 历史数据 C 专家知识和经验 D 直觉 14 相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（）。 A 越低B一般 C 越高D不一定 15 采用博克斯-詹金斯方法时，如果时间序列的自相关函数和偏自相关函数都是拖尾的，
中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
统计预测与决策 课程论文 题目基于ARMA模型的西安进出口总额时间序列分析与预测 学生姓名解盼 学生学号 专业经济统计学 班级金融统计班 提交日期二〇一六年五月 基于ARMA模型对西安进出口总额时间序列分析与预 测 摘要:本文分析了 1987-2013年西安地区进出口总额时间序列，在将该时间序 列平稳化的基础上，建立自回归移动平均模（ARMA）,从中得出西安进出口总额序列的变化规律，并且预测2014,2015年西安进出口总额的数值。 关键词：时间序列预测；进出口总额；ARMA模型 1. 前言 进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。进出口总额用以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。进出口总额包括:实际进出口货物，来料加工装配进出口货物，国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品，华侨、港澳台同胞和外籍华人捐赠品，租赁期满归承租人所有的租赁货物，，边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物(除外)，中外合资企业、中外合作经营企业、企业进出口货物和公用物品，到、在规定限额以上的进出口货样和广告品(无商业价值、无使用价值和免费提供出口的除外)，从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物，以及其他进出口货物。本文就此对我国进出口总额时间序列进行分析，
并且采用ARMA 模型对序列进行拟合，最后在此基础上对2014年西安进出口总额数据进行预测。 2. ARMA 模型 2.1 ARMA 模型概述 ARMA 模[]1 型全称为自回归移动平均模型(Auto-regressive Moving Average Model ，简称 ARMA)是研究时间序列的重要方法。其在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性, 又考虑了随机波动的干扰性, 对经济运行短期趋势的预测准确率较高, 是近年应用比较广泛的方法之一。ARMA 模型是由美国统计学家 G.M.Jenkins 在20世纪70年代提出的着名时序分析模型,即自回归移动平均模型。ARMA 模型有自回归模型AR(q)、移动平均模型MR(q)、自回归移动平均模型ARMA(p,q) 3种基本类型。其中ARMA(p,q ）自回归移动平均模型，模型可表示为： 其中，P 为自回归模型的阶数，q 为移动平均模型的介数；t x 表示时间序列 {}t x 在时刻t 的值；() 1,2, ,i i φ==P 为自回归系数； () 1,2,j j q θ==表示移动 平均系数；t ε表示时间序列 {}t x 在t 时期的误差或偏差。 2.2 ARMA 模型建模流程 首先用ARMA 模型预测要求序列必须是平稳的，也就是说，在研究的时间范围内研究对象受到的影响因素必须基本相同。若所给的序列并非稳定序列，则必须对所给的序列做预处理，使其平稳化，然后用ARMA 模型建模。建模的基本步骤如下： （1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF)和样本偏相关（PACF)的值。 （2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质选择适当的(),ARMA q P 模型进行拟合。 （3）估计模型中未知参数的值。 （4）检验模型的有效性。如果拟合模型通不过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。 （5）模型优化。如果拟合模型通过检验，仍然转向步骤（2)，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型。 （6）利用拟合模型，预测序列的将来走势。 3. 西安进出口时间序列模型的建立
第一章统计预测概述 一、单项选择题 8、统计预测的研究对象是（） A、经济现象的数值 B、宏观市场 C、微观市场 D、经济未来变化趋势 答：A 二、多项选择题 4、定量预测方法大致可以分为（） A、回归预测法 B、相互影响分析法 C、时间序列预测法 D、情景预测法 E、领先指标法 答：AC 三、名词解释 2、统计预测 答：即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测，并计算概率置信区间。 四、简答题 1、试述统计预测与经济预测的联系和区别。 答：两者的主要联系是：①它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；②它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、管理决策、制定政策和检查政策等提供信息；③统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。 两者的主要区别是：①从研究的角度看，统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点不同。前者属于方法论研究，其研究的结果表现为预测方法的完善程度；后者则是对实际经济现象进行预测，是一种实质性预测，其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断；②从研究的领域来看，经济预测是研究经济领域中的问题，而统计预测则被广泛的应用于人类活动的各个领域。 第二章定性预测法 一、单项选择题 3、（）需要人们根据经验或预感对所预测的事件事先估算一个主观概率。 A 德尔菲法 B 主观概率法 C 情景分析法 D 销售人员预测法 答：B 二、多项选择题 2、主观概率法的预测步骤有： A 准备相关资料 B 编制主观概率表 C 确定专家人选 D 汇总整理 E 判断预测 答：A B D E 三、名词解释 2、主观概率 答：是人们对根据某几次经验结果所作的主观判断的量度。 四、简答题 1、定型预测有什么特点？它和定量预测有什么区别和联系？ 答：定型预测的特点在于：（1）着重对事物发展的性质进行预测，主要凭借人的经验以及分析能力；（2）着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测。
HUNAN UNIVERSITY 课程论文 论文题目：有关我国居民消费因素的分析指导老师： 学生名字： 学生学号： 专业班级：经济统计 学院名称： xxx学院
目录 概述 (1) 一、引言 (2) 二、数据概述系 (2) 三、分析方法 (3) 四、数据分析 (3) （一）相关分析 (3) （二）因子分析 (10) （三）聚类分析 (15) 五、分析与建议 (18) 六、心得体会 (19) 参考文献 (20)
有关我国居民消费因素的分析 概述 生活离不开消费，随着社会发展，生活水平提高，消费也在逐渐变化，并且随着经济发展，各个地区的发展水平的差异，消费也产生了不同的变化，此篇论文主要目的是利用多元统计的方法，借助spss软件，对我国31个地区的居民消费情况进行分析。了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。并且通过因子得分，计算并排列出消费因素的综合得分，最后通过聚类分析，对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类，进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。
一.引言 消费在宏观经济学中，指某时期一人或一国用于消费品的总支出。与经济活动有着密不可分的关系，消费作为社会再生产的最终阶段，是生产者生产产品的目的和导向。如果没有了消费，生产的存在也会变得毫无意义，消费促进了生产，给生产带来了源动力。消费者的消费需求，也推动了生产的发展。并且消费促进了货币流通，提供了就业岗位，降低失业率，拉动了经济增长，最终有助于提高人民的生活水平。消费是国民经济保持增长的动力，只有拉动消费需求的增长，才能促进投资，促进产业结构的调整、宏观经济的增长，满足人民的物质生活的需求，实现生活水平的提高。 故消费和生活水平有着密切的关系，从而，通过对我国居民消费水平的分析，不但可以直观了解到我国总的消费趋向，各地区不同的消费主导因素，还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。统计年鉴中的八项指标：食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。囊括了居民消费的全部项目，居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。再通过分析和整合，最终可以大致分析我国总体的消费倾向以及各个地区的异同点。再结合文献资料了解分析产生异同的原因，进而对我国的总体消费水平做一个最终概括。 二.数据概述 数据来源：2015年《中国统计年鉴》 指标：
中国城镇居民人均可支配收入的情景预测 摘要：情景预测法是20世纪70年代兴起的一种预测技术，又称剧本描述法。随着我国经济的快速发展，人们生活水平逐步提高，城镇居民人均可支配收入也在不断提高。本文根据1978－2006年有关数据，对城镇居民收入情况进行分析，并用情景预测法和线性二次移动平均法[]2预测2007年的城镇居民人均可支配收入。 关键词：情景预测法线性二次移动平均法城镇居民人均可支配收入
引言 伴随着中国经济体制改革的逐步深入，市场机制的调节作用日益强化，国民的收入也在不断地提高。本文是利用1978—2006年城镇居民和农村居民人均可支配收入数据，选取农村居民人均可支配收入作为解释变量对镇居民人均可支配收入做回归，进行分析。
第一章 模型的方法 1.1情景预测法]1[的概念 情景预测法是对将来的情景做出预测的一种方法，它把研究对象分为主题和环境，通过对环境的研究，识别影响主题发展的外部因素，模拟外部因素可能发生的多种交叉情景，以预测主题发展的各种可能情景。 情景预测法首先是构造一个“无突变”情景A ，即在假定当前的环境不发生重大变化的条件下研究对象的未来情景；然后分析情景A 的环境因素，就个因素的不同取值从而对A 造成不同的影响，由此产生了B 和情景C ，进而可以得到A ，B ，C ，AB ，AC ，BC 六种情景；同时，还可假设有突发事件D ，它对情景A ，B ，C 又有不同程度的影响，从而又产生了AD ，BD ，CD ，ABD ，ACD 。BCD 六种情景，由于环境因素的不同取值，还可得到其他多种情景，但情景的范围是确定的为 D C B ??如下图1 图1 情景示意图 1.2情景预测法的特点 情景预测法的特点主要表现在： 第一，适用范围很广，不受任何假设条件的限制，只要是对未来的分析，均可使用。 第二，考虑问题周全，又有灵活性。它尽可能地考虑将来会出现的各种状况和各种不同的环境因素，并引入各种突发因素，将所有的可能尽可能地展示出 D C B A
《 统计预测与决策 》课程教学大纲 Statistical Forecasting and Decision Making 课程代码： 课程性质：专业方向理论课/选修 适用专业：统计 开课学期：7 总学时数：56 总学分数：3.5 编写年月：2007.5 修订年月：2007.7 执 笔：邹辉 一、课程的性质和目的 本课程教学目的在于向学生系统阐述有关统计预测与决策方面的基本知识和一般原理，使学生对统计预测和决策的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握。同时，更为重要的是，通过阐述国内外统计预测和决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用，加深学生对本课程内容的理解和认识，提高学生综合运用统计预测和决策方法以解决现实问题的能力。 二、课程教学内容及学时分配 第一章 统计预测概述（4学时） 本章内容：统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤本章要求：了解统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤 第二章 定性预测法（4学时） 本章内容：定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，定性预测的集中主要方法。 本章要求：了解定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，理解定性预测的集中七种主要方法。 第三章 回归预测法（6学时） 本章内容：一元线性回归预测法，多元线性回归预测法，非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。 本章要求：了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。理解一元线性回归预测法是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合适的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势；理解多元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。多元回归与医院回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。 第四章 时间序列的分解法和趋势外推法（6学时） 本章内容：时间序列的分解，时间序列分解模型，趋势外推法。 本章要求：了解经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变动和不规则变动这四个因素的影响，了解乘法模型分解的基本步骤，理解选择合适的趋势模型是应用趋势法的重要环节，图形识别和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。 第五章 时间序列平滑预测法（6学分） 本章内容： 一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法，布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法。 本章要求：了解布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法，理解一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法。 第六章 自适应过滤法（6学分） 本章内容：自适应过滤法的概念与特点，使用自适应过滤法应选择好滤波常数k，对原始数列做标准化处理。 本章要求：了解自适应过滤法优点，使用计算机来进行自适应过滤法的计算掌握自适应过
郑重声明： 以下课题均属个人网上整理而得，仅做参考，如有雷同，纯属巧合，本人不承担任何因个人因素引起的刑事民事责任。 统计学专业毕业论文题目选题 1 区域服务业饱和度与溢出度研究 2 微区位人流量测算技术研究 3 基于购买力平价下的富裕度测算方法 4 部门劳动生产率与劳动报酬率关联性分析 5 文化创意产业增加值测算技术研究 6 区域质量指数的计算技术研究 7 社会发展水平综合评价技术及应用研究 8 微区位富裕度的测量技术及其应用 9 柳州主导产业同构性与差异性研究 10 区域旅游产业经济贡献统计技术研究 11 富裕度测算方法及其应用研究 12 劳动生产率与劳动报酬率关联的存在性研究 13 非统一收银商场交易量与经济总量调查技术研究 14 综合评价权数确定的坎蒂雷方法实证研究 15 高校学生评教指标体系的构建与分析 16 农村居民生活质量评价指标体系的构建 17 柳州市城乡收入分配差距的统计分析 18 柳州市城乡居民消费结构比较分析 19 柳州城镇居民消费结构变动分析 20 城乡统筹的评价指标体系与实证分析 21 西部地区农村居民生活消费需求变动分析 22 柳州市农民消费结构的灰色关联分析及其趋势预测 23 消费质量的统计测度研究 24 西部地区城镇居民内部收入差距分析 25 西部地区农村居民内部收入差距分析 26 城乡统筹评价指标体系设计及应用 27 西部地区教育差距的聚类分析 28 从统计调查看科大学分制推行的经验及其不足 29 我国居民消费价格指数编制存在的问题探讨及其改革 30 柳州城乡收入差距预测 31 我国收入统计存在的问题及其改革 32 从城乡收入差距看城乡统筹试验区的效果—以柳州为例 33 柳州市商品住宅价格与土地价格互动性研究 34 房地产市场发展现状及对策研究 35 房地产市场供求与房价关系的实证研究 36 房地产周期与宏观经济周期关系研究 37 中国房地产周期波动区域比较
统计学论文探讨企业经济统计问题统计学专业xx届毕业论文参考题目 1、论统计分组； 2、典型调查在新形势下的应用与发展； 3、统计指数论； 4、统计预测初探； 5、时间序列方法在经济分析中的应用； 6、统计估算与统计预测； 7、统计指数法在物价统计中的应用； 8、 __统计学与数理统计学的关系； 9 、社会发展总体统计指标体系研究； 10、普查方法应用条件研究；
11、抽样调查方法在我国的应用与发展； 12、多种调查方法的综合运用问题； 13、统计分析如何满足多层次决策的需要； 14、民意调查资料的与分析； 15、某地区农业产业结构调整的经济效益统计分析； 16、某地区剩余劳动力转移的社会、经济效益统计分析； 17、某地区农民生活水平提高情况的统计分析； 18、农业经济效益统计指标体系构建及综合评价研究； 19、农民收入构成和消费构成的统计分析； 20、某地区粮食生产发展前景及相关问题研究； 21、市场调查与市场预测方法及其应用研究；
22、营销研究中的统计方法； 23、居民收入分配结构的数量分析； 24、居民消费结构分析； 25、居民生活水平评估研究； 26、经济预测方法在经济管理中的应用研究； 27、经济预测实例分析； 28、经济预警系统的有关问题研究； 29、组合预测法及其应用； 30、预测误差的识别与控制； 31、统计分析方法在西部大开发中的应用； 32、多元统计分析方法的应用；
33、某省宏观经济计量模型研究； 34、计量经济学在微观经济领域中的应用； 35、投入产出分析有关问题研究； 36、国民生产总值的计算范围与方法研究； 37、如何分析地区间的经济联系； 38、三次产业划分的原则与标准； 39、国民经济宏观经济效益评价； 40、货币流通必要量测算方法研究； 41、货币供应量的统计口径及相关经济指标的探讨； 42、中央银行统计指标体系研究； 43、金融市场统计指标体系研究；
统计预测与决策课程论文 院系数学与统计学院 专业统计学 二Ｏ一一年十二月二十五日
从消费结构看中国城镇居民生活水平 黄海燕 （南京信息工程大学数学与统计学院，南京，210044） 摘要：本文根据《中国统计年鉴-2010》最新资料，构建灰色预测模型，采用因子分析法并运用SAS软件，对中国城镇居民消费结构的数据进行分析和预测，同时恩格尔系数进行分析比较，进而对城镇居民生活水平进行量化说明，从而为我国经济社会可持续发展提供参考依据。 关键词：城镇居民；消费结构；灰色预测；因子分析 0 引言 改革开放以来，中国城镇居民生活消费结构发生了翻天覆地的变化，1989年以前属于供给式消费向温饱型消费发展的模式，1989年以后则是由温饱型消费小康型消费的发展过程。特别是21世纪的消费结构，恩格尔系数的巨大变化。根据国家统计局提供的一组数字（见附录），清晰地描绘了这种改变。 在2001年范剑平等人在《中国城乡居民消费结构的变化趋势》中，采用扩展线性支出系统模型、双对数模型等常用消费结构预测数量方法预测出多个预测方案，对居民消费结构做出预测。本文利用所学统计知识，对近年的城镇居民可支配收入、消费性支出和恩格尔系数进行分析，采用SAS软件对其消费结构做因子分析，并采用灰色模型对其做相关预测，希望能以此为依据，能为改善中国城镇居民的消费结构提出一些对策和建议，并且看出中国城镇居民生活水平的发展走向。 1人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数变化 消费结构作为消费领域的经济范畴，并不是一成不变的，而是有其长期的发展变化规律，要找出消费结构的这种发展变化规律，研究居民消费结构变化趋势的影响因素，掌握消费结构的未来发展方向并作出预测，就必须要对消费结构作动态分析。于是首先对1997——2009年中国城镇居民人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数的变化做研究分析。表一是根据中国统计年鉴提供的数据整理出来的。 表1 1997－2009城镇居民人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数 年份人均可支配收入消费性支出恩格尔系数 1997 5160.3 4185.64 46.6 1998 5425.1 4331.62 44.7 1999 5854 4615.92 42.1 2000 6280 4997.99 39.4 2001 6859.6 5398.99 38.2 2002 7702.8 6030 37.7 2003 8472.2 6510.97 37.1 2004 9421.6 7182.1 37.7 2005 10493 7942.86 36.7 2006 11759.5 8696.55 35.8 2007 13785.8 9997.47 36.3 2008 15780.8 11278.85 37.9 2009 17174.7 12264.54 36.5