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曹刿论战是公元前684年 邹忌那个说的是齐威王时候的事是战国时候的人 他在位是356-320 扁鹊是公元前401-301年代的人 马谡是三国时候的人 在春秋战国之后 唇亡齿寒是晋献公伐虢的事 在公元前651年 南辕北辙是魏惠王时候的事 他当时正想攻打邯郸 因为徐州相王时候他们俩互相承认 然后后面魏国被齐国欺负 所以这个事情应该在邹忌讽齐王纳谏之前 所以这个时间序列从前往后应该是曹刿论战、唇亡齿寒、扁鹊见齐桓公、南辕北辙、邹忌讽齐王纳谏、马谡失街亭 希望楼主采纳
时间序列好发论文。根据查询相关公开信息资料显示，从系统论的角度看，时间序列就是某一系统在不同时间（地点、条件等）的响应，围绕时间序列预测、分类、异常检测、表示学习以及在医疗、生物、交通、音乐、金融等方向的应用。
扁鹊见蔡桓公，唇亡齿寒，曹刿论战，邹忌讽齐王纳谏，南辕北辙，马谡失街亭
曹刿论战、唇亡齿寒，都是春秋时的事情。蔡桓公是前400～前357年，齐威王是前378～前320年。所以我认为扁鹊见蔡桓公应在邹忌讽齐王纳谏之前。南辕北辙不好判断，但它出自《战国策•魏策四》，所以也归在战国里。马谡失街亭是三国时候的事。
Etesian亦莘：咨询是一份非常有意思的工作，既包括职业技能、企业管理之类的咨询主业，也会有一些行业内幕、杂谈、感悟以及职业规划。 1 | 咨询公司的PPT是什么样的 事实上，咨询顾问们很少会把PPT称为“PPT”。 正统的叫法应该 slides 、 片子 或是 deck 。 slide 意指单张或几张PPT页， deck 意指一整套PPT报告（就像a deck of cards)。 所以，咨询顾问们常常会说，“我还有好多页片子要画”“老板让我今晚做个deck出来”，而不是说“我要画PPT”。 1 咨询公司deck的目的 咨询公司的deck一般有以下几种使命： 1. Proposal ——用于投标/竞标/讲标 2. Deliverable ——作为项目的交付品 3. Thesis ——类似于whitepaper，用于表达观点，pitch客户 4. Report ——对客户的汇报材料，有的时候和proposal、deliverable、thesis指的是同一个东西，是一个比较宽泛的概念 归根到底，PPT的使命在于展示咨询顾问们的观点，而这样的使命也就决定了咨询公司的deck与其他PPT（如产品发布会、工作汇报等）有着很大的不同。 在绝大多数日常语境下，优秀的PPT的关键词应该是“文字简洁”“配图合适”以及越来越流行的“扁平化”。 比如这样： 或者这样： 与之相反的，我们常常能看到某些咨询公司出具的PPT密密麻麻铺满了字。 比如这样： 或者这样： 从传统审美来看，这样的slides也许美观性上略有不足，但我们并不能简单粗暴地认为这张PPT是失败的。 由于咨询公司的deck承担了绝大部分信息传递的职责，因此当美观和简洁与内容的充实性冲突的时候，咨询顾问还是偏好于将内容完全呈现。甚至还有些客户，就是特别喜好内容多的slides，认为slides上的字越多，他们的钱花得越值得。甚至在汇报的过程中，他们更愿意去阅读，而非听顾问演说。 2 deck的结构 咨询公司的报告一般由三部分组成： Part1 Summary： 一些关键性的结论的罗列，具体参考前文展示的BCG的executive summary；除此以外，在正式汇报中，还应把此次汇报的Objective（比如是否需要客户高层做决策）描述清楚，这部分一般不会出现在正式agenda中； Part2 正文： 这就不多说了； Part3 附录： 主要是对正文内容的一些支撑，有一些繁杂的数据分析、推倒方法等并不适合放在正文中一并汇报，而是放在附录中，如果客户提出疑问，可以随时切换至附录并详加阐述；除此以外，项目完成的一些工作（比如做了多少访谈，发放多少问卷等）也会放在附录中。 比如这样： 说完整体架构，我们再聚焦到每一页slides。 slide一般有五大要素： 1. Tagline ：标题栏，用简单的话概括整页的内容 2. Illustration ：配图，整页的核心，用数据图表或其他类型的图（如流程图、架构图等），说明本页要表达的核心内容 3. Commentary ：对配图的描述与解释 4. Notes ：对整页slide的补充说明，一般是数据口径、名词定义等内容 5. Source ：所有数据及信息的来源 举个例子，下图中，各大要素均已用红框标出。 3 deck的制作流程 特别要注意的是，咨询公司的deck与其他类型的PPT还有一个显著的不同点，在于标题栏。 一般PPT的标题都是短语，比如“xxx牌汽车的市场份额”；而咨询PPT的标题栏则是对整页内容的凝练，比如下图中“土方机械在各地区都是最大的细分市场，在世界其他地区呈两位数增长”。 如果单独把咨询deck每一页的标题抽出来，就会发现呈现在你眼前的是一个完整的故事，这就是我们说的“storyline”。 比如这样： Stroyline是对整个整个咨询项目工作的高度总结与概括，决定了所有的将会如何呈现在客户眼前。虽然不同类型的咨询项目的Storyline都有各自的固定套路，但在实际工作中也往往千变万化： 这个数据是否要展示给客户？ 应该放在一开始就吸引眼球，还是放在后面引发爆点？ 如果放在前面，整个故事应该如何串联？放在后面呢？ …… 很多时候，Storyline的梳理不仅仅是商务工作，更是艺术创作。 Stroyline是绘制PPT的第一步，顾问们还要经历六个步骤才能最终做出汇报PPT： Step2，分页内容梳理 Step3，单页内容的相关数据整理，与逻辑梳理 Step4，在白板或纸面绘制slides草稿，并修改一万遍 Step5，在电脑上绘制slides，并修改一万遍 Step6，被老板枪毙，以上过程重来 T_T Step7，整合所有slides成为完整的deck，并持续修订 2 | 咨询PPT中的图与表 由于图表的直观性，所以总是能比文字更先一步抓住观众的吸引力。 图表也因此承担了绝大部分传达信息的职责，文字的功能更多在于解释说明。图表往往是是一页slide的核心。 定量图表 1 柱状图 Bar Chart 柱状图由于自身特性，所能承担的功能最多样化，因此也是咨询报告中出现频率最多的图表。 在表示多项数据按特定序列编排（一般是时间序列）时，一般使用纵向的柱状图。 在传统观念中，柱状图的横轴一般情况下要表示特定顺序，否则柱形图是没有意义的。此时应该选用横向条形图(Bar)，用条形图根据数值大小进行排序。 当然，以上标准也有例外。当出现多个系列、多组数据需要对比时，即使没有序列，也应该选择纵向的柱形图，这是因为由于人的视觉特点，横向条形图在展示效果上不够直观。还有的时候，由于PPT页面版面的原因，也会将横向图与纵向图相互替换。总体上来讲，纵向的柱状图使用范围更加广泛。 为了强调各部分的数量或者百分比，往往会使用 堆积柱形图 (Stacked)。堆积柱形图在绝大部分场合都可以代替饼图，与饼图相比，柱形图的不同的柱之间更加可比，更直观，而且形状更规整，利于排版。 由柱状图衍生出来的 瀑布图 (waterfall)，突出强调变化的数值，或者数值之间的加减关系。 2 饼图 Pie Chart 饼图主要是展现各部分占总体情况。一般情况下，除非是有特殊要求，饼图不宜分割过多，建议5-7块为宜。有时候，某一部分需要特别展开，可使用复合饼图。 饼图的圆形与slide的方形有所冲突，因而在实际的排版中，饼图在美观性上往往不尽如人意；而且，在饼图内一些份额较少的数据往往容易被忽略。因此，一些咨询公司已经开始减少使用甚至不使用饼图。 3 折线图 Line Chart 折线图主要通过线条的高度和斜度表示数据变化的趋势，特别是相对于时间序列的变化趋势。这一点和柱状图很类似。而折线图和柱状图最大的区别在于二者对数据变化趋势的表现形式。折线图的形状和折线的斜率直观地表现出了变化率，而柱状图更注重于表现变化量。 折线图在咨询deck中出现的频率也并不算高，一般数据量较少时，大多使用柱状图，只有在很长的时间序列内，展现数据的波动情况时，才会使用折线图。 4 点图 4.1 散点图 散点图表现的是二维数据的分布情况。 当散点图的横纵坐标相互独立时——如横坐标是产品市场份额，纵坐标是产品增长速率——散点图可以看做是矩阵，用于多个数据的筛选。和BCG matrix类似，越靠近右上角越好，越靠近右下角越差。 另一种情况下，散点图的横纵坐标有 相关性 ——比如横坐标是人均GDP，纵坐标是人均消费量，点表示各个国家——散点图则显示的是数据分布的规律性，最后展现出来的数据往往集中在某一区域内，类似于线性回归。 4.2 气泡图 由散点图延伸出来的气泡图，可以表示三维的数据。一般用气泡面积的大小来表现收入、资产、人数、个数等衡量规模的数据。与散点图类似，气泡图的横纵坐标的关系的不同，也影响了气泡图展现信息的差异。 下图中的气泡分布就具有明显的线性趋势。 5 面积图 5.1 堆积图/区域图 Area Chart 区域图可以理解为折线图与柱状堆积图的结合。主要是反应各类别数据变化的趋势以及占比情况。非百分比的面积图还能表现出总体数据的变化情况。 5.2 Mekko Chart Mekko图又称市场地图（market map）可通过不同矩形块的面积，体现各个不同的数据的大小关系以及在总体之中的比例。 6 雷达图 雷达图展现的是同一个体几个并列要素其相对应的数据。一般情况下这些要素多符合MECE原则。多个雷达图的叠加，能够轻易判断出不同的数据主体的各项特征。 定性图表 1 表格 由于表格天生长得太丑，咨询PPT中一般会尽量避免表格的出现，即使出现，也会尽量避免使用office自带的表格绘制工具，从而使表格以美化的形象出现。 表格的优点在于： -与纯文字描述相比，表格简洁、直观，可以省略主语与部分谓语，只保留关键的形容词和副词短语 -与图标相比，表格节省空间，单位面积内信息传递量更大 -可灵活设计，适应不同slide的排版情况 因此，表格的 使用 范围一般是： 非数据信息（一般都室定性描述）的展示，以及对比（包括时间、空间、种类等多个维度的对比） 文字描述啰嗦，重复语句较多 数据图表占据空间过大，或者数据图表传达信息不清晰 2 Harvey Ball 作为咨询圈内最经典的定性分析手段之一，Harvey Ball（请原谅我也不知道中文是什么）一直活跃于各种报告中。Harvey Ball其实运用了统计学中“四分位数”的概念，将25分位、75分位等概念进行了简化之后，用来比较不同个体之间的差异性。 3 甘特图 Gantt Chart 甘特图即时间表，一般用来规划咨询项目的工作进度，多用于竞标的poposal以及项目的kick off。 甘特图需要写明工作内容、负责人、时间进度以及里程碑（milestone），便于在项目的进程中追踪进度。 4 路径图 Roadmap “路径图”没有统一的名称，也没有约定俗成的形式，一般用于客户规划未来商业战略/系统实施/企业变革等进度。 5 泳道图 在与业务流程相关的咨询项目中，常使用泳道图。泳道图能够清晰体现出某个具体动作发生在哪个部门，将这些业务动作按照职能进行划分。由于外观像不同的游泳道，因此称为泳道图。泳道图很少直接在汇报的deck里作为展示的对象，一般会被写进详细的交付材料中 以上就是咨询报告中最常见的定性与定量图表。除了Mekko 图之外，其他所有图表都可以通过PowerPoint自带的图表工具绘制。据说是由于专利原因，只有Think-cell和Mekko Graphic能够绘制Mekko图。相比Mekko，Think-cell也更为方便易用，在咨询公司的应用情况也更为广泛。3 | 如何做好顶尖咨询公司的PPT PPT的实质即是呈现信息，制作slides有三大要素：内容，逻辑，风格。 “内容”是一份deck的血肉。曾和一个朋友探讨他们项目上的deck如何去做，最后发现原因出在没有足够的内容来支撑每一页slides。而图表正是这些“内容”的重要表现形式，这在上一章中已经详细描述过了。 风格之于PPT，犹如容貌与衣饰之于人： 比如，通过配色就可以轻易分辨报告到底出于MBB哪家之手： 比如，某几家尽量避免使用饼状图，而使用堆积柱状图代替； 比如，某家多用线条，而很少用色块； 再比如，某几家最近两年的风格越来越向互联网公司接近…… 我们可以通过外貌、穿着、声音等特征轻易地分辨出身边不同的人，同样地，我们可以通过配色、图形、文字等分辨出咨询公司。“风格”与其他两要素有一定的交集，但仅限于直观表象的层面，是一种“习惯”的表象。风格由咨询公司的传统决定，在潜移默化中塑造了咨询顾问们制作PPT的一些技巧（而非技术）。所有的咨询公司都有几套公司内部的模板（如下图），甚至还有一些咨询公司有专门的graphic部门，负责做PPT的美化。 逻辑是PPT的骨架，如果没有严密的、通顺的逻辑，deck以及每一页slide，都会让观众觉得茫然或晦涩。而逻辑正是本文的主题。 总体上来讲，PPT的逻辑分为三个层次： 1.整个deck的故事线（storyline） 2.每一页的细节内容（tag line） 3.细节内容的组织形式（Format） 1 Storyline-故事线 故事线，一般用英文storyline代称，是整篇deck的脊梁。 storyline决定了咨询报告的叙述逻辑与顺序，也就从根本上决定了这篇报告能否从一开始到最后都能吸引观众的兴趣与注意力。 很多行业外的朋友都有这样的疑惑：为什么不按照做项目的顺序，或者说按照一开始的方法论来组织最终的报告呢？为什么最后的报告（无论是讲标报告还是结项汇报），都要花大量的时间在确定这些PPT的先后顺序上？ 举个简单的例子。 一般地，一份市场战略项目的汇报报告会包含：市场规模，增长预测，竞争态势，自身现状评估与预测等几块内容。 不难看出，“市场”与“竞争”是有交集部分的，“竞争”与“标的分析”是有交集部分的。 那么，这些交集应该如何切分，然后合理地放到报告中呢？还需要考虑的问题是，应该先讲市场，还是先讲自身？应该先讲自身，还是先讲竞争？ 再举个简单的例子。 一些内部运营优化/转型的项目，会对客户内部进行一次完整的诊断，并提出解决方案。 在诊断的过程当中，会收集到很多客户内部存在问题，然后顾问们就会针对这些问题提出有效的解决方案。 很多时候，针对一条问题，解决方案往往会涵盖很多方面。比如，一些问题可能同时涉及市场、人力资源，而另一些问题会涉及财务、销售等。 那么，在最终的汇报中，是应该逐条详解不同的问题，还是逐条描述对公司不同职能条线（市场，销售，人力资源，财务等）的优化呢呢？ 以上问题都没有标准答案。 ——也许我们会遇到市场糟糕，但自身逆势增长的情况，可能我们就会把市场的评估向后放一放。 ——也许我们在诊断中发现，不同的职能条线所需要的解决方案数量相近，难度相似，可能我们就会按照职能条线的顺序逐一汇报。 2 Tag Line-标题栏 严格地来说，Tag Line应该是storyline的具体表现，是故事线进一步的产物，也就是我们在开头提到的“每一页的细节内容”。在实际工作中，顾问们常常会用storyline代指连结在一起的tag line。 在Storyline（先说什么后说什么）敲定之后，项目组就要开始确定每一页的片子应该要讲什么内容了。这里没有太多细节可说，但有两个原则必须明确： 原则一：每一页片子必须要产生观点，不能仅仅是对客观事物的描述。 下面这一页就是失败的典型： ——只罗列了一些数字，并没有讲清楚数字背后的东西。比如，为什么ROE在15年会下降，16年又迅速反弹？ 原则二：每一页片子只讲一件事情，并在Tagline里用简短的语句说清楚。 来看一个失败的案例： 这页片子完美地触犯了原则一和原则二： ——没有提出自己的观点，让观众短时间内无法直接获取PPT的重点内容； ——Tagline是一个短语，非陈述句； ——讲了两件事，并且没有论述清楚这两件事的关系。 成功的案例是怎样的呢？ ——tagline里面明确提出了Amazon的 "triple threat" 价值主张，并得出结论：亚马逊正在侵蚀传统的零售商。 原则三：所有的tagline应该是连续的，并且能组成完整的storyline。 直接看案例。 以下图片取材于百度文库中的《罗兰贝格产业规划项目》，是罗兰贝格在2008年为华夏幸福基业做的战略规划。 由于篇幅原因，这里选取了报告中A模块的第1点《影响功能定位的外部趋势分析》的所有tagline。 ——所有的标题连起来就是连贯的语段，即使不看内容也能大致了解报告说了些什么。建议自行搜索原文阅读。 3 Format-排版 一般在一页PPT内，主要有图表（chart & table)、论述图(illustration)和文字这三类组成模块。 在经历了无数个画片子的深夜后，终于总结出了一套简单粗暴、行之有效的PPT排版法： 十六格排版法 。 首先，想象一下，一页空白的PPT里有16个大小相同的格子，像这样： 这里，插播一个叫“ 区域 ”的概念： “区域“是由一个或多个方格组成的形状，是PPT 里最高层级的组成元素。每一个区域均包含各种各样的内容，也因此有图表，论述图和文字等多种表现形式。 所以，绘制PPT可以简化为：把方格组成不同区域，把所有的内容，包括图表，论述图和文字，按照一定次序，对应摆放到PPT上各个区域里。 原则一：组成区域的方格可以根据区域的内容进行合并、伸缩。横向或纵向的区域尽量控制在四个以内。 原则二：每一块区域必须讲述的是同一个内容，并与其他区域相异。 比如这样的一页片子： 依照16格排版的原则，应该是这样的： 每一个彩色矩形就是所谓的“区域”，很容易看出来： ——原来的16个格子被两两组合在一起，成了更大的方块，整个PPT实际只有8块“区域”； ——有一些区域的方格被缩小了，比如黄色和灰色；有一些方格被拉大了，比如红色和紫色，都是为了配合内容的尺寸。 如果横向或纵向有5块甚至以上的区域，在狭小的空间里，就显得局促。除非是内容不可省略或合并，否则不建议超过5个区域。 原则三：所有的区域都只能是矩形，不能出现L、T等字形，更不能出现不规则图形。 这条规则一般都会被遵守，因为非矩形的区域在排版上实在是太丑了。 原则四：相邻区域之间尽量吻合（长或宽相同），尽量避免出现区域与区域之间交错。 不同区域之间的交错，主要由于某一区域过长或过宽，一方面要尽量避免这样的情况，保持相邻区域同长同宽；如果确实由于内容的原因无法实现，那也要保持整体的对齐与对称。 看一个失败的案例： 把不同区域填上色，就可以明显的发现，结构图（灰色区域）与文字（蓝色区域）没对齐，而图片（绿色区域）与排名表（红色区域）没对齐，橙色与绿色也没对齐。整个页面显得有些杂乱。 原则五：不同区域的排布要合乎逻辑。 这一点是最考验顾问功力、也是最难说明的一点。 常见的问题主要由以下几种： 1.重点不突出 没有把重点内容区域放到醒目的位置，如左上、最右或最下等符合阅读顺序的位置；重点区域面积小，易被忽略。还有就是页面内没有重点，比如上面Aon Hewitt的片子。 2.逻辑展现方式有误 最常见的就是用错箭头。箭头一般表示递进、推倒、连接、趋势等含义。经常看见新来的小盆友乱用箭头，导致逻辑混乱。 比如下图，就是不管逻辑硬套模板的典型。 3.逻辑关系有误 最常见的情况是逻辑上平行的区域展现的内容不在同一个层次上，或者展现的形式与维度不在同一个层次上。 比如下图： 标题里讲的是“业务流程”，下面三点虽然都与之相关，但明显不在同一个层面上。这些更多的是内容上的问题，个案之间有很大的差别，很难找到通解通法，因此不再详细说了。 基本上，按照以上几个要点画PPT，最后的结果都不会太糟糕。
可以。因为时间序列大都都是不稳定的。如果将不稳定的序列直接纳入到计量模型里面很有可能会造成伪回归。
我只对个人发送。
经济学专业参考文献（通用11篇）
按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。下面是我收集整理的经济学专业参考文献（通用11篇），欢迎大家分享。
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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
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
经济学是研究人类社会在各个发展阶段上的各种经济活动和各种相应的经济关系及其运行、发展的规律的学科。那么经济学专业的论文选题怎么选呢?下面我给大家带来2021经济学论文题目有哪些_经济学专业论文选题题目，希望能帮助到大家!
经济学博士论文题目
1、基于绿色GDP投入产出模型架构研究
2、中国住户生产核算理论与 方法 研究
3、成长型企业无形资产统计问题研究
4、中国社会核算矩阵编制与模型研究
5、政府统计数据质量评估方法及其应用研究
6、人口老龄化对我国GDP及其构成的影响
7、环境价值核算方法及应用研究
8、经济核算原理在现代制造业定量研究中的应用
9、中国服务业的全要素生产率研究
10、我国GDP中劳动报酬份额的下降
11、经济福利核算的理论及其指标研究
12、宏观金融运行异常的统计监测研究
13、国民经济核算及其总体模式研究
14、国民经济核算方法论研究
15、可持续发展指标体系建构及其应用研究
16、供应链违约风险的研究
17、对我国国民经济核算理论与方法问题研究
18、Markov算子的渐近行为与经济系统的几个问题
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21、粮食、农业制度供给中的博弈与实证
22、理解经济变迁的过程
23、海洋经济核算体系与核算方法研究
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25、基于环境因素的全要素生产率和国民收入核算研究
26、浙江省城乡收入差距统计研究
27、现代企业统计理论体系创新研究
28、ICT对国民经济的贡献研究
29、资本存量与资本服务核算研究
30、地区GDP核算及数据衔接问题研究
31、资源环境经济综合核算与绿色GDP的建立
32、基于可持续发展的中国能源核算研究
33、消费型中间消耗的概念及测算
34、时间序列分析方法研究及其在陕西省GDP预测中的应用
35、物流配送选址优化模型的研究
36、供应计划问题的遗传算法求解
37、基于景气指数的宏观经济监测预警系统研究
38、 企业管理 创新数量分析中的线性优化逆问题
39、技术能力成长决策中的实物期权方法研究
40、资产定价标准的讨论和模拟
41、投资者认知收益度量模型及系统设计
42、基于水环境的杭州市绿色GDP核算的GIS表征
43、人力资本与全要素生产率
44、湖南省宏观经济景气指数的编制与应用研究
45、森林资源核算及纳入国民经济核算体系研究
46、疏浚企业挖泥船生产统计系统优化分析
47、过程神经网络在GDP预测中的应用研究
48、四川调查总队系统职工工作满意度调查研究
49、基于线性回归和神经网络的预测模型在国民经济数据中的应用
50、国民经济核算体系中环保指标设计研究
微观经济学论文题目
1、我国绿化工程监理微观环境分析
2、知识产权对微观经济的作用机理研究
3、外生驱动互联网消费增长的微观空间计量研究
4、房地产市场反周期宏观调控政策绩效的微观探析
5、劳动力成本上升对现代服务业企业升级的影响研究--基于微观企业财务层面以信息技术产业为例
6、宏微观因素对商业银行信贷风险影响的实证分析
7、经济责任审计促进经济增长的微观途径--基于“中国之谜”中政府官员的作用
8、中级微观经济学混合教学模式探索与实践
9、基于半鞅过程的中国股市随机波动、跳跃和微观结构噪声统计特征研究
10、中国经济发展新常态的宏观表象和微观基础
11、货币政策、所有制差异与商业信用再配置--兼论新常态背景下供给侧治理的微观路径
12、微观权力、自我技术与组织公民行为-- 人力资源管理 的后现代分析
13、增值税转型对我国微观经济的影响
14、商业性小额信贷机构市场定位微观制度因素分析--以某村镇银行和某小额贷款公司为例
15、城乡关系重构下乡村人口城镇化微观进程研究--基于家庭流动人口的视角
16、微观商业视角下的微信经济
17、应用型人才培养模式下独立学院微观经济学教学改革研究
18、微观开放性视角下创造力的多层次影响机制探究
19、农户劳动力资源配置的微观决策
20、微观经济与企业管理探讨
21、民营企业对外直接投资对企业内就业的影响--基于温州微观企业数据的实证研究
22、房产税、房价与住房供给结构--基于上海、重庆微观数据的分析
23、基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型研究
24、森林转型的微观机制--以重庆市山区为例
25、我国纺织业企业创新与生产率关系的微观测度
26、人的自由全面发展视域下资源配置的微观机制
27、基于微观企业数据的产业空间集聚特征分析--以杭州市区为例
28、从微观管理视角浅析高校国有资产管理中的问题
29、“双创”背景下非正规就业对劳动力市场影响的微观分析--基于马克思劳动力价值理论视角
30、我国众筹融资的微观机理及宏观效应
31、金融市场微观结构理论综述
32、利率调控对房地产营销市场波动的微观作用机制探究
33、中国对外并购的绩效研究--基于制造业上市企业的微观分析
34、我国服务贸易出口的影响因素分析--来自微观企业层面的证据
35、市场微观结构下高频交易流动性--基于我国商品期货市场的实证研究
36、工商行政管理在宏观控制与微观搞活中的职能与作用
37、典型平原农区土地非农化对乡村发展影响的微观机理
38、贫困地区特色农业规模经营意愿的影响因素研究--微观农户视角的分析
39、中国政策性银行全要素生产率测度及影响因素研究--基于宏观与微观解构
40、中国产业结构升级的新视角--微观产品质量角度
41、新疆农民专业合作社微观运行障碍调研与政府责任分析--以吉木萨尔县为例
42、制造业可持续发展的微观经济分析--基于价格机制与制度结构的视角
43、微观视角下煤炭上市公司资本结构影响因素实证研究
44、优化农业科技创新风险投资微观运行机制的策略研究
45、低碳经济政策失灵的原因分析及应对 措施 --基于微观经济个体的视角
46、税制改革推动国家治理能力提升的微观作用机理研究--基于增值税转型对企业投资行为的影响
47、论宏观调控与微观自主的辩证平衡
48、基于微观动力视角我国上市公司市值管理绩效评价的研究
49、宏观经济政策与微观企业行为--拓展会计与财务研究新领域
50、以“供给管理”激发微观活力实现经济发展动力转型
宏观经济学论文题目与选题参考
1、“互联网+”重塑中国宏观经济
2、20_年宏观经济形势讨究和政策的观点综述
3、20_年世界经济形势回顾讨究与展望
4、20_年玩具市场跨越式发展的契机论议与挑战
5、20_年中国成品油市场讨究
6、财政分权与中国经济增长
7、城乡一体化理论研究
8、从诺贝尔经济学奖看现代宏观经济学的发展
9、当前国民经济运行中应注意的几个问题及建议
10、当前经济形势下扩大内需的困难与措施研究
11、当前社会人文效应与经济效应的互相影响
12、当前收入分配存在问题的思考
13、地方财政支出的产业结构效应研究
14、电信业漫谈之供给与需求
15、对欧洲宏观经济体制的批评
16、房地产的宏观经济学说
17、房地产动摇对经济增长的影响
18、房地产行业走势对中国宏观经济的影响分析
19、复合式通胀压力下浅探宏观经济政策选择
20、高校扩招的经济影响
21、公共财政政策与可持续发展(或技术创新)
22、供给学派的起源与美国实践
23、关于金融稳定与货币政策的一点思考
24、关于凯恩斯主义与货币主义对大萧条成因解释的分析
25、贵州省城镇失业问题研究
26、国家宏观调控的内涵与手段研究
27、哈耶克对经济周期的研究及其方法论特点
28、宏观行为经济学的新发展及其应用
29、宏观经济剖析和政策前瞻
30、宏观经济形势分析与数据解说
31、宏观经济学的创新与调控方向的转变探讨
32、宏观经济学视角下经济增长理论和政策
33、宏观经济学中的管理理念与措施应用分析
34、宏观经济学中的经济理论研究
35、宏观经济学中的长期与短期分析
36、宏观经济学中金融市场影响经济的分析
37、宏观经济政策应稳步微调
38、后危机阶段中国宏观经济政策的趋向
39、后危机时代安徽省财政宏观调控政策研究
40、互联网改变就业的宏观经济学机理
41、汇率理论的演变评述与人民币国际化借鉴
42、货币国际化 经验 与人民币国际化研究
43、技术创新对社会经济发展贡献率探究
44、减税的思考与超越--简评蒙代尔税收思想
45、金融冲击对全要素生产率的影响分析
46、金融市场与宏观经济的联系
47、金融危机下的浙江制造业面临的困境研究
48、经济发展与社会(伦理、幸福、价值等)关系的分析
49、经济韧性问题研究进展
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我了解更多，选择明白这个道理
到是一个时间序列多元线性方程，但不知道怎么确我明确的好
五年以内。最好是五年以内的研究的期刊或者论文，因为这是这个领域里面最新的资讯，作为你论文的佐证是最好的。实在没有办法的话用10年以内的也是可以的，当然了，如果有很早以前的，但是又是必须的也可以加上，但是我建议不要用是最好的。
框架可以拟一下