重庆市人均消费性支出 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析

重庆市人均消费性支出 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析

ID:13761074

大小:41.00 KB

页数:21页

时间:2018-07-24

重庆市人均消费性支出 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析_第1页
重庆市人均消费性支出 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析_第2页
重庆市人均消费性支出 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析_第3页
重庆市人均消费性支出 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析_第4页
重庆市人均消费性支出 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析_第5页
资源描述:

《重庆市人均消费性支出 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、重庆市人均消费性支出重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析Science&Technology Vision 科技视界 科技・探索・争鸣 重庆市农村居民家庭人均消费支出趋势分析 王保玲 (重庆交通大学管理学院,中国重庆400074) 【摘要】以重庆市1985年到2012年的农村居民家庭人均消费支出的资料为依据,利用回归分析中的非线性回归模型得到初步预测值. 其中的随机干扰项部分结合自回归移动平均(ARM21A)进行预测。随机干扰项作为系统外影响因素的综合代表.对它的进一步诠释可以保证模 拟值更贴近实际。本文得出的结果表明该方法是合理有效的.

2、对政府公布政策研究具有一定推动作用 【关键词】非线性回归;随机干扰;ARMA;最小二乘法 【Abstract]The paper is based on the data of per rural resident’S consumption expenditure from the year of 1985 to 2012 in the city of Chougqing.Using the nonlinear regression model of reregssion analysion get the preliminary foe

3、crasts and its stochastic disturbaneepart combines21 autogressive moving average(ARMA)to forecast.The stochastic disturbance is comprehensive representative of outside—system inlfueneing factors.To further interpretation about it can ensure the simulation more closed to th

4、e actua1.In this paper,the results show that het method is reasonable and efective,and it has a certain promoting role in announcing apolicy research about the government.21 【Key words lNonlinear regression;Random noise;ARMA:Least squrea method 0引言 直接置换法:1)倒数模型: 1=叶 + 目前.解

5、决消费问题主要是要解决农村居民的消费问题 我国城 模型:Y=a+br+cr%l ̄, 1=r, 2=r2。 乡差距扩大的不均衡发展的趋势仍未扭转.农村居民的消费水平仍然 函数变换法:1)幂函数模型及指数函数模型:Q ,两边取 较低。农村居民消费需求增加,对于推动经济增长,加快产业结构优 对数,Y=lnQ,Xl=InK,X2=lnL。 化。消除城乡二元结构等意义重大。即使目前的现状不是很乐观,但改 级数展开法:复杂函数模型,Q=A(占 K ) ,( +62=1),两边 革开放以来。农村居21民收入、消费和生活水平不断提高.综合素质有较 大提升.

6、为我国的“三化”打下了坚实基础。作出了巨大贡献。重庆市直 取对数后有lnQ=lnA一÷ln(8tK +占正 )+ ,将式中的ln(占 正 )在 辖后.积极响应国家提出的“三农”政策.如火如荼的社会主义新农村 p=O处展开Taylor级数,即可得一个线性近似式。 建设正在进行中.随着这一工作的推进,农村居民的明天将会更加美 .2线性回归模拟 好。因此,简单、准确的模拟出农村居民消费支出对国家政府制定方针 2假设原样本非线性回归经过2.1中转化方法s后.新变量为解释 政策有着积极的意义 被解释变量l, 和随机干扰项 。函数映射s:y—y , —

7、 , 国内外关于经济变量预测及趋势的研究可以分为以下几类:1)灰 变量 、‘ ,线性回归形式如下: 色预测系统进行鉴别系统因素之间的关联分析.然后建立相应的微分 方程模型。从而预测事物未来发展趋势的状况;2)线性回归分析是通 过确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系进行预测:3)BP 神经网络能学习和存贮大量的输入一输21出模式映射关系.通过反向传 播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小;4)自回 归移动平均(ARMA)是研究时间序列的重要方法.将预测指标随时间 推移而形成的数据序列看作是可以延续的一个随机序列:5)马尔科

8、夫 过程中时间和状态都是离散的,运用条件概率创建预测序列。 由于预测变量受到相当多的因素影响.预测方法应运用多种模型 相结合.取多模型精华。而以上提到的几种方法都带有主观性和局限

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。