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那你问的这个是哪个
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我们用机器学习模型通过对历史数据来学习拟合，从而来对未来进行预测。这次分享我们主要以传统 主要从这三个方面来展开对时序分析 时序分析是一个比较有特点研究领域，这个领域始于对金融业，例如股市趋势预测、投资风险评估。后来有渗透到其他领域，对未来市场预测、动态定价、用电量预测以及在生物医药也有其一席之地。数学定义一般都是比较简短、严谨和抽象的语言来描述一个概念。按时间序列排序的一组随机数变量. 表示一个随机事件的时间序列，简记为 在时序预测中，每一个数据也就是我们看到的数值其实都是一个随机变量的观察值，随机变量服从一定分布。其实我们看到值也可以称为观察值其实是时间随机序列的一个实现，或者叫做实例，所有我们看到历史数据就是随机时间序列一组样本。 其实我们通过分析来把握这个随机时序的性质 因为我们知道每一个点都是服从整体分布。只要我们通过数据得到这些随机时序的性质，也就是掌握随机变量的模样。其实就是一个数理统计过程，也有点类似机器学习中生成模型。 其实上面就简述了时间序列任务总体方案 有了整体方案，我们一步一步按照这些步骤去去做，然后把需要填填上就完成时序预测。 上面内容一看任务的关键步骤就是时间序列分析，那么什么是时间序列分析呢？一句话时间序列分析就是对时间序列进行统计分析。 那么具体分析方法有那些呢？主要有两种，分别是描述性时序分析和统计时序分析。 时间序列分析理论中有两种平稳性定义 所谓严就是说严平稳的所有统计性质都不随时间的变化而变化。这是严平稳性质也是严平稳的定义. 以后我们对于一些概念都可以尝试用数学语言描述一下，也称协方差平稳(covariance stationary)、二阶平稳(second-order stationary)或宽平稳(wide-sense stationary)，弱平稳时间序列的一阶矩和二阶矩不随时间的变化而变化。 判断时间序列的平稳性有助随后选择模型，那么的平稳性是时间序列一个重要性质，可以用来给时间序列进行分类。 我们会谈谈严平稳和弱平稳之间的关系，满足严平稳的序列具有弱平稳性，但是严平稳并不能全部涵盖弱平稳。为什么说严平稳并不能全部涵盖弱平稳?这是因为柯西分布是严平稳时间序列，但是不存在二阶矩或一阶矩，所以柯西分布就是不满足弱平稳的严平稳。 当时间序列为正态分布序列，则由二阶矩描述了正态分布的所有统计性质，此时弱平稳的正态序列也是严平稳。 因为在实际中多数时间序列都是弱平稳，所以今天我们也要重点谈谈弱平稳。 如果时间序列 的二阶矩有限 我们看随着时间变化，时间序列的均值是一个常数。 方差同均值一样也是常数，方差是二阶矩 协方差也是二阶矩，不同时刻的点是否有规律性，因为弱平稳的协方差或者准确地说自协方差是一个时间间隔的函数。当时间间隔协方差是相当的，当间隔不相同的时候对应协方差就不相同，当 s 变化 就会变化 其实我们就是在找 和 之间的关系，这里用 s 表示不同的时间间隔，例如 那么也就是说弱平稳时间序列的自协方差只与时滞 s 有关，与时间的起始位置 t 无关。 自协方差 简记为仅与时滞s 相关的一元函数形式 当 时， 就等同于方差 平稳时间序列的自相关系数也可以简记为与时滞 s 相关的一元函数形式 如果一个模型生成时间序列是平稳的，那么就说明该模型是平稳，否则就是非平稳的 这里有一段话大家可以理解一下，AR、MA和ARMA模型都是常用的平稳序列的拟合模型，但并非所有的AR、MA和ARMA模型都是平稳的。 好我们回到线性差分方程，我们重点说一下差分方程两种表达方式，其中我们先说一下什么是滞后算子。 假设已知时间序列 和 有如下关系 其实就是我们不用 来表示 是的y 而表达成为 就是我们在程序中看到 lag 也有用 B 表示的，以此类推 所以用滞后算子表达出多项式典型的 p 阶线性差分方程为今天我们主要说时间序列的一些推导公式，之前看些资料，其中关于时间序列中常用AR模型、MA模型背后推导说的比较深，不易于理解。最近看了一些资料，适当地总结一些。 时间序列虽然简单、但是要是想真正弄懂也需要花费一些功夫，将序列分解为一下形式。这通过加法模型将这些项来表示时间序列，其中趋势项和季节项我们是可以通过模型来拟合，因为他们都是有规律可循的，需要我们能够通过模型学出来GPD 就是一个趋势模型，而且是随着时间而不断成指数增长。 超市的人流，具有周期性，每周的人流在周末人流要相对于周一到周五人要多一些。每天人流下午要相对于上午人流要多一些。那么也就是说明我们对 ,我们之前讨论过时间序列是一个随机过程，也就是 的联合分布，通常我们研究一个联合分布是一个比较复制的问题。 这是我们在统计模型时候，最早的NPL 分析用到链式法则来表示联合概率一种 学习过概都知道条件概率，时序每一个时刻随机变量都是和他之前的随机时间点的概率是相关。这就是联合概率，要计算这个联合概率是需要相当大的计算量。当 a 小于 1 说明模型是稳定，反之说明模型是不稳定，为什么会有这样结论。我们可以结合小球的落地原理来项这个问题。 其实我们非齐次项差分方程 下面是差分方程通解其中 B 也即是滞后算子L,这里用 B 来表示，这里还是再演示一下吧接下来计算特征解，提取左边 可以表示无限变量只和形式，这个大家应该不会陌生，而且 类似 ，所以替换替换等比数列之和。重点相关性研究 和 可以用 计算出来。AR序列相关性是随着负指数衰减，MA(q) 模型是有限相关性， 有限时间序列相关 根据均方差最小原则，来进行预测 也就是我们讨论的AR模型，那么AR模型就可以用于时间序列分析这样时间序列步长间隔相同间分布是一致，这样时间序列才是平稳的时间序列。线性filter这是研究时间序列另一种模型，通过频域来研究时间序列
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SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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统计年鉴或者（中华人民共和国国家统计局网站），
SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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分析篇周守亮 我国房地产价格波动对消费的影响分析 —基于 VAR 模型的实证研究 —— 房地产价格的波动会直接 内容提要： 房地产业价格波动会对消费行为产生影响， 进而波及到 期和未来的消费。因此， 影响消费者尤其是租赁房屋者的购买房地产商品 我国整体宏观经济。 本文首先分析了房地产业价格波动影响消费的内在 从而影响其储蓄和预算决策， 结果便是会 机制； 其次， VAR 模型框架下， 在 通过脉冲响应函数和方差分解的方法， 的决策， 说明房地产业价格波动对消费具有显著的负影响，而且这种影响迅速， 直接导致居民消费行为的变化。 3．成本效应。 房地产价格的上升会带来显著的 并集中在短期； 最后， 提出了稳定房地产价格的对策。 成本效应， 进而影响到居民消费。因为， 对于租房 关键词： 房地产价格 消费 传导机制 VAR 模型 者而言，房地产价格的上升一般是与租金的上涨 作为国民经济支柱产业之一的房地产业， 在我国经济增 从 但是， 近年来房价上涨过快等一系列问题， 紧密联系的，这样就直接导致租房者的生活成本的上升， 长中的贡献很大。 由于房地产价格的上涨， 社区物业费， 装 而会使其减少消费。 阻碍了我国宏观经济的健康发展。 尤其是 2009 年， 房地产业 修费， 停车费等水涨船高， 居民维持居住的消费支出的增加， “地王” 频出， 从而推动相关地块的地价， 房价快速上升。 如 中 房地产价格的上升会导致企 进而使得生活成本增加。另外， 何遏制房价过快上涨， 已经成为政府和百姓最关心的热点问 业的运营成本的增加， 这里所说的运营成本包括员工生活成 题之一。房地产市场的健康稳定， 不仅仅是一个行业的发展 本增加导致的企业面对的工资上涨的压力和上涨的租金和 房地产的消费能带动其 问题， 更关系到国计民生， 百姓福利。 使用费用， 从而影响企业的经济行为。 他各行业的发展， 这种乘数效应会拉动内需， 从而维持我国 4．流动性约束效应。我国大多数居民， 都是通过贷款的 经济持续、 快速、 稳定的发展。因此， 研究房地产价格波动与 方式购买商品房。居民商品房抵押贷款是我国大多数商业 消费的关系尤为重要。 银行收入的重要来源。如果中央政府不对信贷额度进行调 控， 贷款购房这种使银行与居民获得双赢的行为会创造出大 一、 房地产价格波动对消费影响的内在机制 量的货币， 对市场的流动性造成巨大的冲击。 流动性的过剩， 房地产价格波动会通过各种渠道影响我国宏观经济， 其 自 必然导致通货膨胀。当居民敏感意识到 CPI 上涨的时候， 中消费是重要渠道之一。 房地产价格波动对消费影响的内在 同样， 如果房 然会收紧腰包减少消费， 而去购买保值的商品。 机制主要有如下几点： 地产价格飞涨超出人们的理性预期， 银行会对风险进行严格 1．财富效应。 房地产价格的波动会对供给者产生财富效 管理， 对房地产商品的价值进行重新评估。融资渠道的收紧 应， 具体包括实现的财富效应和潜在的财富效应。前者指所 会降低企业及居民的当期甚至未来消费预期，增加流动性 有者因为房地产价格的上涨而出售其住宅或利用其价值的 约束。 上升进行了再融资， 此时房地产价格的上升直接推动了实际 财富的增加， 扩大了当期的消费水平。后者是指所有者虽然 二、 房地产业价格波动对消费影响的实证分析 没有变现， 即房地产商品所有者即使在房地产价格上升时没 1．变量的选取和数据说明。本文的被解释变量为社会消 有出售或是进行再融资， 但是这种由于房地产价格上升带来 费品零售总额变动率 LSRt①， 由于居民的消费主要受到消费 大的潜在的价值上升使居民感受到了财富的增加， 从而扩大 者的收入和财富水平的影响， 因此， 本文的解释变量除了选 了边际消费倾向。 而且， 由于房地产价格的上涨， 居民也会对 择商品房平均销售价格变动率 FQt②以外，还选取城市人均可 未来的产生一个良好的预期， 增加当期消费。 支配收入变动率 SRRt③，以 1995 年第一季度至 2008 年第四 2．预算约束效应。相对而言， 房地产价格的波动会对需 季度的数据为样本， 来分析房地产价格波动对消费的影响。 求者产生预算约束效应。我国近年来人口流动量巨大， 截至 2．模型建立。建立计量模型之前， 必须先检验数据的平 2008 年底就有 3 亿人之多。从各个地方涌入城市的人群当 稳性， 如果数据是平稳的， 则可以直接进行最小二乘估计； 如 中， 大部分对房地产品具有刚性需求。 对于租房者来说， 房地 果数据非平稳， 则需检验各变量之间是否存在协整关系。结 产价格的迅速上升会增加出租房屋的机会成本， 从而引起租 果表明各变量的是非平稳的， 而对序列的一阶差分以后是平 金的上升， 进而使得这些租房者会减少当期消费。而这种效 协整检验主要用于分析变量之间是否具有长期均衡关 应对于想买房子的居民影响更大。对于房屋的潜在消费者， 稳的。 系， 其基本思想是： 如果两个 （或两个以上） 的时间序列是非 房地产价格的上涨， 会增加还款压力， 从而使买房者减少当 ①它用社会消费品零售总额除以上年同期数值以后减去 1 以后再乘以 100 来代表。②它用商品住宅销售价格指数 （上年同期 ＝100 减 100 ） 来代表。③它用城市人均可支配收入除以上年同期数值以后减去 1 以后再乘以 100 来代表。 57 PRICE : THEORY & PRACTICE 平稳的， 但它们的某种线性组合却表现出平稳性， 则这些变 量之间存在长期稳定性， 即协整关系。由于本文建立的系统 包含两个以上的时间序列，所以本文采用 Johansen 检验方 法。根据赤池信息准则 （AIC 和施瓦茨准则 ） 确定由 ） （SC ， LSRt、 t、 t 组成的 VAR 模型的最大滞后期 K 为 3，所以 FQ SRR 协整选择滞后期为 3。以上协整检验结果表明 LSRt、 t、 FQ 序列存在 1 个协整关系，因此各序列存在长期的均衡 SRRt 关系， 并且可以得到一下协整向量： · 分析预测 · 1 ， ） 在整个 10 期的方差分解中， 社会消费品零售总额变动率 自身的滞后影响最大， 这说明社会消费品零售总额变动率有 很强的惯性， 并且衰减比较缓慢。这主要是消费包括了很大 一部分的生活必需品的消费。 在收入和房价波动两个自变量 当中， 收入波动的对消费影响增加最快， 从第 2 期的 0．486％ 增加到 5．26％，而房价波动对消费波动的方差贡献相对稳 定， 2．5％左右。 为表 1 社会消费品零售总额波动的方差分解表 从各变量之间的协整关系我们可以看出， 城市人均可支 配收入的波动对社会消费品零售总额波动有正的影响， 而房 地产价格的波动对社会消费品零售总额的波动有负的影响。 当城市人均可支配收入的增长率上升 1 个百分点时， 社会消 费品零售总额增长率上涨 3．057 个百分点； 而当房地产价格 增长率上升 1 个百分点时， 社会消费品零售总额下降 1．211 并 个百分点。这说明我国居民的消费主要是受收入的影响， 且弹性系数大于 1； 而房地产价格的波动对消费行为的影响 也非常明显， 当房价上涨过快时， 居民为了购买房子而节衣 缩食， 减少当前的消费支出， 且这种减少当前的消费而增加 未来消费的挤出效应要大于房价的增长而带来的财富效应 和成本效应。 3．利用 VAR 模型进行房地产价格影响的动态分析。脉 冲响应函数可以衡量来自随机扰动项的一个标准冲击对内 生变量当前和未来取值的影响， 通过对解释变量的方差进行 分解， 提供在每一解释变量的方差中， 其他解释变量所能解 释的比例，从而了解随机信息对模型内生变量的相对重要 性。 脉冲响应函数的结果依赖于各变量进入 VAR 的顺序。 收 入的波动是消费变动的先导因素， 而房价的波动对消费的影 响要通过一套复杂的传导机制，所以设置各变量进入 VAR 的 顺序为：LSRt、 t、 t 分别给 LSRt、 t、 t 一个标准差大 SRR FQ SRR FQ 小的冲击，得到关于社会消费品零售总额变动率的一个脉冲 （图 1 ， ） 社会消费品 响应函数图。从脉冲响应图中可以看出④ 社会消费 零售总额变动率 LSRt 房地产价格波动的动态过程。 品零售总额的波动对房地产价格的波动有负向的响应， 且响 应速度比较块， 几乎在第 2 个季度就达到了最大值， 并且衰 减的速度也比较慢， 一直延续到 7 期之后。房地产价格的波 动不会对消费造成长期的影响， 主要是因为居民已经将房地 产价格的波动消化， 并且理性预期房地产价格的未来波动。 为了深入了解各变量信息对消费波动的相对重要性， 本 文对房价指数进行方差分解。从方差分解的结果看出 （表 三、 结论与对策建议根据实证研究结果， 房地产价格波动分别与消费之间具 房地产价格的上涨会迅速降低居民消费 有长期的均衡关系。 支出， 从而有悖于我国目前扩大内需， 维持经济稳定增长的 基本方针。因此， 控制房价的过快上涨也是扩大内需的一种 房屋的消费会刺激和带动其他行业的发展。因 途径。另外， 此， 房地产价格的稳定对拉动内需的作用巨大， 对于目前稳 定房地产价格的对策建议如下： 1．增加保障性住房的供给。 保障性住房的增加， 一方面会 促进商品房市场的竞争， 降低均衡价格； 另一方面会迅速释放 居民对住房的潜在需求。住房需求的实现，能够刺激其他消 费， 从而扩大内需， 带动我国国民经济持续、 稳定的发展。 2．影响投资预期。房地产品具有普通商品和投资品的双 重特性。 由于投资者对于房地产价格上涨和未来通货膨胀的 预期， 选择房地产投资。 因此， 政府和央行应采取稳健的货币 政策和财政政策， 影响汇率， 利率和通货膨胀的预期， 进而改 变资源配置， 降低投资者对房地产业的投资热情。 3．抑制投机性消费。在中央各部委通力合作和地方政府 积极配合下， 通过贷款利率和税率的变化， 对自住性消费和 投机性消费进行差别化。 完善商品房预售制度。 规范发展二 手房市场， 倡导住房租赁消费， 盘活住房租赁市场。 4．整顿和规范房地产市场秩序， 严格房地产企业市场准 入和退出的条件。完善我国土地拍卖和收入管理办法， 抑制 土地价格的过快上涨。 依法查处闲置、 囤积土地房源， 捂盘惜 售， 哄抬房价等违法违规行为。 参考文献： 〔1〕张红．房地产经济学〔M〕．北京： 清华大学出版社，2005 〔2〕梁云芳，高铁梅，贺书平．房地产市场与国民经济协调 发展的实证分析〔J〕．中国社会科学，2006（3） 〔3〕杨朝军，廖士光，孙洁．房地产业与国民经济协调发展 的国际经验及启示〔J〕．统计研究，2006（6） 〔4〕王先柱．VAR 模型框架下房地产业与经济增长关系的 实证检验〔J〕．经济问题，2007（7） 〔5〕陈秀梅，韩和林，赵元兵．我国房地产价格波动对经济 —兼论我国房地产宏观调控〔J〕．价格理论与实 的影响分析—— 践，2009（8） （作者单位： 东北财经大学 ） 图 1 消费对房价的脉冲响应 58 ④在图中， 横轴表示冲击作用的滞后期间数 （单位： 季度 ， ） 纵轴表示社会消费品零售总额变动率， 实线表示分别表示社会消费品零售总额变 动率 LSRt 对 FQt 的冲击的响应程度。
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神轮胎股份有限公司股票投资分析报告一、 我国宏观经济和证券市场发展态势分析（10）1． 目前宏观经济周期阶段分析分析当前中国宏观经济形势，其实就是判断中国经济目前所处周期的阶段。但是，在时间中要区分周期的四个阶段或转折点，是极其困难的。依据目前主流观点，中国的经济周期是属于计划经济型周期，也就是依此经历膨胀、紧缩、低谷、回升四个阶段。1953年开始，中国实行计划经济模式，政府主导着国民经济运行。进而，政府的投资扩张冲动主导着经济波动。主周期是计划经济型周期。改革开放以来，由于走的是“渐进”改革道路，市场经济只能逐步发育成长，直到目前，社会主义市场经济虽然初步建立，但是国民经济仍未最终摆脱计划经济框架。（原因省略详见我的空间）所以，经济周期波动也仍然是计划经济型的。 改革以来，中国经历了如下四个经济周期： 周期I：1979年春-1984年秋 周期II：1984年冬-1991年冬 周期III：1992年春-2002年秋 周期IV：2002年冬-现在2． 宏观经济指标分析（1）国内生产总值2007年国内生产总值246619亿元，比上年增长，加快个百分点，连续五年增速达到或超过10%。其中，第一产业增加值28910亿元，增长3。7%，回落个百分点；第二产业增加值121381亿元，增长，加快个百分点；第三产业增加值96328亿元，增长，加快个百分点。分季度看，四个季度国内生产总值分别增长、、与。（2）社会消费2007年社会消费品零售总额89210亿元，比上年增长，提高个百分点(12月份9015亿元，增长)。分城乡看，城市消费品零售额60411亿元，增长，加快个百分点；县及县以下消费品零售额28799亿元，增长，加快个百分点。分行业看，批发和零售业增长，住宿和餐饮业增长。限额以上批发和零售业大类商品零售中，石油及制品类、汽车类、建筑及装潢材料类、家具类、家用电器和音像器材类、服装鞋帽、针纺织品类、化妆品类、体育娱乐用品类均增长20%以上。（3）固定资产投资2007年全社会固定资产投资137239亿元，比上年增长，加快个百分点。其中，城镇固定资产投资117414亿元，增长，加快个百分点(12月份16809亿元，增长)；农村固定资产投资19825亿元，增长19。2%。在城镇投资中，分产业看，第一产业投资1466亿元，比上年增长31。1%；第二产业51020亿元，增长；第三产业64928亿元，增长。分地区看，东部地区投资比上年增长，中部地区增长，西部地区增长。全年房地产开发投资25280亿元，比上年增长，加快个百分点。在国家有保有压;投资调控政策的作用下，2007年各季度，我国投资结构趋于优化，固定资产投资增速有所减慢。分地区看，投资增速呈现东部发达地区低、中西部发展地区高的良好特征。在西部开发、中部崛起、东北老工业基地振兴等政策倾斜的扶持下，我国经济较为落后的中、西部地区投资持续快速增长。（4）对外贸易2007年，中国进出口总额首次超过2万亿美元，达到21738亿美元，比上年增长，回落个百分点。其中，出口12180亿美元，增长，回落个百分点；进口9558亿美元，增长，加快个百分点，外贸顺差达到2622亿美元，比上年增加847亿美元。2007年，国内贸易顺差呈现上半年快速增长，下半年逐渐趋缓的态势。为了改善国际收支不平衡状况，07年二季度，我国出台了多项调整外贸进出口的政策，7月1日起我国对2831项商品(约占海关税则中全部商品总数的37%)调低了出口退税率，并进一步改进了加工贸易台帐保证金管理办法。8、9月份，我国出口增速出现了明显下降，在出口增速回落，进口增速提高的影响下，三四季度国内贸易顺差增速逐渐降低。特别是进入四季度，月度进口同比增速连续3个月超过25%，拉动全年进口增速比第三季度末回升个百分点。受此影响，累计贸易顺差的增速由第三季度末的回落到年末的47。7%，回落个百分点。但从全年情况看，2007年1-12月份，中国进出口顺差比上年同期增长47%以上，超过2006年全年1775亿美元的顺差总额，国际收支失衡问题改善不明显，在巨额贸易顺差的带动下，年末国家外汇储备余额达到万亿美元，比上年增长。（5）居民消费价格指数2007年居民消费价格上涨，涨幅比上年提高个百分点(12月上涨)，其中，城市上涨，农村上涨。食品、居住价格上涨是拉动价格总水平上涨的主要原因。其中，食品价格上涨，拉动价格总水平上涨个百分点；居住价格上涨，拉动价格总水平上涨个百分点。2007年，国内物价指数有结构性上涨演变为全面上涨的趋势，进入四季度以来，居民消费价格指数有加快上升的趋势，最后3个月CPI增幅都超过6%的水平，其中，11月份消费者价格指数较上年同期增长，刷新了近11年的高点，为131个月新高。同时，07年上半年涨幅呈现下降走势的流通领域生产资料价格、工业品出厂价格和原材料、燃料、动力购进价格先后在7、8月份止跌反弹，上游产品向下游产品传导的涨价压力逐渐加大。受食品价格大幅上涨和因人民币升值预期而涌入的国际游资推动，预计未来中国通货膨胀压力仍然较大。（6）工业品出产价格指数2007年全年我国工业品出厂价格上涨；12月份工业品出厂价格上涨，快于11月的，刷新了两年来高点。从全年走势来看，前三季度，工业品出厂价格指数呈缓慢上升态势，最后一季度，工业品出厂价格大幅上涨。其中，生产资料出厂价格同比水平提高及原油价格突飞猛进是造成生产资料价格大幅上涨的重要原因，生产者价格指数增速继续加快且创下两年新高，显示工业品价格涨势加剧，未来消费物价的上涨压力将相应增加。（7）货币供应量2007年12月末，广义货币(M2)余额万亿元，比上年末增长，回落个百分点；狭义货币(M1)余额万亿元，增长21。0%，加快个百分点；流通中货币(M0)余额30334亿元，增长，回落个百分点。金融机构人民币各项贷款比年初增加36323亿元，比上年多增4482亿元。各项存款比年初增加53878亿元，比上年多增4599亿元。全年投放现金3262亿元，比上年多投放221亿元。2007年12月末，金融机构本外币各项存款余额为万亿元，同比增长。我国居民储蓄存款余额为172534亿元，比上年末增加10967亿元。2007年以来，虽然银行连续8次提高存款准备金率、5次提高存贷款利率，多次发行央行票据，回笼货币，货币信贷紧缩程度已与历史最紧时期相当，但货币流动性过剩的问题依然没有解决。全年基础货币数量呈现U型走势，年初M0数量快速增加，在上调准备金等货币政策工具打压下，有所下降，但随后又呈现回升趋势，且势头强劲。3． 宏观经济政策特点分析（1）为推动经济发展而制定的基础经济政策：a.出台基调：推动国民经济又好又快发展。b.控：保持宏观经济政策的连续性和稳定性。c.财政支出结构，着力促进地区间基本公共服务均等化。d.融政策：放宽门槛，深化改革。e.点领域政策：①能源政策：发展新能源，进一步放开能源领域的经营权；②巩固、完善、加强支农惠农政策，推动农业和农村发展；③推动循环经济发展，促进节能降耗和保护环境；④加强项目管理，优化企业组织结构。（2）与继续完善社会注意市场经济体制有关的政策：a.化行业管理体制改革。b.快国有企业改革和资产重组步伐。c.进行政管理体系改革。d.进资源有偿使用改革试点。（3）针对经济增长发展趋势而出台的宏观调控政策：a.融调控：上调存款准备金率。b.权调控：解决阻碍资本市场发展问题。c.地资源调控：提高新增建设用地土地使用费征收标准。4． 证券市场发展现状态势分析（一）从不成熟逐步走向成熟，从狂热逐步走向理性。(1)今年10月底，股市市值已超过30万亿元，证券化率为GDP的120%，市值规模居世界第四位。 (2)我国已有五家企业按市值计算登上全球十强榜，从其利润及其他经营指标来看，与其他世界五强仍存在相当大的差距。 (3)股市结构得到调整，我记得两年前我就提出两个5%，就是股票市场，当时的金融股只占5%，而西方一般都是占50%以上，他整个的股市就会比较的稳定。在西方的金融股，他的市盈率最多就是20倍，因此他非常的稳定。另外还要改变的5%是债券市场，企业债公司债只占5%，市场要得到提高的话，这部分的结果也要得到优化。从这两年的情况来看，股票市场领先了，我们的金融股在股市上占了40%多，但是市盈率还是过高的。公司债方面，现在看来还只有10%多一些，整个债券市场发展的比较的滞后。优质蓝筹股对股市的稳定、健康发展将起到积极作用。 (4)股权分置改革，使大股东利益与中小股东利益具有一致性。增强了股东的责任感，也增大了市场的成熟与理性。 (5)以基金为主的机构投资者持有股票约占流通市值的一半，这是市场成熟稳定的体现，但是基金大多重仓蓝筹股，这也一定程度上加大了蓝筹股的泡沫。 (6)今年9月底，深沪两市上市公司已达1571家，开户股民已经达到亿，表明市场日益发展。但每日实际运作的股东账户只有3000多万户(不包括基金账户)，当然这个数字也很大，但是和我们13亿人口来讲，谈不上“全民炒股”。而且在以后，还有11月3日中石油回归以后，这两轮的调整过程当中，我们的股民还是很冷静的，并没有去闹事，去吵或者是怎么样而是很理性的承担了自己的风险。 (7)十七大报告指出：“创造条件让更多群众拥有财产性收入”。这一条我觉得在十七大的文件当中，能这样说，他具有非常重要的意义。所谓创造条件，我个人认为就是说要建立一个完善的法律保护体系，让老百姓安全、明白、放心的拥有财产性和赚取财产性的收入，从股市当中分享经济增长的成果。我们作为纳税人，纳税给财政，财政提供了产品给我们享受。但是如果我们买了股票，你可以直接的获得好处。当然财产性收入在我们整个收入中过去有一个数字是占2%，而美国是占15%，这说明他们在拥有财产性收入的结构方面，他们相对多，而且他们用动产和不动产去投资到资本市场，获得更多的收益。当然，必须加强对投资人的风险教育。 (8)随着扭曲的生产要素价格的理顺，促使资产价格重估有了一个倍增的基础。这是一个什么问题呢？我们现在说资产价格重估，东西就应该涨。生产价格要素一般来说是土地、资源、劳动力。我们的土地价格应该说过去是扭曲的，碧桂园的董事长他是全国的首富。因为当时他的爸爸在广东买地，一条烟就把工程队长搞定了，就把地给他了。现在的算法是把这个地盖成房子，那个房子价格是多少？算成他的资产价格。现在我们说理顺，我们说矿山的资源，山西的煤窑老板不得了，因为资源涨价，他能把整个北京的房子都买了。但是劳动力没有涨多少，但是我们的土地涨的太快了。我们的领导者有一些太操之过急了，现在外资的投资者已经可以买到县一级的土地了。我们说现在的土地价格已经扭曲了。再一个，现在上海的一块土地拍卖招标，6万块一平方米，他在上面可以盖多一点，容积率可以大一些，但是他的价格太高了。因为地方政府需要用土地收入来搞市政建设，让自己的政绩可以得以炫耀。时间的关系，这里我就不再展开资产价格的问题了。 （二）证券市场发展大势未变。 (1)在我国迈向世界经济强国的过程中直接融资一定要大大的发展，间接融资要减少。当前，企业通过资本，市场直接融资的比例不足20%，而日、德、美等发达国家的占比分别为50%、57%、70%。为此，要大力提高直接融资比例，必须发展证券市场。 (2)企业盈利，特别是大型蓝筹股企业在深化法人治理的情况下，利润能保持较好的增长，这也是股市看好的基础。 (3)国际收支双顺差，特别是外贸顺差近年内不会逆转，据估计，到2010年，我国外汇储备将增至2万亿美元，它必然导致基础货币投放的增多，与此同时，储蓄资金流向资本市场的大势也不会停止。因此，流动性过剩的态势，近年内不会改变。 (4)人民币升值预期近年内仍然存在，如果美元持续疲软，明年人民币对美元将会破7，国外资本净流入的格局不会改变。 (5)在经济金融全球化的形势下，金融资产的扩张、财富效应刺激消费是推动国民经济发展的重要一环，在十七大的报告当中也承认了这样的观点。它的作用不仅受到重视而且会日益显现。 （三）优化市场结构、稳步前进。 (1)必需进一步优化股市结构，不断调整上市公司结构，增加扩容对象，拓展上市资源。 (2)不断优化机构投资者结构，建立合格机构投资者制度，拓宽长期资金入市渠道。 (3)及时推出股指期货、期权交易，丰富产品结构，增加交易方式，使做多、做空得以制衡，避免系统性风险。 (4)积极推进创业板市场的建设与私募股权基金的发展。 (5)需大力扩展和完善债券融资，特别是公司债的融资，这对优化资本市场结构有积极作用。 (6)加强对QFII和QDII的引导与监管，有助于股市的有序运行。应针对资本流动的流向和规模，进行阶段性的总量调整和控制。 (7)资本项目的完全放开必须有序、审慎地进行，必须与货币政策、财政政策、外贸政策、物价政策的改革相互协调配合地进行，不宜单兵推进，必须与经济金融体制改革进程步调一致，积极稳妥地推进。一般来说，开放的顺序，应先机构，而后个人，监管也必须跟上。97、98年的亚洲金融危机，韩国的老百姓拿黄金换外汇来支持他的汇率，但是中国的老百姓可能吗？说是说1。4万亿美元储备，但是情况一变化很可能就都出去了。当然那时候也说港股直通车可以叫做总量控制或者是封闭运行，我觉得都是非常难的。因为香港是一个自由港，他可以抵押，抵押之后钱就可以出去了。所以现在我觉得暂缓还执行还是有一定道理的。 (8)必须充分估计资本项目放开后对股市的冲击。一旦资本项目完全放开，我国的股市将从封闭的市场走向开放的市场，与国际接轨。届时股市将面临新的震荡和影响。
600106重庆路桥,今天顺市上涨是很强势的股票，从盘面看该股走势很好，该股从10月27日放大量以来，成交量一直是比较理想的，股价从新低的元缓慢盘升到今天的元，二个交易周的涨幅达到，属于典型的价量配合良好的形态走势，短线指标KDJ形态良好，K、D、J三线向上分散以45度角的趋势发开，是强势走势的明显特征之一，趋势指标MACD也在均匀缓和向上盘升攀升之中，DIF和EDA的值分别为和-124，即将突破弱势的轴线，今天股价一举突破5/10/20日三重均线的压制，股价稳站在均线之上，这就说明了主力是坚决做多的，这样的股票现在是很少的啊； 如果明天没有太大的意外，该股股价仍会继续上攻60日均线的，今天盘面总成交量万手，成交金额达到亿元，五天的换手也很充分，达到率达到，数据显示主力的资金已经进入了，一旦进入就没有那么快就能出来的，该股票股价上方压力是元左右，那时今天买入股票的已经获利17%左右，作为短线操作是到了可以考虑出票的时候了。 有利股价攀升的信息： 1、重庆路桥是川渝建设龙头,受益灾后重建政策扶持，经营的"三桥两路"资产优良,收入稳定且现金流充沛.公司拥有的"三桥"收费到期还有4～15年的时间,而其重大投资项目嘉华嘉陵江大桥将增加公司路桥收费收入, 保证了公司经营业绩持续稳定.公司参股重庆建工,重庆渝涪高速公司等,为公司带来了新的利润来源. 2、公司参股西南证券将受惠于融资融券, 巨资入股重庆银行将享受新股上市带来的巨额溢价. 公司拟将持有的益民基金管理有限公司1900万股股权(占益民基金19%的股权)转让给重庆国际信托有限公司,转让总价为5225万元,预计交易产生收益约3325万元左右,同时拟将余下的的600万股益民基金管理有限公司股权转让,转让总价为1650万元,预计交易产生收益约1050万元左右,此两项将给公司带来收益4375万元的纯利润. 3、该股自2007年6月高点下跌至今, 整体跌幅达85%,在业绩稳定的情况下,股价严重超跌.该股自10月中旬探底以来,走势逐步强于大盘,且温和放量,显示有部分长线资金开始介入.在近期基建类板块及银行券商类股走强的情况下,该股主营突出且有实质金融题材,值得重点关注. 最新财务报表： 重庆路桥公布2008年三季报：基本每股收益元，稀释每股收益元，每股收益（扣除）元，每股净资产元，净资产收益率，扣除非经常性损益后净利润元，营业收入元，归属于母公司所有者净利润元，归属于母公司股东权益元。 结论：该股票是基础建设板块的，受益于国家7万亿的投资项目，这个题材很大也是有半年的炒作机会的，所以在这个题材下仓促卖出股票是错误的，建议坚决持有此股票，没有获利就不要出票票哦。
苏宁电器(002024) 投资亮点:1:2008年,公司新进地级以上城市26个,新开连锁店210家,置换连锁店30家,净增加连锁店180家,截至报告期末,公司已在全国178个地级以上城市拥有连锁店812家,;同时继续推进“租、建、购、并”多样化的开发策略,期末,公司已在全国拥有自有物业连锁店17家(含在筹建连锁店1家),面积达万平方米。2:公司抓住国家启动“家电下乡”推广计划契机,凭借店面网络、物流配送、售后服务等优势,一举中标09年12省(市)家电下乡项目;在商务部随后的两次招标中,公司取得全国28个省份和地区的渠道商资格,销售渠道的进一步拓展。3:2008年3月,江苏物流中心货架式仓库WMS系统顺利实现切换,公司第三代现代化物流基地运作模式基本成熟;沈阳物流中心的建设按照规划有效推进,预计将于2009年底建设完成,2010年投入使用;进一步完善了后台平台建设。4.在第五届《中国500最具价值品牌》榜中,公司蝉联中国商业连锁第一品牌;2008年9月公司首度入围福布斯杂志2008年度亚洲企业50强排名;同时,在《世界企业家》杂志发布的2008年度亚洲品牌五百强中,公司是排位最高的中国零售企业,同时在所有亚洲零售企业中位列第四。 负面因素:1:随着公司连锁经营的不断发展和开店标准的逐步细化,符合公司连锁发展标准的优质店面资源相对稀缺,这给公司连锁发展的店面选址工作及后续经营带来了一定的压力。公司店面目前主要以租赁方式进行经营,在后续经营的稳定性以及到期续租时租赁成本的上升方面都存在较大不确定性。2:受全球金融危机向实体经济蔓延的影响,2008 年下半年以来,社会消费需求增幅减缓,消费意愿降低,在一定程度上抑制了行业和公司销售的增长。 综合评价:公司是我国最大的家用电器专营连锁经营企业之一,其强大的销售终端网络是其他企业短时间无法赶超的。该股目前估值基本合理,具备中长线投资价值. 投资评级与估值:我们认为苏宁的买点已经出现,目前A股市场整体PE已经接近20倍,苏宁09年相对大盘的估值倍数仅为1倍,也即09年20倍的PE,绝对估值的向下空间已经很小,作为A股零售品种中最具成长性和价值性的投资标的,公司股价严重低估,我们建议强烈买入。股价表现催化剂:鉴于苏宁一季度业绩将略好于市场预期,且二季度受房地产时滞缩短影响收入增速开始上升,随着前次股权激励暂停时间的到期,新推出激励计划渐行渐进,这些因素都构成了公司股价上涨的催化剂。 异动原因:苏宁电器午后大幅拉升,去年新开连锁店210家,年报显示08年公司实现营业收入亿元,同比增长;实现净利润亿元,同比增长。公司拟向全体股东每10股送红股2股并派发现金元(含税),同时以资本公积金向全体股东每10股转增3股。投资亮点:1、公司作为我国最大的家用电器专营连锁经营企业之一,在行业内的地位突出,具备一定的竞争优势,其销售终端网络强大,并与国内外数百家名优产品生产厂家建立了稳定的业务关系。2、公司首次提出"3C+"模式,首次从过往以产品线扩充调整为主的升级模式转变为以"消费者为中心"的理念升级。3、公司已在全国租赁和自建了万平方米的仓储和万平方米的配送作业面积,拥有符合作业要求的专业配送人员以及包括自备和外租在内符合作业要求的各种营运车辆,日最高配送能力已经达到万(台/套)。风险提示:1、租金成本上涨仍是公司连锁发展过程中面临的主要问题之一。2、3C产品的上游供应商集中度高、竞争激烈,且销售渠道尚需整合,对公司该部分产品的经营产生了短期影响。相关板块:家电卖场
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
我了解更多，选择明白这个道理
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
这个不难，我擅长．