摘要：
从制度经济学角度看，土地供给会直接或间接对宏观经济产生影响，进而成为中国调控经济运行的手段之一。但这一重要决策依据截止目前，仍只是从土地使用面积
角度给予计量分析，对于与经济运行统计分析关系更匹配的土地出让收入指标（虽然是土地供给制度的经济产出之一），却由于各种条件限制，相关研究处于空白。本文首次将土地出让收入做为研究标的，采用格兰杰因果分析、脉冲检验、自回归滞后分布模型等方法，检验其与宏观经济的实证关系并据此检验修正其预测模型，以期进一步明确土地供给与经济运行的关系，为土地资源有效利用提供政策改进依据。
关键词：
土地出让预测模型模型检验优化
一、研究背景与文献综述计划经济体制下的土地使用权无偿、无期限、无流动的特点对土地资源配置的效率产生了严重不良后果，令人们深省到市场竞争机制对资源配置的意义。土地有偿出让制度由此经历了一个从无到有，从政府主导的协议出让模式转变为由市场主导、政府引导、以招标、拍卖、挂牌等模式出让的过程。以“招拍挂”方式出让土地是一种依靠竞争、以市场机制为核心进行资源配置的方式，它是我国实现土地供给市场化的具体表现。土地有偿出让制度是集约节约利用土地、高效配置土地资源的必然发展趋势。在地方经济快速增长时期，市场力量的介入不仅更为准确地揭示了土地价值，更在客观上增加了地方政府出让土地的收入。土地出让收入占地方财政总收入的比重日渐提高，也影响着地方政府的财政收入和地方公共服务的执行效果。有关研究表明，我国1994年实行的财政“分税制”改革一方面削弱了地方政府的财权，一方面却迫使地方政府承担起更多的事权——财政收入的渠道减少、财政支出的需求增加、土地出让收入创新高——这些形势导致地方政府对土地出让的依赖性越来越强，土地出让收入的高低与地方经济建设的速度更加密切的联系了起来。自从2003年中央政府正式提出运用土地政策参与宏观调控以来，学术界也开始了对土地供给相关问题的研究。早期研究的焦点是土地出让政策参与宏观经济调控的合理性。上海社会科学院房地产业研究中心、李涛、孙习稳等撰文支持将土地供给纳入宏观调控体系，提出为控制固定资产投资的过快增长，政府宏观调控政策需要从需求管理向供给调节转变，土地供应政策完全可以成为一种最直接、现实的宏观调控政策；靳相木则将土地政策提升至与货币政策、财政政策同等高度，指出由于土地本身的特性以及我国城市土地国家所有且土地发展权牢固掌控在政府手中的制度特征，土地作为货币之外的另一种调控的媒介（介质），应成为政府宏观调控的理想选择。在肯定了土地供给参与宏观调控合理的前提下，学者们着手研究经济环境的变化对土地出让的影响，试从城市化进程、经济周期、制度变迁等角度考察土地出让制度的运行情况。李涛（2006）通过实证分析发现城市化进程的推进并未伴随着土地价格的上升，价格的波动也难以对土地供给起到调节作用；郭其友等（2007）采用一元线性回归分析法对我国1987年以来的三个经济周期进行分析土地供给与经济成长波动的实证分析，发现我国土地供给与经济周期的相关性不断增强；梁华等（2009）从土地供给制度变迁的视角对土地供给制度绩效进行评价，并以北京市为例，运用主成分分析法对土地供给制度绩效进行定量评价，认为政府行为是影响制度绩效的主要因素。亦有学者利用产权理论、博弈论等方式对土地出让制度的体系设定进行了研究，试图规避潜在问题，优化
体制设计。王晓阳（2007）借由产权理论，对土地出让金的改革提出了设想，建议将土地审批权集中到中央政府，将土地出让金的收支活动纳入到统一的政府预算中来，改革土地出让金的预算收入分成，建立农业用地征用为建设用地的“事后分成”机制等；周涛等（2006）、汪乐勤（2007）等采用博弈论研究土地出让，前者将研究对象设定为土地出让中的政府行为，提出将完善土地出让市场的着力点放在对监管部门和出让部门的行为空间与利益空间的规制方面。后者将土地出让中的各个供给主体纳入研究框架，指出多个供给主体在个体理性支配下的博弈行为会导致土地供给趋于饱和，并且会进一步导致土地供应过量。基于不同标准评判土地出让制度的运行效果是研究热点之一。龙奋杰等（2009）以2000年-2006年中国地级及地级以上城市的土地供给结构数据为依据，以其对地方GDP 的贡献度为标准，采用联立方程的方式研究土地出让制度的实施效果。研究发现城市产业用地供给对城市GDP增长有明显的作用，但其贡献随着时间的推移在逐步下降，建议城市政府应根据城市自身产业发展与劳动力需求制定差异化的城市土地供给规划；陈双等（2009）以新增建设用地作为土地供给量的主要指标，利用一元回归考察了其与GDP、CPI、全国就业总人口等宏观经济指标间的关系。研究结果表明土地供给对宏观经济的影响具有时滞性，其中新增建设用地与就业情况的相关性最强，与CPI的相关性最弱。建议政府在考虑时滞性的同时，利用扩大新增建设用地的方式刺激就业；姜琳（2009）以市场化程度作为评判出让制度实施效果的标准，利用DEA-CCR模型和K-W检验评估了各地土地出让市场化的程度，建议以提高招标、拍卖出让比例的方式提升土地出让市场化程度；陶然（2007）基于1999～2003年中国地级城市面板数据，考察了地方政府协议土地出让对地方财政的当期和滞后影响以及这种影响在不同经济发展水平地区的差异，并对征地制度及土地交易中的税费改革提出了建议。上述研究从不同方面考察了土地供给的影响，肯定了土地供给与宏观经济间的显著关联性，丰富了土地供给制度的研究范围。本文以2003-2008年间全国土地出让收入数据为依据，更深入的检验其与固定资产投资、GDP等宏观经济变量间的实证关系，以期准确描述土地出让收入与宏观经济间的关联，针对当前问题较多的土地供给制度提出切实可行、实践性强的政策建议。与其他研究不同的是，本文首次将土地出让收入做为研究标的，检验其与宏观经济的 61 实证关系。土地供给被从理论角度认为会直接或间接的对宏观经济产生影响，进而成为调控经济的手段之一，但这一重要决策依据截止目前，仍只是从土地使用面积角度给予分析，对于与经济运行统计分析关系更匹配的土地出让收入，虽然是土地供给制度的经济产出之一，但由于各种条件限制，相关研究仍处于空白。实证研究土地出让收入与宏观经济间的关系，可以从一个角度反映土地政策的实施效果，有利于政府及时调整改进土地政策，对研究土地政策参与宏观经济调控的效力具有重要意义。在研究方法方面，本文并不预设土地出让收入与宏观指标间的关系，而是采用格兰杰因果检验、脉冲分析等计量方法检验变量间的互动关系，并以此为基础利用自回归滞后分布模型细致检验土地出让收入与GDP、固定资产投资之间的数量关系；在数据采集方面，本文研究得到了土地主管部门的合作支持，获得了大量一手数据。数据准确可靠，采集期的土地出让环境与当前的环境基本保持一致，从而有力保证了计量结果及相关建议的实践价值。二、数据的预处理及实证关系检验（一）数据采集与预处理本研究利用中国统计年鉴、中国国土资源统计年鉴、部门资料等信息渠道，采集了来自2003年第一季度至2008年第二季度，共22组数据。在进行实证检验之前首先对数据进行预处理。主要包括数据插补，剔
除价格、季节因素等处理，以便数据可以直接应用于模型检验。具体步骤包括如下三点：（1）季节调整：本研究所采用的数据为季度数据，需要消除季节影响因素；（2）取自然对数：对三个指标数据进行取自然对数的变换处理，既不影响原数列的协整关系，又可以减缓可能出现的异方差现象及极端值的影响，消除量纲的影响；（3）调整异常值：在对数据的处理中发现，政策背景、经济环境等因素的变化导致2004年第一季度的土地出让面积与土地出让收入严重偏高（占全年总量的28%，而其它年份的平均为21%-23%），从而导致数据的不稳定性，影响分析结果。因此，依据其它年份的平均值对此进行调整①。由此形成可用的实验数据，并对相应的变量进行命名。涉及的主要研究变量包括土地出让收入（LNPRICESA）、GDP（LNGDPSA）、固定资产投资（LNINVSA）等。
（二）数据总体描述在实证研究之前，首先利用Eviews软件，对数据预处理后的三个指标进行总体性描述，采用散点图描述数据的整体情况。由上图可得，土地出让收入与GDP、固定投资之间存在一定的线性关系，土地出让收入对GDP 的散点图比对固定资产投资的散点图更具有集聚性。
①异常值通常是剔除的，但由于样本容量过小，本研究没有采取这种方法。但数据调整会使得研究数据过于“匀滑”，使得干扰项中出现系统性样式的可能性大大提高，从而产生自相关，使得拟合优度被高估且检验失效，而这可能会影响结果。
（三）数据实证关系的检验研究 1．数据平稳性检验格兰杰因果检验的前提是被检验序列均为平稳序列，否则将导致伪回归，影响检验结果的信度。本研究采用的三个时间序列经过数据预处理后进行单位根检验。经检验，原序列均为不平稳的时间序列。此时可将原时间序列进行差分，再进行单位根检验，如果差分后平稳，且为同阶单整，则可以进行协整检验；通过协整检验，则可认定变量之间存在长期协整关系，可以进行格兰杰因果检验。经检验，三个指标二阶差分后均平稳，且存在协整关系，可以进行格兰杰因果检验、脉冲响应分析、构建自相关滞后分布模型（篇幅所限，平稳性检验的相关结果没有列出）。 2．格兰杰因果关系检验将最大滞后期定为8，利用AIC、SC信息准则选择合适的滞后期，检验土地出让收入与GDP、土地出让收入与固定资产投资间的因果联系。检验结果如下所示。表1 土地出让收入与GDP的格兰杰因果检验滞后期：5 零假设： F值 P值土地出让收入不是GDP的格兰杰原因 17.02 0.00** GDP不是土地出让收入的格兰杰原因 2.04 0.20 表 2 土地出让收入与固定资产投资的格兰杰因果检验滞后期：6 零假设： F值 P值固定资产投资不是土地出让收入的格兰杰原因 1.44 0.41 土地出让收入不是固定资产投资的格兰杰原因 1.41 0.41
在显著性水平为5%时，格兰杰检验显示土地出让收入是影响GDP的原因，作为宏观调控的重要手段，土地供给对GDP有着极大影响，而作为土地供给衍生产物的土地出让 63 收入则常常通过房地产市场和财政收入等途径影响GDP，因此土地出让收入是影响GDP的原因；但固定资产投资与土地出让收入间的因果联系并不显著，这可能是由于我国的固定资产投资的主要组成部分是制造业与基础设施建设，所涉及的工业用地与基础设施用地的使用成本很低，占土地出让总收入的比重不大，因此固定资产投资与土地出让收入间的联系并不如预期般显著。3．脉冲响应分析脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）表示的是一个内生变量对一个标准单位误差的反应，即在随机误差项上加上一个标准差
大小的冲击对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。脉冲响应函数建立在向量自回归模型VAR的基础上。因此首先需要建立自变量与因变量间的VAR模型，并验证模型的稳定性（如果模型不稳定，脉冲响应的结果是无效的）。一般可采用AR Root Table 验证VAR模型的稳定性。如果被估计的VAR模型所有根模小于1，则模型是稳定的。（1）所有根模均小于1，所以固定资产投资与土地出让收入可做脉冲分析。（2）有根模大于1，所以土地出让收入与GDP不符合VAR模型设立的前提，不可以做脉冲分析。表3 VAR模型检验结果根值（1）根值（2）根值（3）根值（4）固定资产投资与土地出让收入的VAR 模型检验 0.999520 0.328898- 0.302053i 0.328898 + 0.302053i 0.166351 土地出让收入与GDP的VAR模型检验 1.003161 -0.028655- 0.203317i -0.028655 + 0.203317i 0.085877 根据AR Root Table的验证结果，仅固定资产投资与土地出让收入可做脉冲分析。如图2所示，当土地出让收入增长时，固定资产投资较为稳定并无大的波动，整条曲线非常平缓。但图3显示，当固定资产投资增长1个单位时，土地出让收入短期内迅速，最大可达0.04个单位，而后徐徐下降。因此脉冲分析肯定了固定资产投资对土地出让收入的推动作用，但影响程度较小。图 2 土地出让收入对固定资产投资的脉冲分析图图3 固定资产投资对土地出让收入的脉冲分析
三、预测模型的理论原理（一）预测模型建立技术路线本文以揭示土地出让收入与宏观经济间的数量关系为途径，以土地出让收入与GDP、固定资产投资为变量，在数据预处理后，利用Eviews软件对数据进行初步描述，并采用格兰杰因果分析、脉冲检验与自回归滞后分布模型探索变量间的关系，并以此为基础建立并修正土地出让收入与GDP、固定资产投资间的数量关系模型。预测模型的设定与修正是文章的重点，因此模型优化的思路是本文的核心，也是下文详述的重点，此处首先将主要思想予以梳理，把模型优化的思路总结如下：图4 模型建立修正流程图（二）自回归滞后分布模型理论原理本研究根据格兰杰因果检验与脉冲分析的结果，利用自回归分布滞后分布模型分别构建了方程，并根据F值、D—W值、拟和优度、t值等重要参数的情况调整自变量，以期选择出影响土地出让收入的主要因素，为最后一步模型优化做准备。 65 自回归分布滞后模型是本文检验土地出让收入与宏观经济的关系、设立并修正土地出让收入预测模型的基础。这一方法由Jorgenson（1966）提出，通过引入解释变量的滞后期来表示自变量的滞后期对当期因变量的影响，模型形式如下：011,tttktktyxxxuαβββ??=+++???++ 1,2,,tT=…系数向量β描述了x 对y的乘数作用：0β是短期（当期）乘数作用，iβ反映了i期前的x对当期y 的乘数作用，()01kβββ++???+反映出x对y的总影响或长期乘数。因此该模型可以用于经济中短期、长期分析。分布滞后模型在解释变量与随机误差项不相关的情况下，可以直接使用OLS估计参数。但是，当滞后项较多时，直接估计会耗费很大的自由度，而且x的当前和滞后值之间很可能具有高度共线性。存在共线性问题的一个直接后果是估计系数的标准差变大，容易导致滞后系数不显著的结果，因而无法有效揭示x的各个滞后量对因变量的影响。本研究采用多项式分布滞后（polymomial distributed lags，PDLs）模型（也可称为Almon分布滞后模型）克服这一问题。 PDLs假设iβ可以由次数较低的p阶多项式来很好地逼近。用一个2次多项式来描述权重的取值： 2iabiciβ=++， 1,2,,in=…
（n为最大滞后阶数）一般地，p阶PDLs模型假定系数iβ服从如下形式的p 阶多项式：21221()()()pipicicicβγγγγ+=+?+?+???+?，1,2,,,ikkp=>…其中，是事先定义的常数，取值为： (1)/2,/2,kpckp??=??是奇数是偶数常数仅用来避免共线性引起的数值问题，不影响β的估计。本研究中选用的PDLs模型写作 PDL（a,b,c），参数a指的是需要滞后的自变量名称，b指的是自变量的滞后期，c指的是估计系数时采取的多项式的阶数。选用PDLs模型时，对自变量滞后期的选择需非常谨慎，不仅要根据常用的拟合优度，AIC和SC值来确定滞后阶数，而且要根据模型诊断中的t值、F值、D—W 值、预测误差值等，对建立的模型进行诊断。后文将根据格兰杰检验中获得的滞后期拟和PDLs模型，并根据F值、D—W值、拟和优度、t值等重要参数的情况调整自变量。四、预测模型检验与修正（一）对固定资产投资及GDP对土地出让收入影响的检验格兰杰检验显示土地出让收入与固定资产投资间并无明显的因果联系。但脉冲分析揭示出固定资产投资对土地出让收入有一定的推动作用：当其他条件一定时，固定资产投资增加一个单位，土地出让收入最多增加0.04个单位。为了深入研究两者的关系，本文以土地出让收入为因变量，固定资产投资为自变量，采用自回归分布滞后模型构造模型。为了控制其它变量对固定资产投资的影响，模型还引入上期土地出让收入作为自变量。土地出让收入的滞后期依照AIC、SC信息准则，定为6。模型检验结表4 固定资产投资对土地出让收入回归的模型检验一 C LNPRICESA（-1）LNINV SA LNINV SA（-1）LNINVSA（-2）LNINVSA（-3）LNINVSA（-4）LNINV SA（-5） LNINV SA（-6）系数 -2.04 0.62 -0.43 0.39 0.82 0.86 0.50 -0.26 -1.41 标准误 1.52 0.22 1.230.53 0.37 0.53 0.56 0.52 0.76 t值 -1.34 2.82 -0.35 0.75 2.25 1.63 0.88 -0.49 -1.86 表5 固定资产投资对土地出让收入回归的模型检验二拟合优度调整后的拟合优度 D-W值赤池信息准则施瓦茨信息准则F值P值0.912985 0.881343 1.479560 -1.330829 -1.089395 28.85372 0.000009** 果如下：
整个方程的显著性水平非常高（F值高达344.6978），DW值非常理想，模型不存自相关现象，同时模型的拟和优度接近100%，因此整个模型的质量较高。但即使在最优模型下，土地出让收入对固定投资的影响系数均不显著，本期固定资产投资与上期极其相关，其他条件一定时，上期固定资产投资数额增加1%，本期增加0.99%，因此固定资产投资本身存在极强的粘性——这种结果产生的根源在于固定资产投资中的主体部分是制造业与基础设施建设，政府意志是影响这两类投资的核心因素之一，导致固定资产投资存在显著的粘性；同时制造业投资中的土地购置以工业用地为主，这部分的土地出让虽然已并入招拍挂体系，但多以出让底价成交，导致这类用地出让收入占土地出让总收入的比重较低。而基础设施用地一直以来仍以划拨为主，相较于土地市场价格对土地出让收入的影响，基础设施建设以划拨获取土地使用权的方式导致其用地成本较低，土地市场价格未对其产生显著影响，因此固定资产投资与土地出让收入两指标间的联系并不显著——这个结论与格兰杰因果分析与脉冲分析的结果吻合。（二）包含土地出让价款的GDP预测模型检验结合上文对宏观经济变量与土地出让收入间数量关系的分析，固定资产投资本身存在极强的粘性，土地出让反作用于固定资产投资的力度很弱，因此不建议将固定资产投资引入新设立的预测模型；另一方面，格兰杰因果分析与脉冲分析揭示出土地出让收入对GDP的影响，顺应这一逻辑关
系，本文将首先建立以 GDP为目标变量、包含土地出让收入的预测模型，参照各自变量的显著性水平及理论研究的成果筛选自变量，谨慎处理之前出现的多重共线性、自相关等问题，并根据F值、DW值、R-square、AIC、SC值调整模型，并以此模型为基础，反向推导土地出让收入预测模型。为了控制其它变量对GDP的影响，模型引入上两期GDP作为自变量。土地出让收入的滞后期依照AIC、SC信息准则，定为5。模型检验结果如下：
在拟合优度与AIC、SC数值变动不大的情况下，DW值与F值更为理想，同时所有系数均显著，因此这个模型为最优模型。对于具备预测要求的模型而言，拟合优度的精度越高，说明模型与原始数据间的差异越小，预测效果越好。选定模型的拟合优度达到了99.9%，预测模型与数据几乎可以无缝贴合，从而有力的保证了模型的预测精度。当预测期的经济发展、政策背景与数据采集期相较差异不大时，模型预测结果尤为准确。结果表明，滞后两期与滞后五期的土地出让情况对GDP的影响在统计上显著，其他因素不变时，滞后两期的土地出让收入上升1%，当期的GDP上升0.041%，而滞后五期的土地出让收入上升1%，当期的GDP 下降0.043%。可见GDP与价格的关系较为复杂，短期看来（半年左右），经济繁荣导致土地价格的上升确实会推动GDP上涨，但长期看来（一年左右），过高的地价会推动成本迅速上升，从而阻碍国民经济良性发展，因此土地出让收入对经济的影响拥有时滞，合理调控地价是维护经济良性循环、积极发展的关键。方程与数据的拟和图如下：图5 实际GDP与预测GDP的拟和图
以GDP为因变量、滞后一、二期GDP、滞后二、五期土地出让收入为自变量的模型为基础，以土地出让收入为因变量，改写上述模型。以土地出让收入为因变量构造的方程需将原先在以GDP为因变量的方程中处于当期、滞后一、二期的GDP转变为下两期、下一期及当期GDP，这些数据在当期都无法取得，需要通过预测获取。由于我国宏观调控的能力较强，凭借丰富的历史数据和娴熟的调控手段，可以较为有效的预测GDP的增长情况，因此采取预测手段获取当期、下一期、下二期GDP的数据是可行的。以通过充分检验的上述模型为基础进行推演变形，得到新模型如下： LNPRICESA=1.891018579+24.48379896*LNGDPSA（+2）-10.72912718*LNGDPSA（+1）-14.07942034*LNGDPSA+ 1.041827472 *LNPRICESA （-3）其中，LNGDPSA（+1）表示下一季度的GDP数值，LNGDPSA（+2）表示半年后的GDP数值，LNPRICESA（-3）表示前三季度的土地出让收入的情况。（四）对土地收入预测模型的分析评价预测方程的系数显示，各期土地出让收入间虽然存在一定的关联度（其他因素不变，前三季度土地出让收入变动1个单位，当期土地出让收入同向变动1.04个单位），但GDP对当期土地出让收入的变动有更为显著的影响：当期及下一季度GDP的增长会通过提高机会成本、降低房地产升值预期等途径，阻碍土地出让收入的增长；而对后续经济的乐观估计（半年后的经济发展情况）则会以拉动需求等方式活跃当期土地出让市场，极大推动当期土地出让收入的提升；就影响系数的绝对大小而言，半年后GDP的预期值对当期土地出让情况的影响最为显著，近期GDP（包括当期及下一季度）如果走向一致，其合力的负向作用也很明显，几乎可以抵消前者对当期土地市场的拉动作用。这说明，当经济稳定攀升时，不同阶段GDP的作用力互相抵消，市场预期稳定，
土地出让收入的变动幅度较小，可以以恒定的速度缓慢增长；但当市场对半年后的经济发展预期尤为良好时，土地出让市场将非常活跃，特别是在近期经济增长缓慢但后续发展潜力初现，市场预期良好的时候，土地市场将异常活跃；反之，当前经济发展受阻，且市场对半年后经济发展的预期不佳时，土地出让市场会首当其冲受到波及，当期土地出让价格恐将锐减。五、结论与政策建议固定资产投资与土地出让收入间的联系并不显著。这是用地性质、出让方式导致制造业与基础设施建设这两个固定资产投资主体的购地费用占土地出让收入的比重较低造成的结果，据此本文认为在现阶段不适于把固定资产投资作为衡量土地供给与宏观经济之间互动效果的主要数据之一。作为宏观调控的重要手段，土地供给对宏观经济运行有着比较重要的影响，而作为土地供给衍生产物的土地出让收入则常常通过房地产市场和财政收入等途径影响宏观经济指标GDP，本文通过格兰杰因果检验从实证角度肯定了土地出让收入是影响GDP的原因这一结论，并采用自回归分布滞后模型进一步揭示出GDP与土地出让收入复杂的联系：短期看来（半年左右），经济繁荣导致土地出让频繁、土地价格上升确实会推动GDP上涨，但长期看来（一年左右），阶段性土地可供数量有限，过多的土地出让收入往往意味着较高的出让价格，必然会有碍国民经济良性发展，其影响系数甚至略大于短期影响。这一实 71 证结果说明不断攀升的土地出让收入对经济的影响拥有时滞性，相较于良性的短期影响而言，长期影响不仅负面而且数值更大，如果出让收入增幅过猛，甚至可能成为阻碍经济发展的桎梏，笔者建议政府在控制土地出让结构、查处哄抬地价等违规事件以调控土地出让市场的同时，还需谨慎考虑使用缩减土地出让面积的方式稳定经济增速的做法，如若政府对出让面积计划不合理，这种方法无异于饮鸩止渴。研究亦为利用经济形势预测土地出让收入奠定了理论基础。预测方程细致描述出不同阶段的GDP对土地出让市场的具体影响情况：近期GDP与土地出让收入走势相反，而半年后GDP的预期增长情况对当期土地出让收入产生正向影响，且影响系数最大。这一实证结果揭示了土地出让收入与GDP之间的复杂关联：稳定增长的经济与平缓增加的土地出让收入密切相关，而当市场对半年后的经济发展预期尤为良好时，土地出让市场将非常活跃，近期经济增长缓慢但后续发展潜力初现的情况会加剧市场的活跃度。反之，当前经济运行不畅，且市场预期不良时，土地出让市场会先行产生波动，土地出让收入恐将锐减。
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试卷一 一、单项选择题（共10小题，每题1分，共10分） 1 统计预测方法中，以逻辑判断为主的方法属于（）。 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 2 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 3 根据经验D-W统计量在（）之间表示回归模型没有显著自相关问题。 A 1.0-1.5 B 1.5-2.5 C 1.5-2.0 D 2.5-3.5 4 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 5 （）是指国民经济活动的绝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 6 灰色预测是对含有（）的系统进行预测的方法。 A 完全充分信息 B 完全未知信息 C 不确定因素 D 不可知因素 7 状态空间模型的假设条件是动态系统符合（）。 A 平稳特性 B 随机特性 C 马尔可夫特性 D 离散性 8 不确定性决策中“乐观决策准则”以（）作为选择最优方案的标准。 A 最大损失 B 最大收益 C 后悔值 D α系数 9 贝叶斯定理实质上是对（）的陈述。 A 联合概率 B 边际概率 C 条件概率 D 后验概率 10 景气预警系统中绿色信号代表（）。 A 经济过热 B 经济稳定 C 经济萧条 D 经济波动过大 二、多项选择题（共5小题，每题3分，共15分） 1 构成统计预测的基本要素有（）。 A 经济理论 B预测主体 C数学模型 D实际资料 2 统计预测中应遵循的原则是（）。 A 经济原则 B连贯原则 C可行原则 D 类推原则 3 按预测方法的性质，大致可分为（）预测方法。 A 定性预测 B 情景预测 C时间序列预测 D回归预测
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
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................................................
1、经济预测：在一定的经济理论指导下，根据经济发展的历史和现状资料、客观环境条件以及主观经验教训，对经济的未来发展预先做出科学的推测 2、类推原理：指根据事物或现象之间的相似性进行推理和判断，通过寻找并分析预测对象类似事物的规律，根据已知事物的发展变化规律及特征，推断预测对象未来的状态或特征 3、质疑头脑风暴法：召开专家会议，对已提出的某种设想或方案逐一质疑，对不合理的部分进行修改，对不完善的地方进行补充，使其具有现实可行性 4、主观概率预测法：指利用主观概率对各种预测意见进行集中整理，得出综合性预测结论的一种预测方法 5、主观概率加权平均预测法：以主观概率为权数，对各种预测意见进行加权平均，综合求得预测结论的方法 6、交互影响预测法：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 7、移动平均法：通过对时间序列按一定的项数逐期移动平均，从而修匀时间序列的周期变动和不规则变动，显示出现象的发展趋势，然后根据趋势变动进行外推预测的一种方法8、分段方程相加法：该方法利用对数求和的特殊计算公式，对分段的样本求得两个方程，联立可解出参数 9、龚珀兹曲线：描述了一种发展趋势，初期增长速度较慢，随后增长速度逐渐加快，达到一定程度后，增长速度又逐渐减慢，到后期逐渐趋于一条饱和直线 10、状态概率：被研究对象在t时间处于状态空间中的某一状态，把其处于各种状态的可能性称为状态概率 11、一次转移：指系统在相邻的两个时期的状态转移，多次转移是指系统经过多个时期的状态转移 12、决策：可以看作是为实现某一特定的目标，利用掌握的信息运用一定的方法，对影响目标实现的各因素进行准确判断和计算后，在多种行动方案中进行选优的过程 13、经济决策：以经济理论为基础，以过去和现在的各种信息为依据，在定性分析和定量分析的基础上，结合既定目标，对研究对象的运行方向和变化程度做出决定，并在这一决定实施过程中通过反馈不断加以调整的过程 14、确定型决策：通过对决策问题的现有情况和环境条件进行分析，决策者能够确定决策对象未来可能发生的情况，从而可以根据已掌握的科学知识和技术手段，选择最有利的方案15、模型选优决策：是通过建立符合经济情况的数学模型，进行运算后选择最优方案的决策方案 16、不确定型决策：当决策者只能掌握可能出现的各种状态，而各种状态发生的概率无从知晓时，这类决策就是不确定型决策 17、风险型决策：指决策者对未来情况无法做出肯定的判断，但是可以预测不同自然状态发生的概率以及条件收益 18、决策树法：对风险决策时一种图解法，把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明地绘制在一张图上，用树形图进行决策 1、经济预测的意义 经济预测是制定计划、确定政策和进行经济决策的依据 科学的经济预测可以提高企业的经济效益 经济预测是企业经营管理的重要环节 2、影响经济预测准确度的因素
1.统计预测的概念: 预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。 2.三要素：实际资料是预测的依据，经济理论是预测的基础，数学建模是预测的手段 3.统计预测、经济预测的联系和区别：主要联系它们都以经济现象的数值作为其研究的对象：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；统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论；主要区别：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。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地应用于人类活动的各个领域。 4统计预测的分类：定性预测和定量预测两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测和时间序列预测；按预测时间长短，分为近期预测-1个月、短期预测-1-3个月、中期预测-3个月-2年 和长期预测 – 2年以上 ;按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测 5.预测方法考虑三个问题：合适性，费用，精确性 6.统计预测的原则：连贯原则，类推原则 7.统计预测的步骤：确定预测目的，搜索和审核资料选择预测类型和方法，分析误差改进模型，提出预测报告 8.德尔菲法：是根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法，也称专家调查法。它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。特点：反馈性，匿名性，统计性；优点：加快预测速度节约预测费用，获得不同的价值观点和意见，适用长期预测和对新产品的预测，历史资料不足或不可预测因素多时尤为适用；缺点：分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠，责任分散，专家的意见未必完整 9．主观概率法步骤：1准备相关资料2编制主观概率调查表3汇总整理4判断预测 10.情景预测法特点：1使用范围广不受假设条件限制2考虑问题全面应用灵活3定性和定量分析结合4能及时发现可能出现的难题减轻影响。步骤：确定主题，收集资料，分析影响，分析突发事件，进行预测 11．为什么要对建立的回归模型进行统计检验：由于很多社会经济现象之间存在相关关系，因此，一元线性回归预测具有广泛的应用进行一元线性回归预测时，必须选用合适的统计方法估计模型参数并对模型进行统计检验 12.应用回归预测法进行预测时应注意：1用定性分析判断现象之间的依存关系2避免回归预测的任意外推3应用合适的数据资料 13.影响经济时间序列变化因素：长期趋势，季节变动，周期变动，不规则变动 14,。自适应过滤法的计算步骤：确定加权平均数的个数p ；确定初始权数；计算预测值；计算预测误差；权数调整；进行迭代调整 15.自适应过滤法的优点：方法简单易行可采用标准程序上机运算；需要数据量较少；约束条件较少；具有自适应性，它能自动调整权数，是一种可变的系数模型 16:。自适应过滤法与移动平均法和指数平滑法相比有什么区别：自与移指都是以自回归模型为基础，所不同的是移和指的权数都是固定的，而自适应权数是根据预测误差的大小不断调整修改而获得的最佳权数 17,学习常数k 的选取应满足什么条件如何确定：要使初始权数经过调整逐步向最佳权数逼近，从而使模型的MSE 向最小值收敛，k 的选取值条件为max 121??????≤ ∑=p i i x k ，不过为了提高 模型中权数调整逐次逼近最佳权数的速度，可以取较大的k 值，但是必须满足k 《=1/p
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
题型： 单选20*1 多选5*2 填空20（5分背 15分计算） 计算 50 （4题 简单的8—10分每题；难的15分每题；多级决策树p188） 第一章 预测概述 1.预测的基本原则： 科学性原则、连续性原则、低成本原则、动态性原则、系统性原则、定性定量相结合原则 2. 反映预测值与实际值偏离程度 绝对误差： 相对误差： 平均绝对误差 MAE 越小，预测精度越高。 均方误差 均方根误差 RMSE 越小，预测精度越高。（填） 平均误差率 MER 越小，精度越高。 3.非事实性预测：p8 指预测具有引导人们去“执行”预测结果的功能，人们行动的“合力”反过来影响预测结果能否实现。 自成功预测（self-fulfilling forecast)：这是一种只是由于做出了预测才促成了它成为事实的预测。eg ：服装流行趋势 自失败预测（self-defeating forecast)：这是由于做出了这种预测，才使预测结果不能实现的预测。eg ：预测需求增长，价格上扬→供应增加→价格反而下降 第二章 定性预测 1.定性预测：专家预测法（专家个人判断预测法/个人头脑风暴法、专家会议预测法、头脑风暴法：直接头脑风暴法、质疑头脑风暴法）、德尔菲法、主观概率法、交叉影响法。 2.上、下四分位点：（填空）p26 把各位专家的预测结果，按其数值的大小（如按预测所得事件发生时间的先后次序）排序，并将预测结果四等分，则中分点的预测结果可作为中位数。先于中分点的四分位点的预测结果称为下四分点数值（简称下四分位点），后于中分点的四分点的预测结果成为上四分点数值（简称上四分位点）。 ?Y Y ε=-?'()/Y Y Y ε=-1 ?n i i i Y Y MAE n =-=∑ 21 ?()n i i i Y Y MSE n =-= ∑ RMSE =1?n i i i i Y Y Y MER n =-=∑
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。
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
统计预测与决策期末考 试 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
一、单项选择（2’*5） 1、时间序列分解成几个部分？每个部分的特点 （1）长期趋势因素：反映了经济现象在一个较长时间内发展方向，它可以在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势。在某种情况下，它也可以表现为某种类似指数趋势或其他趋势的形式。经济现象的长期趋势一旦形成，总能延续一段相当长的时间 （2）季节变动因素：是经济现象受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动。包括受自然季节影响所形成额波动，也包括受工作时间规律所形成的波动。与周期变动的区别在于季节变动波动长度固定 （3）周期变动因素：也称循环变动因素，受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动，如国内生产总值、工业产值指数、股票价格、利率和大多数经济指标 （4）不规则变动因素：也称随机变动，受各种偶然因素影响所形成的不规则波动，如股票价格受突然出现的利好或利空消息的影响产生的波动 2、时间序列差分法确定趋势外推模型（P56） 由于模型种类很多，为了根据历史数据正确选择模型，常常利用差分法把时间序列转换为平稳序列。即利用差分法把数据修匀，使非平稳序列达到平稳序列。一阶向后差分定义为： 一阶向后差分实际上是当时间由t推到t-1时的增量。 二阶向后差分的定义为： K阶向后差分的定义为： 3、定性预测方法的种类 德尔菲法、主观概率法、领先指标法、厂长（经理）评判意见法、推销人员估计法、相互影响分析法 4、平滑系数的选取（α的取值）（P81） 5、平均相对误差的计算（P192） 平均相对误差公式： 平均相对误差绝对值公式： 二、多选（3’*5） 6、决策的基本因素 决策主体、决策目标、决策对象、决策环境 7、最优决策的选择标准有哪些？ （1）期望的效用值 （2）等概率（合理性） （3）最大可能性 （4）期望收益值最大（期望损失值最小） 8、常用的多目标决策体系 （1）单层目标体系：各目标同属于总目标之下，各目标之间是并列的关系。（2）树形多层目标体系：目标分为多层，每个下层目标都隶属于一个而且只隶属于一个上层目标，下层目标是对上层目标的更加具体的说明。 （3）非树形多层目标体系：目标分为多层，每个下层目标隶属于某几个上层目标。
复习题 一、单项选择题 1 根据经验D-W统计量在（）之间表示回归模型没有显著自相关问题。 A 1.0-1.5 B 1.5-2.5 C 1.5-2.0 D 2.5-3.5 2 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 3 灰色预测是对含有（）的系统进行预测的方法。 A 完全充分信息 B 完全未知信息 C 不确定因素 D 不可知因素 4 不确定性决策中“乐观决策准则”以（）作为选择最优方案的标准。 A 最大损失 B 最大收益 C 后悔值 D α系数 5 贝叶斯定理实质上是对（）的陈述。 A 联合概率 B 边际概率 C 条件概率 D 后验概率 6 时间序列的分解法中受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动称为 （）。 A 长期趋势 B 季节趋势 C 周期变动 D 随机变动 7 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 8 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 9 贝叶斯决策是根据（）进行决策的一种方法。 A 似然概率 B 先验概率 C 边际概率 D 后验概率 10 经济景气是指总体经济成（）发展趋势。 A 上升 B 下滑 C 持平 D 波动 二、多项选择题 1 构成统计预测的基本要素有（）。 A 经济理论B预测主体C数学模型D实际资料 2 统计预测中应遵循的原则是（）。 A 经济原则B连贯原则C可行原则 D 类推原则 3 按预测方法的性质，大致可分为（）预测方法。 A 定性预测 B 情景预测C时间序列预测D回归预测 4 ARMA模型的三种基本形式是（） A 自回归模型 B 移动平均模型C混合模型 D 季节模型 5 风险决策的方法有（） A 以期望值为标准的决策方法 B 以等概率为标准的决策方法 C 以最大可能性为标准的决策方法D以损益值为标准的决策方法 6 景气指标的分类包括（）。 A 领先指标B基准指标C同步指标D滞后指标 7 风险决策矩阵中应当包括的基本要素有（）。 A 备选方案B状态空间 C 最优方案选择标准D各方案的可能结果 8 统计决策的基本原则是（）。 A 可行性 B 未来性 C 合理性 D 经济性 9 决策的基本因素包括（）。 A 决策主体 B 决策环境 C 决策对象 D 决策目标
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；
[摘要]经过十多年的发展，房地产业已经成为我国国民经济重要的支柱产业，它迅猛发展的势头备受世人瞩目。近年来，房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，超过了经济总体增长水平。因此对城市房地产价格问题的研究引起了学术界、企业、政府和媒体的高度重视。是什么因素导致了商品房价格的持续、快速增长？本文以福建省房地产市场为例，就福建省房地产市场价格的影响因素进行定性分析和回归分析，并对福建省的房价进行了预测。目的在于对福建省房地产市场价格的影响因素形成全面、客观的认识，并为房地产市场的各个参与者的决策提供参考。 [关键词]房地产价格；房价影响因素；回归分析
The analysis and predictions of the real estate market price in Fujian Abstract:The real estate industry has become an important pillar industry of China after the development in the past decade. Its high-speed development has attracted worldwide attention. In the recent years, the real estate price rose rapidly. Especially in some regions, the housing price goes up sharply and its rate has far exceeded the increasing rate of the overall economy. Therefore, the problem of housing price incurs the high attentions of the academic circles, enterprises, governments and public opinions. What’s the factor that cause the real estate price keeps on rising so fast? In this paper, we took the real estate market in Fujian Province as an example, carried on qualitative analysis and regression analysis for factors affecting real estate market price, and estimated the housing price in Fujian. The purpose of this paper is to find out the extraordinary factor to influence the market price in Fujian Province, and provide references for the decisions of each participant of the real estate market. Keywords: The real estate market price Factors affecting price Regression analysis