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经济学毕业论文中的计量经济模型方法

经济学毕业论文中的计量经济模型方法

经济学毕业论文中的计量经济模型方法计量经济学作为经济学中的重要分支,是运用统计学和数学工具对经济现象进行量化分析的方法。

在经济学毕业论文中,使用合适的计量经济模型方法可以提高研究的准确性和可信度,帮助研究者得出科学合理的结论。

本文将介绍一些常见的计量经济模型方法,供毕业论文写作参考。

一、回归分析方法回归分析是计量经济学中最常用的方法之一,通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间的关系。

在毕业论文中,可以使用简单线性回归、多元线性回归或者非线性回归等方法,根据具体研究问题选择合适的回归模型。

回归分析可以用来探究变量间的相关性、影响因素以及进行预测和政策评估等。

二、时间序列分析方法时间序列分析是研究时间上连续观测值之间的关系的方法。

在经济学毕业论文中,时间序列分析常用于研究经济变量在时间上的趋势、季节性、周期性和随机性等特征。

常见的时间序列分析方法包括平稳性检验、协整分析、ARMA模型、ARIMA模型等。

选择适当的时间序列分析方法可以揭示经济现象的演变规律和趋势。

三、面板数据分析方法面板数据分析是指对具有时间维度和横截面维度的数据进行分析的方法。

面板数据可以帮助研究者充分利用样本数据,提高数据的效率和效用。

在经济学毕业论文中,面板数据分析常用来研究个体间的差异、探讨个体与时间的关系,例如面板的固定效应模型、随机效应模型等。

面板数据分析方法能够更好地捕捉到数据的横截面和时间序列的信息,为研究结果提供更准确的解释。

四、计量经济模型评估方法在经济学毕业论文中,除了建立计量经济模型,还需要对模型进行评估。

评估经济模型要考察模型的适应性、有效性和准确性等特征。

常用的计量经济模型评估方法包括OLS估计法、极大似然估计法、广义矩估计法等。

通过模型评估,可以判断模型是否合理,以及对模型进行修正和调整。

综上所述,经济学毕业论文中的计量经济模型方法是一项重要的研究内容。

合适地选择和应用计量经济模型方法可以提高论文的研究质量和可信度,使得结论更加科学和准确。

经济增长问题的数学建模论文

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承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规那么.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式〔包括、电子邮件、网上咨询等〕与队外的任何人〔包括指导教师〕研究、讨论与赛题有关的问题.我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规那么的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料〔包括网上查到的资料〕,必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出.我们郑重承诺,严格遵守竞赛规那么,以保证竞赛的公正、公平性.如有违反竞赛规那么的行为,我们将受到严肃处理.我们参赛选择的题号是〔从A/B/C/D中选择一项填写〕:我们的参赛报名号为〔如果赛区设置报名号的话〕:所属学校〔请填写完整的全名〕:河南理工大学万方科技学院参赛队员〔打印并签名〕:1. 关海超2. 刘源3. 冯艳伟指导教师或指导教师组负责人〔打印并签名〕:日期: 2021 年 8 月 21 日赛区评阅编号〔由赛区组委会评阅前进行编号〕:编号专用页赛区评阅编号〔由赛区组委会评阅前进行编号〕:评阅人评分备注全国统一编号〔由赛区组委会送交全国前编号〕:全国评阅编号〔由全国组委会评阅前进行编号〕:经济增长问题摘 要国内生产总值〔GDP 〕常被公认为衡量国家经济状况的最正确指标.它不但可反映一个国家的经济开展情况,更可以反映一国的国力与财富.因此分析各产业对于GDP 的影响,并研究GDP 的增长规律是具有现实意义的.在问题一中,我们分别做出了GDP 与工业、建筑业及农林渔业产值关系的散点图,分析得出GDP 的值与各产业之间存在明显的线性关系. 回归分析是统计分析的重要组成局部,用回归分析方法来研究自变量与因变量的关系函数是一种常用的有效方法.因此我们建立起了多元线性回归模型,用MATLAB 计算得到的模型为ε++++=32103.049.13.732x x x y .在对该模型进行显著性检验中,我们对各参数进行了显著性分析,得到模型的复相关系数R =0.999,统计量F =30900. 统计量F 的值远超过检验的临界值,因此可以验证模型是可用的.最后,我们利用所建立的模型对2021~2021年的GDP 值做出了预测,分析了各产业对GDP 的影响.通过处理预测的数据,我们得出平均每年GDP 的增长率为10%左右,其中建筑业与工业对GDP 的影响较大,而农林渔业对GDP 的影响较小,这也符合中国的产业结构与经济开展情况.在问题二中,为了讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系,我们通过分析数据、查阅相关资料,了解到了国内生产总值的大小通常取决于相关的生产资料和劳动力等相关重要因素.于是,我们通过建立柯布—道格拉斯生产函数()0,,>=βαβαA L AK Q ,定义了三个指数分别为:投资金额指数()t i K ,就业人数指数()t i L 和国内生产总值指数()t i Q .利用定义的三个指数公式,计算出1981年到2021年的国内生产总值指数()t i Q ,投资金额指数()t i K 和就业人数指数()t i L 的一组数据,并探讨国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系.但是上述三个指标都是随时间增长的,很难直接从表中发现具体的经济规律.为了定量分析,我们定义两个新的变量分别()()t t ψξ,,通过做散点图发现这两个变量根本上成正比例关系.我们用MATLAB 软件中的curvefit 〔〕函数来作数据拟合,求得函数Q 中的未知参数88380.A =,8471.0=α,4991.0=β,通过检验进而得处道格拉斯生产函数为4991.08471.08838.0K L Q =,这就是产值Q 随资金K 、劳动力L 的变化规律.为了验证第二问中的结果,我们用求得的道格拉斯生产函数来预测每年的国内生产总值,然后与题目提供的数据进行比较来进行检验.通过检验可以发现预测值的误差很小,因此道格拉斯生产函数可以表示出国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系.关键字:多元线性回归 显著性检验 道格拉斯函数 数据拟合1.问题重述国内生产总值〔Gross Domestic Product,简称GDP〕是指在一定时期内〔一个季度或一年〕,一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和服务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最正确指标.它不但可反映一个国家的经济表现,更可以反映一国的国力与财富.(1)建立国内生产总值与工业值、建筑业及农林渔业产值之间的数量模型,利用数据对未来经济做出预测;(2)讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系,利用数据验证其结果.2.问题分析2.1 建立GDP与工业值、建筑业及农林渔业产值之间的数量模型,并对未来经济做出预测.在问题一中,我们通过分析材料得出这是研究对象的内在特性和各个因素间关系的问题,即研究GDP与工业值、建筑业及农林渔业产值关系.一般用机理分析的方法建立数学模型.由于经济问题是一种随机的问题,所以通常的方法是搜集大量的数据,基于对数据的统计分析去建立模型.因为影响GDP的因素有三个,即工业值、建筑业及农林渔业产值,且各个产业与GDP都为线性关系.所以我们建立起一个多元线性回归模型,并检验模型显著性,通过对模型的反复修改与检验,建立更合理的模型.2.2 讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系,并验证其结果.在问题二中,为了讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系,通过查阅相关资料,我们了解到国内生产总值通常取决于相关的生产资料和劳动力等相关重要因素. 要建立道格拉斯生产函数,我们只需要讨论产值和资金,劳动之间的关系,从而到达我们的目的.这样处理不仅能简化问题,而且是合理的在生产产值上的预测,柯布-道格拉斯〔Cobb-Douglas〕生产函数预测的结果近似就是准确生产值.于是我们通过建立柯布—道格拉斯生产函数,来探讨国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系,进而利用已有的数据验证其结果.3.模型假设1.假设所统计的数据都在误差允许的范围之内;2.忽略由于非正常条件下的引起的数据的巨大波动;3.假设在短期内国内生产总值只取决于投资和劳动力因素;4.假定在一段不太长的时间内技术水平不变.4.定义与符号说明y国内生产总值R复相关系数F统计量ε随机误差'α置信水平x工业产值1x建筑业产值2x农林渔业产值3Q国内生产总值增长L劳动投入量K资本投入数量α劳动对产出的奉献程度β资本对产出的奉献程度()t i投资金额指数K()t i就业人数指数L()t i国内生产总值指数QA道格拉斯函数常数5.模型的建立与求解5.1 问题一模型的建立与求解:回归分析方法是统计分析的重要组成局部,用回归分析方法来研究自变量与变量的关系函数是一种常用的有效方法.我们通过回归模型的建立,定量预测了未来经济的开展.5.1.1 GDP 与工业值、建筑业及农林渔业产值数量模型:通过在互联网上搜集到1978年~2021年,中国GDP 与工业值、建筑业及农林渔业产值的数据〔见附表1〕,可以定性的看出GDP 与工业、建筑业及农林渔业产值为整体上升的趋势.为了大致分析GDP 与工业值、建筑业及农林渔业产值关系,我们首先利用附录数据做出了GDP 与工业产值的关系散点图〔如图1〕.图1 工业产值与GDP 散点图从图可以发现,随着工业产值的增加,GDP 的值有比较明显的线性增长趋势.图中的直线是用线性模型ε++=145.295.143x y拟合的.同理我们也分别作出了建筑业产值与GDP 的关系散点图〔图2〕、农林渔业产值与GDP 的关系散点图〔图3〕.图2建筑业产值与GDP散点图图3 农林渔业产值与GDP散点图通过图2,图3可以看出建筑业产值与农林渔业产值同样有很强的线性关系,同样也分别用直线模型对其拟合.建筑业产值与GDP线性模型ε++=25.163612x y农林渔业产值与GDP 线性模型ε++-=3925784x y因此,综上所述四者之间有很强的线性关系,可建立多元线性回归模型εββββ++++=3322110x x x y在模型中除了工业,建筑业,农林渔业外,影响国内生产总值的其他因素的作用都包含在随机误差ε内,这里假设ε相互独立,且服从均值为零的正态分布,n t ,,2,1 =.对模型直接利用matlab 统计工具箱求解,得到回归系数估计值及其置信区间〔置信水平'α= 0.05〕,检验统计量2R ,F ,P 的结果见表1.参数参数估计 置信区间 0β732.3 [-589.6 2054.2] 1β1.9 [1.72.0] 2β 4.0 [2.9 5.1] 3β0.03[-0.03 0.4]9989.02=R 30900=F 0001.0<p表1 模型的计算结果5.1.2 结果分析:表1显示,9989.02=R 指因变量y 〔国内生产总值〕的99.89%可由模型确定,F 值远远超过F 检验的临界值,p 远小于α,因而模型从整体上来看是可用的.表1的回归系数给出了模型中0β,1β,2β,3β的估计值,即3.7320=∧β 9.11=∧β,0.42=∧β,03.03=∧β.检查它们的置信区间发现0β与3β的置信区间都包含零点,这说明回归模型常数与回归变量3x 对模型的影响不太显著.这也符合这一事实,农林渔业产值对GDP 的影响较小,工业与建筑业对GDP 的影响较大.但是一般情况下常数的值都保存在模型中,不剔除.回归变量系数3β区间右端点相对距零点较远,所以我们也保存在模型中.因此最终确定的模型为:εββββ++++=3322110x x x y5.1.3 未来经济预测将回归系数的估计值代入模型,即可预测未来的GDP 情况.代入得到的模型 即ε++++=32103.049.13.732x x x y只要能预测未来的工业值、建筑业及农林渔业产值即能预测未来GDP 的产值.根据统计数据〔见附表1〕,我们用matlab 计算得到各产值的平均年增长率的中位数,工业值增长率13.5%,建筑业产值增长率16.8%,农林渔业产值10.7%.我们对GDP 的值做短期的预测,预测未来五年的GDP 情况见以以下图4.39.08943.864249.227355.247462.006420304050607020102011201220132014年份(年)G D P (万亿)GDP预测图4 2021-2021中国GDP 情况预测从模型中看,工业值、建筑业及农林渔业产值的预测直接影响GDP 预测的准确性.其中工业与建筑业对预测的影响较大,农林渔业影响较小.从预测结果中看中国GDP 总值成上升趋势,从数值中计算得平均值为12.3%.当然GDP 的增长率的计算还应除去通货膨胀、消费指数等因素的影响,所以实际中应小一些.2021年的GDP 为39.789万亿,这也与预测结果相符合,说明模型的合理性.5.2 问题二模型的建立与求解:在问题二中为了讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系,通过查阅相关资料,我们了解到国内生产总值通常取决于相关的生产资料和劳动力等相关重要因素.于是我们通过建立柯布—道格拉斯生产函数,来探讨国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系,进而利用已有的数据验证其结果.5.2.1 模型的建立:在经济学的分析中,为了简化分析,通常假定生产中只有劳动和资本这两种生产要素.假设以L 表示劳动投入量,以K 表示资本投入数量,那么生产函数可以写为:()K L f Q ,=生产函数表示生产中的投入量和产出量之间的依存关系,这种关系普遍存在于各种生产过程中.一家工厂必然具有一个生产函数,一家饭店也是如此,甚至一所学校或者医院同样会存在着各自的生产函数,产品可能是实实在在的有形产品,也可能是无形产品比方效劳.估计和研究生产函数,对于经济理论和实践经验都具有一定意义.柯布—道格拉斯〔Cobb-Dauglas 〕生产函数是由数学家柯布和经济学家道格拉斯于20世纪30年代初一起提出来的.柯布—道格拉斯生产函数被认为是一种很有用的生产函数,因为该函数以极简单的形式描述了经济学家所关心的一些性质,它在经济理论的分析和实证研究中都有具有一定意义.柯布—道格拉斯生产函数的函数表达式如下:()0,,>=βαβαA L AK Q其中,Q 代表产出量,K 代表资本投入量,L 代表劳动投入量,A 、α、β为未知参数.A 表示技术或管理等参数对经济增长的影响系数, α和β分别表示劳动和资本对产出的奉献程度,且10,10<<<<βα.对该生产函数取对数得:InK InL InA InQ βα++=由于柯布―道格拉斯生产函数假设技术、管理水平不变,即A 是一个常数, 在此可以忽略A 的影响.所以,可简化为:InK InL InQ βα+=求出道格拉斯函数以后,我们通过道格拉斯函数可以预测出来每一年的GDP 总产值,然后利用题目所提供的数据进行检验,可以发现道格拉斯很好的表示出来了国内生产总值的增长和投资与劳动之间的关系.5.2.2 模型的求解:为了求解上述模型,通过分析题目所给数据和从网上查找相关数据,我们列出了我国从1981年到20**的GDP 总值,投资金额总和和我国就业人数的表2如下:年份GDP 总值投资金额就业人数 1981 4889.5 961.0 4.5126 1982 5330.5 1230.44.63581983 5985.6 1430.14.7286 1984 7243.8 1832.94.8179 1985 9040.7 2543.24.9873 1986 10274.4 3120.65.1282 1987 12050.6 3791.75.2783 1988 15036.8 4653.85.4334 1989 17000.9 4410.45.5329 1990 18718.3 4517.56.4749 1991 21826.2 5594.56.5491 1992 26937.3 8080.16.6152 1993 35260.0 13072.36.6808 1994 48108.5 17827.16.7455 1995 59810.5 20524.96.8065 1996 70142.5 23358.66.8951 1997 78060.8 25259.76.9821 1998 83024.3 28716.97.0637 1999 88479.2 29754.67.1394 2000 98000.5 33110.47.2085 2022 108068.2 37987.07.3025 20** 119095.7 45046.97.3741 20**135174.058616.37.4432 GDP:亿元;投资金额:亿元;就业人数:亿人;在实际生产中,人们关心的往往是生产的增长量,而不是绝对量,因此定义投资金额指数()t i K ,就业人数指数()t i L 和国内生产总值指数()t i Q 分别为()()()()()()()()().0,0,0K t K t i L t L t i Q t Q t i K L Q ===利用上述定义的三个指数公式,通过使用matlab 软件计算出表3中1981年到2021年的国内生产总值指数()t i Q ,投资金额指数()t i K ,和就业人数指数()t i L 的一组数据,取1990年为基年,那么t =0.t()t i Q()t i L()t i K-9 0.2127 0.6969 0.2612 -80.27240.71600.2848-7 0.3166 0.7303 0.3198 -6 0.4057 0.7441 0.3870 -5 0.5630 0.7703 0.4830 -4 0.6908 0.8125 0.5489 -3 0.8396 0.7920 0.6438 -2 1.0302 0.8391 0.8033 -1 0.9763 0.8545 0.9083 0 1 1 1 1 1.2384 1.0115 1.166 2 1.7886 1.0217 1.4391 3 2.8937 1.0318 1.8837 4 3.9462 1.0418 2.5701 5 4.5434 1.0512 3.1953 6 5.1707 1.0649 3.7473 7 5.5915 1.0783 4.1703 8 6.3568 1.0909 4.4355 9 6.5865 1.1026 4.7269 10 7.3294 1.1133 5.2355 11 8.4089 1.1278 5.7734 12 9.9716 1.1389 6.3625 13 12.9754 1.1495 7.2215从表中可知,在正常的经济开展过程中〔除个别年份外〕,上述三个指标都是随时间增长的,但是很难直接从表中发现具体的经济规律.为了定量分析,定义两个新的变量()()()()()().ln ,ln t i t i t t i t i t K Q K L ==ψξ ()13,,9 -=t根据表中数据,在直角坐标系上做出()()(){}27,,9|, -=t t t ψξ的散点图,发现()()t t ψξ,根本上成正比例关系〔散点位于一条直线的附近〕,如图5ξ,散点图图5 ()()ttψ我们可以用MATLAB软件中的curvefit〔〕函数来作数据拟合,即寻求函数Q 〔K,L〕中的未知参数A,α,β,使这个函数尽量逼近表5-2-2所给出的统计数据.那么可以得到:A=,88380.α,=.08471β.=4991.0于是公式变为:.08471.04991Q=L.0K8838这就是产值Q随资金K、劳动力L的变化规律.5.2.3 模型的检验:为了对所建立的模型进行检验,我们利用得出的道格拉斯函数对每年的GDP 指数做出了预测,结果如下表4所示,然后利用已有的GDP指数进行比较,最后得出所建立的道格拉斯函数是有意义的,可以正确表示出国内生产总值与资金与劳动之间的关系.t 预测值实际值-9 0.2761 0.2612-8 0.3362 0.2848-7 0.3793 0.3198-6 0.4615 0.3870-5 0.5991 0.4830-4 0.7061 0.5489-3 0.8262 0.6438-2 0.9742 0.8033-1 0.9382 0.90830 0.9889 11 1.1697 1.16602 1.5580 1.43913 2.2655 1.88374 2.8862 2.57015 3.2250 3.19536 3.5745 3.74737 3.8079 4.17038 4.2159 4.43559 4.3433 4.726910 4.7276 5.235511 5.2727 5.773412 6.0289 6.362513 7.4063 7.2215表4为了形象的表示出预测值与实际值之间的关系,我们做出了以以下图6,通过图表可以发现,道格拉斯函数已经可以很精确的表示来国内生产总值的变化趋势:图6 国内生产总值的预测与实际比较图增加生产、开展经济所依靠的主要因素有增加投资、增加劳动力以及技术革新等,在研究国民经济产值与这些因素的数量关系时,由于技术水平不像资金、劳动力那样容易定量化,作为初步的模型,可认为技术水平不变,只讨论产值和资金、劳动力之间的关系.在科学开展不快时,如资本主义经济开展的前期,这种模型是有意义的.从而可以说明国内生产总值增长与资本及劳动之间满足柯布—道格拉斯〔Cobb-Dauglas 〕生产函数的关系.6. 模型的评价与推广6.1 模型的优点:在问题一中,多元回归模型,因变量国内生产总值的99.89%可由模型确定,说明模型从整体上来看是可用的.在预测2021-2021年的GDP 的值时.我们计算得中国平均年GDP 的增长量为10%左右,这也完全符合中国的经济开展情况.在问题二中,运用了柯布—道格拉斯生产函数,使该模型的建立有理论依据作支撑,且有助于对模型的结果进行分析.在分析国内生产总值与投资和劳动力关系是,忽略其他因素,从而简化了模型,便于大概的预测.6.2 模型的缺点:问题一中,由于国内生产总值受国际经济、政府政策、自然灾害等因素的影响,所以某一时期GDP 波动幅度较大,因此影响了模型整体预测的准确性.问题二中,忽略其他因素对国内生产总值的影响,和实际问题存在的误差.一定历史时期的生产函数是反映当时的社会生产力水平的.6.3 模型的推广与改进:推广:模型一是一类基于统计分析的随机模型,因此适用于大量数据的随机现象.如经济增长,灾害预测等.模型二中,在信息经济时代,所投入的生产要素的核心成分从资本、劳动力逐渐转变为以信息技术为代表的高新技术.当信息资源应用于生产中时,对生产人员、资本、流程等形成革命性的影响作用,极大地提高了生产要素生产率,促进了经济开展.综合上述原因,需要对柯布——道格拉斯生产函数做出了一定的修正,使之适用于信息时代的生产力开展水平.改进:模型一中参数0β与3β的置信区间包含零点,说明模型中还存在缺点,变量之间很可能存在交互作用.因此应在模型中参加交互项,改进原有的模型,建立新的回归模型.模型二较原来的模型增加了信息技术设备的资本投入和信息技术的劳动力投入后,得到dc b a L K L AK Q 1100=使得模型成为更贴近时代的生产模型,改进后的柯布—道格拉斯生产函数是在现代信息工业经济时代构造出的反映了现代信息工业经济时代生产力特征的函数模型.改进后的柯布—道格拉斯生产函数模型更具有时代特色,适用性更广.7.参考文献[1] 姜启源,谢金星,数学模型,高等教育出版社,20**.[2] 韩中庚,数学建模方法及其应用,高等教育出版社,20**.[3] 周品,赵新芬,MATLAB数学建模与仿真,2021.[4] 王兵团,数学建模根底,20**.[5] 齐微,柯布—道格拉斯生产函数模型,中国科技论文在线.8.附录附表1:年份GDP值工业建筑业农林渔业1978 3645.2 1607.0 138.2 1027.5 1979 4062.6 1769.7 143.8 1270.2 1980 4545.6 1996.5 195.5 1371.6 1981 4889.5 2048.4 207.1 1559.5 1982 5330.5 2162.3 220.7 1777.4 1983 5985.6 2375.6 270.6 1978.4 1984 7243.8 2789.0 316.7 2316.1 1985 9040.7 3448.7 417.9 2564.4 1986 10274.4 3967.0 525.7 2788.7 1987 12050.6 4585.8 665.8 3233.0 1988 15036.8 5777.2 810.0 3865.4 1989 17000.9 6484.0 794.0 4265.9 1990 18718.3 6858.0 859.4 5062.0 1991 21826.2 8087.1 1015.1 5342.2 1992 26937.3 10284.5 1415.0 5866.6 1993 35260.0 14188.0 2266.5 6963.8 1994 48108.5 19480.7 2964.7 9572.7 1995 59810.5 24950.6 3728.8 12135.8 1996 70142.5 29447.6 4387.4 14015.4 1997 78060.8 32921.4 4621.6 14441.9 1998 83024.3 34018.4 4985.8 14817.6 1999 88479.2 35861.5 5172.1 14770.0 2000 98000.5 40033.6 5522.3 14944.7 2022 108068.2 43580.6 5931.7 15781.3 20** 119095.7 47431.3 6465.5 16537.0 20** 135174.0 54945.5 7490.8 17381.7 20** 159586.7 65210.0 8694.3 21412.7 20** 185808.6 77230.8 10367.3 22420.0 20** 217522.7 91310.9 12408.6 24040.0 20** 267763.7 110534.9 15296.5 28627.0 2021 316228.8 130260.2 18743.2 33702.0 2021 343464.7 135239.9 22398.8 35226.0附表2:年份投资资金来源国家预算国内贷款利用外资自筹和内资金其他资金总量〔亿元〕1981 269.8 122.0 36.4 532.9 1982 279.3 176.1 60.5 714.5 1983 339.7 175.5 66.6 848.3 1984 421.0 258.5 70.7 1082.7 1985 407.8 510.3 91.5 1533.6 1986 455.6 658.5 137.3 1869.2 1987 496.6 872.0 182.0 2241.1 1988 432.0 977.8 275.3 2968.7 1989 366.1 763.0 291.1 2990.3 1990 393.0 885.5 284.6 2954.4 1991 380.4 1314.7 318.9 3580.4 1992 347.5 2214.0 468.7 5050.0 1993 483.7 3072.0 954.3 8562.4 1994 529.6 3997.6 1769.0 11531.0 1995 621.1 4198.7 2295.9 13409.2 1996 〔629.7〕〔4576.5〕〔2747.4〕〔15465.4〕625.9 4573.7 2746.6 15412.4 1997 696.7 4782.6 2683.9 17096.5 1998 1197.4 5542.9 2617.0 19359.6 1999 1852.1 5725.9 20**.8 20219.7 2000 2109.5 6727.3 1696.3 22577.4 2022 2546.4 7239.8 1730.7 26470.0 20** 3161.0 8859.1 2085.0 30941.9 20** 2687.8 12044.4 2599.4 41284.8 20** 3254.9 13788.0 3285.7 54236.3 20** 4154.3 16319.0 3978.8 70138.7 20** 4672.0 19590.5 4334.3 90360.2 20** 5857.1 23044.2 5132.7 116769.7 2021 7954.8 26443.7 5311.9 143204.9 构成〔%〕1981 28.1 12.7 3.8 55.41982 22.7 14.3 4.9 58.11983 23.8 12.3 4.7 59.21984 23.0 14.1 3.9 59.01985 16.0 20.1 3.6 60.31986 14.6 21.1 4.4 59.91987 13.1 23.0 4.8 59.11988 9.3 21.0 5.9 63.81989 8.3 17.3 6.6 67.81990 8.7 19.6 6.3 65.41991 6.8 23.5 5.7 64.01992 4.3 27.4 5.8 62.51993 3.7 23.5 7.3 65.51994 3.0 22.4 9.9 64.71995 3.0 20.5 11.2 65.31996 2.7 19.6 11.8 66.01997 2.8 18.9 10.6 67.71998 4.2 19.3 9.1 67.41999 6.2 19.2 6.7 67.82000 6.4 20.3 5.1 68.22022 6.7 19.1 4.6 69.620** 7.0 19.7 4.6 68.720** 4.6 20.5 4.4 70.520** 4.4 18.5 4.4 72.720** 4.4 17.3 4.2 74.120** 3.9 16.5 3.6 76.020** 3.9 15.3 3.4 77.42021 4.3 14.5 2.9 78.3附表3:人口出生率、死亡率和自然增长率单位:‰年份出生率死亡率自然增长率年份出生率死亡率自然增长率1978 18.25 6.25 12.00 1995 17.12 6.57 10.55 1980 18.21 6.34 11.87 1996 16.98 6.56 10.42 1981 20.91 6.36 14.55 1997 16.57 6.51 10.06 1982 22.28 6.60 15.68 1998 15.64 6.50 9.14 1983 20.19 6.90 13.29 1999 14.64 6.46 8.181984 19.90 6.82 13.08 2000 14.03 6.45 7.58 1985 21.04 6.78 14.26 2022 13.38 6.43 6.95 1986 22.43 6.86 15.57 20** 12.86 6.41 6.45 1987 23.33 6.72 16.61 20** 12.41 6.40 6.01 1988 22.37 6.64 15.73 20** 12.29 6.42 5.87 1989 21.58 6.54 15.04 20** 12.40 6.51 5.89 1990 21.06 6.67 14.39 20** 12.09 6.81 5.28 1991 19.68 6.70 12.98 20** 12.10 6.93 5.17 1992 18.24 6.64 11.60 2021 12.14 7.06 5.08 1993 18.09 6.64 11.45 2021 12.13 7.08 5.05 1994 17.70 6.49 11.21模型二计算程序:Q=[4889.5 5330.5 5985.6 7243.8 9040.7 10274.4 12050.6 15036.8 17000.9 18718.3 21826.2 26937.3 35260.0 ...48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174.0];IQ=Q/18718.3K=[961 1230.4 1430.1 1832.9 2543.2 3120.6 3791.7 4653.8 4410.4 4517.5 5594.5 8080.1 13072.3 17827.1 20524.9 ...23358.6 25259.7 28716.9 29754.6 33110.4 37987.0 45046.9 58616.3];IK=K/4517.5L=[4.5126 4.6358 4.7286 4.8179 4.9873 5.1282 5.2783 5.4334 5.5329 6.4749 6.5491 6.6152 6.6808 6.7455...6.8065 6.8951 6.98217.0637 7.1394 7.2085 7.3025 7.3741 7.4432];IL=L/6.4749Et=zeros〔23〕;Et=Et〔1,1:23〕;for t=1:1:23;Et〔t〕=log〔IL〔t〕/IK〔t〕〕;endEt;Wt=Et;for t=1:1:23;Wt〔t〕=log〔IQ〔t〕/IK〔t〕〕;endWt;x=Et;y=Wt;plot〔x,y,'*'〕;xlabel〔'E'〕;ylabel〔'W'〕;a=[0.2612 0.2848 0.3198 0.3870 0.4830 0.5489 0.64380.8033...0.9083 1.0000 1.1660 1.4391 1.8837 2.57013.1953 3.7473...4.1703 4.4355 4.72695.2355 5.77346.36257.2215];y=[0.2127 0.2724 0.3166 0.4057 0.5630 0.6908 0.8393 1.0302...0.9763 1.0000 1.2384 1.7886 2.8937 3.94624.54345.1707...5.59156.3568 6.58657.32948.40899.9716 12.9754;0.6969 0.7160 0.7303 0.7441 0.7703 0.7920 0.8152 0.8391...0.8545 1.0000 1.0115 1.0217 1.0318 1.04181.0512 1.0649...1.0783 1.0909 1.1026 1.1133 1.1278 1.1389 1.1495];curvefun=inline〔'x〔1〕*〔y〔1,:〕.^x〔2〕〕.*〔y〔2,:〕.^x〔3〕〕','x','y'〕x0=[0.1,0.1,0.2];x=lsqcurvefit〔curvefun,x0,y,a〕a=x〔1〕,alpha=x〔2〕,beta=x〔3〕Q=[4889.5 5330.5 5985.6 7243.8 9040.7 10274.4 12050.6 15036.8 17000.9 18718.3 21826.2 26937.3 35260.0 ...48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174.0];IQ=Q/18718.3K=[961 1230.4 1430.1 1832.9 2543.2 3120.6 3791.7 4653.8 4410.4 4517.5 5594.5 8080.1 13072.3 17827.1 20524.9 ...23358.6 25259.7 28716.9 29754.6 33110.4 37987.0 45046.9 58616.3];IK=K/4517.5;L=[4.5126 4.6358 4.7286 4.8179 4.9873 5.1282 5.2783 5.4334 5.5329 6.4749 6.5491 6.6152 6.6808 6.7455...6.8065 6.8951 6.98217.0637 7.1394 7.2085 7.3025 7.3741 7.4432];IL=L/6.4749;Qt=zeros〔23〕;Qt=Qt〔1,:〕;for t=1:1:23;Qt〔t〕=0.9889*IL〔t〕^0.2167*IK〔t〕^0.7738;endQty1=[0.2612 0.2848 0.3198 0.3870 0.4830 0.5489 0.6438...0.8033 0.9083 1.0000 1.1660 1.4391 1.8837 2.5701...3.1953 3.74734.1703 4.4355 4.72695.23555.7734...6.36257.2215];y2=[0.2761 0.3362 0.3793 0.4615 0.5991 0.7061 0.8262...0.9742 0.9382 0.9889 1.1697 1.5580 2.26552.8862...3.2250 3.5745 3.80794.2159 4.3433 4.72765.2727...6.02897.4063];x=1981:1:20**;p1=polyfit〔x,y1,2〕;p2=polyfit〔x,y2,2〕;xi=1981:0.01:20**;y3=polyval〔p1,xi〕;y4=polyval〔p2,xi〕;plot〔x,y1,'*r',xi,y4,'-b'〕legend〔'实际值','预测曲线'〕xlabel〔'年份'〕;title〔'预测值与实际值比较图'〕;。

经济学论文数理模型有哪些

经济学论文数理模型有哪些

经济学论文数理模型有哪些数理模型在经济学中的应用是非常重要的。

通过建立数学模型来分析经济现象,可以帮助我们更好地理解经济活动中的规律和决策对经济的影响。

本文将介绍经济学中常见的数理模型,并讨论它们的优势和局限性。

首先,我们将介绍常见的数理模型,包括线性模型、非线性模型、优化模型等。

然后,我们将讨论这些模型在经济学中的具体应用,例如在供求关系分析、成本收益分析、决策分析等方面的应用。

接下来,我们将分析数理模型的优势,例如可以精确表达经济关系、可以进行定量分析等。

最后,我们将探讨数理模型的局限性,例如对现实经济情况的简化、依赖于假设的合理性等。

通过本文的讨论,读者将对经济学中数理模型的应用有更深入的了解,并能够更好地理解经济现象和决策行为。

数理模型在经济学中的应用十分广泛,例如,线性回归模型可以用来分析不同因素对经济变量的影响;非线性模型可以帮助我们更好地理解复杂的经济现象;优化模型可以帮助企业和个人做出最优决策。

这些数理模型的应用使经济学研究更加科学化和精确化。

然而,数理模型也有其局限性。

首先,数理模型往往建立在某些假设的基础上,而这些假设可能在现实世界中并不成立,导致模型的预测与实际情况有偏差。

其次,数理模型的建立和求解通常需要大量的数据和计算资源,对于某些情况下数据不完备或计算复杂度高的问题,数学模型的应用可能会受到限制。

此外,经济学本身是一个具有高度复杂性和不确定性的领域,数理模型很难完全捕捉和预测这种复杂性和不确定性。

因此,在使用数理模型进行经济分析时,需要谨慎对待模型的结果,并结合实际情况进行分析和思考。

总的来说,数理模型在经济学中的应用为我们提供了一种更科学、更精确地分析和理解经济现象的手段。

然而,我们也应该清醒地认识到数理模型的局限性,不应该盲目依赖模型的结果,而是应该结合实际情况进行分析,从而更好地指导经济决策和政策制定。

只有在理论分析和实际经验相结合的基础上,我们才能更好地推动经济学的发展,促进经济的稳定和增长。

数学模型方面的论文

数学模型方面的论文

数学模型方面的论文数学模型方面的论文数学模型方面的论文一摘要:有一句话说得好“生活处处有数学”,其实数学并不只是书本中的公式计算,也是联系实际生活的重要桥梁。

而如何用数学的数据来表达现实生活中的实际问题,“数学建模”解决了这个问题。

如今,“数学建模”被社会上各个领域所使用,体现了它的重要价值。

关键词:实际问题;数学建模;教学模式;探索这几年来,社会经济飞速发展,高新技术产业在社会上占领主导地位,而数学也成为了推动高新技术发展强有力的推手。

而数学建模是数学解决实际问题的关键,所以,在社会各个领域,都对数学建模加以高度重视。

数学人才的培养依赖于高校的教育,于是乎高校便开始开展数学建模教学,为国家培养应用型数学人才。

1数学建模概述通过运用数学的数据,公式,思维等方法,将现实生活中的实际问题笼统话,简单化,将问题转化成数学语言,建立数学模型,来解决实际问题,这就是数学建模的构建。

虽然在国外数学建模炙手可热,但是在中国依旧是个新型学科。

在20世纪八十年代,中国才渐渐开始开展数学建模课堂。

现在由于高等教育的普遍化,数学建模教学渐渐出现在人们视野中,开始大热。

2高校对于数学建模教学的探索因为数学建模课程是一个非常抽象的课程[1],对于非专业的学生来说难度很大,不是那么容易被理解的。

同样,对于老师的标准也严苛了许多。

因为要用语言去描述抽象的理论课程,对老师的语言表达能力是个挑战。

而且在课堂上老师不能像传统教学那样一味教理论,应该将数学和实际生活有机结合起来,所以增大了老师授课难度。

在对数学建模教学的探索上,学校同样下了不少的功夫。

一方面加大对数学建模教学的宣传力度,鼓励学生们利用自己的数学思维和建模思想来进行实际问题的解决,例如,学校举办讲座可以让学生更好的了解建模的重要性,举办一些数学建模大赛,通过激烈的赛制和诱惑性的奖品,最大程度地激发学生的无限潜能。

又或者带领学生到高新技术产业基地进行参观,让学生更加切身的体会到数学建模的对社会,对于高新技术的重要性。

毕业论文:高铁票价的数学模型(数学建模)概况

毕业论文:高铁票价的数学模型(数学建模)概况

毕业论文题目:高铁票价的数学模型所在系:专业:学号:作者:指导教师:年月日高铁票价的数学模型数学与计算科学系数学与应用数学专业作者:学号:指导老师:摘要:本文主要以京津城际高速铁路为依托,通过拉姆齐定价模型和高峰负荷定价法确定介于边际成本和盈亏平衡之间的最优票价。

同时运用计量经济学的方法对京津城际高铁的票价需求弹性系数和运营成本做近似估计,并制定出京津城际高铁的票价运价率。

最后再根据运价率求出武广高铁各路段的票价。

关键词:拉姆齐模型;高速铁路;票价1 引言1.1 国外研究现状高速铁路作为新型运输产品,近几年在我国逐渐兴起。

引起了大量学者的研究兴趣,目前有许多学者从不同角度对与高速铁路相关的问题进行了广泛而深入的研究,同时也取得了丰硕的研究成果。

[]1对俄罗斯高铁的改革发展情况进行了相关研究,同时也分析了该国的铁路运价策略。

晓凌[]2对日本的高铁旅客票价政策进行了深度分析。

洋[]3在借鉴国外高铁运价机制基础上,分析影响高铁客运专线票价的影响因素,提出比较完备的客运专线票价决定策略体系。

叶蓓[]5运用系统动力学方法对高速铁路票价优化模型进行了研究,将该模型应用到了京沪高速铁路的定价应中,求得了相应的最优票价。

晓佳,友好[]6将有效性原理应用到京沪高铁的票价制定中,运用经济学中的有效性原理和运输通道客流量动态分配模型制定出京沪高速铁路的最优票价。

高自友、四兵锋[]7将双层规划、灵敏度分析法等模型算法合理的运用到铁路票价领域。

周龙[]4、常利,丽红[]8等在基于拉姆齐模型定价理论的基础上,利用拉姆齐高峰负荷定价法对地铁票价进行了深度研究,为本文研究高铁票价提供了思路。

同时本文将借鉴拉姆齐定价模型来对高铁票价进行研究。

S.Proost等人从外部成本问题上分析了欧洲效能价格与运输价格的偏离程度,然后基于TRENEN模型提出一个包涵所有交通运输方式的最优定价模型[]9。

国外对于交通运输票价的研究相对较早,但因为各国高铁修建时间早晚不一,组织形式和采用的技术方法都不同,研究结果存在较大差异;我国高铁在最近几年才开始大量建设运营,无论是技术还是市场都还处于发展阶段,不确定性较大,国外的研究资料难以直接参照。

基于数学建模的经济增长预测模型

基于数学建模的经济增长预测模型

基于数学建模的经济增长预测模型经济增长预测模型是一种基于数学建模的方法,通过分析历史数据和经济指标,预测未来的经济增长趋势。

对于政府和企业来说,了解经济发展的趋势对于制定政策和商业决策至关重要。

基于数学建模的经济增长预测模型可以帮助我们更好地理解经济变动,并为未来做出准确的预测。

在构建经济增长预测模型时,我们首先需要选择适当的经济指标。

常见的经济指标包括国内生产总值(GDP)、就业率、通货膨胀率、投资水平等。

这些指标反映了一个国家或地区的经济活动和整体经济状况。

根据需要,我们可以选择多个指标来构建模型。

一种常见的经济增长预测模型是时间序列分析模型,其中最常用的是ARIMA模型(自回归滑动平均模型)。

ARIMA模型基于时间序列数据,通过对历史数据的分析来预测未来的经济增长趋势。

ARIMA模型的核心思想是将时间序列数据中的趋势、季节性和噪音等因素分离出来,从而更好地预测未来的发展趋势。

另一种常见的经济增长预测模型是计量经济学模型,其中最常用的是线性回归模型。

线性回归模型通过分析不同经济因素之间的关系,建立数学方程,从而预测未来的经济增长趋势。

线性回归模型可以帮助我们确定经济增长的驱动因素,并提供有关这些因素对经济发展的影响程度的信息。

为了构建准确的经济增长预测模型,我们需要进行数据的收集和处理。

首先,我们需要收集一段时间内的历史数据,包括经济指标和相应的时间标记。

然后,我们需要对数据进行清洗和预处理,包括去除异常值、填补缺失值、平滑数据等。

接下来,我们可以使用统计软件或编程语言来分析数据并构建预测模型。

在构建模型时,我们需要根据特定的问题和数据的性质选择合适的模型和算法。

对于ARIMA模型,可以使用自动模型选择算法来确定最佳的ARIMA参数。

对于线性回归模型,可以使用最小二乘法来估计回归系数,并进行模型诊断和验证。

一旦构建了经济增长预测模型,我们可以使用该模型来预测未来的经济增长趋势。

然而,需要注意的是,经济是一个复杂的系统,受到许多因素的影响,因此模型的预测结果可能存在误差。

数学建模论文(精选4篇)

数学建模论文(精选4篇)

数学建模论文(精选4篇)数学建模论文模板篇一1数学建模竞赛培训过程中存在的问题1.1学生数学、计算机基础薄弱,参赛学生人数少以我校理学院为例,数学专业是本校开设最早的专业,面向全国28个省、市、自治区招生,包括内地较发达地区的学生、贫困地区(包括民族地区)的学生,招收的学生数学基础水平参差不齐.内地较发达地区的学生由于所处地区的经济文化条件较好,教育水平较高,高考数学成绩普遍高于民族地区的学生.民族地区由于所处地区经济文化较落后,中小学师资力量严重不足,使得少数民族学生数学基础薄弱,对数学学习普遍抱有畏难情绪,从每年理学院新生入学申请转系的同学较多可以窥见一斑.虽然学校每年都组织学生参加全国大学生数学建模竞赛,但人数都不算多.从专业来看,参赛学生主要以数学系和计算机系的学生为主,间有化学、生科、医学等理工科学生,文科学生则相对更少.理工科类的学生基本功比较扎实,他们在参赛过程中起到了重要作用.文科学生数学和计算机功底大多薄弱,更多的只是一种参与.从年级来看,参赛学生以大二的学生居多;大一的学生已学的数学和计算机课程有限,基本功还有些欠缺;大三、大四的学生忙着考研和找工作,对数学建模竞赛兴趣不大.从参赛的目的来看,有20%左右的学生是非常希望通过数学建模提高自己的综合能力,他们一般能坚持到最后;还有50%的学生抱着试试看的态度参加培训,想锻炼但又怕学不懂,觉得可以坚持就坚持,不能则中途放弃;剩下的30%的学生则抱着好奇好玩的态度,他们大多早早就出局了.学生的参赛积极性不高,是制约数学建模教学及竞赛有效开展的不利因素.1.2无专职数学建模培训教师,培训教师水平有限,培训方法落后数学建模的培训教师主要由理学院选派数学老师临时组成,没有专职从事数学建模的教师.由于学校扩招,学生人数多,教师人数少,数学教师所承担的专业课和公共课课程多,授课任务重;备课、授课、批改作业占用了教师的大部分工作时间,并且还要完成相应的科研任务.而参加数学建模教学及竞赛培训等工作需要花费很多时间和精力,很多老师都没有时间和精力去认真从事数学建模的教学工作.培训教师队伍整体素质不够强、能力欠缺,指导起学生来也不是那么得心应手,且从事数学建模教学的老师每年都在调整,不利于经验的积累.另外,学校对参与数学建模教学及竞赛培训的教师的鼓励措施还不是十分到位和吸引人,培训教师对数学建模相关的工作热情不够,缺乏奉献精神.在2011年以前,数学建模培训主要采用教师授课的方式进行,但各位老师授课的内容互不联系.比如说上概率论的老师就讲概率论的内容,上常微分方程的老师就讲常微分的内容.学生学习了这些知识,不知道有什么用,怎么用,不能将这些知识联系起来转化为数学建模的能力.这中间缺少了很重要的一个环节,就是没有进行真题实训.结果就是学生既没有运用这些知识构建数学模型的能力,也谈不上数学建模论文写作的技巧.虽然学校年年都组织学生参加全国大学生数学建模竞赛,但结果却不尽如人意,获奖等次不高,获奖数量不多.1.3学校重视程度不够,相关配套措施还有待完善任何一项工作离开了学校的支持,都是不可能开展得好的,数学建模也不例外.在前些年,数学建模并没有引起足够的重视,学校盼望出成绩但是结果并不理想,对老师和学生的信心不足.由于经费紧张,并未专门对数学建模安排实验室,图书资料很少,学生用电脑和查资料不方便,没有学习氛围.每年数学建模竞赛主要由分管教学的副院长兼任组长,没有相应专职的负责人,培训教师去参加数学建模相关交流会议和学习的机会很少.学校和二级学院对参加数学建模教学、培训的老师奖励很少,学生则几乎没有.在课程的开设上也未引起重视,虽然理学院早在1997年就将数学实验和数学建模课列为专业必修课,但非数学专业只是近几年才开始列为公选课开设,且选修率低.2针对存在问题所采取的相应措施2.1扩大宣传,重视数学和计算机公选课开设,举办数学建模学习讨论班最近两年,学院组建了数学建模协会,负责数学建模的宣传和参赛队员的海选,通过各种方式扩大了对数学建模的宣传和影响,安排数学任课教师鼓励数学基础不错的学生参赛.同时邀请重点大学具有丰富培训经验的老师来做数学建模专题讲座,交流经验.学院重视数学专业的基础课程、核心课程的教学,选派经验丰富的老教师、青年骨干教师担任主讲,随时抽查教学质量,教学效果.严抓考风学风,对考试作弊学生绝不姑息;学生上课迟到、早退、旷课一律严肃处理.通过这些举措,学生学习态度明显好转,数学能力慢慢得到提高.学校有意识在大一新生中开设数学实验、数学建模和相关计算机公选课,让对数学有兴趣的学生能多接触这方面的知识,减少距离感.选用的教材内容浅显而有趣味,主要目的是让同学们感受到数学建模并非高不可攀,数学是有用的,增加学生学习数学的热情和参加数学建模竞赛的可能性.为了解决学生学习数学建模过程中的遇到的困难,学院组织老师、学生参加数学建模周末讨论班,老师就学生学习过程中遇到的普遍问题进行讲解,学生分小组相互讨论,尽量不让问题堆积,影响后续学习积极性.通过这些措施,参赛学生的人数比以往有了大的改观,参赛过程中退赛的学生越来越少,参赛过程中的主动性也越来越明显.2.2成立数学建模指导教师组,分批培养培训教师,改进培训方法近年来,学院开始重视对数学建模培训教师的梯队建设,成立了数学建模指导教师组.把培训教师分批送出去进修,参加交流会议,学习其它高校的经验,并安排老教师带新教师,培训教师队伍越来越稳定、壮大.从去年开始,理学院组织学生进行了为期一个月的暑期数学建模真题实训,从8月初到8月底,培训共分为7轮.学生首先进行三天封闭式真题训练———其次答辩———最后交流讨论.效果明显,学生的数学建模能力普遍得到了提高,学习积极性普遍高涨.9月份顺利参加了全国大学生数学建模竞赛.从竞赛结果来看,比以前有了比较大的进步,不管是获奖的等次还是获奖的人数上都取得了历史性突破.有了这些可喜的变化,教师和学生的积极性都得到了提高,对以后的数学建模教学和培训工作将起着极大的促进作用.除了这种集训,今后,数学建模还需要加强平时的教学和培训工作.2.3学校逐渐重视,加大了相关投入,完善了激励措施最近几年,学校加大了对数学建模教学和培训工作的相关投入和鼓励措施.安排了专门的数学建模实验室,配备了学院最先进的电脑、打印机等设备,购买了数学建模相关的书籍.划拨了数学建模教学和培训专项经费.虽然数学建模教学还没有计入教学工作量,但已经考虑计入职称评定的相关工作量中,对参加数学建模教学和培训的老师减少了基本的教学工作量,使他们有更多的时间和精力投入到数学建模的相关工作中去.对参加全国大学生数学建模竞赛获奖的老师和学生的奖励额度也比以前有了很大的提高,老师和学生的积极性得到了极大的提高.3结束语对我们这类院校而言,最重要的数学建模赛事就是一年一度的全国大学生数学建模竞赛了.竞赛结果大体可以衡量老师和学生的付出与收获,但不是绝对的,教育部组织这项赛事的初衷主要是为了促进各个院校数学建模教学的有效开展.如果过分的看重获奖等次和数量,对学校的数学建模教学和组织工作都是一种伤害.参赛的过程对学生而言,肯定是有益的,绝大多数参加过数学建模竞赛的学生都认为这个过程很重要.这个过程可能是四年的大学学习过程中体会最深的,它用枯燥的理论知识解决了活生生的现实中存在的问题,虽然这种解决还有部分的理想化.由于我校地处偏远山区,教育经费相对紧张,投入不可能跟重点院校的水平比,只能按照自身实际来.只要学校、老师、学生三方都重视并积极参与这一赛事,数学建模活动就能开展的更好.数学建模论文模板篇二培养应用型人才是我国高等教育从精英教育向大众教育发展的必然产物,也是知识经济飞速发展和市场对人才多元化需求的必然要求。

一篇标准的数学建模论文范文(优选28篇)

一篇标准的数学建模论文范文(优选28篇)

一篇标准的数学建模论文范文(优选28篇)数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程,也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程,更是一个思想与方法的产生与选择的过程。

它给学生再现了一种“微型科研”的过程。

数学建模教学有利于激发学生学习数学的兴趣,丰富学生数学探索的情感体验;有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识,促进知识的深化、发展;有利于学生体会和感悟数学思想方法。

同时教师自身具备数学模型的构建意识与能力,才能指导和要求学生通过主动思维,自主构建有效的数学模型,从而使数学课堂彰显科学的魅力。

为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。

使用数学语言描述的事物就称为数学模型。

有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。

1.只有经历这样的探索过程,数学的思想、方法才能沉积、凝聚,从而使知识具有更大的智慧价值。

动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。

学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。

因此,在教学时我们要善于引导学生自主探索、合作交流,对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升,力求建构出人人都能理解的数学模型。

教师不应只是“讲演者”,而应不时扮演下列角色:参谋,提一些求解的建议,提供可参考的信息,但并不代替学生做出决断。

询问者,故作不知,问原因、找漏洞,督促学生弄清楚、说明白,完成进度。

仲裁者和鉴赏者,评判学生工作成果的价值、意义、优劣,鼓励学生有创造性的想法和作法。

摘要:将数学建模思想融入高等数学的教学中来,是目前大学数学教育的重要教学方式。

建模思想的有效应用,不仅显著提高了学生应用数学模式解决实际问题的能力,还在培养大学生发散思维能力和综合素质方面起到重要作用。

本文试从当前高等数学教学现状着手,分析在高等数学中融入建模思想的重要性,并从教学实践中给出相应的教学方法,以期能给同行教师们一些帮助。

经济学经典模型论文

经济学经典模型论文

经济学经典模型论文经济学研究模型的比较摘要:本文从广义模型概念出发,区分了三类不同的经济学研究模型:文字模型、图表模型和数学模型,其中,数学模型又包括数理模型和计量模型。

在对不同类型模型的作用效果、作用机制及过程进行比较后认为,数学化模型倾向在提高效果的同时降低了效率,这是由其作用机制及过程特征决定的。

关键词:经济学:研究模型;数学化倾向最近十几年来,国内经济学研究的数学模型化趋势在不断加强。

以《中国社会科学》和《经济研究》两本代表性的学术期刊为例,从1994年到2004年十年时间,数学化的经济论文所占比例分别从4%上升到60%、从11%上升到80%。

最近几年,这一比例上升幅度更高,甚至出现过度数学模型化倾向。

在经济学研究领域,出现了由于没有数学模型,在高水平学术期刊上发表专业学术文章非常困难的现象,甚至出现因为缺乏数学模型,导致博士论文无法通过的现象。

没有数学模型的论文现今已很难参与主流的经济学学术交流。

虽然经济学研究的数学化在很早便已出现,但目前这种数学模型存在泛滥倾向的局面也带来很多争议,支持者、反对者、无所谓者皆而有之。

其观点既有理j生的思想,也有妄加评论者,使人们难以选择,甚至误入模型选择的歧途,并出现经济数学模型分析庸俗化的现象。

这种现象不仅对数学模型在经济学研究中的应用不利,对经济学研究也是一种玷污。

在这一背景下,对经济学研究中的模型选择问题和数学模型化倾向进行深入分析是很有意义的。

本文旨在对当前经济学研究中的模型分类进行系统分析。

一、广义模型概念下经济学研究模型的分类《经济学辞典》将模型定义为以任何一种方式对经济系统、关系和状态的表示,包括口头的和类比式表示,认为经济模型可以采取图表和方程的形式。

《朗文当代英语辞典》对模型的解释是:模型是对事物的小型化处理的复制,建模就是以可以复制某事物的方式进行的设计。

可见,模型无非是一种推理、说理的工具,是对现实世界的简化。

建立模型的过程实际是把现象之间的联系用文字、逻辑、数量关系表达出来,以利于人们用这种一般抽象指导个别现实的过程。

数学建模中经济与金融优化模型分析

数学建模中经济与金融优化模型分析

时代金融数学建模中经济与金融优化模型分析摘要:经济与金融领域的发展,对高端技术人才,尤其是数学建模人才的需求量日益增加,通过数学建模对经济学理论和金融知识进行分析,可构建利润、收益和成本的函数关系,实现经济学相关风险要素的管理和控制。

本文主要分析了数学建模中的经济与金融模型优化意义,在理论意义和现实意义上对相关问题进行分析,并结合经济领域和金融中的案例,对数学建模进行研究,使得相关经济学理论能够应用在实践工作中,促进理论与实践融合。

关键词:数学建模 经济与金融 优化模型● 曹毅现阶段,复杂的外部市场竞争环境,对金融市场造成一定冲击,针对金融行业工作人员而言,具备扎实的理论实施,熟练掌握数学建模中经济与金融优化模型,能够对市场不利因素做出准确分析,并且根据相关风险要素和现有技术理论,研究有针对性的解决方案,为相关决策行为作出参考。

数学建模理论具有实用性与必要性,不仅能够对金融理论进行检验,而且对指导经济实践活动产生深远影响,相关研究人员应对此提高重视。

一、分析数学建模中经济与金融优化模型的意义(一)理论意义通过数学建模能够建立金融与数学理论之间的桥梁和纽带,实现对问题科学合理分析,使得金融理论知识框架更加系统有效。

使用数学建模理论对金融和经济原理进行分析,是目前实证分析的重要组成部分,对促进研究深化具有重要影响。

理论上,金融理论知识可通过统计学、线性方程等进行分析,达到基于可靠数据的优化模型,对丰富金融理论起到关键作用。

数学建模下,对经济学和金融学知识理论进行研究,能够为相关决策人员提供参考,并且对目前研究理论进行完善。

通过对理论知识的分析和应用,相关人员构建基于不同金融业务下的数学优化模型,通过具体案例,使得金融学理论知识内在价值得到开发,能够有效解决现有经济学中的理论问题[1]。

(二)现实意义数学建模中,分析经济理论和金融知识,对实践工作具有指导作用,相关人员应认识到理论模型的重要现实意义,结合经济生活和金融领域中的实际问题,对数学模型进行分析,使得研究过程更加科学有效。

数学模型及经济数学论文

数学模型及经济数学论文

数学模型及经济数学论文一、经济数学模型的内涵经济数学模型可以发挥明晰思路、整理信息、检验理论、计算解答、剖析与处理经济问题的价值。

对范围宽广、彼此联系、极为繁杂的经济数学关系做出剖析探究,离不了经济数学模型的协同合作。

在该模型里面,牵涉的数量极为广泛,包含线性规划、极值定律、概率原理、最大值理论等等。

二、经济数学模型的各项归类反馈经济数学关系繁杂变迁的经济数学模型,能够依照各种准则来归类。

1.依照经济数学关系,普遍分成三类:经济计算模型、投资回报模型、最佳规划模型。

(1)经济计算模型说明的是经济架构关系,以此来剖析经济变动的原因与运动定律,是一项社会重新投产的模型。

(2)投资生产模型说明的是组织、地域或商品彼此间的对等关系,以此来探究生产技艺关联,进而调节经济运动态势。

(3)最佳规划模型说明的是经济项目中的条件最值问题,是一项独特的对等模型,以此来挑选最佳方案。

2.依照经济范畴的宽窄,模型能够分成五类:单位、机构、区域、国家与国际。

(1)单位模型普遍称作微型模型,其说明的是经济单位的经济运作情况,对完善单位的运营管理有很大的价值。

(2)机构模型和区域模型是联接单位模型与国家模型的中部桥梁。

(3)国家模型普遍称作整体模型,整体反映一个国家的经济运作中整体要素之间的彼此关联性。

(4)国家模型说明的是国际经济关联的彼此影响与制约。

3.依照数学样式的不同,模型普遍分成线性与非线性两大项。

(1)线性模型意指模型里面含有的关系式均是一次关系式。

(2)非线性模型意指模型里面含有对于二次的高次方程。

4.依据时间情况,模型分成静止和运动两大类型。

(1)静止模型说明的是某个时间上的经济数学关系。

(2)运动模型说明的是一段时间的经济运行进程,包含时间延长滞后的要素。

5.依据运用的目的,分成原理模型和运用模型两大类,是否运用详细的统计数据,是区分两大模型的根本所在。

6.依据模型的使用归宿,仍能够分成架构剖析模型、可预见模型、政治模型、规划模型。

经济学中的数学模型

经济学中的数学模型

经济学中的数学模型在经济学领域,数学模型是一种重要的分析工具,能够帮助经济学家解释和预测各种经济现象。

数学模型的建立利用了数学的抽象思维和逻辑推理,使得经济学理论更加精确和可操作。

本文将探讨经济学中常见的数学模型,并介绍其在解决经济问题时的应用。

一、线性回归模型线性回归模型是经济学中最常见的数学模型之一。

利用该模型,经济学家可以研究不同变量之间的关系,并进行预测和政策分析。

线性回归模型假设变量之间的关系可以用线性函数来表示,即y = β₀ +β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ。

其中,y表示因变量,x₁、x₂...xₙ表示自变量,β₀、β₁、β₂...βₙ表示模型的参数。

例如,经济学家可以利用线性回归模型分析收入与消费之间的关系。

他们将收入设为自变量x,消费设为因变量y,通过统计数据建立一个线性回归模型。

模型的参数可以帮助他们判断不同收入水平下的平均消费水平,并进一步得出政策建议。

二、供求模型供求模型是研究市场供给和需求之间关系的重要数学模型。

该模型可以帮助经济学家分析市场均衡价格和数量,并预测市场的供求变动。

供求模型通常基于市场的供给曲线和需求曲线,供给曲线表示生产者愿意提供的商品数量与价格之间的关系,需求曲线表示消费者愿意购买的商品数量与价格之间的关系。

例如,经济学家可以利用供求模型分析市场上某种商品的价格和数量变动。

他们通过调查和数据分析,绘制出供给曲线和需求曲线,并求得两条曲线的交点,这个交点就表示市场均衡的价格和数量。

经济学家可以利用该模型来评估政府干预的影响,或者预测市场的供求变动。

三、成本-收益模型成本-收益模型是经济学中用来分析企业决策的数学模型。

该模型可以帮助企业计算其生产和投资的成本,并评估其带来的收益。

成本-收益模型通常包括固定成本、可变成本、总成本、边际成本和边际收益等概念,企业可以通过分析这些指标来做出最优的决策。

例如,企业可以利用成本-收益模型来评估是否应该增加生产规模。

数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021

数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021

数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021一、基于数学建模的空气质量预测研究本文以某城市为研究对象,通过数学建模方法对空气质量进行预测。

通过收集历史空气质量数据,构建空气质量预测模型。

运用机器学习算法对模型进行训练和优化,提高预测精度。

通过对预测结果的分析,为城市环境管理部门提供决策支持,有助于改善城市空气质量。

二、数学建模在物流优化中的应用本文针对某物流公司配送路线优化问题,运用数学建模方法进行求解。

建立物流配送模型,考虑配送成本、时间、距离等因素。

运用线性规划、遗传算法等优化算法对模型进行求解。

通过对求解结果的分析,为物流公司提供优化配送路线的建议,降低物流成本,提高配送效率。

三、基于数学建模的金融风险管理研究本文以某银行为研究对象,通过数学建模方法对金融风险进行管理。

构建金融风险预测模型,考虑市场风险、信用风险、操作风险等因素。

运用风险度量方法对模型进行评估。

通过对预测结果的分析,为银行提供风险控制策略,降低金融风险,提高银行稳健性。

四、数学建模在能源消耗优化中的应用本文针对某工厂能源消耗优化问题,运用数学建模方法进行求解。

建立能源消耗模型,考虑设备运行、生产计划等因素。

运用优化算法对模型进行求解。

通过对求解结果的分析,为工厂提供能源消耗优化策略,降低能源消耗,提高生产效益。

五、基于数学建模的交通流量预测研究本文以某城市交通流量为研究对象,通过数学建模方法进行预测。

收集历史交通流量数据,构建交通流量预测模型。

运用时间序列分析方法对模型进行训练和优化。

通过对预测结果的分析,为城市交通管理部门提供决策支持,有助于缓解城市交通拥堵。

数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021六、数学建模在医疗资源优化配置中的应用本文以某地区医疗资源优化配置问题为研究对象,通过数学建模方法进行求解。

建立医疗资源需求模型,考虑人口分布、疾病类型等因素。

运用线性规划、遗传算法等优化算法对模型进行求解。

通过对求解结果的分析,为政府部门提供医疗资源优化配置策略,提高医疗服务质量。

数学建模优秀论文

数学建模优秀论文

数学建模优秀论文数学建模,这个词汇对于许多人来说或许既熟悉又陌生。

熟悉,是因为在学习数学的道路上或多或少都有所耳闻;陌生,则是因为真正理解和掌握它并非易事。

那么,究竟什么样的论文才能称得上是数学建模的优秀论文呢?一篇优秀的数学建模论文,首先要有一个清晰明确且具有实际意义的问题。

这个问题不能过于抽象或空泛,而应该能够与现实生活中的某种现象或需求紧密相连。

比如,研究如何优化城市交通流量以减少拥堵,或者探讨怎样合理安排生产计划以降低成本、提高效率。

这样的问题不仅具有实际应用价值,还能激发读者的兴趣和关注。

有了好的问题,接下来就需要进行深入的问题分析。

在这一环节,作者要展现出对问题本质的深刻理解。

要能够梳理出问题中所涉及的各种因素和变量,明确它们之间的相互关系。

比如,在研究交通流量问题时,需要考虑道路的宽度、车辆的类型和数量、信号灯的设置时间等因素,以及它们如何相互影响。

通过清晰的逻辑推理和准确的判断,为后续的模型建立奠定坚实的基础。

模型的建立是数学建模论文的核心部分。

一个好的模型应该简洁明了,同时又能准确地反映问题的内在规律。

它可以是基于经典数学理论的,也可以是创新的、结合了多种方法的综合模型。

在建立模型的过程中,要合理地进行假设和简化,既要保证模型的有效性,又要避免过于复杂而难以求解。

例如,对于一个销售预测模型,可以假设市场需求是稳定增长的,消费者的购买行为遵循一定的概率分布。

同时,要对模型中的参数进行合理的设定和解释,让读者能够明白模型的工作原理。

在求解模型的过程中,需要运用恰当的数学方法和工具。

这可能包括微积分、线性代数、概率论、数值计算等。

求解的过程要详细而准确,展示出作者扎实的数学功底和解决问题的能力。

而且,对于求解的结果,要进行合理的分析和解释。

不仅仅是给出数字,更要说明这些数字所代表的意义和对问题的回答。

比如,通过求解得到的最优生产方案,能够节省多少成本,提高多少产量。

论文中的结果验证也是至关重要的一步。

精选五篇数学建模优秀论文

精选五篇数学建模优秀论文

精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展,股票价格预测成为投资者关注的焦点。

本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型,通过分析历史数据,预测未来股票价格走势。

实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和鲁棒性,为投资者提供了一种有效的决策支持工具。

二、基于优化算法的智能交通信号控制策略研究随着城市化进程的加快,交通拥堵问题日益严重。

本文提出了一种基于优化算法的智能交通信号控制策略,通过优化信号灯的配时方案,实现交通流量的均衡分配,提高道路通行能力。

实验结果表明,该策略能够有效缓解交通拥堵,提高交通效率。

三、基于数据挖掘的电商平台用户行为分析电商平台在电子商务领域发挥着重要作用,用户行为分析对于电商平台的发展至关重要。

本文提出了一种基于数据挖掘的电商平台用户行为分析模型,通过分析用户购买行为、浏览行为等数据,挖掘用户偏好和需求。

实验结果表明,该模型能够有效识别用户行为特征,为电商平台提供个性化的推荐服务。

四、基于机器学习的疾病预测模型研究疾病预测对于公共卫生管理具有重要意义。

本文提出了一种基于机器学习的疾病预测模型,通过分析历史疾病数据,预测未来疾病的发生趋势。

实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和可靠性,为疾病预防控制提供了一种有效的手段。

五、基于模糊数学的农业生产决策支持系统研究农业生产决策对于提高农业效益和农民收入具有重要意义。

本文提出了一种基于模糊数学的农业生产决策支持系统,通过分析农业环境、市场需求等因素,为农民提供合理的生产决策建议。

实验结果表明,该系统能够有效提高农业生产效益,促进农业可持续发展。

精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展,股票价格预测成为投资者关注的焦点。

本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型,通过分析历史数据,预测未来股票价格走势。

实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和鲁棒性,为投资者提供了一种有效的决策支持工具。

经济学中的数学模型

经济学中的数学模型

经济学中的数学模型经济学作为一门社会科学,旨在研究资源的配置和人类行为的决策,是一个充满复杂性的学科。

在经济学中,数学模型被广泛运用,以帮助解释和预测经济现象,深化对经济规律的认识。

本文将探讨经济学中的数学模型,并分析其在经济研究和政策制定中的重要性。

一、数学模型的定义与分类数学模型是指借助数学符号和方法来刻画和描述现象、问题或系统的抽象表达形式。

在经济学中,数学模型通常包括一组方程、函数和变量,用于揭示经济变量之间的关系,以及预测不同经济政策和决策的影响。

经济学中的数学模型可以分为静态模型和动态模型两大类。

静态模型主要研究经济体在某一特定时间点上的均衡状态,如供求模型、消费函数模型等;动态模型则关注经济体的演化和变化过程,如增长模型、投资模型等。

二、数学模型在经济研究中的作用1. 揭示经济关系和机制:数学模型能够利用形式化的数学语言准确地表达经济变量之间的关系,帮助我们深入理解经济规律和机制。

例如,供求模型可以通过均衡分析,揭示市场价格和数量的形成机制。

2. 预测和解释经济现象:经济学家利用数学模型对经济系统进行预测和解释,增强对经济现象的理解。

例如,经济增长模型可以用来预测不同政策对经济增长率的影响,为政府制定经济政策提供依据。

3. 优化经济决策:数学模型能够帮助经济主体做出最优决策。

例如,企业可以利用成本函数模型来确定最佳产出和成本的组合,以最大化利润。

4. 理论和实证研究的工具:数学模型为经济学理论提供了具体的工具和方法,使得理论模型和实证研究相结合。

经济学家可以基于数学模型设计实证研究的实验和检验,验证理论的有效性并且从中获得实证结论。

三、数学模型的局限性与挑战尽管数学模型在经济学中发挥着重要作用,但也存在一些局限性和挑战。

首先,数学模型的构建需要基于一定的假设和简化,而这些假设和简化通常会忽略现实中的复杂性和多样性。

因此,模型的适用性和准确性是一个需要权衡的问题。

其次,数学模型对数据的需求很高,需要大量的经济数据来进行参数估计和模型检验。

数理经济模型与计量经济模型探索论文

数理经济模型与计量经济模型探索论文

数理经济模型与计量经济模型探索论文作为索洛斯旺经济增长模型的一个详细形式,2世纪3年月初,美国经济学家柯布和道格拉斯提出以下生产函数:Y=Kα(AL)1α,(α1)式中,K表示资本,L表示劳动,A表示“学问”或“劳动的有效性”,AL表示有效劳动,α是参数,Y表示产量。

这就是着名的柯布道格拉斯生产函数。

柯布和道格拉斯用美国18991922年制造业的生产统计资料来估量模型的参数,得出:Y=1.1L.75K.25对这个生产函数以及柯布、道格拉斯所做的工作,余斌,程立如提出了以下批判[1]:第一,柯布道格拉斯生产函数“论证”了资本家的所得不是来自劳动所制造的剩余价值,而是来自资本的边际产出。

从而成为为资本主义制度进行辩护的工具。

其次,柯布道格拉斯生产函数中遗漏了很多可能会影响产出的其他的重要因素。

如:机器性能的提高、由于经济的短期波动而导致的资本闲置或过度使用的状况、工人每天(或每周或每年)工作小时数的改变、劳动者素养的改变、劳动强度的改变等。

因此柯布和道格拉斯对模型所做的估量并无实际价值。

第三,原来,生产函数须在肯定技术条件以及肯定的资本有机构成下(这两个条件在不同的生产部门有很大的差异)来商量投入对产出的影响。

可是,在柯布道格拉斯生产函数中,这些条件是随便可变的。

文献[1]举例说,由于这一疏忽,可能会引出“用1个轮胎配16个汽缸可以组成一辆汽车”这样的荒谬结论。

作为与余斌,程立如观点的商榷,程细玉、陈进坤阐述了以下几个基本观点[2]:第一,一个经济模型是这样建立起来的:在肯定经济理论的背景下,依据样本数据,对经济现象众多的影响因素进行检验、比较、筛选,找出其中一种或若干种最重要的因素,用他们来构建模型(而把其他次要因素的作用效果纳入模型的误差项),然后用样本数据来估量模型的参数,最终再对估量结果进行经济意义检验和一系列统计检验。

柯布道格拉斯生产函数是通过以上程序建立的,因此是科学的。

其次,影响产出量的要素有哪些?在供应缺乏的经济环境中,影响产出量的要素是:劳动、资本、技术等等;在需求缺乏的经济环境中,影响产出量的要素是:居民收入、人口、消费习惯等。

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经济数学模型论文数据模型论文
环境经济数学模型研究动态
摘要:模型是人类的数学思维方式之一。

没有数学模型,人们辛勤获取的大量数据,就像一盘散沙,找不出那些能够显示出本质性的规律,从中提取有效的信息,升华为科学知识,特别是地球科学领域,由于自然界计量具有许多当前科学水平还难以理解的不确定性,并不是所有的数学模型都能作为物理模型;也不是所有的物理模型都是地学模型,例如,许多数学模型还需要特定的区域参数的订正,才能因地制宜,迫近自然界的区域分异规律。

关键词:模型数学模型资源环境
数学模型是人类从量化的角度刻画自然的过程的有力工具,是人类从形象思维向逻辑思维转变的一个过程。

当今的资源环境领域的研究经过多年的努力和长期的观测已取得了大量实际观测资料,为人类从静态格局研究向动态过程研究奠定了基础;另一方面,随着空间遥感技术的发展,人类可以不间断获取全球数据,这为人类从点到面的认识地表过程提供可能,在这个转变过程中,数学模型研究起了关键作用。

为此,建立数学思维,发展数学模型将大大推动资源环境领域的研究。

正如中国科学院院士,欧亚科学院院士陈述彭先生所言,从十九世纪开始,数学方面和数学模型日益广泛地应用于解决资源环境领域的科学问题,积累了大量的研究成果。

早在19世纪就创立了计量地理学,运用数学方法和模型,进行资源与环境领域中有关区位问题的空间分析。

对大气环流,地表植被发育等自然过程的数学表达,也曾取得了一定进展,但当时缺乏足够的数据的支持和高性能的电脑工具,曾被社会讥笑为“数字游戏”。

但在当今航天时代与信息社会里,大气、海洋、资源、环境卫星系列已进入业务运行状态。

定位的、自动的对地观测台站网络,日新月异的进步,深海机器人,大洋深钻、登月仓、载人飞船、宇宙空间站等超越人类生存极限的平台。

夜以继日的工作。

海量数据,极大丰富。

如果没有数学模型的梳理,进行深层次的数据挖掘,观测数据越多,就会成为“信息爆炸”,科学数据将会货弃于地,成为垃圾。

我国资源环境界运用数学模型,取得了许多辉煌的成就。

例如,大气、海洋、和地震的数值预报,水文测算,人口控制,主要粮食作物估产、风险评估、预算等诸多领域。

所创立的或改进的一系列统计数学模型、空间分析模型于动力学模型,都受到了国际同行的高度赞誉。

20世纪末,数学地质找矿,生态环境评估、精确农业等等新型领域运用而生。

在“数字地球”战略的大潮中,数字省区、城市、社区乃至智能大厦的涌现。

他们对数字模型的应用需求,就更加广泛而迫切了。

一、基于SEEA(环境经济综合核算体系)理论的环境经济综合模型
1.建模思路,人类社会发展的可持续性包括生态持续性、经济持续性和社会持续性三个相互联系,不可分割的组成部分。

因而,生态经济系统的发展是一个多目标问题:经济与环境同步发展才体现可持续发展的真正内涵,两者偏其一都会阻碍可持续发展的实质,从环境经济综合核算的结果来看,生态国内生产总值(又称为绿色国内生产总值,EGDP或GGDP)是一个扣除了环境降级和资源枯竭成本的综合经济指标,EGDP反映了生态经济系统是否满足可持续发展的要求。

这样一来,以前的多目标求解经济和环境之间关系的模型目标就可以转化为求单一指标(EGDP)来反映系统的发展是在可持续还是在相反的发展道路上,从此思路出发,我们可以借助投入—产出方法建立宏观经济模型的环境经济综合模型来预测整个生态经济系统的发展,为相关政策的制定提供参考。

2.模型结构
2.1宏观经济模块,他是根据投入产出方法建立的,旨在预测未来年份的各种经济指标的变化和相互联系,该模块是整个模块的主要部分。

2.2环境保护成本模块,它是经济生产和生活中所产生的影响生态环境质量的污染物排放情况的预测,该部分要解决的主要问题是如何确定生产和生活过程中排放的各种污染物的数量,怎样通过估价把
消除这些污染物的费用与宏观经济模块中的社会生产总值联系起来,考察支付环境维护成本后的社会经济的真实增长情况。

2.3水资源需求模块,水资源是干旱区实现经济和生态环境协调发展的主要自然资源限制因子单独考虑水资源的供需问题非常重要
通过设定各部门和人口的用水定额来计算各水平年的水资源使用总量,根据水资源形成和供给特点确定可能因过多用水所产生的水资源生态服务价值的损失额。

然后再使之与宏观经济模块相联系,考察支付水资源生态服务价值补偿后的社会经济的真实增长情况。

2.4人口模块,该部分为宏观经济模块,环境维护成本模块和水资源需求模块中的人口的经济消费,最终需求中的污染物排放和水资源使用等变量的确定设立的一个约束,它外生于该模型根据研究区近十年的人口增长规律结合国家政策和当地发展目标,城市化进程等来预测个年份的人口数量。

环境经济综合模型的参数设定,包括:A,宏观经济模块中的主要参数,该部分的参数直接关系到整个经济系统的发展水平和结构状态。

B,水资源需求模块中的主要参数,该部分的主要参数有各部门的耗水系数和人口的用水定额设定。

C,环境保护成本模块中的参数,本部分主要设定各部门和最终需求部分的各种污染物的排污系数。

二、环境经济投入产出模型基本结构
与传统投入产出模型不同的是该模型除了通常的生产部门外,还引入了污染和治理部门。

把环境产品(能源、资源等)向环境排放的废物作为经济活动的投入产出引入投入产出表。

投入的不仅是人财物,还包括来自环境的货物。

产出的除产品外还包括污染物。

把生产特定的污染物以物理量形式列入投入产出表,用来分析生产经营活动与污染排放量之间的关系。

三、规则模型
环境—经济投入产出模型只解决了生产生活与环境污染的直接和间接定量关系,不能解决更深层次的问题,这里通过建立规则模型可解决最小环保投资及符合环保要求的最佳产业架构。

1.水质规划模型,采用线性规划法来寻找在满足生产和环境质量要求条件下使防治污染投资最小的最佳方法。

其模型为:式中,S:总产量,YI产品产量;a产品单价;d,直接排放系统,即单位产品排放量;G,排污总量约束值;h单位产品排污投资额。

B预算排污总投资额。

四、环境经济评价模型
环境经济敏感度分析评价:该模型为二维评价模型。

在环境因素与人类活动形式之间采用罗伯兹等级赋分标准:1.极端敏感,环境
因素受到不可恢复影响。

2.相当敏感,十年以上才能恢复。

3.一般敏感,十年以下,但代价高。

4.轻度敏感。

5.稍微敏感。

6.毫不敏感。

参考文献:
[1]陈东景.环境经济综合模型的构建及应用研究——以黑河流域张掖市为例.
[2]蒋凯西.滇池流域环境——经济协调发展理论计量模型构想
[3]宋长青认识资源与环境过程的模型工具——《资源与环境数学模型手册》评介.
[4]Zbigniew.Nahorski and HansF.Ravn.A review of mathematical models in economic environmental problems.
[5] Z.Chen and R.E.EwingMathematial and Numerical Techniques in Energy and Envionmental Modeling.。

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