统计学毕业论文好找数据的

***统计方法的应用

一、文献与信息的收集原则 收集论文资料，要遵循这样几条原则：定向、真实、充分、新颖、及时、阶段性和读思结合。 1、定向：确定收集范围，紧紧围绕当前课题，拟定文献收集大纲，明确收集目的、内容、时间界限和文献类别，以节省时间和精力。 2、真实可靠：收集第一手资料，而不是经过几次转引的资料，以保证资料的准确性；把握资料的公正性和准确性。 3、充分：（1）收集资料要全面，不要只收集某一类资料；资料系统一般可分为三个层次：基础性资料、前沿性资料和灵感性资料或触发性资料；（2）收集主要的材料，而不是次要的材料，要抓住要点与特点；（3）不但要收集与自己观点一致的资料，也要收集观点不一致或与自己构思矛盾的资料。 4、新颖：了解最新动态，收集最新资料，以免重复劳动。 5、阶段性：收集资料要紧密结合课题研究和论文写作，论文写作是分阶段的，因而收集资料也必须坚持阶段性原则。大致来说，第一步查阅资料，是提炼观点，发现问题的阶段，第二步查阅资料是验证观点或论题是否有价值、有无新意、能不能写的阶段，第三步收集资料是编写提纲、行文的阶段，第四步收集资料是文章的修改阶段。 6、读思结合，及时记录：融入自己的思考，作好摘录和笔记，使资料活起来；及时记录，否则长稍纵即逝，过后查阅，费时费力。 二、文献与信息的收集渠道及思路 研究一个课题，我们首先要了解该课题的历史概况、涉及的主要人物、已出版的主要书籍及代表性文章，他们的主要观点及争论的焦点；同时要密切关注相关研究机构和杂志的动态，了解当前研究的最新成果。关注当前学者的相关调查、报告、综述及其他专题资料；了解政府观点（政策、会议、讲话）、学者观点（专著、杂志、访谈、论坛）、群众观点（调查、采访报道）等；把握其观点的分歧之处及当前课题存在的问题。常用的收集渠道有： 1、图书馆收集：包括电脑关键词检索、书目分类检索、索引工具书检索及咨询等。 2、互联网收集：包括通过搜索网站用关键词检索。常用的关键词有：调查、报告、综述、研究所、专题、历史、论文、索引等。 3、交流性收集：包括学术报告会、学术交流会、师生课堂交流、同行日常交流等。 然而，面对浩瀚的网络和图书馆资料，我们如何更快地收集到我们所需的信息呢？以下是收集资料的基本思路： 1、概况的线索，收集基础性资料：关注史学专著和教材（如《…史》、《…概论》），了解本课题的来龙去脉，了解历史上曾研究本课题的大学者、重要观点及代表作品，然后根据史论中提及的重要人物和著作追踪查询。 2、导师的线索，收集关键性资料：导师提供的阅读书目，一般都是导师认为值得一读的重要书目。以导师提供的阅读书单为源头，了解课题概况，追踪查阅文献资料，这也不愧为一个省力的好办法。 3、网络媒体的线索，收集前沿性资料：通过专业搜索网站、网站推荐链接等检索国内外关注该课题的知名网络。 （1）论文网：搜索历年的论文资料，了解学术动态。 （2）研究机构网站：进入我国的高校、研究所、相关专家的专业或专题网站、商业培训或教学辅导网站进行检索；借用网站收集的专题资料及研究成果，了解跟踪当前的研究动态。（3）政府网站：进入政府相关网站搜索政策法规及专题信息等；如北京之窗、人民代表大会等。 （4）海外网站：进入海外的相关网站及学者论坛等进行检索，捕捉相关资料或不同观点。 （5）新闻媒体网站：进入电视、广播、报纸等主流媒体网站，收集相关的重大新闻、事件、讲话及评论等。 （6）网络图书馆：进入国家重点图书馆及书库网络，弥补本地图书馆资料不足的缺陷。 （7）出版社和书店网络：进入出版社和书店网站，了解最新出版的图书信息。 三、 文献与信息的收集方法 1、索引逆查法：在使用索引工具书查询文献资料时，常采用逆查法，按课题检索的时间范围，由近及远地查找文献，适用于全面获得资料。 2、引文追溯法：以检索到与课题相关的一批文献为起点，通过这些文献的引文、注释以及附录参考文献为线索进行追踪查找，适用于文献线索很少的情况下使用，其缺点是获得的文献往往不全面。 3、网络搜索法：充分利用搜索网站、书库网站、中外网络图书馆网站、论文网站等，对资料的资料号、标题、作者、摘要、附录等，作分类检索、模糊检索、转化检索、英文检索。 四、 文献与信息的记录 1、标记或眉批：在精读著作上的空白处写上自己的见解或评语、或解释、或质疑；在重点、难点、精彩处画上各种记号。 2、抄录或复印：在卡片或笔记本上记下原文的重要处、精彩处或重要的材料，以作为自己今后写作时论证、引证之用。篇幅太长也可以采用剪报、复印等方式。摘录时要注明出处，包括主要责任人或作者，书名或篇名，出版地及出版社、出版时间或杂志卷期、页码等。 3、提纲：把原文的基本内容、主题、观点，独到之处、精彩之处等，用自己的话加以概括，应注明思想来源同上。 4、札记和做文献综述：做札记就是在笔记本上随时记下自己读书时的心得体会和各种联想。

参考文献可以在百度学术中找到。 文献资料或是相关资料可以在相关论文数据库中找到。 具体数据在国家统计官网，相关专业网站可以找到，希望可以帮到你。可以根据百度上搜索出的今年的数据，计算，进行修改的。 数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦怎么查找论文数据我们可以通过几个渠道获得中国的数据。查找《中国统计年鉴》等是一个选择，特别是在几年前，几乎是唯一的选择。好多图书馆里都收藏《中国统计年鉴》等，翻出有你所需数据的那一页，复印是一个不错的选择，当然你也可以选择拿出纸和笔，把所需要的数据都抄写下来。为了便于对这些数据做进一步的处理，接下来的工作可能有点枯燥：把你找的数据一个一个地输入到电脑。当然，现在情况改善好多了，比如要查找2004年的《中国统计年鉴》，中华人民共和国国家统计局网站提供免费下载，百度一下可以找到。 如果你需要一应俱全的最新宏观经济数据，一个宝贵的来源是中国国家统计局提供的《进度统计数据》，百度一下可以找到。 如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料，权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》（1952-1995）和《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）。在这两本年鉴里，提供了核算中国GDP的详实数据。特别是《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）提供了电子版，电子版数据不仅提供1996-2002年的详实数据，还大致回溯了1952-1995年间的数据，非常好用。 如果你想要从数据收集之日起的较为完整的宏观经济数据，《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。遗憾的是，它们都没有提供电子版，但后者可以在中国资讯行下载。 另外，还有许多收费网站提供较为详实的中国宏观经济数据，比如中国资讯行数据库，，百度一下可以找到、中国经济信息网 ，百度一下可以找到等。这些数据库很方便，但如果你没有登陆权限，也只能够“望梅止渴”了。 如果你还没有找到你想要的数据，下面的一个网站也许有用。人大经济论坛 ，百度一下可以找到。 提供大量的可供下载的经济学资源，而且还有许多有用的连接。当然，这是一个免费的网站，但下载某些资源时，说不定要求一定的所谓积分限制。 如何找美国的数据 由位于华盛顿的美国政府印刷办公室出版、经济顾问委员会撰写的《总统经济报告》（Economic Report of President），提供了有关美国当前经济形势的描述和主要宏观经济变量数据。相当多的数据都可以追溯到1959年，甚至个别的可追溯到1929年。可能你已经留意到了，好多有关美国的图形，都是采用《总统经济报告》（2005）所附数据生成的。这些数据可以免费下载，网址是，百度一下可以找到。 。 如果需要一应俱全安的数据，一个宝贵的权威来源是，美国商务部统计局出版的《美国统计概要》（Statistical Abstract of the United States），相当一部分数据可以免费下载，，百度一下可以找到。 。 如果想获得最近数据的详细资料，一个不错的选择是，美国商务经济分析局每月出版的《当代商业纵览》（Survey of Current Business）。，百度一下可以找到。 如何找国外其它经济体的数据 对富裕国家来说，最有用的资料来源于经济合作与发展组织（Organization of Economic Cooperation and Development，简称OECD）。经济合作与发展组织的成员包括：奥地利、澳大利亚、比利时、加拿大、捷克共和国、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。看来，世界上的富裕国家大都属于该组织，其产出占世界产出的70%左右。OECD百度一下可以找到，提供三种极为有用的数据。 OECD经济展望（OECD Economic Outlook），每年出版两次，提供许多跨国宏观经济数据。这些数据一般都上溯到20世纪70年代，而且具有很好的一致性。 OECD就业展望（OECD Employment Outlook），每年出版一次，专门提供劳动力市场的数据。 OECD历史统计（OECD Historical Statistics），不定期出版，将当期数据和过去数据放在一起。 对于不是OECD成员的国家和地区，可以从其它国际组织那里获得相关数据，比如国际货币基金组织（International Monetary Fund，简称IMF），百度一下可以找到。IMF提供《国际金融统计年鉴》（International Financial Statistics Yearbook），它主要提供成员国的金融数据，但也包括一些总体数据，比如GDP、失业和通货膨胀等。 另外，世界银行提供的《世界经济发展指标》，是世界银行最大众化的统计类读物，提供光盘版。 至于若干国家长期的统计数据，两个不可多得的数据来源是，Heston-Summers数据库和Madison数据库。Heston-Summers数据库提供168经济体在1950-2000年间的跨国可比数据，在宾夕法尼亚大学国际比较中心（Center for International Comparisons at the University of Pennsylvania）网站上可以下载，百度一下可以找到。Madison数据库提供了自1820年以来56个经济体的数据。 最后，如果还没有找到你要的数据，不妨登陆下面的两个网站，也许是根稻草。哈佛商学院的宏观经济学资源网站百度一下可以找到，提供了大量连接。由密西西比大学Bill Goffe维护的一个网站百度一下可以找到，不仅列出了数据来源，而且还列出了有关经济的其他信息来源。 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 和 enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - - - - 非平稳1 - - - - - - - - - - - - - - - - 表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - - - - 表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - - - - - - 平稳 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - - - 最优为 AR(1)MA(1)SC - - - Coefficient Std. Error t- Statistic (1) squared - Mean dependent var R- squared - . dependent var . of regression Akaike info criterion - resid Schwarz criterion - likelihood Durbin-Watson stat AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 - - - - - 年度 GDP 值 增长率(%) — 表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28

这个不难，我擅长．

这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急