2019年金融论文题目

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一、2008年全球金融危机形势简析 ⑴这次全球金融危机的产生主要由于美国的房地产泡沫及金融衍生工具的杠杆造成的，其原因如下： 1、 美联储长期的低利率政策，造成固定资产投资的泡沫及经济的虚假繁荣； 2、 美国衍生工具和信用评级的金融监管不力，致使类似网络泡沫的经济重现，使世界各国深受其累； 3、 美国对次贷危机的危害性估计不足，没能在早期及时纠正和提供必要的***支持，造成现在难以收拾的局面； ⑵美国金融危机的后果： 1、 造成美国及全球实体经济的衰退，很多貌似强大的国家一夜之间就达到了濒临破产的边缘； 2、 此次金融危机的影响深度和广度都较1929年-1933年的经济危机要大，因为现在的全球经济一体化放大了危机影响的深度和广度； ⑶美国及全球经济趋势预测： 1、 虽然全球各国都已经信誓旦旦的联合起来救市，为此出台了天文数字的救市方案，但是否有效有待今后几个月的观察。而且救市产生的金融国有化问题、救市所需资金的来源问题及其后续影响、救市单单只针对金融的流动性手段是否合适问题、今后实体经济也面临“救市”问题（如汽车行业）等等，一切都是都是未知的。 2、 即使此次全球联合救市取得了成功，但需要的时间也很漫长，经济的中长期衰退已经不可避免。 二、2008年中国经济受全球金融危机影响分析 1、 由于中国国际收支的资本项目还未完全开放、资产证券化的规模还处于初级阶段、中国有大量外汇储备，这些因素是中国免于受到此次金融危机的严重冲击； 2、 但是，中国金融资产在美国的实际损失预计也是巨大的，具体数字有待今后的时间来检验和消化；（如中投对大摩、黑石、货币基金的投资损失惨重，各大银行持有的次贷及雷曼债券损失也将是巨大的，这从平安90%的巨大投资损失可以看到） 3、 中国虽然没有在金融上遭受严重危机的冲击，但全球金融危机及经济衰退的影响对中国的冲击和考验也是严峻的。在全球经济一体化和国际分工高度化、中国长期以来用外需来支持经济的发展模式等，都决定了中国不可能再一枝独秀。正所谓“覆巢之下，焉有完卵！ 4、 世界巨头的危机靠他们自己是无法消化的，例如美国7000亿美金的救市资金肯定不会自己全部买单，中国势必会成为最终的买单一族，只是买单多少的问题而已； 5、 中国虽然采取了一系列的举措，试图用启动强大的内需来化解此次外需不足造成的经济影响，但为时太晚，长期的外需拉动型经济岂是短期内可以改变的。而且中国面临着通胀、通缩、滞胀的三重威胁，势必使中国的政策制定较为艰难，只能两权相害取其轻。但是，现在消费者的心理预期已经改变，即使连续降息也难以在短期拉动内需，经济发展速度的放缓甚至短期衰退都是可能的； 三、全球金融危机及经济衰退对中国股市的影响 1、 全球金融危机的直接影响是针对严重依赖出口的实体上市公司及在海外有大量投资的金融机构。这部分损失目前还无法完全预计，最终的损失数字也将是个天文数字。并且，出口型企业倒闭的多米诺骨牌效应也将在此次合骏集团的倒下后展开，更多的外向型企业死掉将是必然的； 2、 银行业虽然直接受到金融危机的冲击，但由于我国金融管制较严，致使损失相对较小，涉水不深。中长期看中国有持续降息的预期，但是由于消费者的心理预期变更，将在短期内有更多的资金暂时回流到银行，后续就看各家银行如何应对了。 3、 房地产业的冬天现在还是刚刚开始，房地产业在过去的几年中由于固定资产投资过热、通货膨胀、中国货币升值的影响产生了大量泡沫。待泡沫破灭后，一些不利因素纷纷显现，比如体制上的土地分配制度不公（高峰期大量的地王纷纷出现，地面价值迅猛拉高）、房价的上涨速度远远超过消费者工资的上涨速度、股市的持续下跌使大量资金套牢（消费者财产性收入严重缩水）等。但可喜的是房地产业的资产证券化改革还处于初级阶段，由此避免了类似美国的次贷危机。 4、 钢铁行业受危机的影响开始显现，表现在钢铁价格持续下跌，产能缩减。但是，就中国钢铁业来说，由于中国拉动内需的预期，势必将提供更多公共品，即时冒着再次陷入通胀的危险，***也将放松固定资产投资。对于钢铁及机械制造业来说中期看好，至少不会严重下跌； 5、 石油、煤炭等能源业的影响将是长期的，表现在能源价格将持续走低（由于需求降低），未来风险处于中等水平。也可能由于中国内需的快速启动致使能源价格不致下降过快，而且现在中国大部分地区进入冬季取暖期，对能源的需求将在未来半年内是稳定和持续的。 6、 黄金等贵金属、奢侈品行业中期不看好。原因是黄金价格已经在过去持续升高中透支了其保值性，对于黄金及其奢侈品行业来说冬天即将到来。更多的资金将撤出这个市场，消费者对实物的购买也将直线下降； 四、关于救市 1、 房地产业：现在针对房地产业的救市论甚嚣尘下，本人认为此时救市是可笑的、是浪费纳税人钱的变相利益输送。 ⑴ 从此次房地产冬天的形成因素来看，是上文提到的固定资产投资过热、通货膨胀、中国货币升值的影响产生了大量泡沫。在此次泡沫形成过程中房地产业的暴利是众所周知的，这部分利润必须在市场的调节下回吐； ⑵ 现在房价相对消费者的工资来说还是太高，特别是中小城市后期的房地产价格上涨还未明显下降，应该由市场来决定房地产业的未来； ⑶ 房地产业受金融危机的冲击主要体现在需求的不足，但这正是房价过高造成的。中国百姓有严重的“买房情节”，潜在购买力是巨大的，只是因为房价过高，一旦房价回归合理水平，大量的购买力将使房地产业自然复苏，所以无需救市。 2、 汽车业 相对于房地产业，汽车业的危机即将体现，表现在汽车购买力的持续下降，也许这才是关注的重点。众所周知，最近愈演愈烈的金融危机已经严重影响到了全球经济的健康发展，从华尔街到全世界，从金融界到实体经济，各国政府都在面临着严重的经济危机，那么从这一次危机中我们能够看到什么？我国经济和中国的企业受到了什么影响？对我们而言，中国企业到底是机遇大还是挑战大？ 10月14日，一大把网站特别策划《观天下》活动第一期——“美国金融危机对中国经济的影响”，就以上问题与业内专家进行了探讨。 首先，对这次金融危机产生的根源，对外经贸大学金融科技研究中心副主任侯玉成表示，美国本次金融动荡最终转化成危机，是由价格泡沫所引起，价格泡沫主要体现在房地产市场。美国将问题转移到金融衍生品是在混淆概念，其根本问题就是房地产泡沫过渡膨胀，最终导致不可收拾的局面。 近年，美国的科技进步、生产力提高，导致经济发展较快，但其经济发展在一定阶段是以价格不断上涨来支撑它整体总的经济发展局面。正是因为这一点细微差别，导致一旦某个领域出现问题，就会使整个价格体系崩盘。 而首都经济贸易大学金融政策研究中心研究员施慧洪博士认为，金融危机的根源还在于美国的金融机制，即信用衍生产品，普通的债券本金和利益都是可以预期的，衍生化后，本金变化了，利率也变化了。如利率可以与汇率挂钩，利率可以跟很多因素挂钩，这样就使风险更加扩大化。尤其是期货，利率一高，亏损的数字就成了天文数字，这使整个经济分为两极，一方是巨大的盈利，一方是巨大的亏损，经济体系就无法平衡。 面对这种局面，目前各国政府都在尽力挽回金融危机局面，但究竟有多大效果？侯玉成表示，包括现在欧洲、美国所有的注资，包括成立各类基金的目的主要是让市场稳定，整体在根上并没有做实质性的动作，目的就是各国央行联合起来，给市场信心，先让金融系统稳定，让实体经济正常运营。 谈到金融危机对中国经济目前的影响，侯玉成认为，其主要负面影响在我国的外贸出口及金融领域，但从另一个角度，无论是宏观经济面还是中小企业发展，此次危机又可能是一次巨大的机遇——逼迫我国出口结构进行升级，这就需要宏观决策层给我国中小企业还有大型出口商提供缓冲的时机。 中国银河投资管理有限公司投资管理总部投资经理连杰表示，在中国目前自主动力并不充分的环境下，生存环境愈加恶劣，在产业升级和行业结合的过程中才能诞生出更强有力的企业。另一个层面，刚性的内需支持的行业是非常值得关注的，我们现在内需增长并不快，但是这种增长基本是刚性的，不会突然变成负增长，比如农业、快速消费品，这些都有很好的投资机会。 侯玉成认为，在目前经济局面下，可以在稳定或者尽可能减少出口影响基础上加强对内需的关注，从近期召开的党代会可以发现，内需的启动，或者内需的制造，可能会成为下一阶段我国大的经济政策方向。而对于农业甚至与农相关的整体领域，可能是我国未来加强内需发展的一个点。下一步我国很可能在科学、技术行业给予适当扶持和推动，一方面发展科学技术基础，另一方面试图从这个领域制造出新的消费热点。 对于什么样的行业在这次危机中能够很好的发展，企业如何在这次危机中全身而退？各位专家对中小企业提出建议： 侯玉成：中小企业对未来发展的思路要有大的改变和提高。今年乃至未来，靠过去单纯的密集性、低成本生产模式会逐步遇到发展瓶颈，这需要未来我国中小企业的发展有两个方面必须要准备，第一方面，首先中小企业技术需要进行提高和准备。第二方面，我国中小企业，特别是以出口型为主的中小企业，未来的发展需要对一些经济和金融领域熟悉的人才，做一个必要的配备。 连杰：谈到中小企业发展有一点要提出，就是中国金融环境。在中国金融环境整体落后于实体经济发展情况下，金融行业是有机会的，金融行业将来也会产生很多种小企业，有可能也会生活的很好。投资公司选企业，在实务中考虑几个因素，第一是行业空间，即使排名第一，但行业中只有一百万的生长空间，是不考虑的；第二是行业壁垒，这是限制竞争的因素，设计壁垒让后者无法追赶，甚至不能轻易进入这个领域竞争，这就很有价值了。 对于中小企业转型的问题，施慧洪认为一方面可以依靠自身力量，第二方面需要依靠外力，外力部分政府应该承担起责任，无论是国外还是国内，中小企业发展往往需要政府的相应政策，否则中小企业跟大企业竞争起来非常被动。而侯玉成认为，中小企业一定要从自身发展着手，不能把发展希望完全寄托在国家身上，无论是中国还是国际，企业优胜劣汰是正常现象。 最后，三位专家谈到我国企业在这次金融危机中何时突围时，表示：目前局面下，中小企业要积极拓展美国以外的其他市场，包括非洲市场、欧洲市场，甚至亚洲市场，通过危机的锻炼，来提高与国际企业的竞争能力，及国际市场的开拓能力等，不断提升自我实力，前进的步伐不能停止，机会终究会到来。

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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

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

（1）罗列分析。我们是财务管理专业的学生要写关于财务管理专业的论文，首先我们先静下心来去想。

比如说《管理统计学》、《税收学》、《高级会计学》、《财务信息系统》、《高级财务会计学》、《金融会计学》、《证券投资学》、《中高级财务管理》、《财务报表编制与分析》、《财务与会计电算化》这些是我们身为是财务管理专业的学生所学的部分必修课。

然后我们从中找出自己擅长的或者是自己喜欢的，毕竟兴趣和爱好是最好的驱动力嘛，比如我选择《证券投资学》这个角度下手，那么这个时候就可以开始思维的发散了。

首先是百度，360，搜狗，google等各种的搜素引擎去一些和证券市场相关的各种资料，这个时候不要嫌麻烦，把你认为能用的全都搜罗起来。

最后放在一起去做一个统计，根据统计的结果去找到现在在证券领域什么方向是热门的，从里面挑一个自己感兴趣的，接着就可以去在海量的文献里去寻找论点了。

（2）阅读文献收集。这种方式比较直截了当，直接去搜索和金融这个专业相关的论文，寻找方向和灵感同时对于论文后期的参考文献选择也提供了一个不错的选择。比如说

［1］曹博涵.泛娱乐视频网站哔哩哔哩的盈利模式分析及其财务评价 [A] . 2020

［2］刘新乐.财务报表分析及其在企业财务管理中的作用研究 [J] .财讯 . 2019,第019期

［3］Chen Keyi .陈珂 中文社交媒体在对外汉语修辞教学中的运用及影响——以微博、微信、哔哩哔哩视频网站为例 [C] .

［4］李加 .加强医院内部审计对促进医院财务管理的意义探讨 [J] .产城(上半月) . 2020,第005期

［5］丁磊 .大数据视阈下资产证券化基础资产风险重构--以互联网消费信贷信用分析为例 [J]吉林金融研究 . 2016,第008期

金融专业本科毕业论文的选题方向

这个不甚多吗

如果要分析数据的就比较麻烦一点 不过一样快一些的

宏观类：金融危机对中国的影响与对策，资本跨国流动的现状与前景，中国资本如何走出去，中国对外FDI（或者外国对中国的FDI）的现状与未来，日本经济衰退的原因分析，香港（或者台湾）市场吸引力下降的原因分析，中非合作的利与弊，人民币海外流通现状与前景，欧盟第五次东扩的利与弊，论土耳其加入欧盟，俄罗斯经济复苏的原因分析，论世界经济进入转轨时期，中国巨额外汇的利与弊，论外资转移定价对中国的影响，中国应如何应对欧美的反倾销（或者技术垄断，或者贸易管制等等），中小型企业对外贸易现状与前景等等。微观类：中移动的对外投资策略的研究，论微软近期在华反盗版策略的影响（番茄花园，“黑屏”等），联想近期跨国并购的利弊分析等等。（提供了一些题材，希望能令你满意。同时写论文时建议使用双标题，因为双标题比较容易引起老师的兴趣）。

我只能给你分享一些文献，比如这些：1、田晓蕾, 邓乐. 上市公司融资行为对公司业绩的影响——基于对中泰化学案例的研究[J]. 国际会计前沿, 2016, 5(2): 、尹美群, 赵鑫. 上市公司股权结构与公司经营业绩的实证研究——以我国医药行业上市公司为例[J]. 商业全球化, 2013, 1(2): 66-70. 3、李世尧. 股权结构、高管薪酬与公司业绩——来自电力行业上市公司的证据[J]. 国际会计前沿, 2012, 1(3): 、林慧贞, 黄江川. 金融控股公司宣告发行可转换公司债对股票报酬影响与因素分析——以台湾地区为例[J]. 金融, 2019, 9(5): 534-541.