Excel中教学管理的应用分析论文
摘要 ：Excel函数库中有很多函数，学会适当运用能够极大地提高工作效率。如果学习VBA编程知识，做一些简单功能的控件，就能够简化很多繁杂的工作。因此，根据教学工作中的实际问题，介绍如何使用简单的VBA编程和VLOOKUP函数完成毕业论文题目抽选工作。
关键词 ：教务管理;Excel;函数;VBA
随着办公软件的普及，Excel表格制作软件在日常的教学管理工作中得到广泛应用。但很多人只局限于对输入的.数据进行排序、求和、求最大最小值等简单功能。如果稍加学习，就会了解Excel函数库中有很多功能强大，非常实用的函数。教学管理是一项面向老师、学生的服务工作，事务烦琐，需要耐心和细致。人工操作难免会出现疏忽，导致错误发生。为了减轻教学管理工作人员的负担，本文以毕业论文题目抽选为例，介绍如何运用Excel减轻工作负担。
一、需求分析
由于学校对论文题目的规定比较严格，题目必须符合专业研究方向，保证一人一题，不得出现重复或类似题目，学院要求每位指导老师提供与学生人数同等数量的题目供学生抽签选择。以往的做法是，事先做好纸签，纸签上写好论文题目的序号召集学生进行抽选。学生抽中题目序号后在另一个表格中填写本人的学号、姓名和抽中的号码，最后由教学秘书老师将手写的单子整理录入。这样的工作不仅费时费力，而且很容易出错。
二、抽签功能介绍下面介绍一下用Excel制作的论文题目抽签功能
首先，从学生名单文件中将学生学号和姓名拷贝到表格中，然后每行添加抽签按钮，指定相同宏之后，对该宏进行编辑。取得学生总人数之后，每按下一次抽签按钮，在1到学生人数之间产生一个随机数，填写相应的论文题目序号中（候选题目数量与学生数是等同的）。VBA编程中只用到简单的判断和循环语句，只要稍作了解就能理解这些语句。这是另一个工作表中的候选题目。接下来使用VLOOKUP函数，将图1中的“抽签论文题目序号”在图3的“抽签序号”这一列中检索，检索之后将对应的候选题目和教师姓名提取出来，填写到图1中。实际使用的函数如下：IF（ISERROR（VLOOKUP（D2，候选题目!A：D，4，FALSE）），""，VLOOKUP（D2，候选题目!A：D，4，FALSE））。当还没有抽签序号时，因为无法检索到相应题目，会显示“#N/A”。为了美观，利用IF判断函数，未检索到时填写空白。
三、结束语
只要轻轻按下抽签按钮，抽签之后的整理工作能够同时完成。利用Excel的常用函数及简单的VBA编程，简化了以往繁杂的工作，提高了效率，减少了出错概率。
参考文献：
[1]张萍，梁晶华.浅谈Excel在教学管理中的几点应用[J].电脑知识与技术，2013
[2]田茂琴.浅谈Excel在学校教育教学管理中的应用[J].才智，2014
[3]郑纬民.计算机应用基础——Excel2003电子表格系统[M].北京：中央电大出版社，2004.
人还贷理财中Excel财务函数的功能与运用论文
在个人成长的多个环节中，大家最不陌生的就是论文了吧，论文是学术界进行成果交流的工具。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？下面是我整理的人还贷理财中Excel财务函数的功能与运用论文，仅供参考，大家一起来看看吧。
摘要：
现代社会，按揭贷款购房、买车越来越普遍，作为还贷者，必须明确每期的还款额、本金和利息。文章利用Excel中的财务函数，计算和分析当前购房、买车者的还贷问题，并从个人理财的角度提出看法。
关键词：
Excel财务函数；偿还贷款；个人理财；
引言：
现今社会，对收入相对稳定的工薪一族而言，购房、买车时若资金不足，大多会选择向银行贷款，每月定期还款，即可如愿拥有自己的房屋和车辆。还贷者虽然每月按银行要求定期还款，却并不清楚还款额如何计算，还款额中的本金和利息为多少，还款过程中如何选择还款方式、合理安排每月还款额、还款总期限等。这些问题都和还贷者的利益息息相关，但多数情况下人们都是被动接受。文章利用财务函数计算和分析银行还贷表，使还贷者清楚还贷的具体情况，并在个人经济承范围内合理制订还款计划，达到个人理财和节省资金的目的。
1、财务函数的功能
在计算银行还贷额、本金和利息时，利用了Excel中以下几种财务函数。
、年金（等额还款）函数—PMT
函数PMT的功能：在已知利率、期数及现值或终值的条件下，计算投资或贷款的每期付款额，此函数中所使用的还款总期数是指总月份数。
函数PMT语法公式：=PMT(rate,nper,pv,fv,type)
、年金中的本金函数—PPMT
函数PPMT的功能：返回在定期偿还、固定利率条件下给定期限内某项投资回报（或贷款偿还）的本金部分。
函数PPMT语法公式：=PPMT(rate,per,nper,pv,fv,type)
、年金中的利息函数—IPMT
函数IPMT的功能：返回在定期偿还、固定利率条件下给定期次内某项投资回报（或贷款偿还）的利息部分。
函数IPMT语法公式：=IPMT(rate,per,nper,pv,fv,type)
各参数的含义如下：Rate为每期利率，是一个固定值；Nper为投资（或货款）的付款总期数；pv为现值，或一系列未来付款当前值的累积和，也称本金，如果省略pv，则假设其值为0；fv为终值，或在最后一次支付后希望得到的现金余额，如果省略fv，则假设其值为0；per为计算其本金数额的期次，它必须介于1和付款总次数nper之间，其他参数的含义与函数PMT的参数含义相同；Type为数字0或1，用以指定各期的付款时间是期初还是期末，0表示期末，1表示期初，如果此参数省略，则假设其值为0。
在所有参数中，凡是收益（或收入）的金额以正数形式表示，投资（或支出）的金额都以负数形式表示。在参数的使用中应注意rate、nper、PMT三者的单位要统一，如果按月支付，单位就统一为月，如果按年支付，单位就统一为年。
2、还贷方式及财务函数的应用
银行贷款最常见的还款方式有以下两种：
（1）等额本息还款式：即贷款的本金和利息之和采用按月等额还款的一种方式。该种还款方式的特点是每月的还款额相同，借款人每月月供不变，因每月承担相同的款项，方便借款人安排收支。
（2）等额本金还款：即借款人将贷款额平均分摊到整个还款期内每期归还，同时付清上一交易日到本次还款日间的贷款利息的一种还款方式，该种方式每月的还款额逐月减少，借款人在开始还贷时，每月负担会较大，但随着还款时间的推移，还款负担会逐渐减轻，最后总的利息支出较低[1]。
目前，多数银行的商业性个人还贷和住房公积金贷款都采用等额本息这种方式还贷，下面以等额本息这种还贷方式为例，利用Excel财务函数进行计算分析[2]。
例如，张先生欲按揭购买一套住房，该住房总售价为360000元，首付款为120000元，如果银行贷款月利率为，还款期限为10年，那么张先生每月月末应偿还的贷款额为多少元？
要计算每月还款额可以使用函数PMT，输入公式“=PMT(×12,360000-120000)=2664（元）”，即可得到张先生每月应偿还的住房贷款额为2664元。
要计算张先生第1个月偿还的贷款的本金，应使用函数PPMT。
如果张先生每月月末偿还住房贷款，则其第1个月还款中的本金如下：
如果张先生每月月初偿还住房贷款，则其第1个月还款中的本金如下：
要计算张先生第1个月偿还的贷款的利息，应使用函数IPMT。
如果张先生每月月末偿还住房贷款，则他第1个月偿还的贷款的利息如下：
如果张先生每月月初偿还住房贷款，则他第1个月应偿还的贷款利息如下：
3、个人还贷理财分析
还贷者从还款的第一个月起到最后一个月，每月还款额相同，还款额里包含了部分本金和利息，利用Excel财务函数可以算出每月还给银行的还贷额、本金和利息，并分析数据，合理安排还款计划，达到个人理财的目的[3]。
例如，购买一套100万元的房子，首付30%后，向银行贷款本金是70万元，10年按揭付清，按目前银行商业贷款利率，10年期月利率是，那么每月偿还额是多少？其中本金和利息又是多少呢？
利用函数PMT计算每期的还款额,利用函数PPMT计算各月偿还的本金额，利用函数IPMT计算各月偿还的利息额。具体操作如下图所示，在B4单元格中输入公式：“=PMT($D$2,$F$2*12,$B$2)”，可得到第一个月应偿还的金额；在C4单元格中输入公式“=PPMT($D$2,A4,$F$2*12,$B$2)”，可得到第一个月应偿还的本金额；在D4单元格中输入公式“=IPMT($D$2,A4,$F$2*12,$B$2)”,可得到第一个月应偿还的利息额，然后选中B4:D4单元格区域,拖动D4右下角的填充柄向下复制到最后一期，即可得到全部偿还期各月的还款额、本金和利息。
从第1个月至第120个月，每月要偿还的利息和本金之和每月等额都是元，但每个月支出的利息和本金不一样，如第一个月的利息支出为3500元，本金偿还额是元，而最后一个月的利息支出只有元，而本金偿还为元。换言之，在偿还银行贷款时，虽然每个月的偿还额一样，但其实偿还的本金不同，本金的偿还额逐月递增，利息的偿还额逐月在递减，如果有偿还能力，可以在还贷的中前期提前偿还部分贷款，减少利息的支付，当还款进行到中后期，由于本金的偿还额递增，利息支付逐渐减少，提前还款意义不大。
参考文献
[1]雷虹.EXCEL财务函数在偿还贷款个人理财中的应用[J].会计之友(B),2005(4):54-55.
[2]牟小兵.EXCEL财务函数在财务管理的应用分析[J].财经界(学术版),2020(14):129-130.
[3]王兆连.运用EXCEL函数进行会计核算[J].吕梁教育学院学报,2004(3):47-49.
(is,fs,s,r,p,f,b)
该函数返回定期付息有价证券的应计利息。其中is为有价证券的发行日，fs为有价证券的起息日，s为有价证券的成交日，即在发行日之后，有价证券卖给购买者的.日期，r为有价证券的年息票利率，p为有价证券的票面价值，如果省略p，函数ACCRINT就会自动将p设置为￥1000，f为年付息次数，b为日计数基准类型。
例如，某国库券的交易情况为：发行日为95年1月31日;起息日为95年7月30日;成交日为95年5月1日，息票利率为;票面价值为￥3,000;按半年期付息;日计数基准为30/360，那么应计利息为：=ACCRINT("95/1/31","95/7/30","95/5/1",)计算结果为：。
(is,m,r,p,b)
该函数返回到期一次性付息有价证券的应计利息。其中i为有价证券的发行日，m为有价证券的到期日，r为有价证券的年息票利率，p为有价证券的票面价值，如果省略p，函数ACCRINTM就会自动将p为￥1000，b为日计数基准类型。
例如，一个短期债券的交易情况如下：发行日为95年5月1日;到期日为95年7月18日;息票利息为;票面价值为￥1,000;日计数基准为实际天数/365。那么应计利息为：=ACCRINTM("95/5/1","95/7/18",)计算结果为：。
(r,np,pv,st,en,t)
该函数返回一笔货款在给定的st到en期间累计偿还的本金数额。其中r为利率，np为总付款期数，pv为现值，st为计算中的首期，付款期数从1开始计数，en为计算中的末期，t为付款时间类型，如果为期末，则t=0，如果为期初，则t=1。
例如，一笔住房抵押贷款的交易情况如下：年利率为;期限为25年;现值为￥110，000。由上述已知条件可以计算出：r=，np=30*12=360。那么该笔贷款在第下半年偿还的全部本金之中(第7期到第12期)为： CUMPRINC()计算结果为：。该笔贷款在第一个月偿还的本金为： =CUMPRINC()计算结果为：。
(s,m,pr,r,b)
该函数返回有价证券的贴现率。其中s为有价证券的成交日，即在发行日之后，有价证券卖给购买者的日期，m为有价证券的到日期，到期日是有价证券有效期截止时的日期，pr为面值为“￥100”的有价证券的价格，r为面值为“￥100”的有价证券的清偿价格，b为日计数基准类型。
例如：某债券的交易情况如下：成交日为95年3月18日，到期日为95年8月7日，价格为￥，清偿价格为￥48，日计数基准为实际天数/360。那么该债券的贴现率为：DISC("95/3/18","95/8/7",)计算结果为：。
(nr，np)
该函数利用给定的名义年利率和一年中的复利期次，计算实际年利率。其中nr为名义利率，np为每年的复利期数。
例如：EFFECT()的计算结果为或
(r,np,p,pv,t)
该函数基于固定利率及等额分期付款方式，返回某项投资的未来值。其中r为各期利率，是一固定值，np为总投资(或贷款)期，即该项投资(或贷款)的付款期总数，p为各期所应付给(或得到)的金额，其数值在整个年金期间(或投资期内)保持不变，通常P包括本金和利息，但不包括其它费用及税款，pv为现值，或一系列未来付款当前值的累积和，也称为本金，如果省略pv，则假设其值为零，t为数字0或1，用以指定各期的付款时间是在期初还是期末，如果省略t，则假设其值为零。
例如：FV()的计算结果为￥3,;FV()的计算结果为￥10,; FV()的计算结果为￥69,。
又如，假设需要为一年后的一项工程预筹资金，现在将￥2000以年利，按月计息(月利为)存入储蓄存款帐户中，并在以后十二个月的每个月初存入￥200。那么一年后该帐户的存款额为：FV()计算结果为￥4,。
(p,s)
该函数基于一系列复利返回本金的未来值，它用于计算某项投资在变动或可调利率下的未来值。其中p为现值，s为利率数组。
例如：FVSCHEDULE(1,{})的计算结果为。
(v,g)
该函数返回由数值代表的一组现金流的内部收益率。这些现金流不一定必须为均衡的，但作为年金，它们必须按固定的间隔发生，如按月或按年。内部收益率为投资的回收利率，其中包含定期支付(负值)和收入(正值)。其中v为数组或单元格的引用，包含用来计算内部收益率的数字，v必须包含至少一个正值和一个负值，以计算内部收益率，函数IRR根据数值的顺序来解释现金流的顺序，故应确定按需要的顺序输入了支付和收入的数值，如果数组或引用包含文本、逻辑值或空白单元格，这些数值将被忽略;g为对函数IRR计算结果的估计值，excel使用迭代法计算函数IRR从g开始，函数IRR不断修正收益率，直至结果的精度达到，如果函数IRR经过20次迭代，仍未找到结果，则返回错误值#NUM!，在大多数情况下，并不需要为函数IRR的计算提供g值，如果省略g，假设它为(10%)。如果函数IRR返回错误值#NUM!，或结果没有靠近期望值，可以给g换一个值再试一下。
例如，如果要开办一家服装商店，预计投资为￥110,000，并预期为今后五年的净收益为：￥15,000、￥21,000、￥28,000、￥36,000和￥45,000。
在工作表的B1：B6输入数据“函数.xls”所示，计算此项投资四年后的内部收益率IRR(B1：B5)为;计算此项投资五年后的内部收益率IRR(B1：B6)为;计算两年后的内部收益率时必须在函数中包含g，即IRR(B1：B3，-10%)为。
(r,v1,v2,...)
该函数基于一系列现金流和固定的各期贴现率，返回一项投资的净现值。投资的净现值是指未来各期支出(负值)和收入(正值)的当前值的总和。其中，r为各期贴现率，是一固定值;v1,v2,...代表1到29笔支出及收入的参数值，v1,v2,...所属各期间的长度必须相等，而且支付及收入的时间都发生在期末，NPV按次序使用v1,v2，来注释现金流的次序。所以一定要保证支出和收入的数额按正确的顺序输入。如果参数是数值、空白单元格、逻辑值或表示数值的文字表示式，则都会计算在内;如果参数是错误值或不能转化为数值的文字，则被忽略，如果参数是一个数组或引用，只有其中的数值部分计算在内。忽略数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文字及错误值。
例如，假设第一年投资￥8,000，而未来三年中各年的收入分别为￥2,000，￥3,300和￥5,100。假定每年的贴现率是10%，则投资的净现值是：NPV(10%,-8000,2000,3300,5800)计算结果为：￥。该例中，将开始投资的￥8,000作为v参数的一部分，这是因为付款发生在第一期的期末。(“函数.xls”文件)下面考虑在第一个周期的期初投资的计算方式。又如，假设要购买一家书店，投资成本为￥80,000，并且希望前五年的营业收入如下：￥16,000，￥18,000，￥22,000，￥25,000，和￥30,000。每年的贴现率为8%(相当于通贷膨胀率或竞争投资的利率)，如果书店的成本及收入分别存储在B1到B6中，下面的公式可以计算出书店投资的净现值：NPV(8%,B2:B6)+B1计算结果为：￥6,。在该例中，一开始投资的￥80,000并不包含在v参数中，因为此项付款发生在第一期的期初。假设该书店的营业到第六年时，要重新装修门面，估计要付出￥11,000，则六年后书店投资的净现值为： NPV(8%,B2:B6,-15000)+B1计算结果为：-￥2,
(r,np,p,f,t)
该函数基于固定利率及等额分期付款方式，返回投资或贷款的每期付款额。其中，r为各期利率，是一固定值，np为总投资(或贷款)期，即该项投资(或贷款)的付款期总数，pv为现值，或一系列未来付款当前值的累积和，也称为本金，fv为未来值，或在最后一次付款后希望得到的现金余额，如果省略fv，则假设其值为零(例如，一笔贷款的未来值即为零)，t为0或1，用以指定各期的付款时间是在期初还是期末。如果省略t，则假设其值为零。
例如，需要10个月付清的年利率为8%的￥10,000贷款的月支额为：PMT(8%/12,10,10000)计算结果为：-￥1,。
又如，对于同一笔贷款，如果支付期限在每期的期初，支付额应为：PMT(8%/12,10,10000,0,1)计算结果为：-￥1,。
再如：如果以12%的利率贷出￥5,000，并希望对方在5个月内还清，那么每月所得款数为：PMT(12%/12,5,-5000)计算结果为：￥1,。
(r,n,p,fv,t)
计算某项投资的现值。年金现值就是未来各期年金现在的价值的总和。如果投资回收的当前价值大于投资的价值，则这项投资是有收益的。
例如，借入方的借入款即为贷出方贷款的现值。其中r(rage)为各期利率。如果按10%的年利率借入一笔贷款来购买住房，并按月偿还贷款，则月利率为10%/12(即)。可以在公式中输入10%/12、或作为r的值;n(nper)为总投资(或贷款)期，即该项投资(或贷款)的付款期总数。对于一笔4年期按月偿还的住房贷款，共有4*12(即48)个偿还期次。可以在公式中输入48作为n的值;p(pmt)为各期所应付给(或得到)的金额，其数值在整个年金期间(或投资期内)保持不变，通常p包括本金和利息，但不包括其他费用及税款。例如，￥10，000的年利率为12%的四年期住房贷款的月偿还额为￥，可以在公式中输入作为p的值;fv为未来值，或在最后一次支付后希望得到的现金余额，如果省略fv，则假设其值为零(一笔贷款的未来值即为零)。
例如，如果需要在18年后支付￥50,000，则50,000就是未来值。可以根据保守估计的利率来决定每月的存款额;t(type)为数字0或1，用以指定各期的付款时间是在期初还是期末，如果省略t，则假设其值为零。
例如，假设要购买一项保险年金，该保险可以在今后二十年内于每月末回报￥500。此项年金的购买成本为60,000，假定投资回报率为8%。那么该项年金的现值为：PV(*20,500,,0)计算结果为：-￥59,。负值表示这是一笔付款，也就是支出现金流。年金(￥59，)的现值小于实际支付的(￥60,000)。因此，这不是一项合算的投资。在计算中要注意优质t和n所使用单位的致性。
(c,s,l)
该函数返回一项资产每期的直线折旧费。其中c为资产原值，s为资产在折旧期末的价值(也称为资产残值)，1为折旧期限(有时也称作资产的生命周期)。
例如，假设购买了一辆价值￥30,000的卡车，其折旧年限为10年，残值为￥7,500，那么每年的折旧额为： SLN(30000,7500,10)计算结果为：￥2,250。
1、首先选择需要导出的，搜索记录条数，选择导出得记录内容。2、其次选择导出文件格式为WINUTF-8导出名为的记录文件。3、最后打开此txt，键入ctrl+A全选文件内容，复制到excel后，只需要文献出版的年份、标题、期刊、作者、DOI等信息即可。
在excel中，插入，超链接，现有文件或网页，查找范围处选择文件，或者在地址处输入网址，确定即可
使用excel表格法管理文献的优点是便我们定期回顾笔记，快速了解每一篇文献的创新点和思路。根据查询相关信息显示一是方便我们定期回顾笔记，快速了解每一篇文献的创新点和思路，二是开题时，可以快速将这些看过的文献进行总结，有利于我们确定研究课题，三是写小论文的时候，可以短时间内了解大量的想法和思路，给我们论文提供更多的好的想法和思路。
不能，空格是不参与查重的。以excel中的countif函数为例：
首先在excel中的同行空白格中输入函数COUNTIF($G$2:$G$21,G2)，然后下拉至全部数据末行。$G$2:$G$21为所需查找数据范围的绝对引用。
其中数值1表明数据出现一次，没有重复，数值2表明有两个相同数据，数值3表明有3个相同数据。如果数据超出15位，那么写=countif(A:A,A1&"*")，向下拉。
扩展资料：
毕业论文的查重规律：
1、论文的段落与格式
论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。
2、数据库
论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。
3、章节变换
改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以建议不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。
无论在外面查重网站查重，还是在学校查重，查重软件都会识别排版格式，一些不必要的内容不会参与查重，但是如果格式不规范，导致查重软件不识别这种格式，不必要的内容会参与查重，这样影响查重率的客观性，pdf版本的论文，提交到查重系统会解析识别不是很准确，导致不该参与查重的内容参与查重了。
不参与查重内容包括：封面，授权声明，原创声明，目录，脚注，参考文献；
参与查重的内容包括：绪论，综述，引言，前言，中英文摘要，正文，致谢，附录。
这些参与查重或不参与查重的内容，前提是排版格式正确，如果排版格式不正确，会导致查重系统自动识别不准确，不改参与查重的会参与查重，这样导致查重结果不客观。
你这种情况从两方面检查一下，提交文章版本是不是PDF文本，再检查一下排版格式是否规范。
目前各大高校的毕业生在毕业之前都要求写一篇论文，还有专业的研究人员也需要写学术论文，并且要将论文发表到期刊杂志上。那么对于初次接触写论文的人而言，一般相关单位都会给出论文写作规范的通知，从中我们能够了解到论文是由哪些部分所组成的，并且在写论文的每个部分格式，完成论文后还需要进行论文查重。那么论文的哪些内容需要查重？
其实在进行论文查重的时候，系统不会对整篇论文进行检测，也就是说在进行查重时不会检测论文所有部分。在论文严格按照正确规范格式撰写的前提下，论文查重通常是只检测论文中的摘要、关键词、正文、致谢以及参考文献部分，而对于论文中的目录、公式、表格、图片、脚注和尾注一般是不会进行查重的。
我们在进行论文查重时，系统会根据开发的查重算法将论文中的内容进行编排，按照论文格式自动识别论文每个部分的内容，并将其进行划分，然后对识别出的各部分进行过滤筛选，该查重的部分就会比对数据库中的文献资源，计算其重复率。
虽然论文查重的主要部分就是以上说的内容，但在具体查重时，还是要看学校或者期刊杂志社的要求，大家提交论文的单位机构是如何规定检测论文内容部分，所以还是要以投稿论文单位的要求为准。
首先，完成论文初稿时，先找软件检测一遍（这些软件，网上都有的卖），找到哪些是属于自己写的，哪些是重复率较低的，哪些是重复率较高的。至于自己写的内容，就不用修改了。主要是修改论文重复率较高的。有些重复率较高的地方，是整段参考，也有是部分语句参考的，修改这些语句，需要足够的耐心，一句一句开始修改。修改这些语句的方法主要从几个方面出发：（1）关键词语论文中会有一些词语与参考文献相同，如果不进行修改，就会导致重复率增加。比如一些专有名词，遇到这样的情况，可以选择把这些专有名词的英文和中文都写上去。另外，再解释一下该专有名词。（2）语序一句话可以有多种说法。当遇到重复率较高的一句话，可以选择颠倒语序，可以参考“四”变。正话变反说，主动句变被动句，复杂变简单，简单变复杂。（3）丰富语句这个主要针对的是短句。短句是相对于比较难改的，要尽可能地丰富语句，用自己的语言将短句变长句，不仅增加了字数，还降低了重复率。6
这个不难，我擅长．
学术堂最新整理了二十条好写的统计学毕业论文题目:排队模型在收费站排队系统中的应用2.财政收入影响因素的研究3.城市发展对二氧化碳排放的影响4.高技术产业产值影响因素的研究5.关于和谐社会统计指标的初步研究研究我国产业结构的区域差异对经济的影响7.基于单因素序列相关面板数据的实证分析8.基于空间面板数据的中国FDI统计分析9.基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析10.基于统计方法的股票投资价值分析11.某某市2019年工业发展状况的统计分析12.近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析13.近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析14.近三十年中国经济发展趋势的实证分析15.林业科技对经济的贡献率美联储量化16.宽松政策对中国经济影响的统计17.分析排队论简介及其应用18.我国财政收入总额影响因素分析19.我国城市竞争力的综合评价与实证分析20.我国城乡居民收入差距统计分析一以某某省为例
统计学相关的论文： 1.你可以根据统计学在某行业的应用，写一篇应用实例，但要新颖； 2.可以针对统计学某一知识具体内容，写一篇统计实例，并提出注意事项； 3.针对同一数据，采用不同统计方法，比较统计结果，提出注意事项或建议； 4.找一个统计实例，分析出正确的分析方法，找出容易出错的思路，并提出建议； 5.比较不同的统计方法，提出应用注意事项 等等 对于论文题目，根据选题而定。说说你的论文感想，可以发消息过来，一起探讨。
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
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