基于支持向量机的福建省GDP预测研究

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基于免疫支持向量机的预测研究

持向量机（ｕｐ￣ＶｅｔｒＭａｈｎ，简称ＳＭ）近年来兴ＳｐｏｃｏｃｉｅＶ是起的智能新技术，法同神经网络、色系统、归分析一样，它灰回
法。免疫原理是一种有效随机全局优化技术，运用它对支持向量机模型中的参数进行优化，提高其预测精度，并将其应用于我国的ＧＰ预测，过实验计算证明基于免疫支持向量机的Ｄ通
ｍｅｈｄｏｓｎｔｏｆｉｇｉｕｍｍｕｅｐｉｃｐｌｏｏｔｚｈａａｔｒｆｓｐｏｔｖｃｏｃｉｅｉｐｅｅｔｄＴｅｔｅｉａｐｉｓｔｅｍｏｅｓａ — ｎｒｎｉａｐｉｅｔｅｐｒｍｅｅｓｏｐｒｅｔｒｍａｈｎｓｒｓｎｅ．ｈｈｓｓｐｌｈｄｌｔｂｔｍｉｕｅｅｌｈｄｔｒｄｃｉｅｏｐｅｉｔｓＧＤＰｏｕｏｎｒ．ｅｅｐｒｅｔｌｅｕｔｎｉａｅｔｅｍｏｅａｉｈｒｐｅｉａｉｎａｃｒｃＴｉｆｃｌｓｒｔｓｉｆｒｃｕｔｙＴｈｘｅｉｎａｓｌｉｄｃｔｈｄｌｓｈｇｅｒｄｃｔｃｕａ￣ｈｓａｔｉｕｔａｅｔｏｍｒｓｈｏｌｆａｉｌｎｆｃｅｔｏａｐｙｎｅｓｅａｄｅｉｎｐｌｉｇｉｂｉｔｍｍｕｅｓｐｏｔｅｔｒｃｉｅｔｒｄｃｔｎｎｕｐｒｖｃｏｍａｈｎｐｅｉａｉ．ｏｏ
预测方法具有很强的泛化能力和很高的预测精度。

2011年全国大学生统计建模大赛获奖名单

关于2011年全国大学生统计建模大赛评选结果的公示
各有关院校：
经全国大学生统计建模大赛评审委员会通讯评审、专家评审会，以及答辩赛，本届大赛共评选出获奖论文100篇，其中，一等奖5篇，二等奖10篇，三等奖20篇，优秀奖65篇。

现将获奖名单予以公示，公示期从即日起到11月15日。

如发现获奖论文有抄袭、雷同等现象，可与大赛执委会联系，联系人：孙慧，李锐，联系电话：010-，（传真），或发送电子邮件至：sesc@。

附件：2011年全国大学生统计建模大赛获奖名单。

中国统计教育学会
全国统计建模大赛执委会
二○一一年十月二十七日2011年全国大学生统计建模大赛获奖名单。

《几个预测方法及模型的研究》范文

《几个预测方法及模型的研究》篇一一、引言随着科技的发展，预测已经渗透到生活的各个领域。

从天文学到气候学，从金融投资到社会经济发展，预测在多个方面起着关键的作用。

预测不仅仅需要收集大量数据，而且还要依赖于合适的预测方法和模型。

本文将深入探讨几个常用的预测方法及模型。

二、数据驱动的预测方法1. 时间序列分析模型时间序列分析模型是最常用的预测方法之一，常用于金融市场和经济领域等的时间趋势预测。

通过研究数据的变动模式，分析周期性变化等因素，可以对未来数据进行估计。

主要的时间序列分析模型包括ARIMA（自回归移动平均）模型和SARIMA （季节性自回归移动平均）模型等。

2. 回归分析模型回归分析模型是利用一个或多个自变量与因变量之间的关系进行预测。

这种方法可以用于各种领域，如房价预测、销售量预测等。

通过收集历史数据，建立自变量和因变量之间的数学关系，从而对未来进行预测。

三、机器学习模型1. 神经网络模型神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法，常用于处理复杂的非线性问题。

在预测领域，神经网络可以通过学习大量的历史数据，找到输入和输出之间的复杂关系，从而实现较为准确的预测。

2. 支持向量机（SVM）模型支持向量机是一种基于统计理论的机器学习算法，常用于分类和回归问题。

在预测领域，SVM可以用于找到最优的分类边界或回归函数，以实现较高的预测准确率。

四、其他预测方法1. 灰色预测模型灰色预测模型主要用于解决数据不完全或不确定性较高的预测问题。

通过建立灰色微分方程，对数据进行处理和分析，从而得到较为准确的预测结果。

2. 专家系统预测法专家系统预测法是一种基于专家知识和经验的预测方法。

通过收集专家的知识和经验，建立专家系统，然后利用系统进行预测。

这种方法在许多领域都得到了广泛的应用。

五、结论《几个预测方法及模型的研究》篇二一、引言随着科技的飞速发展，预测技术已经成为许多领域中不可或缺的一部分。

从经济预测、天气预报到医学诊断，预测方法及模型的应用日益广泛。

基于机器学习的宏观经济数据预测方法研究

基于机器学习的宏观经济数据预测方法研究在当今数字化时代，机器学习技术的快速发展为各个领域带来了巨大的变革。

其中，宏观经济数据预测是一个重要的应用领域。

通过分析和预测宏观经济数据，政府、企业和个人可以更好地制定决策和规划，以应对经济波动和市场变化。

本文将探讨基于机器学习的宏观经济数据预测方法的研究进展和应用前景。

首先，我们需要了解什么是机器学习。

机器学习是一种通过计算机算法从数据中学习和提取模式的方法。

它可以自动识别和发现数据中的规律，从而实现预测和决策。

在宏观经济数据预测中，机器学习可以通过分析历史数据和相关因素，建立模型并进行预测。

一种常见的机器学习方法是基于统计的回归分析。

回归分析可以用来建立宏观经济数据之间的关系模型，并进行预测。

例如，可以通过建立GDP与人口、消费水平、投资水平等因素之间的回归模型，来预测未来的GDP增长趋势。

这种方法在经济学中已有广泛应用，并取得了一定的成果。

除了回归分析，神经网络也是一种常用的机器学习方法。

神经网络模拟了人脑神经元之间的连接和传递过程，可以通过训练学习数据中的模式和规律。

在宏观经济数据预测中，神经网络可以通过对历史数据进行训练，来预测未来的经济指标。

例如，可以通过建立一个多层感知器神经网络来预测股市指数的涨跌趋势。

这种方法在金融领域有着广泛的应用。

另外，支持向量机也是一种常见的机器学习方法。

支持向量机通过在数据空间中找到一个最佳的超平面，将不同类别的数据分开。

在宏观经济数据预测中，支持向量机可以通过分析历史数据和相关因素，来预测未来的经济走势。

例如，可以通过建立一个支持向量机模型来预测通货膨胀率的变化。

这种方法在经济学和金融学中也有一定的应用。

除了以上提到的方法，还有许多其他的机器学习方法可以用于宏观经济数据预测。

例如，决策树、随机森林、聚类分析等。

这些方法各有优劣，可以根据具体的问题和数据特点选择适合的方法。

虽然机器学习在宏观经济数据预测中有着广泛的应用前景，但也存在一些挑战和限制。

基于时间序列分析的福建省GDP预测研究

Statistics and Application 统计学与应用, 2020, 9(3), 439-447Published Online June 2020 in Hans. /journal/sahttps:///10.12677/sa.2020.93046Forecast and Research on GDP of FujianProvince Based on Time Series AnalysisZhiyi Zhou, Qitong OuSchool of Applied Mathematics, Xiamen University of Technology, Xiamen FujianReceived: May 27th, 2020; accepted: Jun. 10th, 2020; published: Jun. 17th, 2020AbstractFirstly, based on the time series analysis theory, the GDP of Fujian province from 1978 to 2015 was fitted and analyzed by Eviews software; the ARIMA(4,2,2) model and ARIMA(4,3,2) model were established. Secondly, using the two models, the GDP of Fujian province in 2016~2018 was used to test. We found the prediction error of ARIMA(4,3,2) is smaller, so it is considered that the model has a good effect. Finally using ARIMA(4,3,2) model, the GDP of Fujian province in 2019~2023 was predicted.KeywordsTime Series Analysis, ARIMA Model, GDP of Fujian Province, Eviews Software基于时间序列分析的福建省GDP预测研究周芷伊，欧启通厦门理工学院应用数学学院，福建厦门收稿日期：2020年5月27日；录用日期：2020年6月10日；发布日期：2020年6月17日摘要首先基于时间序列分析原理，通过Eviews软件对福建省1978~2015年的GDP数据进行拟合分析，建立了ARIMA(4,2,2)和ARIMA(4,3,2)模型。

福建省GDP总体分析和第三产业增加值的时间序列分析

福建省GDP总体分析和第三产业增加值的时间序列分析一、福建省GDP总体分析福建省是中国东南沿海地区的一个重要省份，它的地理位置优越，经济发展水平较高。

福建省的GDP总体分析可以作为了解中国东南沿海地区经济发展状况的一个重要窗口，接下来我们将对福建省的GDP进行总体分析。

1.1、GDP总量增长趋势从福建省2000年至2020年的GDP总量增长趋势来看，整体呈现出稳步增长的态势。

2000年，福建省的GDP总量为4448.9亿元，而到2020年，福建省的GDP总量已经达到了4217.97亿元，增长了近10倍。

虽然在这20年的增长过程中，也出现过一些波动，但整体来看，福建省的经济稳步增长，表现令人关注。

1.2、GDP结构变化随着经济发展的不断壮大，福建省的GDP结构也发生了一些变化。

从产业结构上看，2000年，第一产业、第二产业、第三产业分别占GDP的比重为16.4%、51.7%、31.9%；而到了2020年，这三个产业的比重分别为5.2%、48.7%、46.1%。

可以看出，随着经济的发展，福建省的GDP已经逐渐由传统的第一、第二产业向第三产业转移，这也是一个积极的变化。

1.4、GDP与人均GDP的比较福建省的GDP与人均GDP的比较也是一个重要的指标。

2000年至2020年，福建省的人均GDP从9465元增长到了63252元，增长了近7倍。

福建省的人均GDP也在这20年中呈现出逐渐增长的趋势。

虽然人均GDP的水平在全国范围内并不算高，但随着经济的发展，福建省的人均GDP也在不断增长，表现出了积极的发展势头。

二、第三产业增加值的时间序列分析第三产业增加值是衡量一个地区经济发展水平的重要指标之一，接下来我们将对福建省的第三产业增加值进行时间序列分析。

2.1、第三产业增加值的总体趋势福建省的第三产业增加值增速也是一个重要的指标。

2000年至2020年，福建省的第三产业增加值增速整体呈现出逐渐减速的趋势。

2000年，福建省的第三产业增加值增速为8.2%，而到了2020年，这一增速已经降到了6.4%。

计量经济学论文题目与选题参考(2021年-2022年)

最新计量经济学论文题目与选题参考计量经济学是经济学中的一门重要课程，它是对实际经济问题建立模型，对经济现象进行数据统计分析，最终达到预测评估的作用，在计量经济学论文写作中，首先我们要选择一个好的计量经济学论文题目，根据经济主题建立相应的计量模型，用数据和统计分析工具解决实际问题，最终成文，下面是近年来的计量经济学论文题目，供大家参考！1、××国居民消费与可支配收入关系的实证分析2、××年~××年中国失业多因素分析3、××省城市居民消费函数模型分析4、××省城乡居民储蓄存款的计量模型分析5、××省城镇居民消费模型分析6、××省就业状况对经济发展的影响分析7、××省就业状况计量及经济分析8、××省居民消费函数模型9、××省居民消费结构计量分析10、××省居民消费水平的多因素分析11、××省农业生产函数建立与分析12、××省人力资本存量的现状分析13、××省镇居民消费函数模型14、2005年~2021年中国失业多因素分析15、2005-2021年国际金融危机传播的空间计量经济学分析16、220kV变压器全寿命周期成本建模方法研究17、影响上市公司高管薪酬的企业因素实证分析18、中国期货市场与相关市场价格关系的实证研究19、AIC准则及其在计量经济学中的应用研究20、CM公司国际漫游语音业务发展影响因素的实证研究21、FDI对中国经济增长的影响22、FDI溢出效应23、GDP与进出口总额的计量分析24、GIS与空间计量经济学功能集成25、GMDH与回归分析的结合研究26、Johansen协整检验中DGP误设的研究与应用27、PTA与石油价格28、PVC与石油价格29、XX省居民消费水平的多因素分析30、白糖期货价格与现货31、半参数变系数分位数回归模型及其两阶段估计32、贝宁的本地大米供给分析33、贝叶斯计量经济学建模与经典学派比较研究34、玻璃产量与房地产的关系研究35、不同程度通货膨胀下消费与收入的关系36、财政支农与中国农业产出及增长的关系分析37、参数、非参数GARCH模型与半参数GARCH模型的比较研究38、餐饮业区域市场潜力的影响因素分析39、城市化动力机制的微观计量分析40、城市住房均衡价格供求模型41、城乡金融开发与收入差距42、城镇化影响因素43、城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析44、城镇居民消费水平影响因素浅析45、城镇居民住房面积的多因素分析46、城镇人均收入与人均通讯消费分析47、持仓量排名与价格变动48、储蓄和投资的利率弹性49、船舶市场的规律性分析与发展研究50、创新要素对产业创新绩效51、创业板块股权与股价52、创业板上市日价格波动与绩效53、存款准备金率变化的影响54、大都市经济增长中资本的产出55、带有空间自回归干扰项的空间自回归模型的参数估计56、贷款利率与房价57、道路货运业市场行为分析与运力结构调整58、地区人均收入影响因素的计量分析59、地铁对房价的影响实证分析60、电网物资仓库规模预测与布局选址规划研究61、店铺租金的确定62、东西部居民消费与收入差异63、豆粕价格与饲料64、对××省当前农村政策的合理性分析65、对××省房地产市场的实证考察66、对××省种植业收入模型的初步探索67、对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研究68、对外贸易与××省经济增长关系实证分析69、对我国国债发行规模的计量经济分析70、对我国经济增长的因素分析（地区可改）71、对我国人均GDP的各影响因素的计量分析72、对影响某高校研究生录取线的因素分析73、对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析74、对中国制造业R&D效应的实证研究75、恩格尔系数模型检验76、发展中国家货币需求模型77、房价与地价的内生性78、菲利普斯曲线的验证79、分析我国影响钢铁产量的因素80、福建省税收数据预测及分析81、改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析82、工业产值与能源耗量的实证分析83、工资收入差异分析84、公共投资取向与经济增长的实证分析85、固定资产投资的计量经济学模型86、固定资产投资对××省GDP影响分析87、固定资产投资对GDP的影响88、关于××国政府社会保障支出与失业率的计量分析89、关于GDP与其他经济因素关系的计量分析90、关于PM2.5影响因素的统计分析91、关于封闭式基金价格问题92、关于国内旅游需求的计量分析93、关于国内旅游需求的计量经济学分析报告94、关于教育对中国经济增长作用的计量分析95、关于美国政府社会保障支出与失业率的计量分析96、关于农民人均纯收入的计量经济模型97、关于社会商品零售总额的案例分析98、关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析99、关于影响大学生就业问题与人口老龄化问题的因素分析与思考100、关于影响就业人数的因素的计量分析101、关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析102、国债发行规模影响因素的实证分析103、含有空间误差成分的面板数据自回归模及参数估计的随机模拟104、航运市场运价波动对造船市场影响研究105、宏观经济模型的中国实证模型106、宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析107、湖南省农民收入与农村物流发展水平动态关系研究108、湖南省县域经济发展水平的空间计量经济学分析109、沪深债指波动的协整研究110、环境规制与FDI实证111、环境规制与能源效率112、黄淮海地区小麦生产布局演变研究113、黄金价格与ETF基金持仓114、黄金与白银115、货币超发的实证研究116、货币需求的弹性分析117、货币需求与通胀关联分析118、货币政策、利率传导机制实证分析119、货币政策有效性分析120、货币政策与GDP的回归分析121、货币政策与GDP关系的计量分析122、基金持股与A股收益波动123、基于BP网的关联分析及其在经济管理中的应用124、基于GARCH-EVT方法和Copula函数的组合风险分析125、基于GIS和VAR模型的××城市圈区域经济发展与土地利用结构拟合关系研究126、基于STAR模型的非线性协整定义及其检验127、基于材料形变理论的股票量价关系模型128、基于基尼系数衡量收入分配公平性的计量经济学方法研究129、基于计量经济学的电力投资分析与模型研究130、基于空间计量经济学的生产性服务业集聚及其影响因素研究131、基于空间计量学的云南省政府信息公开外部性研究132、基于空间视角的我国省际农村居民消费趋同性研究133、基于切片抽样MCMC方法的比较分析134、基于全寿命周期成本（LCC）的变电站建设的决策分析135、基于我国银行存款利率对流动性溢酬的研究136、基于无偏估计方程的模型选择137、基于系统动力学的中国大豆产业政策仿真138、基于系统角度的莱新铁矿产能研究139、基于支持向量机的概率密度估计140、吉林市鸡雏市场价格分析与预测141、吉尼系数影响因素的计量分析142、极端气候事件影响我国农业经济产出的计量经济学分析143、计量经济学涵义及其性质研究144、计量经济学消费--收入模型分析145、计量经济学在中国的应用146、计量经济学中的面板数据模型分析147、计量经济学中两种估计方法的实例应用148、计量经济学中统计建模的非参数方法和转变点分析149、加工工业产品出厂价格多因素分析150、加入WTO对我国纺织品服装贸易的影响和对策151、江苏交通运输业与国民经济发展的互动关系研究152、焦煤与螺纹钢153、焦炭与焦煤的价格154、金融发展对经济增长的贡献度量155、金融发展与东西部经济发展156、金融市场（超）高频数据建模及其实证分析157、具有空间相依误差的面板数据自回归模型及参数估计的统计计算实现158、开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究159、科技进步对中国经济增长的贡献分析160、空间计量模型及其在我国的应用研究161、空间面板数据模型及其应用研究162、矿产资源城市的系统评价163、利率、租金与房价164、利率汇率与外商直接投资165、利率与房地产投资166、利率与商业银行不良贷款率的波动实证分析167、利率与通胀的关系实证分析168、螺纹钢与股价169、旅游经济分析170、旅游业与经济增长关系的实证研究171、贸易顺差与韩元兑美元汇率172、煤炭行业安全投入与安全效益关系研究173、美国股市与法兰克福指数174、美国居民消费与可支配收入关系的实证分析175、美国汽车销量与经济增长176、美国玉米价格与大豆价格177、美元价格与黄金价格178、美元价格与美国经济增长179、美元价格与原油价格180、面板协整模型及其在中部城镇居民消费中的应用181、能源消费影响因素182、牛肉价格变动的影响因素183、农民人均纯收入影响因素的计量分析184、农民人均收入影响因素分析185、农民收入影响因素分析186、农民收入影响因素研究187、农业总产值分析188、农业总产值影响因素分析189、欧元价格与非商业基金持仓190、欧元实际汇率长期利率的实证分析191、浅析我国城市化的影响因素192、区域经济发展过程中的产业簇群问题研究193、区域经济空间集聚及其溢出效应研究194、区域时空信息与时空过程模型的GIS表达195、券商业绩与股市波动196、人民币升值与热钱流入197、日元实际汇率长期利率的实证分析198、如何提高农业产值和农民人均收入水平199、瑞朗实际汇率长期利率的实证分析200、瑞士社保支出与老龄人口比率201、三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出的关系分析202、森林火灾计量经济学研究203、上市公司财务预警模型设计与分析204、上市公司高管变更对绩效的影响205、上市公司关联方交易对利润影响的实证研究206、市场经济条件下居民用电分析与预测模型的研究207、试探交通运输发展与国民经济的关系208、收入与私家车保有量209、数理经济学史研究210、税收收入与国内生产总值的关系分析211、税收收入与国内生产总值及进出口总额的关系分析212、税收收入与进出口总额的关系分析213、私家车拥有量的计量分析214、天气期货在中国电力行业的应用215、天然橡胶与合成橡胶216、铁矿石与螺纹钢217、通货膨胀的影响因素分析218、通胀的影响因素219、铜价与房地产价格220、铜铝价格联动性221、铜锌价格联动性222、投资额与生产总值和物价指数223、外国直接投资决定因素分析224、外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析225、外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析226、外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析227、微观计量方法及其在农民收入问题方面的应用研究228、我国（××省市）旅游经济的因素分析229、我国××年-××年的财政收入和国民生产总值的计量分析230、我国GDP增长与人民就业及生活水平的关系分析231、我国白糖消费与经济增长232、我国财产保险市场发展的因素分析233、我国财政收入与部分支出结构234、我国采矿业龙头企业利润因素分析235、我国车险费率市场化问题的研究236、我国当前的产业结构与劳动力结构分析237、我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析238、我国钢铁产量的影响因素分析239、我国固定资产投资对经济增长的滞后影响分析240、我国固定资产投资周期波动及其影响因素研究241、我国国内债务规模的多元线性分析242、我国国债发行规模影响因素的分析243、我国国债挤出效应的实证分析244、我国经济增长对能源消耗的依赖245、我国居民消费的因素分析246、我国居民消费函数实证分析247、我国居民消费增长模型248、我国利用外资与GDP关系我国人均GDP与消费的计量分析249、我国粮食价格形成机制研究250、我国旅游经济的因素分析251、我国农民收入影响因素的回归分析252、我国汽车需求的因素分析253、我国人均GDP与消费的计量分析254、我国入境旅游外汇收入结构实证分析255、我国涉外旅游业收入的实证分析256、我国私人汽车拥有量影响因素分析257、我国外汇储备及其影响因素的分析258、我国消费的影响因素分析259、我国资本市场与经济增长的实证分析260、××市投资额影响因素的实证分析261、西方消费理论在中国的实证分析262、限贷对房价影响的度量263、新中国出口的影响因素分析264、虚拟社区用户后继参与行为以及持续参与行为的研究265、银行股权结构与绩效实证分析266、银行信贷资金与股票市场交易金额变动的关系267、印尼棕榈油与国内棕榈油268、影响××省房地产业发展的因素分析269、影响GDP增长的经济因素分析270、影响IPO公司上市前后的绩效分析271、影响保费收入的因素分析272、影响电信业的因素分析273、影响股价指数的因素分析274、影响黑龙江省机电产品出口的因素研究275、影响居民消费水平的因素分析276、影响居民消费水平的主要因素分析277、影响粮食产量的相关因素分析278、影响人身保险保费收入的重要因素分析279、影响上市公司高管薪酬的企业因素实证分析280、影响寿险保费收入的因素分析281、影响我国城镇居民消费性支出的因素分析282、影响我国电力产量的因素分析283、影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析284、影响我国粮食总产量诸因素分析285、影响我国农业总产值因素的实证分析286、影响新股上市定价的因素分析287、影响银行卡交易量的因素分析288、影响中国汽车产量的多因素分析289、有关我国进口商品消费的计量分析290、有关我国居民储蓄影响因素的计量分析291、在校学生总数变动的多因素分析292、浙江省大学排名变化的影响因素293、浙江省居民消费函数变化294、浙江省农村居民消费结构分析295、政府对公共卫生事业的投资分析296、政府投资和民间投资与经济增长的关系研究297、中国城市居民消费计量分析298、中国城镇化与经济增长、农村发展关系的研究299、中国城镇居民2021年可支配收入分析300、中国出口的影响因素分析301、中国对美国进口总额的分析302、中国股票内在价值影响因素的实证分析303、中国股票市场若干现象的实证分析304、中国股票市场一体化进程研究305、中国货币需求函数实证研究306、中国进出口相关因素的数量与实证分析307、中国经济增长的影响因素实证分析308、中国经济增长与周期波动309、中国粮食总产量多因素分析310、中国旅游业发展状况分析311、中国能源需求影响因素实证分析312、中国农业总产值问题的计量分析313、中国期货市场与相关市场价格关系的实证研究314、中国汽车产业市场需求规模及均衡情况下供给规模的调整315、中国上市公司现金股利的影响因素分析316、中国生产者服务业的影响因素与关联效应的实证研究317、中国铁矿石需求预测318、中国证券市场与经济增长319、中长期宏观经济预测模型、方法及应用研究320、周恩来的经济计量分析方法论探究321、资本结构主要影响因素分析。

基于粗糙集理论和最小二乘支持向量机的中长期负荷预测

３基于粗糙集理论和支持向量机的预测方法
首先应用粗糙集理论的等价关系对影响负荷的可能的因素进行属性约简分析．去除冗余属性得到影响负荷的决定性因素．然后对这些因素构造支持向量机模型进行负荷预测。采用粗糙集理论中的等距离散化方法进行数据离散化处理．再利用支持向量机进行预测，函数和参数的选取非常重要本文核所采用的核函数为ＲＢＦ函数：
ｓＩｉｉ・（－占ＬｘＹｆ）≤
ｙ－（ｉ≤ 占ｉＸ）ｆ
‘２，，ｎ …’
式中：为函数拟和精度，占占≥ ０；、为松弛因子，均大于等于０：Ｃ为惩罚参数，＞控制对超出误差ｃ０，
占的样本的惩罚程度。
年人，ｋ（Ｉ，荷份 ¨（．．Ｉ…．ｋ …万ｈ值”－ … 历历用Ｉ、Ｗ元）ｕＷ产端电人八量一：负：，）
年份Ｘ￣ＧＰＤ
兀
／
／
Ｉ
最小二乘支持向量机优化目标采用：平方的
项．优化问题为：故
维普资讯
维普资讯
＿），＝
（＋）６
（）１
为样本数据．对该地区２０－２０年的负荷及电０４０５
量进行预测。
式中：为权向量， ∈Ｒ；为常数，ｂｂ∈Ｒ。

企业信用评级模型

企业信用评级模摘要社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。

当前，社会中商业欺诈，制假售假，非法集资等现象屡禁不止，这些社会信用问题归根到底都是企业信用的问题，因此，科学、合理、公正、权威的企业信用评级技术是当前紧要的任务。

本文通过研究研究国内外企业信用评价方法，构建了一个企业信用评价平台。

该平台提供了信用评价，信用等级，信用反馈等功能，是一个功能非常完备的信用评价平台。

企业信用评级模型是评价企业信用等级的有效工具，随着全世界债券市场的迅猛发展、抵押品价值降低及其波动性增加，该模型将会得到更为广泛的关注，并将为我国各公司企业运用数学模型度量企业信用评级提供了重要参考意义。

关键词：数学模型企业信用等级企业信用评级模型信用评价AbstractThe social credit system is an important system of market economy system. At present, commercial fraud in the society of counterfeit goods, the phenomenon such as illegal fund-raising, the social credit problems in the final analysis are enterprise credit problems, therefore, scientific, reasonable, fair and authority of enterprise credit rating technology is the current urgent task.Through research the enterprise credit evaluation methods both at home and abroad, this paper builds a enterprise credit evaluation, credit rating, credit feedback, and other function, is a very complete credit evaluation platform. Enterprise credit rating model is an effective tool for evaluation of enterprise credit rating with the rapid development of bond markets around the world the value of collateral reduces and its volatility increases, the model will be more widespread attention, and the mathematical model for the companies in our country enterprise use metric enterprise credit rating provides an important reference significance.Key words: mathematical model Enterprise credit rating Enterprise credit rating model Credit evaluation目录摘要·················……························Abstract··········································第一章绪论 (1)1.1 选题背景和意义 (1)1.2 国内外文献综述 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (5)1.3我国研究现状及存在的问题 (9)第二章信用评级主要方法与模型综述 (10)2.1 专家评估法及其优缺点 (10)2.2 财务比率分析法及其优缺点 (12)2.3 多元判别分析(MDA ) 及其优缺点 (14)2.4 logistic分析及其优缺点 (15)2.5 非参数方法 (17)2.5.1 聚类分析及其优缺点 (17)2.5.2 K近邻判别及其优缺点 (19)2.6 Z模型和Zeta模型及其优缺点 (19)2.7 基于投影寻踪和最优分割及其优缺点 (21)2.8 模糊综合评判法及其优缺点 (26)2.8.1 确定评语集 (27)2.8. 2 确定指标权重集 (28)2.8.3 确定评判矩阵 (28)2.8.4 模糊综合评判 (29)2.8.5 模糊合成算子的选择 (31)2.9 遗传算法优化ＢＰ神经网络及其优缺点 (34)2.10 基于有序分类和支持向量机方法及其优缺点 (39)2.10.1 有序分类问题与内置空间法 (39)2.11 C4.5算法建立决策树模型及其优缺点 (42)2.12 kmv公司的kmv模型及其优缺点 (44)2.13 j.p摩根的credit metrics模型及其优缺点 (45)2.14 麦肯锡公司的credit portfolio view模型及其优缺点 (46)2.15 瑞士信贷银行的credit risk+模型及其优缺点 (46)第三章现代模型在中国应用的缺陷性及改进措施 (47)3.1对于现代模型的运用还处于尝试阶段 (47)3.2 改进措施 (48)第四章对我国企业信用评级工作的建议 (50)参考文献 (52)第一章绪论1.1项目背景及意义社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。

经济预测方法及其应用

经济预测方法及其应用引言经济预测是对未来经济发展趋势进行分析和预测的方法，是经济学领域的重要研究内容之一。

准确的经济预测对于政府决策、企业发展以及个人投资都具有重要意义。

因此，研究经济预测方法和应用具有重要的理论和实践意义。

传统经济预测方法时间序列分析时间序列分析是一种基于历史经济数据的预测方法。

它假设未来的经济变化与过去的经济变化有关，并通过分析和挖掘时间序列数据中的趋势、周期和季节性等信息来进行预测。

常用的时间序列模型包括ARIMA模型、ARCH模型和VAR模型等。

时间序列分析方法具有简单易用的特点，适用于长期和短期经济预测。

统计回归分析统计回归分析是一种基于统计学原理的经济预测方法。

它通过建立经济变量之间的数学模型，利用历史数据对模型进行参数估计，并通过推断模型的参数来预测未来的经济变化。

统计回归分析方法广泛应用于宏观经济预测、行业预测和企业预测等领域。

场景分析场景分析是一种基于假设情景的经济预测方法。

它通过构建不同的经济发展情景，并对每种情景进行分析和预测，从而得出概率性的经济预测。

场景分析方法具有一定的主观性，但可以帮助决策者对未来经济的不确定性进行评估，并制定相应的风险管理策略。

现代经济预测方法人工神经网络人工神经网络是一种模仿人脑神经系统工作原理的计算模型。

它通过大量的经济数据和已知的经济关系进行训练，从而能够学习和预测经济变化。

人工神经网络方法具有非线性建模能力，对于复杂的经济关系预测效果更好。

支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的经济预测方法。

它通过构建一个高维空间内的最优分隔超平面，将经济变量划分到不同的分类或回归结果中，从而进行预测。

支持向量机方法具有较好的泛化能力和鲁棒性，并且对于非线性关系的建模效果较好。

遗传算法遗传算法是一种模拟进化过程的优化方法。

它通过模拟遗传、变异和选择等基本生物遗传过程，优化经济预测模型的参数和结构，从而得到更好的预测结果。

遗传算法方法能够自动搜索最优解，并且具有较强的全局搜索能力。

基于 ISM 模型的我国能源需求影响因素研究

基于 ISM 模型的我国能源需求影响因素研究谭章禄;陈晓【摘要】〔Abstract〕 Energy demand is not only influenced by factors of energy system , but also economy , laws and regulations , technical progress , population , quality of atmospheric environment , and so on . And various factors connected to each other , and mutual restriction between each one . This paper by utilizing the method of system engineering analyzes the factors that affect energy demand and its binary re-lationship . Using the interpretation structure model it also analyzes the hierarchy relationships of the influencing factors of energy demand , analyzing the direct factors , indirect influence factors and basic influence factors of the energy demand . Analysis results show that the macro economy , industrial policy , industrial structure and technical progress are the fundamental factors that affect demand for energy , such as energy prices , energy supply , and transmission capacity is the indirect factors influencing the demand for energy , urbanization , industrialization , people's income and population , and atmospheric environmental quality objectives , etc . are the direct factors affect the demand for energy .%能源需求的变化不仅受到能源系统内部因素的影响，而且还受到宏观经济、政策法规、技术进步和人口以及大气环境质量等因素的影响，并且各因素之间相互关联、相互制约。

2021金融专业毕业论文题目有哪些

2021金融专业毕业论文题目有哪些国家为了实现经济增长、稳定货币值和货币供求平衡等目标而对货币资金所实行的管理称之为金融管理。

下面小编给大家带来2021金融专业毕业论文题目有哪些，希望能帮助到大家!金融专业毕业论文题目1、多阶段多目标洗钱网络路径优化模型及算法研究2、利率市场化、重组效应与城市商业银行的经营绩效3、生态补偿投融资市场化机制研究综述4、互联网金融与科技金融融合创新研究--基于投贷联动模式的思考5、我国地方政府债务风险的量化分析6、我国小额贷款信用风险预警机制研究7、汇率市场、利率市场与金属期货动态关联的实证8、互联网金融创新挑战：大数据、跨界经营与权利异化9、信息不透明、金融危机冲击与公司价值10、从广义资产证券化视角透视互联网金融11、基于三阶段DEA模型的我国金融支持科技创新效率评价12、商业银行参与股权投资业务模式研究13、我国保障房融资问题研究述评14、衍生品交易中融资调整(FVA)对财务报表的影响探究15、法制视角下的我国证券市场监管思考16、货币政策银行风险承担渠道影响因素及其非对称性研究综述17、金融混业经营趋势下中国金融监管改革探讨--基于商业银行视角18、农村信用社改革绩效的实证研究--基于48家县域农信社的调查;19、互联网金融背景下经济犯罪的理性审视与治理对策20、宏微观因素对商业银行信贷风险影响的实证分析21、以信贷资金运动视角探究中小金融机构潜在风险根源--以银行类金融机构为例22、国外股权众筹监管发展及监管模式对我国的启示23、P2P网络借贷平台违约行为影响因素的实证研究--以湖南省为例;24、大数据时代银行个人客户关系管理25、基于VAR模型的影子银行与中国经济发展的实证研究26、中国信贷资产证券化监管研究综述27、透视民间金融监管及其立法完善问题28、PPP项目融资结构分析与风险识别方法的研究29、基于比特币数据和经验的维卡币发展前景研究30、互联网金融中投资者的风险规避--以P2P和众筹为例31、京东贷金融产品的运营风险及防范研究32、债务融资与公司价值33、银企关系、自由现金与企业投资效率研究34、基于BSC的金融机构绩效管理研究35、基于支持向量机的私募股权投资风险预测36、加强中小微文化企业的金融服务研究37、经济市场化条件下金融发展的思考及反腐败分析38、上饶市养老业发展现状与金融支持调查39、浅议如何加强农村信用社工会组织建设40、物权法新司法解释与商业银行应对之策41、基层央行信息基础架构优化初探42、银行大数据的价值及在客户生命周期管理中的应用43、微博、信息披露与分析师盈余预测44、金融改革与资产价格机制中的美国因素--基于TVP-VAR模型45、货币政策对西北五省省会城市房价的影响46、金融支持PPP模式的路径与投资策略47、关于农发行运用PPP模式支持农业农村基础设施建设的思考48、FDI的流入对我国各地区GDP的发展影响分析49、包容性金融发展的城乡收入分配效应研究--基于产业结构升级的视角50、制度环境、金融发展与技术创新51、论利率调整对我国上市银行股价的影响52、财务公司试验区分账核算单元建设研究53、基于微观视角下日本银行业盈利能力研究54、互联网金融影响下银行低端客户市场发展策略55、价格随机下基于采购执行不同风险的契约决策模型56、大中华区股市波动的相关性及动态联动性研究57、国债期货推出对股指期货市场波动性与流动性的影响研究58、人民币汇率双向波动的记忆效应分析59、三叉树期权定价模型的矩阵算法60、金融支持资源型省区发展非资源产业的探析61、R&D项目间复合期权的价值分析62、我国商业银行品牌标识的差异研究63、我国短期跨境资本外流风险与监管政策选择64、马克思的货币流通理论探析65、人民币国际化与能源价格互动关系研究66、货币供给量与通货膨胀关系的实证研究67、长三角区域金融资产结构与经济增长关系的实证研究--以浙江江苏为例68、信用风险模型比较及实证研究--以房地产企业为例69、外汇储备对我国经济的影响分析70、试述当前我国农村经济发展中的金融支持农村金融论文题目1、农村金融多样性对农民创业影响的作用机制研究2、我国农业供给侧结构性改革的“加法”与“减法”:政府、合作社与农村金融3、我国农村金融理财业务发展问题及对策研究4、黑龙江省农村金融扶贫水平分析及对策建议5、农村金融服务对新型农业经营主体支持研究——以安徽省为例6、我国农村金融与农村经济发展关系剖析——基于河南省实证数据的结构方程模型7、农村金融支持对农村经济增长的影响研究——以江西省为例8、新型农村金融机构发展与农村金融体系完善——以中国农业银行锦州锦塔支行为例9、改革开放40周年中国农村金融制度的演进逻辑与未来展望10、农业供给侧改革背景下的农村金融改革与发展——第十一届中国农村金融发展论坛会议综述11、互联网金融发展、市场竞争与农村金融机构绩效12、多元法学视角下的农村金融联结13、农村金融发展、财政支农与西部地区减贫效应分析——基于面板门槛模型的研究14、农村金融网点扩张与县域资金外流——基于20x-20x年县域经验证据15、移动支付对农村金融机构业务经营的影响及应对策略研究16、农村金融发展的减贫效应研究——基于空间异质性与门槛效应分析17、农村金融排斥、金融扶贫与政府监管效能18、我国农村金融发展对农村消费影响的时变特征研究19、我国农村金融发展现状及问题研究20、山东省农业经济增长、农村金融与农业全要素生产率关系研究21、全面支持乡村振兴战略谱写农村金融新篇章22、国内外农村金融产品与服务创新经验对河南省的启示23、深化农村金融创新助力乡村振兴战略24、县域农村金融服务创新工作的思考——基于对徽县农村金融服务创新工作的调查25、农村金融服务水平评价及影响因素研究——以黑龙江省为例26、农村金融发展、资本存量提升与农村经济增长27、农村金融综合改革探索的成都经验研究28、互联网金融助力我国农村金融扶贫的SWOT分析及对策29、我国农村金融扶贫效率的区域差异及空间分布30、乡村振兴进程中农村金融体制改革面临的问题与制度构建31、农村金融精准扶贫成效的评价——基于江西农户的调查32、农村金融市场结构对农业全要素生产率的影响研究——基于省际面板数据的分析33、金融扶贫、存款外流与农村金融困境34、基于大数据视角下的农村金融发展路径研究——以成都为例35、我国农村金融发展对居民收入的影响研究36、深化农村金融改革服务乡村振兴战略——20x长白山学术论坛·第二届吉林省农村金融改革与发展学术研讨会暨普惠金融论坛在我校举行37、农信社股改与农村金融地方监管体制重构38、银行业竞争、新型农村金融机构扩张与金融包容性发展39、关于深化农村金融供给侧结构性改革的思考——以河南为分析例证40、农村金融的区域差异影响因素及政策分析41、农村金融改革的关键问题、深层原因与战略重点42、农村金融发展对农民收入的影响——基于“一带一路”的重点省份数据的实证研究43、聚焦农村金融服务乡村振兴——2018两岸农村金融创新发展论坛侧记44、乡村振兴视角下农村金融精准扶贫思路探究45、互联网金融企业的社会责任行为能带来双元效益吗?——以宜信农村金融业务为案例46、我国新型农村金融机构的可持续发展及其监管研究47、以市场化、产业化和数字化策略重构中国的农村金融48、互联网+背景下农村金融发展对城乡收入差距影响的实证分析——以宁夏地区为例49、我国新型农村金融机构风险指标体系实证分析50、农村金融改革视角下江苏省精准扶贫创新研究——基于江苏农村商业银行的SWOT分析金融专业毕业论文题目与选题参考1、中国小微企业融资问题研究2、中国农村金融可持续发展问题研究3、中小企业融资难研究4、金融产业集聚及其对区域经济增长的影响研究5、资本约束下我国商业银行盈利模式的转型研究6、金融消费者保护理论研究7、农民收入增长与农村金融发展的互动研究8、我国反向抵押贷款的风险因素与定价研究9、信息不对称视角下中国上市公司股权结构与股利政策关系研究10、中国地方政府债务融资问题研究11、中国商业银行网点布局研究12、中国上市公司股权激励问题研究13、基于绩效考核下的国有控股银行操作风险管理研究14、互联网金融发展研究15、我国新型农村合作医疗实施效果的实证研究16、中国金融发展对企业技术创新的效应研究17、全球视角下的欧洲主权债务危机研究18、外资银行进入对中国商业银行竞争行为的影响研究19、银行宏观审慎监管的基础理论研究20、人口老龄化背景下日本公共养老金制度的经济学分析21、基于时间序列分析的我国上市银行系统性风险研究22、我国中小企业融资问题研究23、中国农产品贸易比较优势动态研究24、次贷危机后国内外金融监管思路和模式研究25、宏观经济不确定下的商业银行信贷风险防范研究26、我国商业银行服务管理问题研究27、国际碳交易定价机制及中国碳排放权价格研究28、农村中小企业融资体系研究29、陕西省农户借贷行为研究30、我国小企业融资困境与对策研究31、我国融资租赁公司的融资问题研究32、中国金融发展方式转变研究33、企业集团财务公司风险防范问题研究34、中国利率市场化研究35、融资融券对股票市场的影响研究36、基于动态随机一般均衡模型的中国经济波动数量分析37、中国大型商业银行公司治理及其优化路径研究38、供应链金融融资模式分析及风险控制39、中国农村小额信贷可持续发展影响因素研究40、中国城市基础设施建设融资模式研究41、中美中小银行比较研究42、关于黄金定价的一些研究43、我国民间金融发展研究44、美国次贷危机成因与我国住房和金融市场发展45、我国农村金融排除研究46、欧洲国家债务危机的风险传导研究47、中国证券交易制度的设计与变革研究48、农村金融产品与服务创新研究49、中国中小企业融资担保制度问题研究50、我国市政债券融资的理论研究与制度设计51、中国商业银行资本结构优化调整研究52、中国上市公司债权再融资的实证研究53、影子银行发展对我国货币政策的挑战54、中国政策性银行市场化路径研究55、房地产价格波动对宏观经济影响的一般均衡分析56、我国互联网金融的演进及问题研究57、村镇银行发展的内外部制约因素研究58、我国上市公司股利政策研究59、新型农村社会养老保险基金运营管理研究60、经济周期中我国民营企业融资问题研究。

预测中国GDP增长率:基于R语言和机器学习的分析

预测中国GDP增长率：基于R语言和机器学习的分析
左晨睿
【期刊名称】《现代管理》
【年(卷),期】2024(14)4
【摘要】本文旨在通过运用R语言和机器学习技术,包括多元线性回归和随机森林模型,对中国的GDP增长率进行预测。

研究探讨了GDP增长率对中国宏观经济政策和商业策略的重要性,进一步探讨了选取合适的预测模型。

多元回归模型旨在探究各经济指标对GDP变动的影响,而随机森林模型则用于捕捉数据间的复杂非线性关系,并通过构建多个决策树提高预测的准确性。

多元回归模型显示固定资产和工业是影响中国GDP增长率的显著因素,而CPI和贸易平衡的影响不显著。

随机森林模型则强调了固定资产和工业在预测中国GDP增长率中的重要性。

最后,论文指出了固定资产和工业对GDP增长的显著影响,并讨论了研究中存在的问题和未来的研究方向。

【总页数】15页(P830-844)
【作者】左晨睿
【作者单位】上海外国语大学国际金融贸易学院
【正文语种】中文
【中图分类】F12
【相关文献】
1.投资增长率和消费增长率对GDP增长率贡献的实证研究——基于中国31个省市的数据分析
2.中国税收增长率高于GDP增长率的公共支出因素分析
3.中国积极的财政政策“淡出”时机尚未成熟：—中国就业增长率、GDP增长率与财政赤字率、债务率数量关系分析
4.改革进程中的中国潜在GDP增长率:估计及预测
5.中国GDP增长率概率分布的预测分析——基于分位数因子模型
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基于DFA和SVR的GDP预测模型研究

基于DFA和SVR的GDP预测模型研究张鹏【摘要】首先对1980-2013年全国年度GDP数据进行消除趋势分析(DFA),发现GDP时序具有长记忆性,表明当前GDP值用来预测未来一段时间内的GDP值具有可行性,在此基础上利用具有非线性和强泛化能力特点的支持向量回归机(SVR),建立SVR预测模型,得到了较好的预测效果.【期刊名称】《重庆文理学院学报（社会科学版）》【年(卷),期】2015(034)005【总页数】4页(P42-45)【关键词】消除趋势分析;支持向量回归机;GDP【作者】张鹏【作者单位】太原工业学院理学系,山西太原030008【正文语种】中文【中图分类】C812生产总值(GDP)是一个国家或地区在某个时间段内经济中所生产出的全部最终产品和提供劳务市场之和，也是目前衡量某国或地区经济发展综合水平通用的宏观经济指标.由于其地位重要，引起了很多学者的研究兴趣.国内外大多采用时间序列分析方法对GDP发展规律进行研究并预测，国内大多还是基于传统的时间序列分析方法.国外存在一些非线性时间序列分析方法.本文采用支持向量回归机(SVR)来对GDP进行研究.SVR作为现代统计较为成熟的方法之一，其重要特点是在有限样本情况下训练的网络仍然具有较强的泛化能力，已被广泛应用于多个领域，均有较好的预测效果.本文结合DFA方法与SVR模型对GDP时序建立预测模型，通过DFA方法证明GDP时序的可预测性，然后使用SVR模型实现对GDP的预测.消除趋势分析(DFA)方法由Peng等人提出[1，2].该算法思路如下：对长度为n的时间序列(1)计算累计离差序列其中，,n.(2)序列重组以间隔为s将序列y(i)分割成)个互不重叠的区间.由于序列长度不一定总是s的整数倍，为充分利用数据，对序列的逆序进行相同操作，共得到2m个长度为s的区间,记为vi,i=1,…,2m.(3)拟合对每个区间V,利用LS法对其中包含的s个数据进行一阶线性拟合即得：(4)计算区间均方差计算每个区间滤去趋势之后的均方差，即(5)计算DFA值计算区间长度为s的均值并开方，得相应的DFA值，即(6)作散点图并一阶拟合在坐标系下作关于数据(ln(s),ln(D(s)))的散点图，用最小二乘法进行一阶线性拟合，其斜率即为广义Hurst指数.当0.5<Hurst<1时，说明序列具有长记忆性，呈现出趋势不断增强的状态，且Hurst越接近于1，相关性越强；当Hurst=0.5时，说明时间序列不相关，是一个独立的随机过程，即当前状态不会影响将来状态；当0<Hurst<0.5时，说明序列只存在负相关性，呈现反持久性的状态.支持向量机算法(SVM)最初用来解决分类问题，由于其具有强泛化能力而被推广应用于解决回归类问题，即SVR.基本思想是将回归问题通过非线性映射转化为二次规划问题[3，4].假设训练集为，其中，Xi∈Rp为p维输入变量，即Xi∈Rp为解释变量；yi∈R1为1维输出变量，即响应变量，n为样本量.1.2.1 线性回归情形假设解释变量和响应变量之间存在某种未知关系f(x)，支持向量回归机就是估计出(x)=ωT·X来近似f(x)，其中ω是隐藏层与输出层的连接权值.那么问题就转化为如下一个最小化规划问题：根据Karush-Kuhn-Tucker条件，通过引入拉格朗日乘数，上述问题转化为对偶问题：1.2.2 非线性回归情形非线性回归首先是通过核函数将低维非线性问题转化为高维空间的线性问题，然后再利用线性回归情形分析.目前该算法中常用的核函数有3种类型，分别为线性核、多项式核、高斯核，一般形式分别为本文选取1980—2013年的共34个全国GDP值，数据来源于中国统局官网.首先对1980—2013年的GDP序列进行DFA分析，然后再对1990—2010年的GDP值建立SVR训练模型，最后对2011—2013年的GDP值进行测试.对所选数据依照2.1中算法进行DFA分析，得Hurst值，结果如表1，散点图如图1.观察图1，ln(s)和ln(D(s))明显存在线性关系.利用最小二乘法对其进行一阶拟合得其关系为logD=2.76+2.10*logs，即得Hurst指数值为2.103 36>1，表明GDP 序列具有长程记忆性.因而利用当前的GDP值来预测未来的GDP变化趋势是可行的.对1990—2013年的数据，选择前4年的数据作为模型的输入，下一年作为输出.具体来说，2011—2013的数据作为测试集，见表2.1990—2010年的GDP值作为训练集，见表3.(1)数据预处理由于原序列量纲较大，所以首先应该对原数据进行清洗.本文采取方法对原序列进行归一化处理，使其转化为[0,1]之内的序列.(2)构建SVR预测模型建立SVR预测模型首先要通过一定方法进行参数的训练，找到适合该序列的模型参数.本文关于参数的选取利用回归预测法进行择优[5，6].模型经过训练，其误差达到既定误差以下，得到最优参数.见表4.对模型进行外推，得到相应的预测值，最后将实际值、预测值以及相应相对误差进行综合比较.结果见表5.可以看出，对于训练样本，相对误差均在5﹪以内；而对于测试样本，误差距很小，充分说明支持向量机的外推能力强，实际中可以运用SVR模型对GDP进行预测. 本文通过DFA方法对全国GDP时间序列进行相关性分析，结果表明其具有“长记忆性”的特点，进而说明用过去的数据对一定范围的未来进行预测具有可行性.然后通过对数据进行归一化预处理，构建SVR网络预测模型，实现对GDP的预测，并与实际相比较.实验表明，建立的SVR预测模型对GDP具有较好的预测效果，可以用于实际的经济预测.【相关文献】[1]Peng C K,Buldyrew S V,Havlin S,et al.Mosaic organization of DNA nucleotides [J]. Physical Review E,1994,49(2)：1685-1689.[2]Kantelhardt J W,Zschiegner S A,Koscielny-Bunde E,et al.Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstaionary time series[J].Phy sica A,2002,316:87-114.[3]Tom M M.机器学习[M].曾华军，译.北京：机械工业出版社，2003：98-120.[4]陈封能.数据挖掘导论[M].北京：人民邮电出版社，2006：188-203.[5]Kim K J.Financial time series forecasting using vector machines[J]. Neurocomputin，2004.[6]史峰.Matlab神经网络30个案例分析[M].北京：北京航空航天大学出版社，2010：88-115.。

中国GDP计量经济预测研究

中国GDP计量经济预测研究引言:GDP（国内生产总值）是衡量一个国家经济活动总量的核心指标之一，对于政府决策、经济政策制定和产业规划具有重要意义。

正确预测GDP对于社会和经济各方面的发展都具有重要意义。

因此，GDP的计量经济预测研究变得越来越重要。

本文将介绍一些常用的方法和技术，以及一些影响GDP预测的重要因素。

一、传统计量经济预测方法:1.时间序列模型：时间序列模型假设经济变量是随时间变化的，通过历史数据建模来预测未来的GDP。

常用的时间序列模型包括ARIMA、VAR和GARCH模型。

2.回归分析：回归分析是一种广泛使用的计量经济预测方法，在GDP预测中有很好的应用。

通过建立与GDP相关的经济指标的回归模型，可以预测未来的GDP变化。

3.灰色预测模型：灰色预测模型是一种基于少量观测数据进行预测的方法。

它可以在数据量较小或者缺失的情况下进行预测，因此在一些情况下比传统的计量经济模型更适用。

二、新兴计量经济预测方法:1.机器学习方法：机器学习方法是一种基于模式识别和学习的预测方法，可以通过大量的数据和算法来预测未来的GDP。

常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机和随机森林等。

2.计量经济模型的组合：由于不同的计量经济模型具有不同的优势和缺点，研究人员可以通过将多个模型组合起来，提高预测的准确性和稳定性。

常用的组合方法包括均值和中位数组合模型。

三、影响GDP预测的因素:1.宏观经济因素：宏观经济因素包括国内外的经济政策、国际贸易状况、市场供给和需求等。

这些因素对GDP的预测有着重要影响。

2.社会因素：社会因素包括人口变化、城市化进程、教育水平和劳动力市场状况等。

这些因素对经济的发展和GDP的变化有着重要影响。

3.技术因素：技术因素包括科技创新、产业升级和信息化进程等。

技术的进步对经济的发展起着至关重要的作用，也会对GDP的预测产生重要影响。

结论:GDP的计量经济预测研究是经济学和统计学领域重要的研究方向之一、传统的计量经济预测方法如时间序列模型和回归分析在预测GDP方面具有较好的应用效果。

支持向量机技术及其在经济预测中的应用

支持向量机技术及其在经济预测中的应用摘要在经济活动中,人们越来越依赖经济预测方法来分析经济发展过程和现象,以论证经济发展的方针、政策的合理性和科学性。

而在当代的各种预测技术中,统计学习理论的支持向量机(svm)方法则最具代表性。

本文介绍了统计学习理论和支持向量机方法的基本原理和应用方法,结合支持向量机在其它领域内的成功应用经验,将支持向量机拓展了svm方法在经济及其它管理方面的应用领域;并对支持向量机算法进行gdp预测的可行性与有效性进行分析,对gdp模型进行验证。

关键词经济预测;数据挖掘技术;支持向量机;经济增长模型中图分类号 f2 文献标识码 a文章编号1674-6708(2010)17-0138-021 研究背景意义当代的经济系统是一个多目标、多变量、非线性的开放系统,具有非常复杂的相互依赖和相互制约关系,很难做出正确概率高的决策。

经济管理的过程,就是对经济系统的发展过程及其变动趋势进行预测,并在此基础上制定出发展规划和进行决策,以确定经济管理的目标和实施这一目标的方案,监督目标、方案的实现,并进行调节和控制。

进行科学、合理的经济预测并依此制定发展规划对于促进经济的持续、快速、健康发展具有极其重要的战略意义。

在经济统计工作中引进数据挖掘技术,将该技术在经济统计中的应用普遍化,能有效地提高统计工作的效率,降低统计成本。

而利用数据挖掘技术从大量的数据中挖掘出有价值的信息,有利于相关部门在大量经济数据的基础上制定各种经济政策,促进我国经济良性发展。

2 支持向量机(svm)技术综述支持向量机(support vector machine,缩写为svm)是由vapnik 领导的at&tbell实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术,svm是一种基于统计学习理论的模式识别方法,主要应用于模式识别领域。

这种方法在90年代后得以迅速发展。

svm方法将数据向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。

新冠肺炎疫情对我国季度GDP增速影响估测--基于机器学习回归预测模型

理讼研付新冠肺炎疫情对我国季度GDP增速影响估测——基于机器学习回归预测模型李颖谭广摘要：为了定量估测新冠疫情对我国宏观经济基础性指标GDP的影响，首先构建GDP增速预测指标体系，再运用13种机器学习回归模型对1997-2019年历史數据进行建模测算，根据模型评估指标优选出泛化能力最佳的梯度提升回归树（GBKT)模型，预测非疫情影响下的2020年前三季度GDP增速结果表明，疫情暴发导致这三季度GDP增长率分别损失 13.5 丨％, 3.23%，1.56%关键词：新冠疫情；GDP增速；机器学习；梯度提升回归树—'弓j言2020年以来，受新冠肺炎疫情持续蔓延影响，我国肖年前三季度GDP同比增速分别为-6.8%,3.2%,4.8%,出现了自 1992年季度GDP核算以来的首次负值。

此次新冠疫情致病性强、传播范围广、持续时间长、影响层次深、不确定性大。

我国 GDPif速不仅面临国内经济结构转型压力，还受到中美贸易摩擦博弈明显的影响，在国内外双重压力共振下，新冠疫情的持续存在，让我国经济环境盘根错节,：历年以来,SARS、H1N1、埃博拉疫情等突发性公共卫生事件对经济的影响持续受到学界广泛关注。

新冠肺炎疫情发生后，陈林等基于文献回顾视角，梳理重大传染病疫情大规模传播原因周新辉等选用贝叶斯岭回归模型估测在三种情景下，中国中小服务型企业所受疫情冲击的数值。

周梅芳、张文斗、吴婷婷等从供给侧、需求侧、区域经济与行业经济、产业链及供应链等方面探讨新冠疫情对我国经济造成的负面冲击通过梳理相关文献发现，现有研究多侧重于从微观角度分析疫情对某一经济产业或行为主体的影响，未能量化评估新冠疫情对我国宏观经济的影响。

而GDP作为宏观经济的基础性指标，探究疫情对GDP增速的影响，可为我国找寻疫情损失提供理论依据：基于机器学习算法无需对数据作出假定要求，以及结果可用交叉验证判断的特点，本文利用开源的Python语言，通过机器学习不同回归算法模型对历史数据进行建模测算，再选取最优预测模型估测未发生新冠疫情情况下,2020年第一季度至第-季度的GDP抬速，定量分析在现有防控体系下新冠肺炎疫情对我国GDP增速的影响。

青海金融2020年第1-12总目录

齐修I■菇2020年第1T2期总目录资本市场1.27郭丽婷徐鑫制造型企业偿债能力对企业创新投资的影响研究一一基于我国上市公司的经验证据3.28朱超英完善大额持股披露制度一一以《证券法》修订为背景10.13张文鑫青海省上市公司财务竞争力评价及提升策略研究经济金融1.9韩国栋麦志英赵玉香数字货币共识算法综述与展望1.13杨慧青新时代青海非公经济发展研究1.18《青海金融》编辑部《青海金融》编辑部新闻记者证公示名单2.4李新鹏李亚奇发挥金融“抗疫”功能助推经济稳健运行2.10赵子啥区域自由贸易协定下的外商投资管理研究2.17宋穗赵银龙经济增长、人口老龄化与健康险发展研究3.4上官军价格粘性下批发商品易涨难跌3.9陈思潮金融体系与产业结构的耦合协调分析一一以四川省为例4.4中国人民银行西宁中心支行课题组疫情对青海省经济金融的影响分析5.4刘文苗新形势下西宁市房地产发展探析5.9曾宪力外商投资制度刍议5.14李育萍程东升翁英英银行外汇业务合规与审慎评估办法浅析5.19杨俊华金融科技对银行业的影响6.4徐茜时间序列分析在青海省GDP预测中的应用一一兼评新冠肺炎疫情冲击6.9李文婷货币政策工具与地方经济发展相关性研究一一以青海省为例7.4中国人民银行西宁中心支行课题组金融支持“六稳”“六保”助力企业复工复产7.8都海珊基金经理中心度对基金业绩的影响——基于基金交叉管理模式的实证研究7.14张挽虹金融适配性衡量：指标体系与指数构建7.18许林刘崇鸣基于三阶段DEA模型的广东省绿色发展效率评价8.4吴林韩江波李佳颖供给侧改革视角下的商业银行高质量发展&12张海军工业污染物排放与经济增长关系研究一一以宁夏回族自治区为例&17王陆秀胡雅婷赵胡股指期货对股票现货市场的影响一一基于上证50指数8.21丁廉业普洱市绿色信贷探索9.4尼玛旺堆丁攀陈浩特殊优惠政策、财务经营效率与银行风险承担一一以西藏银行业为例9.10丁振京农发行服务乡村振兴战略研究10.4莫阳紫嫣绿色金融与资源型城市转型发展研究10.13黎智俊旦周嘉措金融支持三江源国家公园试点建设10.18肖志成张迎春青海省金融集聚与区域经济增长关系研究一一基于VEC模型的实证研究2020.12榜绳6510.24宋连方货币政策调控对上市公司经营行为的影响12.4王玮国际化背景下我国家族企业创新能力研究一一基于公司治理视角12.12王开霍迪乔宏观数据预期差对广谱利率影响12.17付秋虹聚焦双轨模式下的利率市场化改革效应12.22陈添杰陈雨桐支持向量机在股指期货市场预测中的应用普惠金融1.42乔睿数字普惠金融助推“金融精准扶贫”的路径探索I.46周育栋青海省大通县普惠金融发展研究2.21王维全互联网金融支持乡村振兴2.25黄朱文刘曦绿色信贷支持乡村振兴战略实证研究一一基于乡村产业与生态振兴视角3.42孙殖阳刘云曹正鹏三农金融事业部发展情况调查一一以农业银行海东分行为例3.46李占科普惠金融发展的实践与思考一一以青海省海东市乐都区为例3.50党浩海东市金融支持脱贫探讨7.44李建强罗丁许琳郑建军人民银行援青干部助力精准扶贫7.50孔芳媛信用普惠服务地方经济发展一一以青海省为例9.15时波刘永合青海省绿色金融发展现状及思考9.20平晓冬梁媾县域普惠金融发展研究一一基于S 省县域普惠金融示范区试点9.27余晓芳普惠金融发展的实践及思考一一以青海省海东市为例10.29李丽芳财政与信贷协调配合支持乡村振兴10.35覃凌燕普惠金融助力乡村振兴的实践探索一一以青海省为例II.4刘师言青海省金融生态环境评价及比较研究11.9张杰农村信用社改革效果探究一一以山西省为例12.47段鑫李明蕊数字普惠金融对产业结构升级的影响分析一一基于门槛模型的实证研究12.53何德梅商业银行绿色金融业务可持续发展探析金融观察3.15马维华财政金融政策支持清洁供暖的实践与启示3.20尹丽艳小额贷款公司融资模式创新研究3.24单建军征信类数字金融服务模式探析4.9谢文博王辉芒中美经贸摩擦演变对我国外汇形势的影响4.13徐晓丽王瀛农商行支持乡村振兴的困境及对策风险监测11.18周俊邹丰瞳影子银行对房地产企业的风险溢出效应分析金融科技I.32赵爱珍国外监管科技经验借鉴与启示一一基于反洗钱视角6.28单建军金融科技对金融监管机构的影响6.33史玉琼法定数字货币发行与流通管理金融文化II.61傅长青基于协同治理视角的基层央行意识形态工作思考庆祝中华人民共和国成立70周年1.5胡文勇构筑精神高地，激发青海金融高质量发展活力钱币研究5.57胡冰十三世纪中期的“西宁通宝”银币考证7.64姚朔民聚焦甘宁青纸币探索货币文化精髓一一读《中国甘宁青纸币》有感观察思考1.19欧阳秋张安妮长三角区域金融支持与技术创新研究1.23祁永忠我国商业保理业务：现状、困境及政策建议2.32张峰金融寻租行为分析与治理2.35李康信托财产受托人利益冲突研究6.13白文皓金融助力青海循环经济试验区高质量发展6.19王耀陈亚威跨境资本流动宏观审慎管理实践与思考6.19王慧新基于非系统因素结合T0PSIS模型的股票选择6.19李霞中小股份制商业银行经营困局与转型策略6.19李道斌实体经济、虚拟经济概念界定及测度66音修£魅2020.126.19韩妍人民币国际化背景下的汇率波动和短期跨境资本流动一一基于TVP-VAR模型8.25王嘉丽张挺股份制商业银行科技金融服务模式研究一一以浦发银行为例8.31阴越栋上市公司定向增发与盈余管理方式选择8.37常虹赵玉龙王继荣新冠肺炎疫情对河南省涉外企业影响调查8.41樊纪相新冠肺炎疫情对居民收入的影响8.45衣宁疫情背景下金融支持小微企业发展新探9.30陈棣信息不透明对公众购房预期及行为影响9.33安青王世或杜以栋孙鑫小微信贷技术：发展变迁、内在逻辑及未来展望一一基于贷款成本加成定价视角9.41宋华企业财务管理中税务筹划探讨11.25祝丽君宁昊印度账户聚合平台的发展及相关启示问题探讨1.53胡党平薛梅“一带一路”视角下海西州涉外经济问题探讨1.57中国人民银行乐都县支行课题组在改革创新中奋力打造普惠金融“升级版”I.60中国人民银行海西州中心支行课题组金融支持乡村振兴发展一一以青海省海西州为例4.40蒋文军刘怀旭甘肃省小微企业融资情况探析一一基于供需视角4.44李伟明金融支持医养结合模式探讨一一以山东省烟台市为例4.48姚燕中央银行财务预算制度刍议5.48钱思佳中美贸易摩擦对人民币国际化的影响5.51马晓媛深贫地区落实再贷款再贴现政策探析一一以青海省海北藏族自治州为例8.58刘志远商业银行数字化转型的信息风险及对策&61张书怡王若羽民营和小微企业融资问题探析10.40林旻我国专项债发行概况与应用探析10.44张元祯沪铜期货套期保值比率比较研究II.39杨秀红马金贵冶玉秀马晓花深化银行业供给侧结构性改革的思考一一以青海省海北州为例商业银行9.46宁敏罗婷程璞郭建勇王青春数字身份在商业银行个人客户尽职调查中的应用调查报告4.18梁鸿LPR改革对青海农商银行的影响4.21潘梦佳LPR在海西州实施情况调查5.37龚顺科青海省预算信息公开情况浅析5.40中国人民银行海东市中心支行课题组海东市外贸企业复工复产情况调查5.43冯鸿凌新冠肺炎疫情下金融支持小微企业调查6.37陆政霞朱敏杰金融支持文化产业创新发展——以江苏省南京市为例6.42梁培金王纬鹏减税降费政策实施情况调查一一基于泉州市129家企业6.46王芬欠发达地区银行会计职业判断能力浅析6.49中国人民银行黄南州中心支行青年课题组金融支持民营企业发展调查6.53胡晓莉金融支持拉面经济转型升级的思考9.50朱理金融支持民营小微企业发展一一以蚌埠市为例10.49柏玉福新冠肺炎疫情对县域金融服务的影响11.35汪金祥朱佳佳疫情冲击下企业生产经营和对外投资情况调查一一以福建省漳州市60家企业为例央行实务1.38温万祥人民银行预算绩效管理与应用研究1.46王希央行内部审计发展历程及展望1.49张洁基层人民银行专业技术人才管理问题探索12.57罗晓红调运外币现钞业务发展现状与建议风险防范2.41王程广城投债违约风险防控一一以河南省为例3.38陈涛于加鹏欠发达省份房地产市场风险防控---以甘肃省为例4.25李兴财财务公司风险预警机制思考4.28肖静经济新常态下商业银行信贷风险防控4.31孙园青商业银行反洗钱风险防控2020.12榜绳674.34闰一鸣地方法人金融机构风险防范工作研究3.54兰松山县域反洗钱监管有效性探讨3.57杨尊源小额消费争议之仲裁解决机制3.61黄朱文彭宁衡区域现金运行特征、成因与趋势分析---以郴州市为例4.51刘晓明国有企业纪检监察开展监督工作浅析4.55巨丽丽青海省反洗钱监管制度体系建设4.58王润国王莉张小琴规范基层央行财务管理一一以海西州为例4.62宋耀基层央行货币金银干部激励策略初探一一基于积极心理学视角5.54张清基层人民银行政务微信公众号应用探析6.57白峰孟兵新时代基层央行党组织提升组织力问题探究6.61张媛国家治理视角下人民银行经济责任审计初探7.54马金梅小微企业融资现状分析一一基于征信视角7.57张哲整治拒收现金行为法律制度问题剖析7.61李冲数字货币在支付体系中的应用探索9.53陈晋昱基层外汇局“互联网+政务服务”实践探索9.57梁培金王棉棉优化农村商业银行经营模式一一以石狮农村商业银行为例9.61杨春雷TIPS在国库工作中的应用探析——以青海省为例10.53李文生蔡丽平冠字号码数据信息应用拓展研究10.57莫瑞新金融工具会计准则对商业银行的影响10.61李兴财创新企业集团资金数字化管理模式11.43苏莹林妙李珊支付机构跨境人民币业务探析11.47李红霞互联网贷款对金融结构的影响浅析11.51谢晓娜马建平LPR改革：影响、挑战及政策建议11.55尼玛才仁郭建平杨彦伟金融支持冬虫夏草产业发展研究一一以玉树藏族自治州为例12.61张坦大数据时代完善ACS信息统计分析功能的思考数字货币11.30欧阳秋央行数字货币差异国际比较及对我国的启示调查研究1.52王润国严虎金融支持供给侧结构性改革调查一一以海西蒙古族藏族自治州为例1.56中国人民银行海东市中心支行课题组海东市小微民营企业融资现状调查1.60青海省金融会计学会青海省金融会计学会选举产生第五届理事会投资理财1.53蔡静行为经济学视角下的P2P投资者行为分析外汇市场3.33孙沛香跨境结算对人民币国际化的影响金融服务5.24张毅峰居民金融资产保护问题简析5.27杨帆吴彩侠金融科技与京津冀普惠金融发展研究5.32中国人民银行西宁中心支行青年研究兴趣小组媒体融合背景下金融政策宣传路径研究他山之石&48葛杨袁春旺日本金融监管机构应对气象灾害的措施及启示&53洪芳万雨娇小微企业征信服务的国际经验及借鉴区域经济12.27尼玛潘多图登克珠金融支持西藏实体经济有效性研究12.33朱文胜金融支持贫困治理研究一一以湖北省黄冈市为例12.38马维华陕西省金融扶贫政策及执行情况调查12.43黎智俊青海民族地区经济社会发展比较研究总目录12.65本刊编辑部青海金融2020年第1—12期总目录68梅环2020.12。

基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析

题目基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析学生姓名陈煌学号1109014042所在学院数学与计算机科学学院专业班级数学与应用数学专业2011级数应1班指导教师李晓康基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析陈煌（陕西理工学院数学与计算机科学学院数学与应用数学1101班,陕西汉中723001）指导教师:李晓康[摘要]:利用SPSS软件对全国30个省、直辖市、自治区的主要经济指标进行聚类分析,将其经济分成按照不同的分析方法可分为不同的几种类型.通过这种方法对全国各省进行经济分类.本文选取了7项经济指标作为决定经济类型的影响因素,各项数据均来自2010年国家统计年鉴.分析结果表明：北京市和上海市稳居第一类经济类型；江苏省和、山东省、广东省和浙江多数处于第四类经济；其他25个省、直辖市、自治区基本在第二类型与第三类型变化.[关键词]:SPSS软件;聚类分析;经济类型;GDP1.引言在当今欧美主导的经济发展理论下,衡量一个国家的综合实力看的不仅是国家的军事实力、国家影响力,而更看重国家的经济实力,而GDP代表一国或一个地区所有常住单位和个人在一定时期内全部生产活动的最终成果,是当期新创造财富的价值总量,它是一个国家经济实力的最好体现,具有国际可比性,是联合国国民经济核算体系(SNA)中最重要的总量指标,为世界各国广泛使用并用于国际比较.众所周知2008年我国GDP跃居世界第三位,是仅次于美国、日本的第三大经济国,而2009年在金融危机的影响下我国GDP稳中求进,依然保持着9.0%的增长态势.提高GDP已经成为经济发展的潮流,利用国家的各种有限资源,在最大程度上发挥资源的利用率,推动经济的发展是势在必行的,因为资源一直在减少,而人口一直在增加,要保持经济的增长就必要抓住主要因素,提高GDP.但是如果研究我国整体的GDP的意义就不大了，所以我选择了对中国各地的GDP进行研究.为了我国能够均衡发展.2.预备知识2.1聚类分析的概述聚类分析是研究（样品或变量）分析问题的一种多元统计方法，所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合.严格的数学定义是较麻烦的，在不同问题中类的定义是不同的.为了将样品（或变量）进行分类，就需要研究样品之间的关系.目前用得最多的方法有两个：一种方法是用相似系数，性质越接近的样品.另一种方法是将一个样品看作p维空间的一个点，并在空间定义距离，距离越近的点归为一类，距离越远的点归为不同的类.聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里.分析表达数据，（1）通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差.（2）通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法.这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类.（3）多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度.（4）K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法. 聚类方法有两个显著的局限：首先，要聚类结果要明确就需分离度很好（well-separated）的数据.几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类.但是，如果类是扩散且互相渗透，那么每种算法的的结果将有点不同.结果，每种算法界定的边界不清，每种聚类算法得到各自的最适结果，每个数据部分将产生单一的信息.为解释因不同算法使同样数据产生不同结果，必须注意判断不同的方式.对遗传学家来说，正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的（特别是边界）.最终，将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释. 第二个局限由线性相关产生.上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系.因为只是成对的线性比较，大大减少发现表达类型关系的计算量，但忽视了生物系统多因素和非线性的特点. 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法.传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等.采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等. 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式.聚类是搜索簇的无监督学习过程.与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记.聚类是观察式学习，而不是示例式的学习. 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一.就数据挖掘功能而言，聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析. 聚类分析还可以作为其他数据挖掘任务（如分类、关联规则）的预处理步骤.一般的,聚类分析有二阶聚类分析（TwoStep Cluster Analysis）、逐步聚类分析（K-Means Cluster）和系统聚类分析；聚类分析（Cluster Analysis）又称集群分析,它是按“物以类聚”的原则研究事物分类的一种多元统计分析方法,根据样品的多指标（变量）、多个观察数据,定量地确定样品、指标之间存在的相似性或亲疏关系,并根据此连结这些样品或指标归成大小类群,构成分类树状图（Dendrogram）或冰柱图（Icicle）.聚类分析的优点是简单直观,大部分用于探讨研究,可以提供多种分析的结果,并且可以让研究人员根据自己的研究方向进行判断与选择.聚类分析完全依赖于研究人员对该分析所选择的相关聚类变量,变量的选择或增减都有可能会对结果造成实质性的影响,总的来说聚类分析对研究人员的研究十分方便！3.我国各地GDP及影响因素分析3.1问题提出与分析随着改革开放的进行,我国进入了一个前所未有的经济飞速发展时期,整体经济实力与日俱增.但是,我们也应该看到各个地区的发展不平衡,沿海地区发展较快,经济增长也较快,而中西部发展相对较慢.因此,基于这种现状,本文对全国各地区的经济进行聚类分析.我选取了各省的国内生产总值X1、农业生产总值X2、工业生产总值X3、建筑业生产总值X4、进出口总值X5、批发企业销售额X6和餐饮业X7这7个指标进行聚类分析.根据2010年国家统计年鉴,选取了2009年30个省、直辖市、自治区的7项经济指标,如下表.2009年我国30个省、直辖市、自治区的各项经济指标数据统计单位：亿元地区国内生产总值(X1)农业生产总值(X2)工业生产总值(X3)建筑业生产总值(X4)进出口总值(X5)批发企业销售额(X6)餐饮业(X7)北京12153.03315.011039.1334297216533414822558.0341.7天津7521.85281.713083.631564191744880518599.562.6河北17235.483640.924062.762332805513435582730.626.5山西7358.31908.79249.98165014631631502705.044.9内蒙古9740.251570.610699.4491292641086941487.641.1辽宁15212.492704.628152.732855778530768826428.793.3吉林7278.751734.310026.55102412355557471049.418.2黑龙江8587.002251.17301.6012351015783452028.327.4上海15046.45283.224091.26324765451867021520170.8292.6江苏34457.303816.073200.03892893532596971215364.8205.2浙江22990.351873.441035.2988614109692914813888.0166.5安徽10062.822569.513312.59195980715231402937.041.2福建12236.532001.216762.821941583843774554617.180.5江西7655.181733.89783.96118532947706071002.824.7山东33896.656003.171209.424051631775598357584.4262.6河南19480.464871.527708.15322011973766123083.098.7湖北12961.102985.215567.02304684097037724259.081.4湖南13059.693207.913507.64232347341821771643.965.3广东39482.563337.668275.77298060433824131818599.1384.4广西7759.162377.26880.0487587303677651464.017.6海南1654.21705.01057.451366053301396517.58.4重庆6530.01913.16772.90175240462950472864.073.7四川14151.283689.818071.68290037109364692570.694.2贵州3912.68875.23426.69506015818647825.89.5云南6169.751706.25197.4510774227435932591.017.0西藏441.3693.451.609102749933.20.4陕西8169.801337.28470.40220527622526261956.276.1甘肃3387.56876.33770.385243473106931205.812.8青海1081.27157.31080.35184815619432184.2 2.6宁夏1353.31243.51461.58232358622142373.68.0新疆4277.051297.64001.127258850273622511.87.03.2 描述性统计分析描述性（Descriptives）过程可以在一个统计表中显示多个变量的单变量综合统计量,其中包括样本大小（sample size）、均值（mean）、最小值（minimum）、最大值（maximum）、标准差（standard deviation）、方差（variance）、偏度（skewness）及其标准误差（std.error）.通过spss statistics 21软件在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“描述统计”→“描述性分析(D)”将左侧框中的全部变量依次选入右侧框中,点击“选项(O)”按钮,在“选项”对话框中,选择自己需要分析的统计量,这里我们选择极小值、极大值、均值、标准偏差、方差和偏度.最后点击“确定”按钮.分析结果如表3.2所示：由表3.2可知分析描述统计量的输出结果可知,统计量共为11个,在所有指标中,极大值最大的经济指标是建筑业生产总值（X1）(89289353.00) 极小值最小的经济指标是餐饮业（X7）(.40) 平均人均经济指标较高的三个指标分别是进出口总值(X5) 3927349.5806建筑业生产总值(X4) 21924060.8065工业生产总值(X3) 17687.4648标准偏差较大的三个经济指标是进出口总值(X5) 3927349.5806建筑业生产总值(X4) 21924060.8065工业生产总值(X3) 17687.46483.3 系统聚类分析PASW/SPSS Statistics 的系统聚类分析（Hierarchical Cluster ）或称分层聚类分析,其统计结果与图形有合并进程表（Agglomeration schedule ）、距离（相似性）矩阵、聚类成员（cluster membership ）结果的范畴,并可绘制垂直冰柱图（Vicicle ）、水平冰柱图（Hicicle ）或树状图（Dendrogram ）等,聚类分析根据用户选择不同的聚类方法（Method ）、不同的测度（Measure ）、是否标准化、不同连结的图形（Plots ）,其分类的结果是不尽相同的.在本文中所采用的是Q 型聚类.具体方法采用欧式距离（Euclidean 距离）和Ward 法（Ward 离均差平方和法）.在系统聚类分析中,欧式距离平方运用的最为广泛,它的表达式如下：ij d =其中ik X 表示第i 个样品的第k 个指标的观测值, jk X 表示第j 个样品的第k 个指标的观测值, ij d 为第i 个样品与第j 个样品之间的欧氏距离. ij d 如果越来越下,那么第i 与j 两个样品之间的性质就相对更接近,性质接近的样品就可以划为一类.Ward 法（Ward 离均差平方和法）,定义类间距离等于两类中所有样本的离均差平方和,此方法在实际应用中分类效果比较好,应用广泛,但是要求样品间的距离必须是欧式距离.3.4 输出结果分析：3.3个案处理摘要a个案有效缺失总计数字百分比数字百分比数字百分比有效 N （成列）(X7)31表3.4显示的是凝聚计划,该表反映的是每一阶段聚类的结果,系数表示的是“聚合系数”,第2列和第3列表示的是聚合的类.从表中可知聚类共进行了10步,第一步首先合并距离最近的5号和7号样本,形成类G1,又因为下一阶为2,所以在第2步G1又与4号样本进行复聚类,形成G2,在首次出现阶群集里显示的群集1和群集2分别是0和1,在第一次出现的类的合并就在第6步,其中群集1和群集2分别是2和4,那么表示第2步和第4步合并形成的类在第6步合并；其余的类似,不再详细叙述.另外,系数值伴随着聚类的进行逐渐增大,开始增加的慢,后来增加的快,表明聚类开始时类与类之间的差异小,结束时类与类之间的差异大,这正是分层聚类所表现出来的特征.3.4凝聚计划阶段组合的集群系数首次出现阶段集群下一个阶段集群1集群2集群1集群212428.008007 22930.009004 3714.012008 42629.0240212 5820.0620011 6422.1020010 72124.1140112 857.1250311 92531.1560015 10427.2276017 1158.2668515 122126.3087421 131723.3530014 141718.35413018 15525.40011917 161213.6460020 1745.806101520 18317.81901419 1936 1.18718022 20412 1.225171621 21421 2.060201223 22316 2.10619025 2324 2.839021252419 3.32200292523 5.95223222926101110.869002727101516.2912602828101922.28027030291222.5112425303011040.02229280下表是冰柱图,是反映各个样本的聚类情况并显示包括所有聚类和聚类范围的图.可以显示个案合并到聚类的过程,若是依照设定的类数,在那类数的行上从左到右就能够找到各类所包含的样本.由图可知：最先聚类的是序号24和28 ,其余的各自为一类,这时聚集数目为30.下表是用“Ward连结法”聚类法生成的树状聚类图.可以直观地显示聚类的整个过程,当要分类的观测值（变量）个案较多时,就会比冰状图更加的清晰,并且树状图的上方横轴方向,标示出了各个指标类别之间的相对距离的大小,根据树状图还可以方便地了解指定聚类个数的分类结果,最简单的判断方法就是：可以在此图上垂直放一把尺子,将其左右移动,图中与尺子相交的每一根横线就是一类,每根横线左端与之联系的各个变量（指标）就是该分类里面的成员.通过上面结果可以看出：(1)使用聚类分析可以看出大致可以分为四个类型.第一类：北京市、上海市(2个)第二类：天津市、山西省、内蒙古、吉林省、黑龙江省、安徽省、福建省、江西省、河南省、广西省、海南省、重庆市、贵州省、云南省、西藏、陕西省、青海省、宁夏、新疆(19个)第三类：河北省、湖北省、四川省、湖南省、辽宁省(5个)第四类：江苏省、山东省、浙江省、广东省(4个)3.5分类结果分析与建议根据聚类分析的结果可知,以上分类结果大致反映了全国各省、直辖市、自治区所属的经济类型.北京市和上海市分别作为全国的政治、经济中心,综合经济实力较为突出,各个领域均衡发展,所以被一起划分为第一类经济类型.江苏省和山东省都是经济较为发达的地区,都为第三类型.它们的经济实力都很强,而且交通便利,拥有良好的发展空间和机遇.第四类经济类型仅为广东省,这可能是因为广东省的国民生产总值为39482.56亿元,位居全国首位.其他省、直辖市、自治区均属于第二类型.这些地区发展较为缓慢,甚至有的地区的经济相对第一、第三、第四类型的省相差很多.这也说明我国的经济发展还存在很大的不平衡性,还需要国家投入更多的力量在发展第二类省份当中.当然,在上述分析中也存在一些问题,在选择变量时没有综合考虑其他因素等对经济的影响,分析结果可能存在较大偏差.但还是存在很好的参考价值.参考文献[1]任雪松,于秀林.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社,2010.12.[2]李志辉,罗平.PASW/SPSS 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The results of analysis show that Beijing and Shanghai ranks in the first kind of economic type while Jiangsu, Shandong, Guangdong and Zhejiang provinces or other most in the fourth class economy; Other 25 provinces, municipalities directly under the central government and autonomous regions basicly range from the second type to the third type change.Key words: SPSS software;Clustering analysis;Economic type;GDP。