毕业论文计量建模要求

题目（黑体不加粗三号居中）摘要（黑体不加粗四号居中）（摘要正文小4号，写法如下）首先简要叙述所给问题的意义和要求，并分别分析每个小问题的特点（以下以三个问题为例）。根据这些特点我们对问题1用……的方法解决；对问题2用......的方法解决；对问题3用……的方法解决。对于问题1我们用......数学中的......首先建立了......模型I。在对......模型改进的基础上建立了......。模型II。对模型进行了合理的理论证明和推导，所给出的理论证明结果大约为......。，然后借助于......数学算法和......软件，对附件中所提供的数据进行了筛选，去除异常数据,对残缺数据进行适当补充,并从中随机抽取了3组数据（每组8个采样）对理论结果进行了数据模拟，结果显示，理论结果与数据模拟结果吻合。（方法、软件、结果都必须清晰描述，可以独立成段，不建议使用表格）对于问题2我们用......对于问题3我们用......如果题目单问题，则至少要给出2种模型，分别给出模型的名称、思想、软件、结果、亮点详细说明。并且一定要在摘要对两个或两个以上模型进行比较，优势较大的放后面，这两个（模型）一定要有具体结果。如果在……条件下，模型可以进行适当修改，这种条件的改变可能来自你的一种猜想或建议。要注意合理性。此推广模型可以不深入研究，也可以没有具体结果。关键词：本文使用到的模型名称、方法名称、特别是亮点一定要在关键字里出现，5~7个较合适。注：字数700~1000之间；摘要中必须将具体方法、结果写出来；摘要写满几乎一页，不要超过一页。摘要是重中之重，必须严格执行！。页码：1（底居中）一、问题重述（第二页起黑四号）在保持原题主体思想不变下，可以自己组织词句对问题进行描述，主要数据可以直接复制，对所提出的问题部分基本原样复制。篇幅建议不要超过一页。大部分文字提炼自原题。二、问题分析主要是表达对题目的理解，特别是对附件的数据进行必要分析、描述（一般都有数据附件），这是需要提到分析数据的方法、理由。如果有多个小问题，可以对每个小问题进行分别分析。（假设有3个问题）问题1的分析对问题1研究的意义的分析。问题1属于......数学问题，对于解决此类问题一般数学方法的分析。对附件中所给数据特点的分析。对问题1所要求的结果进行分析。由于以上原因，我们可以将首先建立一个......的数学模型I,然后将建立一个......的模型II,........对结果分别进行预测，并将结果进行比较.问题2的分析对问题2研究的意义的分析。问题2属于......数学问题，对于解决此类问题一般数学方法的分析。对附件中所给数据特点的分析。对问题2所要求的结果进行分析。由于以上原因，我们可以将首先建立一个......的数学模型I,然后将建立一个......的模型II,......。。对结果分别进行预测，并将结果进行比较. ..............................。。三、模型假设（4号黑体）（以下小4号）假设题目所给的数据真实可靠；2．3．4．5．6．.................................... 注意：假设对整篇文章具有指导性，有时决定问题的难易。一定要注意假设的某种角度上的合理性，不能乱编，完全偏离事实或与题目要求相抵触。注意罗列要工整。四、定义与符号说明（4号黑体）（对文章中所用到的主要数学符号进行解释小4号）............................ 尽可能借鉴参考书上通常采用的符号，不宜自己乱定义符号，对于改进的一些模型，符号可以适当自己修正（下标、上标、参数等可以变，主符号最好与经典模型符号靠近）。对文章自己创新的名词需要特别解释。其他符号要进行说明，注意罗列要工整。如“～第种疗法的第项指标值”等，注意格式统一，不要出现零乱或前后不一致现象，关键是容易看懂。五、模型的建立与求解（4号黑体）第一部分：准备工作（4号宋体）数据的处理 1、......数据全部缺失，不予考虑。 2、对数据测试的特点，如，周期等进行分析。 3、......数据残缺，根据数据挖掘等理论根据......变化趋势进行补充。 4、对数据特点（后面将会用到的特征）进行提取。（二）聚类分析（进行采样）用......软件聚类分析和各个不同问题的需要，采得。。。组采样，每组5-8个采样值。将采样所对应的特征值进行列表或图示。预测的准备工作根据数据特点，对总体和个体的特点进行比较，以表格或图示方式显示。第二部分：问题1的...模型（4号宋体）模型I(......的模型)该种模型的一般数学表达式，意义，和式中各种参数的意义。注明参考文献。......模型I的建立和求解说明问题1适用用此模型来解决，并将模型进行改进以适应问题1。借助准备工作中的采样，（用拟合等方法）确定出模型中的参数。给出问题1的数学模型I表达式和图形表示式。给出误差分析的理论估计。3.模型I的数值模拟将模型I进行数值计算，并与附件中的真实采样值（进行列表或图示）比较。对误差进行数据分析。模型II(......的模型)该种模型的一般数学表达式，意义，和式中各种参数的意义。注明参考文献。......模型II的建立和求解说明问题1适用此模型来解决，并将模型进行改进以适应问题1。借助准备工作中的采样，通过确定出模型中的参数。给出问题1的数学模型I表达式和图形表示式。给出误差分析的理论估计。3.模型II的数值模拟将模型II进行数值计算，并与附件中的真实采样值（进行列表或图示）比较。对误差进行数据分析（三）模型III(......的模型) ........................（四）问题1的三种数学模型的比较。对三种模型的优点和缺点结合原始数据和模拟预测数据进行比较。给出各自得优点和缺点。第三部分：问题2的...个模型（4号宋体）........................。第四部分：问题3的...个模型（4号宋体）........................。六、模型评价与推广对本文中的模型给出比较客观的评价，必须实事求是，有根据，以便评卷人参考。推广和优化，需要挖空心思，想出合理的、甚至可以合理改变题目给出的条件的、不一定可行但是具有一定想象空间的准理想的方法、模型。（大胆、合理、心细。反复推敲，这段500字半页左右的文字，可能决定生死存亡。）七、参考文献（4号黑体）(书写格式如下) [1] 作者名1,作者名2.文章名字.杂志名字，年，卷（期）：起始页码-结束页码[2] 作者名1,作者名2.书名.出版地：出版社，年，起始页码-结束页码[3] 作者名1,作者名2.文章名字. 年，卷（期）：起始页码-结束页码，网页地址。[4] 李传鹏，什么是中国标准书号，，2006-9-18。[5] 徐玖平、胡知能、李军，运筹学（II类），北京：科学出版社，2004。[6] Ishizuka Y, AiyoshiE. Double penalty method for bilevel optimization problems. Annals of Operations Research, 24: 73- 88，1992。注意：5篇以上！八、附件（4号黑体）（正文中不许出现程序，如果要附程序只能以附件形式给出）数学建模评分参考标准摘要（很重要） 5分数据筛选 35分数学模型 35分数据模拟 15分总体感觉 10分特别注意1.问题的结果要让评卷人好找到；显要位置---独立成段2.摘要中要将方法、结果讲清楚；3.可以有目录也可以不要目录；4.建模的整个过程要清楚，自圆其说，有结果、有创新；5.采样要足够多，每组不少于7个；6.模型要与数据结合，用数据验证过；7.如果数学方法选错，肯定失败；8.规范、整洁；总页数在35~45之间为宜。9.必须有数学模型，同一问题的不同模型要比较；10.数据必须有分析和筛选；11.模型不能太复杂，若用多项式回归分析，次数以3次为好。

二、论文格式规范

(一) “论文首页”编写

竞赛论文首页为“编号页”，只包含队号、队员姓名、学校名信息，第二页起为摘要页和正文页。参赛队有关信息不得出现于首页以外的任何一页，包括摘要页，否则视为违规。

(二) “论文摘要页”编写

竞赛使用“统一摘要面”。为了保证评审质量，提请参赛研究生注意摘要一定要将论文创新点、主要想法、做法、结果、分析结论表达清楚，如果一页纸不够，摘要可以写成两页。

(三) “论文文本”要求————“全国研究生数学建模竞赛论文格式规范”

l 每个参赛队可以从A、B、C、D、E题中任选一题完成论文。（赛题类型以比赛下载为准）

l 论文用白色A4版面；上下左右各留出至少厘米的页边距;从左侧装订。

l 论文题目和摘要写在论文封面上，封面页的下一页开始论文正文。

l 论文从编号页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字从“1 ”开始连续编号。

l 论文不能有页眉，论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。

l 论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字，并居中。论文中其他汉字一律采用小四号宋体字，行距用单倍行距。程序执行文件，和源程序一起附在电子版论文中以备检查。

l 请大家注意：摘要应该是一份简明扼要的详细摘要（包括关键词），请认真书写（注意篇幅一般不超过两页，且无需译成英文）。全国评阅时对摘要和论文都会审阅。

l 引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上甚至在“博客”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。正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等；引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出，其中书籍的表述方式为：

[编号] 作者，书名，出版地：出版社，出版年。

参考文献中期刊杂志论文的表述方式为：

[编号] 作者，论文名，杂志名，卷期号：起止页码，出版年。

参考文献中网上资源的表述方式为：

[编号] 作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）。

全国研究生数学建模竞赛评审委员会

毕业论文的定量分析法建模，一般需要按照以下步骤进行：1. 确定研究目标和问题：首先需要明确研究目标和问题，确定研究的范围和关注点。根据研究问题的特点，选择合适的定量分析方法。2. 收集和整理数据：收集和整理与研究问题相关的数据，包括基础数据、统计数据、问卷调查数据、实验数据等等。确保数据的准确性和完整性。3. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、缺失值处理、异常值处理等等。确保数据的质量和可靠性。4. 模型建立：基于研究问题和数据分析需求，选择适当的定量分析方法，如回归分析、聚类分析、因子分析等等，建立数学模型。5. 参数估计和模型检验：根据建立的数学模型，进行参数估计和模型检验，评估模型的可靠性和有效性。6. 结果解释和应用：根据模型分析结果，对研究问题进行解释和说明，并提出相应的结论和建议。在实践中，将模型应用到实际问题中，评估模型在实际应用中的效果和价值。需要注意的是，在进行毕业论文的定量分析方法建模时，应该遵循科学的研究方法和规范，确保数据的质量和分析结果的有效性。同时，还需要根据具体情况，选择合适的分析方法和工具，避免盲目使用和误解分析方法。最后，应该对分析结果进行客观和全面的解释和说明，以确保研究结论的可信度和可靠性。

浣熊在水溪中洗它们的肉食。正无神地凝视记忆的某个角落而使那思想麻木哦，窃贼的大门世界没有篱笆和栅栏历经的却是这个的的悲欢苦中哈哈

统计学毕业论文建模要求

高校对于其论文中数学建模的论文查重率一般会规定不得超过15%,当然还会有更加严格的。

数学建模论文可以说是非常严格严谨的，通常都需要通过大量的专业知识来进行阐述，并且需要自己开展相关实验研究。很多数学专业一般会有很多同学使用数学建模来填充自己的毕业论文内容，但是尽量不要去抄袭，以防增加论文查重率，确保能够使论文顺利通过论文查重。

数学建模是按照实际的问题来建立数学模型，对数据模型进行求解，然后根据求解结果解决实际的问题，可以使用数学符号以及专业语言进行表述，以建立起数学模型，这也是如今的高新技术之一。

竞赛题目一般来源于工程与管理等领域的实际问题，并经过提炼加工，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识。面向全国研究生培养单位和企事业单位广泛征集竞赛命题，由专家委员会讨论最终确定。

参赛者提交的作品应为一篇包括模型假设、模型建立、模型求解、模型改进以及结果分析与检验等内容的论文。作品评审的标准主要为模型及其假设与结果的合理性、创造性、文字表述的规范性。

近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。

数学模型是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。

是的啊而且还要找数据呢我替别人做这类的数据分析蛮多的

统计学毕业论文不一定要建模的，当时我也是请教的莫‘文网，非常多的专业老师，后来没时间还是帮忙搞定的论文从统计学的角度看留学生对于动宾式离合词的习得空间统计学及其在空间模式分析中的应用高校教务管理系统中的数据分析和模型研究初中学生语文偏误的统计学调查与研究地统计学和神经网络在遥感影像分类中的应用研究我国股票价值投资的统计学实证脑动静脉畸形临床表现及血管构筑学指标的统计学分析研究基于古今医案数据分析的黄疸病证治规律研究契丹居民DNA多态性研究与生物统计学分析

毕业论文计量建模题目

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

上市公司资本结构方面的分析还是蛮有难度的需要很多数据支撑毕业设计（论文）是教学计划的重要组成部分，为了加强管理，提高毕业设计（论文）的质量，特制订本办法。一、毕业设计（论文）目的1．培养学生综合运用所学专业基本理论、基本知识、基本技能的能力；培养学生独立分析问题、解决问题的能力；2．培养学生严谨求实的工作作风和严肃认真的科学态度；3．培养学生调查研究、利用文献和知识表达等综合技能。二、毕业设计（论文）安排1．根据各专业的性质和特点，毕业设计（论文）的教学安排一般在规定学制的最后一个学期集中进行，时间不得少于8周；2．各系应在规定学制的最后一学年的上学期确定毕业设计（论文）的具体选题和指导教师；3．毕业设计（论文）大致可划分为：文献资料准备及开题报告，实验、设计、开发或调查研究，设计（论文）撰写、成果总结与答辩等环节。

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

我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型

计量建模毕业论文选题

对我国城乡居民收入差距的剖析\x0d\x0a经济增长质量评价研究\x0d\x0a对**国际旅游收入的预测与分析\x0d\x0a旅游产业区域竞争力评价分析\x0d\x0a++省农业产业增长与结构调整研究\x0d\x0a++省居民消费行为研究\x0d\x0a++省经济增长模式与结构调整路径研究\x0d\x0a城市化对泛珠三角区域经济增长的影响研究\x0d\x0a市场化对泛珠三角区域经济增长的影响研究\x0d\x0a城市化对泛珠三角区域居民消费的影响研究\x0d\x0a市场化对泛珠三角区域居民消费的影响研究\x0d\x0a科技体制改革对泛珠三角区域经济增长的影响研究\x0d\x0a产出增加效益对泛珠三角区域经济增长的影响研究\x0d\x0a投入节约效益对泛珠三角区域经济增长的影响研究\x0d\x0a外商直接投资对海南旅游业的影响分析\x0d\x0a++旅游产业对海南经济发展的贡献分析\x0d\x0a++旅游经济发展水平与旅游资源禀赋影响研究\x0d\x0a++旅游增长和房地产投资的相关性分析\x0d\x0a++城乡居民的经济收入与旅游消费关系的定量分析\x0d\x0a++旅游业的评价及旅客满意度调查\x0d\x0a++各市县旅游经济差别研究\x0d\x0a城镇居民消费状况研究\x0d\x0a大学生心理问题问卷分析\x0d\x0a大学生电脑需求分析\x0d\x0a++国际旅游产业结构分析\x0d\x0a++旅游收入分析\x0d\x0a++经济发展长期趋势分析\x0d\x0a++各市县经济效益分析\x0d\x0a农民人均收入和支出因素分析 \x0d\x0a农民家庭收入影响因素分析\x0d\x0a. 证券投资的影响因素分析\x0d\x0a中国人口年龄结构变化与养老问题研究\x0d\x0a对我国投资与经济增长相互关系的研究\x0d\x0a区域产业竞争力分析\x0d\x0a工业企业科技竞争力综合评价\x0d\x0a居民消费结构变动分析\x0d\x0a上市公司财务状况的综合评价研究\x0d\x0a关于企业投资项目的绩效评价研究\x0d\x0a试论层次分析法在新农村建设评价中的应用\x0d\x0a关于改善统计学专业就业问题的教育取向研究\x0d\x0a试论企业盈利预测及其可靠性分析\x0d\x0a上市公司盈利预测的可靠性和离散性的统计分析\x0d\x0a关于企业内部绩效统计评价的探讨\x0d\x0a试论投入产出技术在经济结构统计中的应用\x0d\x0a旅游经济动向预测方法的探析

我国旅游经济的因素分析我国旅游业发展状况分析我国居民消费增长模型我国经济增长与周期波动我国经济增长对能源消耗的依赖公共投资取向与经济增长分析三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出餐饮业区域市场潜力的影响因素分析资本结构主要影响因素的再探析国债发行规模的计量经济分析工资收入差异分析城镇人均收入与人均通讯消费分析影响居民消费水平的因素分析影响就业人数的因素的计量分析影响大学生就业问题的因素分析影响股价指数的因素分析影响我国电力产量的因素分析影响中国汽车产量的多因素分析私家车拥有量的计量分析我国汽车需求的因素分析

出生活1978年，

经济统计毕业论文建模要求

经济学论文写作格式

导语：一篇好的论文并不是研究过程的日志。读者并不在乎你是如何得到正确答案的，也不在乎你的上百次的、以失败告终的尝试。把这些内容放到你的个人回忆录中吧。下面和我一起来看经济学论文写作格式，希望有所帮助！

首先要找出论文的一个核心的、有创意的贡献。用一段话表述这个贡献。这一段和整个文章一样，都必须具体。不要写出这样的抽象句子“我分析了企业经理薪酬数据，发现了许多有趣的结果”。你要详细解释这些主要结论具体是什么。例如，Fama和French(1992)的摘要是这样开头的：“股票平均收益率往往与市场β、公司规模、杠杆率、账面市值比和收益价格比等多个因素相关，但公司规模和账面市值比这两个容易度量的变量一起就可以解释股票平均收益率的截面差异。”

提炼出一个核心贡献需要深思熟虑。有时你会觉得很痛心，因为必须忍痛割爱舍弃很多内容。但一旦提炼出了核心贡献，你就能更好地把握论文，使论文专注于这一贡献，从而有助于读者迅速抓住文章的精髓。

你的读者一般都很忙且缺乏耐心。没有谁会从头到尾读完整篇论文。你应该方便读者快速浏览你的论文。大多数读者希望了解你的基本结论。只有少部分读者会关心你的结论如何与他人的结论不同。只有少数读者会关心，在变量的定义不同、使用的工具变量不同等情况下，你的结论是否仍然成立。

文章应该采用“三角形”结构或者“新闻报道”式的风格，不要采用“笑话”或“小说”的风格。你可能注意到，新闻报道总是以最重要的信息开头，然后再补充相关背景，供关心细节的读者阅读。好的笑话或推理小说总是在漫长的铺垫之后，才把包袱抖出来。但学术论文不能这样写—应该把“包袱”放在开头，然后再慢慢解释这个“笑话”。读者们没有耐心坚持读到表12去寻找笑点。

绝大多数博士生的论文和讨论会发言（不仅仅是学生！）却正好犯了这个错误。往往直等到最后一页、最后一个表格、讲座的最后五分钟，我们才知道这篇论文的贡献。

一篇好的论文并不是研究过程的日志。读者并不在乎你是如何得到正确答案的，也不在乎你的上百次的、以失败告终的尝试。把这些内容放到你的个人回忆录中吧。

摘要

大多数期刊将摘要限制在100到150字。务必遵守这一字数限制。摘要的主要功能是传达论文的那个如前所述的核心的新贡献。摘要中不要提及其它文献。如同论文的其他部分，摘要也必须具体。说明你已经发现了什么，而不是你计划得到什么。同样，不要写“本文分析了数据，证明了定理，讨论了结果”这样的抽象句子。

引言

引言部分应该开门见山，直接介绍你论文的研究内容及主要贡献。你必须明确解释你的贡献，以便读者能理解你的贡献。不要只是陈述结论，如：“我的结果表明，融资顺位理论不成立。”要说明这些结果背后的事实。比如，“在控制了z以后，用y对x进行回归，x的系数是q。”

论文开头第一句最难写。不要以哲学式的句子开头：“很久以来，金融学家都无法确定金融市场是否有效。”也不要这样开头：“金融学文献长久以来一直关注X。”论文自身必须引人入胜，而不是因为有很多人已经在这个问题上大费笔墨。同样，不要一开头就用大量篇幅描述写作动机，论述这个问题对公共政策有多么重要。对作者而言，这些都只是在“清嗓子”，徒费笔墨罢了。务必一开始就说明论文的核心贡献。

引言的篇幅宜以三页为限。

我不写这样的“路标”段为读者导航：“第二节设定模型，第三节讨论模型的识别，第四节报告主要结果，第五节进行稳健性检验，第六节总结结论。”这是在徒占篇幅；读者翻到某页自然会明白读到哪里了；去掉这段，就在编辑的页数限制内节省了一段的篇幅。你可就此自行斟酌；但要意识到“路标”段绝非硬性要求。

文献综述

在引言开头，不要花一页半的篇幅介绍其它文献。首先，读者最关心的是你做了什么。除非读者了解了你做了什么，否则他们无法判断你所做的是否优于他人。其次，大多数读者并不熟悉相关文献。深入浅出地解释你自己的论文已经颇为困难；若还要解释他人的论文，那我只能祝你好运了。

解释完你自己的贡献之后，便可撰写简要的文献综述了。文献综述应独立成段，较长的文献综述应单独成节，这样对文献不感兴趣的读者可以跳过。请注意，此时读者尚未理解你的论文，并且大多数读者可能没有读过其他文献，因此读者会很难看出你的论文如何与其他论文不同。

要慷慨引用文献。你不必为突出你自己的方法和贡献而把别人的研究批得一无是处。很多论文的文献综述洋洋洒洒，一发不可收拾。没有必要引用相关领域里的每一篇文献，也没有必要按照JournalofEconomicLiterature（《经济学文献综述》期刊）的'行文风格来撰写综述。文献综述的要点在于将你的论文和最为相关的、最新的两三篇文献区别开来，同时恰当地肯定这些作者所做的贡献以避免某些内容被误认为是你的创新。有些人对“策略性引用”颇为顾虑；他们大量引用某人的文章，向主编暗示此人是审稿人的合适人选，也想确保审稿人能在参考文献中看到他们自己的论文被大量引用。这些做法是否得体姑且不论，在论文终稿里，这些带水份的东西应该删掉。

正文

在正文部分，你的任务是尽快阐述核心结论。多数论文恰好背道而驰：它们花大量篇幅铺陈动机，综述文献洋洋洒洒，描述庞大、复杂的模型但在后文中不再涉及，罗列描述性统计量、初步结果、一两个不太相关的讨论，而“重要估计结果”直到表12才列出。至此，读者们早已昏昏欲睡了。

应该遵循的原则是：只有那些有助于读者理解主要结论的内容，才能放在主要结论的前面。

理论模型

多数文章中的“主要结果”是实证研究的结果。文中可能会有一些理论或一个模型。如你（或主编!）问“这篇论文是否拓展了经济学理论？”答案肯定是“没有”。这些论文的理论是为了有助于理解实证研究。根据这个原则，只有读者理解实证结果所必需的理论才应保留；在读者能够理解实证结果的前提下，理论部分能简则简。

不要建立“一般化的”模型，然后说“在实证部分中，我们将冲击简化为AR(1)过程；假设有两个企业而不是一个连续集；假设行为人具有二次型效用函数”等等。只需建立、求解与数据相匹配的特定的理论模型。

实证研究

应该从报告主要结果开始。不要做“热身”练习，不要详细地描述数据（特别是众所周知的数据）、初步的估计结果和对他人结果的复制。也不要介绍失败的模型设定来突出你的有效的模型。如果确有必要，可以将它们放到后文或者附录中。

你或许会强烈排斥我的建议。如果你实在不愿意采纳我的建议，至少，在介绍你的主要结论之前，不要写无助于读者理解主要结果的内容。

主要结果之后应该放置一些具有经济学直觉的图表，说明主要结果能够稳健地反映数据中的程式化的、有说服力的事实。接着，应对潜在的批评作出简短回应，并进行必要的稳健性检验；这些讨论和稳健性检验的大部分内容最终其实可以作为附录放在网上。

结论

委实说，结论部分是多余的。如果引言部分已经深入浅出地阐明了贡献，并且论文主体部分又论述了主要结论和贡献（按照“三角形”式结构），那么结论部分再次申明贡献真是毫无意义。我曾有几次尝试在文章中省略掉结论部分，但在主编和审稿人看来，这种做法太过激进。

诚然，有些读者会直接跳到结论部分去查看主要结果，但这只是因为很多作者在引言里不着要点从而使得这些读者习惯于跳过引言。

因此，结论部分要简短、有趣。不要重述你的所有发现。摘要里提一次，引言里提一次，正文里又提一次，这已经够了！可以用一两段话承认研究的局限性，引申正文中未提到的推论。

但要简短——不要象写经费申请报告似的勾勒未来的所有研究计划。也不要猜测；读者想知道你所发现的事实，而不是你的想法。

附录

附录是个极好的收纳箱。把你对文献的深刻见解、一般化的模型、57个稳健性检验统统扔到附录里吧。这是把它们从正文中剔除的好办法。最终，你也会把它们从附录中倒掉。

严格来讲，认真负责的作者、审稿人和评论者总是想展示主要结果在多种不同情况下都是稳健的。你也必须进行稳健性检验，但一旦你能够证明那些稳健性检验对主要结果并无显著影响，并且发现了一个得到主要结果的最优方法，那么，在正文中就不值得浪费篇幅罗列所有稳健性检验了。附录很好地解决了这个问题。你可以在正文中只是简要总结所做的一切稳健性检验。你可以把附录放到你的个人网站或期刊的网站上。