河北省固定资产投资需求分析预测

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1、河北省固定资产投资需求分析预测AnalysisandforecastoffixedassetsinvestmentdemandsinHebeiprovince学科专业:管理科学与工程研究生:尹炜锋指导教师:毕星副教授天津大学管理与经济学部二零一三年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢

2、意。学位论文作者签名:签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:导师签名:签字日期:年月日签字日期:年月日摘要固定资产投资是推动经济增长、优化经济结构的重要因素,对固定资产投资需求的预测有利于国家或地区控制投资规模、改善投资结构,以使投资对经济的拉动作用高效可持续。

3、本文讨论了固定资产投资的影响因素,包括经济增长、银行利率、城乡居民储蓄存款、增值税转型等,并结合相关理论和数据研究了其相互之间的作用机理。借鉴并发展了两种预测方法:多元线性回归模型和ARIMA模型。具体到文章重点分析的河北省,本文讨论了经济增长、银行存款、产业结构、城市化、重点项目投资等因素与固定资产投资需求间的关系,而后应用两种方法对固定资产投资需求进行预测并比较分析结果。建立线性回归模型时,本文截取1981-2002年的数据,用逐步回归法择选自变量建立了固定资产投资额与上一年固定资产投资额、存款增量之间的线性回归方程,将模型用于2003-2012年

4、的预测得到与实际值拟合较好的预测值,并从自变量选取、外部影响等分析了误差的原因。而后,文章引入指数平滑法预测存款增量,预测了河北省2013-2017年固定资产投资需求量。建立ARIMA模型时,本文用1981-2002年的河北省固定资产投资额建立时间序列,通过平稳性、相关性等检验确定模型ARIMA(8,2,3)。模型应用于2003-2012年预测得到与实际值较拟合的预测值。而后,文章从数据量、模型特性等方面分析了误差的原因,并对2013-2017年的固定资产投资需求量做了预测。文章最后对比了两种方法的优劣。关键词:固定资产投资预测线性回归ARIMAABS

5、TRACTFixedassetsinvestmentisacrucialfactortopromoteeconomicgrowthandoptimizeeconomicstructure.Therefore,thedemandforecastoffixedassetsinvestmentisbeneficialforcountriesandregionstocontrolinvestmentscaleaswellasimprovetheinvestmentstructuresothatpushingeffectsofeconomicdrivenbyin

6、vestmentcouldbeefficiencyandsustainable.Thearticlediscussestheinfluencefactorsoffixedassetsinvestmentincludingeconomicgrowth,bankrate,savingsdeposit,value-addedtaxtransition,etc.Meanwhile,themechanismoffactors’actionisstudiedaccordingtorelatedtheoryanddata.Inthearticle,twoforeca

7、stmethodsasmultiplelinearregressionmodelandARIMAmodelareappliedanddeveloped.AstospecificapplicationinHebeiprovince,thearticlediscussestherelationshipbetweendemandsoffixedassetsinvestmentandcorrespondinginfluencefactorslikeeconomicgrowth,savingsdeposit,industrialstructure,urbaniz

8、ation,mainprojectsinvestment,andforecaststhedem

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