金融统计方面的论文题目

学术堂整理了十个经济金融类的论文题目，供大家进行选择：1、我国开放式证券投资基金业绩评价实证研究2、基于行为金融理论下的市场有效性研究与证券价值分析3、我国证券市场股权结构的制度安排与改革4、汽车金融中的信贷资产证券化研究5、金融中介理论和我国全能银行的发展6、重构我国农村金融体系研究7、关于建立我国中小企业政策性金融体系的思考8、金融衍生工具监管制度研究9、我国商业银行房地产金融风险及其防范10、世界金融监管模式的发展及我国之借鉴

我明白道理可以袄

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 G.E.P.Box 和 G.M.J 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 EViews5.0 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。2.ARMA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 0.05。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 - 2.136479 - 4.161144 - 3.506374 - 3.183002 11.20582非平稳1 - 2.764521 - 4.165756 - 3.508508 - 3.184230 11.171892 - 2.101495 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512 11.180023 - 2.418890 - 4.175640 - 3.513075 - 3.186854 11.205434 - 2.230514 - 4.180911 - 3.515523 - 3.188259 11.27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 5.714836 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512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 - 5.448501 - 3.574446 - 2.923780 - 2.599925 - 1.536478 - 1.458512平稳 1 - 3.832346 - 3.577723 - 2.925169 - 2.600658 - 1.662966 - 1.5448712 - 3.398029 - 3.581152 - 2.926622 - 2.601424 - 1.770517 - 1.6115043 - 3.324520 - 3.584743 - 2.928142 - 2.602225 - 1.747432 - 1.546692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 6.876% , 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 - 1.536412 - 1.321820 - 1.135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 1.458445 - 1.282837 - 1.097119Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.AR(1) 0.586643 0.115236 5.090781 0.0000R- squared - 0.226023 Mean dependent var 0.104967Adjusted R- squared - 0.226023 S.D. dependent var 0.111688S.E. of regression 0.123668 Akaike info criterion - 1.321820Sumsquared resid 0.718807 Schwarz criterion - 1.282837Log likelihood 32.72369 Durbin-Watson stat 2.132697Inverted AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 4975.63 4904.72 - 1.436.8762003 5401.71 5125.82 - 5.122004 6309.92 5496.78 - 12.892005 6687.78 6374.83 - 4.682006 7497.00 6728.05 - 10.26年度 GDP 值 7497.00 8026.08 8359.59增长率(%) — 7.06 4.16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

学术堂最新整理了二十条好写的统计学毕业论文题目:1.MMC排队模型在收费站排队系统中的应用2.财政收入影响因素的研究3.城市发展对二氧化碳排放的影响4.高技术产业产值影响因素的研究5.关于和谐社会统计指标的初步研究6.CCA研究我国产业结构的区域差异对经济的影响7.基于单因素序列相关面板数据的实证分析8.基于空间面板数据的中国FDI统计分析9.基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析10.基于统计方法的股票投资价值分析11.某某市2019年工业发展状况的统计分析12.近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析13.近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析14.近三十年中国经济发展趋势的实证分析15.林业科技对经济的贡献率美联储量化16.宽松政策对中国经济影响的统计17.分析排队论简介及其应用18.我国财政收入总额影响因素分析19.我国城市竞争力的综合评价与实证分析20.我国城乡居民收入差距统计分析一以某某省为例

***统计方法的应用

杨帅（2016）按照共享经济主体方面之间的差异来进行分类的，与此同时，杨帅还提出了包含消费及生产领域的可以实现对参与主体进行划分的框架。该框架是一个比较具体化的框架，主要包括以下几点：第一，企业-个人类型。这种类型指的是企业借助第三方网络平台或相关联的企业进行其闲置资源利用渠道的拓宽。其中，最为经典的案例就是首钢创客空间。第二，个人-企业类型，这种类型也被称为临时工代表性经济形式。简单来说就是那些拥有时间、资源、技能的个人借助网络平台中的相关众包平台，满足企业临时性的服务需求。在这一过程中，个人为企业提供服务并收取适当的报酬。通过这种方式，企业能够用较低的成本来解决其内部问题而且个人也能够在为企业提供服务的过程中得到相应的报酬。第三，个人-个人类型，在这种模式中交易的主体为个人。个人能够借助第三方网络平台来实现个人需求与共计之间的协调，该网络平台作为媒介其主要的作用就是为双方提供信息。比如：滴滴出行。通过该平台，双方的利益都能够得到满足，且经济效益也能够得到增加。最后一种是企业-企业类型，通过对互联网的合理应用，企业中的闲置资本能够得到有效的利用。通过资源的充分利用，企业内部生产领域的结构性问题也能够得到很好的解决。例如：阿里巴巴淘工厂。阿里巴巴淘工厂将线下供给能力与线上市场需求之间进行了结合，以此来带动其供给与需求之间的最优配置，进而提升其企业资源配置的合理性。吴晓隽和杨天波（2015）的观点中，共享经济是能够在IT软硬件生产、无线网络、信息终端以及新型消费及生产模式的构建过程中都有十分重要的作用。也就是说，共享经济的影响范围不仅局限于互联网及相关产业中，还包括对于企业经营管理、消费模式、生产模式的影响。郑志来（2016）在对共享经济这一问题进行研究的过程中，首先对供给侧改革的相关内容进行了分析。随后，郑志来表示，共享经济能够有效的改善经济失衡的状况并能够成为供给侧机构性变革过程中一个十分重要的补充部分。共享经济与供给侧结构性改革之间是存在着一定的联系的，且共享经济是一种实现经济方式转变的有效手段。二、共享经济相关理论（一）共享经济的概念最早提出共享经济这一概念的学者是马科斯·费尔逊和琼·斯潘思，在其代表作《社区结构和协同消费：常规活动的方法 》中有对这一概念的详细解释。近几年，伴随着我国经济发展水平的不断提升，共享经济这一概念逐渐被人们所了解。当下，我国对于共享经济的定义为：借助互联网信息技术等一系列相关的科学技术，对海量的、分散的资源进行合理有效的整合并能够满足多样化需求的经济活动的总称。共享经济的主要特征为使用权限，是一种合作经济。共享经济的目的就是为了进行交易成本的压缩，进而带来经济效益的提升。共享经济的主要作用包括以下两点：首先，共享平台的性质是中间媒介，能够带动双方交易成本的降低。与此同时，借助这一共享平台双方能够得到更多的资源和信息，并且其监督成本较低。其次，在共享平中，原本不能够加入到大交易环节中的物品也能够进行交易。这就使交易的范围得到了扩大，且资源的利用效率得到了提升。伴随着经济的不断发展和进步，产生了一种新型的经济形态—基于 O2O 的共享经济。这种经济活动其实在很久之前就已经产生了，不过都没有得到人们的重视。近几年，基于O2O的共享经济逐渐被人们所了解、重视并且不断的发展起来。这种新型经济形态产生的根本原因是互联网信息技术的不断发展，使得传统的交易区域、空间被打破，市场规模得到了扩张。在这种形势下，每个人都是需求者和供给者。在新型经济形态中，物品的使用权、所有权之间处于分离的状态，且相关的交易内容也被赋予了新的意义。与此同时，人们在获取物品的过程中其目的也发生了改变。人们的关注点转移到了物品的实际使用权利上，这就使得物品的使用效率得到了明显的提升。对于消费者来说，用更加低廉的价格就能够租用到你需要使用的物品，这种方式既能够满足消费者使用物品的需求还能够减少消费者的支出。而且，限制资源在这一过程中也能够得到更加合理、有效的利用。（二）共享经济的特点1、价值增值价值增值过程属于西方经济学领域，其被定义为是劳动力价值的补偿，而其在共享经济的商业模式下，其又被赋予了新的意义与和内涵，因为共享经济对于价值进行了全新的定义，即只有在有需求的人手里，物品才能体现其价值，因而这一价值增值过程就成为了将闲置的物品转移到对其存在需求的人手里的过程。卖家通过售卖闲置的物品，在清理自己的生活空间的同时还可以回收到相当于物品原价格中的一定资金的回报，而限于经济原因而无法入手想要商品的买家也可以经由购买这些出售的闲置商品来满足自身的强烈渴望。2、充分利用闲置资源对于闲置资源的充分利用也是共享经济特点中的一种，其能够提高资源的利用率甚至保护环境。正是由于社会经济的不断发展与科技的飞速进步使得一部分人在追求最新科技的同时对于其拥有的尚且完好的高科技产品进行不断的淘汰，这正是由于城市生活集约化的进一步发展和居民个人生活水平的不断提高同时伴随在社会产能过剩的背景下个人对于产品拥有的越来越少的可使用空间所导致的。而那些所淘汰下来的产品又会对个人的生活空间产生占据，由此甚至还需要个人来负担养护和维修的开销，同时产品没有得到充分利用也是一种资源的浪费，违背了绿色发展的理念。其实在社会生活中，共享经济无处不在，例如在交通领域，其传统的公交飞机地铁火车就能够极大的的便利许多乘客的交通出行，它就属于一种共享经济。而新开发出来的滴滴打车也对众多用户的出行起到了很大的便利。将使用交通产品的时间段错开以实现对于车辆的使用率的显著提升，这在降低物品闲置时间，提高资源的利用效率的同时还能实现对于在自身生活成本上的降低，符合绿色发展的理念3、网络易访性随着互联网那个大时代的到来，人们可以更加方便的经由网络来实现自身的生活方式上的便捷化，这点也体现在了共享经济中的闲置物品交易上，买家和卖家双方都能够在网上实现顺畅的交流，这也使得卖家更容易对用户的需求实现掌握，互联网所提供的强大的图文功能可以让买家更好的了解卖家的产品，也更便于卖家对自己的产品进行更好的展示以吸引客客户。O2O网站是一种个人对个人的网络销售方式，正适合闲置物品的买卖，其提供的功能可以降低卖家进行宣传推广的成本，而对于卖家来说也是省去了去线下进行了解的精力，使其通过网络就能实现对产品的全方位了解，因而共享商业模式的实现离不开网络的易访性，正是其为买家与卖家之间提供了便利且成熟的用以双方交流的平台来实现了对于共享商业的促进作用。4、社群共享社群共享是消费者在消费过程中，寻找的具有相同消费需求的群体，为了节省一定的消费费用而采用团购或拼团的方式进行消费。例如拼多多和美团就是针对具有相同购物需求的的消费者群体而建立的；58同城、安客居是将有共同的居住需求的人们聚在一起；51job以及智联招聘则是构建了一个用人单位和求职者之间的沟通交流搭建了桥梁；天猫、淘宝以及聚美优品则是找准自己的市场定位，主要对自己的强项进行经营。通过众多的APP我们可以看出，社群共享产生了一种新的消费模式。5、所有权需求下降在以前那个物资匮乏的年代，只有拥有了该商品的所有权才能心安理得地使用。不过现在人们生活水平的大大提高，对产品的消费观念也发生转变，人们在进行商品购买时更突出获得商品的使用权而不是所有权，商品只有对自己有用才具有价值。在这种消费观念下，共享经济应运而生。一辆共享单车可以在一天内满足十几个人的出行需求，一份学术资料可以供几百位学者学习借鉴，如何在最小的代价下最大程度上满足市场需求，是在共享经济发展模式下需要思考的主要问题。共享经济的发展在一定程度上满足了更多人的消费需求，并且被更多的人认可和接受。三、我国共享经济存在的问题分析（一）现有法律法规无法适应共享经济的发展由于我国的法律条文大部分是在上世纪制定的，所以在我国当下实行的法律体系中，对于新出现的共享经济并没有制定明确的法律规定，而且共享经济依托于互联网的发展而发展，并且在多个领域均有涉及，所以没有一个行业的法律能够直接套用到共享经济的发展之中，对于共享经济从业人员的待遇问题、电商平台的税收问题等层出不穷的新问题都有待解决。一些陈旧的法律条文并不能适应当下经济发展的需要，如果从旧时代的法律角度来看新时代的经济发展，共享经济中有许多创新企业都涉嫌违规或在濒临违规的边界，部分法律并不能对共享经济的发展起到相应的监管，反而具有一定的阻碍作用。共享经济的准入门槛较低，服务质量良莠不齐，并且在对共享经济的发展中缺少有效的市场监管，消费者利益得不到保障。因此，我国要不断完善关于共享经济的法律体系，建立相关的监管部门保障行业稳定发展，并通过相应的激励机制促进创新企业的发展，使共享经济能为我国的国民经济发展做出更大的贡献。