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应用统计本科论文题目

发布时间:2024-06-30 20:48:39

应用统计本科论文题目

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

统计学毕业论文选题

毕业论文的题目是开始写作的关键,先选好题,再下笔。下面是我整理的统计学毕业论文选题,希望大家喜欢。

统计学毕业论文选题

1、具有预测能力的呼叫中心系统的设计与实现

2、PVAR模型在研究经济增长与能源消费关系中的应用

3、基于有限元的深基坑组合型围护结构可靠度分析

4、一些带有偏序结构的完全码

5、Stein方法在复合泊松分布近似中的应用

6、各类分布产生的背景

7、保险金融中的计数过程的若干渐近性

8、高中概率教学的现状、问题及对策研究

9、随机变量序列的极限定理

10、Cayley树上非对称马氏链及任意相依随机变量序列强极限定理的若干研究

11、一类混合随机序列的概率极限定理

12、保证齿轮质量的结构和工艺措施研究

13、道路施工机群资源配置和计划调度沥青混凝土路面机械化施工系统状态分析与技术经济评价研究

14、高速公路服务区合理规模与布局研究

15、基于图像区域统计特征的隐写分析技术研究

16、统计收敛的测度理论

17、关于φ-混合随机变量序列的矩完全收敛性的研究

18、混合相依随机变量序列极限理论的若干结果

19、两两NQD列的一些收敛性质

20、电力市场环境下的电能质量评估研究

21、本科概率论试验课程设计初探

22、基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究

23、随机变量序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理

24、AQSI序列的强极限定理

25、几类相依混合随机变量列的大数律和L~r收敛性

26、现代经济计量学建立简史

27、任意随机变量序列的相关定理

28、新建电气化铁路电能质量影响预测研究

29、鞅差与相依随机变量序列部分和精确渐近性

30、ND序列若干收敛性质的研究

31、证券组合投资决策的均匀试验设计优化研究

32、相依随机变量序列部分和收敛速度

33、行为两两NQD随机变量阵列加权和的收敛性

34、数值计算的统计确认研究与初步应用

35、基于证据理论的足球比赛结果预测方法

36、城市工业用地集约利用评价与潜力挖掘

37、节理化岩体边坡稳定性研究

38、随机变分不等式及其应用

39、基于模糊综合评价的靶场实时光测数据质量评估

40、基于路径的加权地域通信网可靠性研究

41、LNQD样本近邻估计的大样本性质

42、20CrMoH齿轮弯曲疲劳强度研究

43、我国股票市场与宏观经济之间的协整分析

44、一类Copula函数及其相关问题研究

45、乐透型彩票N选M中奖号码的概率分析

46、协整理论在汽车发动机系统故障诊断中的应用

47、2010年上海世博会会展中断风险分析和保险建议

48、贝儿康有限公司激励设计研究

49、云模型在系统可靠性中的应用研究

50、离散更新模型破产概率及赤字的上下界估计

51、输电线微风振动与疲劳寿命

52、电器产品模糊可靠性分析中模糊可靠度的研究

53、变分不等式及变分包含解的存在性与算法

54、隧道测量误差控制方案的'研究

55、塔式起重机臂架可靠性分析软件开发

56、分布式认证跳表及其在P2P分布式存储系统中的应用

57、房地产行业企业所得税纳税评估实证研究

58、天然气管道断裂事故分析

59、粗集理论及其在数据预处理过程中的应用

60、集装箱码头后方堆场荷载统计分析和概率模型

61、多工序制造过程计算机辅助误差诊断控制系统

62、实(复)值统计型测度的表示理论及其它在统计收敛上的应用

63、应用统计教育部重点实验室程序库建设

64、基于个体的捕食系统模型

65、相依样本下移动平均过程的矩完全收敛

66、基坑变形监测分析及单撑—排桩墙支护结构抗倾覆可靠度研究

67、基于综合的交通冲突技术的城市道路交叉口安全评价方法研究

68、暗挖地铁车站下穿对既有结构安全性影响分析

69、随机变量阵列的强收敛性

70、基于随机有限元的疲劳断裂可靠性研究

71、高中数学教学概率统计部分浅析

72、敏感问题二阶段抽样调查的统计方法及应用

73、三大重要分布及其性质的进一步研究

74、随机变量的统计收敛性及统计收敛在数据处理方面的应用

75、多变量密度函数小波估计的一致中心极限定理

76、混合Copula构造及相关性应用

77、数学职前教师对正态分布的理解水平的研究

78、煤矿事故系统脆性模型的建立与仿真

79、基于贝叶斯网络的客户信用风险评估及系统设计

80、河北北方学院学生成绩关联分析及预测

81、房地产项目现金流管理研究

82、高压电磁感应信号的采集及处理算法的研究

83、基于神经网络的逆变电源可靠性研究

84、跳频序列的局部随机性与线性复杂度分析

85、金川二矿区中段平面运输系统数据分析与模拟模型研究

86、房地产投资风险定量评价与规避策略研究

87、审计统计抽样技术方法研究与设计运行

88、几种概率统计滤波法在重磁数据处理中的研究及应用

89、模糊随机变量序列的极限定理

90、数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用

91、城市道路交通流特征参数研究

92、辽宁红沿河核电厂可能最大风暴潮的估算

93、潜油电泵轴的可靠性分析与设计

94、起重机金属结构极限状态法设计研究

95、相依随机变量极限理论的若干结果

96、局部次高斯随机序列的强极限定理

97、基于自然风险度量的农业保险定价及其财政补贴研究

98、NA和(ρ|~)混合序列的某些收敛性质

99、可交换随机变量序列的极限理论

100、一类相依重尾随机序列的强极限定理及其应用

***统计方法的应用

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应用统计本科的论文题目

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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

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本科毕业论文题目统计应用

统计学作为一门综合性很强的学科,其运用范围非常广泛,不少学生在写作统计学论文时,都困在了选题这一步,其实就统计学而言,可供作为论文题目的热词有很多,如:企业管理、实证研究、统计估计、统计分析、计算机应用、支持向量机、数学模型、GIS、多元分析、统计报表等等,学术堂精选了20个优质“统计学毕业论文题目”,供大家参考。1、药品检验中常用的统计学方法及其应用2、应用统计学在现实生活中的应用分析3、浅谈统计学在金融领域的应用4、统计学在实验室质量控制中的应用5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊8、基于地质统计学的采空区储量估算9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用:以新疆梅岭-红石铜矿为例13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用

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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

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统计学专业是一门处理大量数据的学科,在社会中的重要性越来越不可忽视。下文是我为大家搜集整理的统计学论文的内容,欢迎大家阅读参考!统计学论文篇1 谈农经统计工作在农村经济发展中的作用 摘要:农经统计是农村地区经营管理的基础工作,也是农村社会经济统计的一部分,具有重要的地位,通过收集相关的数据并整理出来,数据可以反映出当地农村经济发展的实际情况,让人们掌握农村经济发展的特点和规律,农经部门就可以针对农村经济发展的特点和规律制定针对性的工作 措施 和思路,对于促进农村经济的发展至关重要。本文就农经统计工作在农村经济发展中的作用进行分析,并提出了提高农经统计工作效率的措施。 关键词:农经统计工作;农村;经济发展 引言 农经统计工作是一类重要的农村经济社会统计工作,收集农村经济发展的相关数据,为农经部门的工作提供正确的思路和方向,政府也可以根据相关的数据依据制定农业政策、农业发展规划,及时发现农村经济运行中存在的问题,并及时提出有效的解决措施。因此,在农村社会经济统计中,一定要做好农经统计工作。 一、农经统计工作在农村经济发展中的作用 (一)为农村经济政策的制定提供有效的依据 近年来,我国的经济得到了快速的发展,农村经济也得到了前所未有的发展,在一个地区,农经统计的主要工作就是收集当地经济发展的相关数据,整理出来,人们通过数据就可以了解农村经济的运行情况,掌握农村经济的发展脉络,而只有掌握历史,才能针对发展中的问题提出有效的解决措施,从而引导农村经济的正确发展。农经统计得出的信息不仅可以反映出农村经济发展脉络,同时还能够为地方政府部门以及单位部门提供数据依据,使其能够正确判断农村经济发展的形势,加强农村经济的研究,提出有效的促进农村经济发展的措施。例如,通过对农民的负担进行统计,政府部门就可以正确分析和了解农村的负担构成、负担水平以及其发展的趋势,从而针对实际情况制定减轻农民负担的政策,真正达到减负的效果。因此,农经统计工作可以为各种惠农政策的制定提供重要的依据[1]。 (二)农经统计工作可以为农业经营体制机制的创新提供有效的途径 近年来,我国的经济体制在不断改革,为了促进我国的农村经济发展,还应该做好农业经营体制机制的改革,才能真正促进农业和其他产业的和谐持续发展。因此,农业经营体制机制的创新对于促进农业经济的发展具有至关重要的作用,而是在创新机制的过程中,就要求充分了解当地农业的经济发展情况。通过农经统计数据,人们可以了解农业发展取得的成效,同时也能够及时发现农业发展过程中的制约因素[2]。例如,针对农村土地流入企业,就可以反映出政策导向的问题。而清楚的了解这些问题之后,相关的部门就可以针对具体的问题提出有效的应对措施,提出针对性的农业经营体制机制的创新途径,以促进我国农业经济的发展。 (三)农经统计是国家统计局工作的有效补充 国家统计局工作对于促进我国经济的发展和社会的发展具有非常重要的作用,但是国家统计局的工作是有效的,在实际工作中也有一些重要的工作没有涉及到,例如农民专业合作组织发展、农村土地承包管理以及农民负担监督管理等工作,都使没有被包含在国家统计局的工作内容中的,但是其对于农村经济的发展来说具有直观重要的作用。而农经统计工作中就会对相关的工作内容和数据信息进行统计,提供能够反映农村集体经济组织发展的重要信息资料。因此,农经统计工作不仅具有独特的业务特点,其也是国家统计局工作的有效补充。 二、加强农经统计工作效率的措施 (一)建立完善的统计制度 农经统计工作对于促进我国农村经济的发展来说具有非常重要的作用,但是从实际的情况来看,在农经统计工作中还存在着各种各样的问题制约着农经统计工作作用的发挥。其中,缺乏完善的统计制度是一个重大的问题。因此,在实际统计工作过程中,一定要建立完善的农经统计工作制度。加强基层统计制度的建设,包括统计台账制度、原始数据统计记录制度以及统计数据的质量检测制度等,从数据统计的最开始、数据统计过程一直到统计数据的检测都能够有一套完善的制度,来指导人们工作。对于数据的采集,应该采用抽样分层调查、重点调查和典型调查等相关的统计调查 方法 。 (二)改善统计方法 农经统计工作中,统计方法的合理性和科学性直接会对统计结果造成影响。因此,在实际的统计环节中,一定要改善统计方法,采用科学的统计方法来确保统计的有效性。在数据的收集过程中,要广泛收集,进入农户家中收集相关数据,询问农作物的生长情况,对于农作物的病虫害防治、农作物的销售等都要采集相关的数据。此外,还应该加强对各个部门的数据收集,深入到邮局、信用社、烟草站等部门了解相关的数据,了解农民的存款增长情况、贷款余额、汇款额等,还应该深入学校了解学校的收费情况,掌握农民的 教育 负担[3]。在广泛收集数据的基础上,还应该采用抽样调查的方式,抽取一定比例的农户进行细致调查,指导农户做好自己的台账,详细记录自己在一段时间内的收支情况。收集数据之后,还可以通过开展农民座谈会来验证数据的真实性和可靠性。 三、结语 农经统计在农村经济发展中具有非常重要的作用,其可以为农村经济政策的制定提供有效的依据,为农业经营体制机制的创新提供有效的途径,也是国家统计局工作的重要补充,在实际的统计工作中,应该制定完善的统计制度,采用科学的统计方法,提高统计工作的有效性和可靠性。 参考文献 [1]车德彬.浅谈农经统计工作在农村经济发展中的作用[J].农民致富之友,2014,14(11):134-135. [2]廖兵.做好农经统计工作促进农村经济大力发展[J].中国农业信息月刊,2014,21(12S):133-134. [3]宋铁.做好农经统计工作,促进农村经济大力发展[J].农民致富之友,2013,12(7):257-258. 统计学论文篇2 浅析中小企业发展中统计的作用 摘要:当前随着我国市场经济的快速发展,我国很多企业单位也正在进行不断的改革,这使得很多中小型企业的经济统计专项目标和要求也发生了改变,逐渐向更高更远的方向发展。对于中小型企业来说,统计工作是非常重要的工作内容,是保障企业未来更好运作的关键内容,因此本文就通过对中小企业发展中统计的作用进行分析,并对中小企业统计工作中初中的问题进行合理分析,在制定合理的解决策略,更好的提升中小企业统计工作效率和质量,为中小企业未来发展奠定坚实基础。 关键词:统计;中小企业;发展;作用 在中小企业发展过程中,统计、会计核算等对象与目标都是相统一的,而其两者的内容与原则以及技术形式是有很大差别的,中小企业中的统计工作是非常重要的,通过运用有效的统计方法、要求以及原则等来完成统计工作,从而保证企业生产经营以及管理等工作能够顺利开展,统计在中小企业发展中的作用是非常大的,因此企业必须要重视统计工作,并制定合理的统计工作策略,发挥其重要价值,为企业未来发展奠定建设有利的基础。 一、中小企业发展中统计的具体应用 1.有效的统计工作能够客观的强化企业预测 中小企业在运用统计分析开展相关工作时,是需要运用动静结合的形式开展统计工作,在这一过程当中要发挥预测的重要作用,并且要与企业发展要求保持一致,通过对季度统计与年度统计等内容进行预测分析,进而有效的完成中小企业的最终目标,从而更好的促进企业未来发展。要与企业发展计划保持一致,对往年的销售数据进行合理分析,提升其合理性,之后对企业自身行业的特殊性进行研究,合理运用科学和专业的技术来优化企业服务形式、发展目标等,提升企业竞争力。 2.良好的统计工作能够确保企业决策的科学性 当前随着我国科学技术的快速发展,很多先进的技术和设备被广泛的运用在不同的企业当中,尤其是计算机技术以及 网络技术 等,这使得外部环境对企业的发展也带来较大的影响。而在这样的情况下,中小企业一定要拥有分析和处理相关信息的技能,这样才能更好的保障企业良好发展。企业必须要拥有良好的统计能力,并且要结合当前的市场需求以及各方面因素,对其进行合理分析,之后在对市场经济情况进行合理研究,从而合理制定长远发展战略,这样才能把总企业决策更加具有科学性特点,更好的保障中小企业在竞争激烈的市场氛围下更好发展。 3.完善的统计工作能够提升 企业管理 的实效性 企业管理工作中统计的作用是非常大的,借助统计分析的相关知识对管理模式进行优化和完善,这样比较能够提升企业管理工作的整体水平,还能更好的提升管理工作的实效性,发挥其重要作用;并且还能对中小企业的管理思想进行创新,全面完善企业管理形式,并为企业量身定制符合相关需求的统计形式,对企业管理成本进行合理控制,提升企业管理实效性,为中小企业未来稳定发展奠定坚实基础。 二、统计在中小企业发展中发挥有利作用的有效策略 1.对中小企业统计管理工作形式进行创新 通过对统计工作在中小企业中的应用进行分析明确,对于不同的部门来说,其统计工作的形式是不同的,通过将相关数据已经报表上交到管理部门。而对于传统的统计形式来说,相对比较单一化,过于传统,无法良好的发挥统计工作的作用,企业内部如果无法构建一个相对独立、专业的统计部门的话,那么就不能更好的以企业未来良好发展为方向,会导致统计工作出现很多弊端,不利用中小企业更好发展,因此中小企业必须要对统计管理工作形式进行创新,从而保证统计信息的完整性和全面性,更好的保障中小企业良好发展。对于近几年刚刚起步的中小企业来说,有些企业并没有认识到统计工作的作用,使得企业内部欠缺相对完整的统计制度和规定,而且还要一些企业是由财务会计来兼职统计职务,使得统计工作并不全面和完善,出现很多严重的问题。因此中小企业必须要制定合理的统计工作策略,对统计管理形式进行创新,首先,企业要在内部创建相对专业且独立的统计部门,并要明确各岗位的主要职责,建立完整的统计结构,进而保障企业统计工作能够良好完成。而对于规模较小的企业来说,要制定比较精简统计机构,虽然并不用制定独立的统计机构,但是还是要保障企业统计岗位的综合性,在各个环节良好的发挥统计作用,从而保障企业更好发展。另外,企业要全面落实不同部门的权力与职能,并且要将统计工作贯彻到各个环节当中,更好的发挥统计工作的作用,进而为中小企业未来发展奠定坚实有利的基础。 2.有效借助专业的统计模型工具 企业可以根据自身管理形式与企业决策等需求,对企业各种数据与信息进行统计、排列和组合,进而有效满足企业统计信息的综合分析。通过对某种简单信息进行分析与研究,例如生产进度或者销售状况,在对相对比较复杂、多层次的信息进行综合分析,包括结合盈利或亏损数据等信息,在运用统计分析信息,在结合企业的发展方向和最终目标开制定合理的统计形式,主要由具体的研究内容来选择最终方案,之后在上交到上级部门,为企业后期相关工作提供一定的信息参考。企业的统计人员也要不断提升自身整体能力,要明确自身职责,正确认识到统计工作的重要性,进而严格按照相应的标准来开展统计工作,更好的保障统计工作顺利完成,推动中小企业稳定发展。 3.建立信息化统计分析体系 随着信息技术在不同企业中的广泛运用,中小企业也要有效的利用信息化技术来开展相关工作,企业统计工作也要有效利用信息化技术,结合该技术制定一个完善的统计系统,为企业统计工作奠定建设有利的基础。企业要有效的利用现代化信息技术的优势,借助其先进功能制定一个良好的统计报表指标,将企业不同部门通过网络系统进行连接,从而借助统计系统,将不同的部门中信息进行整合,进而完成统计工作,在通过网络技术上交到领导部门,为上级领导开展决策工作奠定良好基础,更好的推动企业未来发展,发挥统计在中小企业发展在的有利作用。 三、结束语 通过对中小企业发展中统计工作的作用进行分析,明确发现统计在中小企业发展中的重要是非常重要的,统计工作时贯穿到企业各个环节当中的重要环节,也是促进企业未来发展的重要部分,因此企业必须要重视统计工作,并明确其重要性,之后在制定一系列合理的统计工作策略,发挥其重要意义与价值,进而更好的推动中小企业未来发展。 参考文献 [1]杨莉.怎样发挥统计在中小企业改革中的作用[J].四川省情,2010,(8):40-41. [2]王发山.试析统计分析在中小企业中的应用[J]. 财经 界(学术版),2013,(6):76,78. 统计学论文篇3 论文摘要:统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动,是整个统计工作中的重要组成部分,在企业中发挥着巨大的作用,也是企业制定生产计划、发展战略与规划的主要依据。 论文关键词:统计分析 企业 发展 一、统计分析的概述及其特点 1.统计分析的概述 统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作,是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下,集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。 2.统计分析的特点 运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特点。随着统计方法的普及,不仅统计工作者可以进行统计分析,各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析 报告 是统计分析的产品。从一定意义上讲,提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。 (1)运用统计方法:统计方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称,从运用的角度可分为 经验 方法和数学方法。经验方法是指人们长期的统计实践经验相关的方法。在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。对于这一类方法如能正确运用,可以提高统计分析的科学性。 (2) 定量与定性的结合:统计分析面对的不是抽象的数字,而是在定性分析的前提下。通过其数量表现对研究对象进行认识。因此,熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十分必要的。 二、统计分析在企业中的运用 统计分析在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用。从统计认识的全过程来看,通过统计设计、调查和初步整理所取得的统计资料,可以对客观现象总体的数量特点取得一定的认识。但是这些认识却只是初步的、表面的,只有对这些资料进行由表及里的分析和研究,才能把握事物的本质特点、内在联系和发展变化规律,使统计认识得到进一步的深化。由于统计分析具有深化认识的作用,使得统计分析在企业当中得到广泛的应用。 统计具有数量性的特点,统计分析所起的作用,主要是通过定量的分析来实现的。统计分析在人们的认识过程中主要有三个方面的作用:一是对客观事物量化,包括反映客观事物规律的数量表现;二是根据量变程度确认事物的质,即确定区别事物质量的数量界限;三是揭示新的规律,即通过分析数量关系,发现尚未被认识的事物的规律。统计分析工作是一个从感性到理性的认识客观世界的过程。 在企业正确处理好统计分析工作,可以从整体上更为全面地看清现状,可以更好地促进企业的发展和发挥统计分析工作的作用和意义。就社会经济领域而言,统计分析还是发挥统计整体功能,提高统计工作地位的重要手段。随着我国改革开放的实施,社会经济领域发生了深刻的变化,各级领导部门和决策者仅凭个人能力和经验已经很难把握瞬息万变的局面,更难以正确做出科学的决策。在这种情况下,统计分析的优势随之显现。它可以把数据、情况、问题、建议等融为一体,既有定量分析,又有定性分析。比一般统计数据更集中、更系统、更清楚地反映客观实际,又便于阅读、理解和利用。因而是发挥统计的信息、咨询、监督功能的主要手段。与此同时,也提高了统计工作的社会地位。 统计分析在企业发展中应用广泛,主要体现在三个方面: 第一,统计分析在企业预测中的应用。 在统计预测中,一般强调静态分析预测和动态分析预测相结合,以静态分析预测为主。首先,企业应根据自身特点,重点进行年度、季度统计预测分析,确保企业目标管理和考核的有效性。其次,要根据企业的计划目标和历史销售数据确定各项数据指标,找出经济运行波动的共性和差异性。再次,要根据企业的总体规划和行业的特殊性,综合运用一定的预测模型来提高分析的科学性,公司的市场份额取决于该公司的产品、服务、价格、沟通等与竞争者的关系。如其他因素相同,则公司的市场份额取决于它的市场费用在规模和效益上与竞争者的关系。 第二,统计分析在企业决策中的应用。 随着企业信息化建设的推进,企业受外部环境的影响逐步加深,这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析,可以判断企业的赢利空间、供需缺口等,为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况,在对比中认识自身发展的差距和潜力,从而为制定正确的发展战略提供参考。 第三,统计分析在企业过程分析和阶段分析控制中的应用。 在计划方案的落实过程中,往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等,可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析,有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。 在企业当中,统计分析工作是了解现状、预测未来,为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此,我们要提高对统计分析的研究,使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。 参考文献: [1]百度 百科 .统计分析[EB/OL]. [2]赵井霞.试谈如何进行统计分析[J].商业经济.. [3]宋安. 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师. 猜你喜欢: 1. 统计学论文范文 2. 统计学专业论文范文 3. 浅谈统计学论文论文 4. 浅谈统计学专业相关论文 5. 统计学分析论文

应用统计学是经济管理类专业一门专业必修基础课,能帮助管理者高效准确地进行数据分析,进行管理决策。下面是我为大家整理的浅谈应用统计学论文,供大家参考。

《 浅谈统计学在企业中的应用 》

在当今企业经营中,经常会把 企业管理 体制、组织形式、经营方式等看成企业管理,其实对于企业来说,统计工作是非常重要的,但是常常会被企业管理者所忽略,在企业管理中,经营方式的是否有效,对企业是否适应市场经济要求,能否创造更高的经济效益,统计学都具有重要的影响和意义,因此,强化企业统计工作,无论是对企业的经营,还是管理,都具有重大的意义。

1 统计工作的意义与作用

统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集,整理和分析工作的总称,它是一种社会调查研究活动。统计信息是按国家统计制度采集的规范的、系统的信息、是覆盖面最广、综合性最强的信息,因而是社会经济信息的主体,是政府机关和企事业单位领导了解情况,研究问题、进行科学决策的重要参考依据。

统计工作是制定 企业战略 决策和计划的重要依据,当一个企业建立了一套既科学合理又行之有效的统计工作制度,便可以提供可靠的统计数据、进行有效的分析和科学的预测,首先它可以反映出企业规模,其次可以反映企业结构。从规模上,它可以反映企业的人员规模、生产规模、资产规模和盈亏规模等;从结构上,它可以反映企业的人员结构、产业结构、技术结构和质量结构等。

2 统计 方法 的应用

企业中概率论的应用

在我国当前的市场经济条件下,通常来说一个企业的经营和销售状况并不是由经营者的主观意愿决定的,它是由很多的不可控制因素影响的。比方说,某一商场在一定时间内有多少位顾客光临;这些顾客中有多少位进行了真正的购物活动;每位顾客在进行购物时,一共花费了多少等等问题。要解决这些问题,都需要利用概率论的方法进行分析,所以,在商业企业中,概率论有着广阔的应用。

企业中数理统计分析方法的应用

商品市场占有率的问题

比方说,在某一城市的四家电器商场中,对手机销售情况进行抽样调查,调查结果为:一个星期内一共销售手机数量为2000部,其中,某一个品牌的手机销售数为214部,通过数理统计中的分析方法,我们可以在把握度非常高的情况下,得出这一品牌手机在市场中的占有率在~之间。

调整 措施 效果的显著性

比方说在某一超市中,商家为了增加自身的销售情况,调整了销售方式和销售人员,然后对调整后的日销售额进行随机抽选,选出其中的9d,得到该超市的平均日销售额为60万。根据原来的统计显示,调整前超市的日销售额为52万,我们假设超市的日销售额服从正态分布,调整后的效果不能简单的以调整后的60万日销售额来进行判断,而是应该按照假设检验的思想和方法来进行判断。

3 当前部分企业统计工作中存在的问题

统计工作在企业中的重要性都有目共睹,但是多方面原因,很多企业统计工作的制度建立的还不够完善,主要存在以下几个方面的问题:

(1)统计数据的准确性不高,在部分企业中,统计数据的虚假成分比较高。

(2)我国部分企业其统计指标还是延续计划经济体制下设置的指标体系,没有参照国际上成熟的统计指标与统计口径,指标单一,不能跟上时代步伐。

(3)由于国家对其统计工作的投入几乎微乎其微,再加上部分企业自身对统计工作投入不足,对统计工作的重要性认识也不足,为了提高经济效益,减少人力资源投入,很多中小企业都没有设专职统计人员,而是以会计人员代替或兼职。对统计工作也不够重视。

(4)很多企业对信息化建设投资不足,对统计工作也不够重视,因此,这些企业的统计工作既没有专用统计管理系统,也没有统计专用计算机,统计质量与效率很低。

4 完善企业统计工作的几项措施

目前政府和大部分企业的急需解决的是如何解决企业统计工作中存在的一些问题,充分发挥企业统计工作的重要作用。从企业自身的角度来完善其统计工作主要有以下几项措施:

(1)要强化统计工作的重要地位,要想方设法得到企业领导的重视,让他们认识到统计工作的价值和重要性。

(2)加强企业统计队伍的建设与稳定,既要做好人才引进工作,根据自己实际发展的需要,确定统计人才引进的类型、层次及数量;又要注重现有人才的培养投资,建立完善的留人、用人机制,最大限度地发挥统计人员的工作积极性和主观能动性。

(3)企业统计人员要有危机感,必须与时俱进,加强学习,尤其是加强统计业务、经济管理、法律法规等知识的学习,不断提高自己的业务水平,才能适应企业和社会发展的需要,跟上时代前进的步伐。

(4)企业统计手段落后的现状已不适应社会发展的需要,各企业应尽快创造条件,加大资金投入,加快企业统计手段现代化建设,配备计算机并运用计算机处理统计信息,提高数据的准确性、时效性。

5 结语

在当代日益竞争剧烈的市场经济中,统计学是现代企业实行科学管理和监督企业经营活动的重要手段,也是现代企业制定经营政策的重要依据。提高企业的的经营效益和适应社会主义市场经济要求是现代企业管理体制、经营方法和运行机制的有效保障,科学的数据统计工作能够促进现代企业管理政策的实行,为企业管理找到切入点。加强企业的统计工作,落实统计工作的应用对企业发展有着重大而又长远的意义。

《浅谈 Excel 在统计学中的应用 》

摘要: 文章 以Excel 2003为例,介绍了其在 统计学方面的典型 应用,即数据库统计函数与数据透视表、统计指数。其中,在对统计指数的应用分析中还引入了典型实例,更加直观的介绍了Excel强大的统计功能。

关键词:Excel 数据库统计函数 数据透视表 统计指数

前言:统计学是一门关于用科学的方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料,并在此基础上进行推断和决策的科学。狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。从统计的定义可以看出,统计的关键在于对数据的分析与加工,而Excel强大的数据分析功能则恰恰与统计所要处理的问题相适应,因此从Excel产生之初便被广泛地应用于统计中,而专为统计分析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计分析中一种实用而高效的工具。虽然SPSS、SAS等专业统计 软件在某些方面具有更为强大的统计分析功能,但其或者需要专业的编程,或者需要高昂的价格,因此普及性远远不如Excel。下面以Excel 2003为例,介绍一下其在统计学方面的典型应用。

1.数据库统计函数与数据透视表

Excel作为电子表格软件,其数据结构的核心是单元格和单元格区域,因此Excel同数据库软件相同都是 管理处理一批有规律的数据。基于Excel的行列结构,在 工作表中按照标准的数据库规范对数据进行处理,这也被称为Excel的内部数据库技术,通过创建Excel的内部数据库,可以通过数据库函数实现对数据的统计分析。

数据库统计函数

在建立内部数据库的基础上,Excel中专门包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据进行统计运算的工作表函数,这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。其中每个函数一般对应三个参数database、field和criteria,这些参数对应函数所使用的工作表区域,利用这些函数可以在日常统计工作中进行一些基本的统计运算。

Dfunctions具有相同的语法格式:Dfunctions(database,field,criteria)。其中:

①Dfunctions为数据库函数的名称,在Excel中总共有12个数据库函数;

②database为构成数据清单和数据库的单元格区域,数据库是包含一组相关数据的列表,其中包含相关信息的行为记录,而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志项,为函数所使用的数据列或称作字段,数据清单中的数据列应位于第一行且具有标志项;

③field可以为文本,即两端带引号的标志项,如“类别”、“生产商”,也可以为数据清单中数据列的位置,如“1”表示第一列,“2”表示第二列。field也可省略,省略后函数将返回数据清单中所有满足条件的值;

④criteria为一组包含给定条件的单元格区域。可以为参数 criteria 指定任意区域,只要它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条件的单元格。

数据透视表

数据透视表是Excel中的一项重要功能,对于统计来说更是十分重要。由于Excel的工作表仅仅能提供一个由行和列组成的二元的数据结构,当需要在统计中反映多维的问题时,就需要用到数据透视表功能,采用数据透视表的“透视”,就可以在有限的二位数据平面里表达三维的概念,而且结合了数据透视图功能的数据透视表更是使得可以快速的形成特定要求的统计图表,并可以随时按要求变化图表的显示效果,实现有效的统计分析和统计绘图。

2.统计指数

在统计中,指数是概括一个基础变量或一组变量的相对变化的单一描述统计量。指数之所以有其广泛的应用,主要是因为其存在以下优点:首先单个变量对应基础数字往往太大,而指数化后容易观察;其次绝对数字的变化较难掌握,而运用相对数字表示的指数能更直观地看出其变化;最为重要的是许多时候由于组成指数的一组商品的相对变化比例不同,此时采用指数可以概括一组商品的综合变化。如通过股价指数可以反映股市行情总的变化状况,通过消费价格指数(CPI)可以反映居民主要消费资料价格的总变动。

例如,利用Excel求同等加权指数:假设选取表3-1中6种主要消费品来计算消费指数,试分别计算同等加权消费价格指数和同等加权消费数量指数。

要计算同等加权的消费价格指数和消费数量指数,具 体操 作步骤如下:①新建一工作表,“例”,设定表头为“同等加权指数”,输入表4-1中已知数据;②按照公式求同等加权价格指数,单击B11单元格,在编辑栏中输入“=SUM(C4:C9)/SUM(B4:B9)”,完成后按回车键;③按照公式求同等加权数量指数,单击B13单元格,在编辑栏中输入“=SUM(E4:E9)/SUM(D4:D9)”,完成后按回车键。

结束语:

Execl在统计学方面的应用还有很多,如概率分布图、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与预测以及时间序列分析等,其强大的统计功能可以满足 经济学、 医学、气象、 农业等各个领域的数据分析,为人们的分析决策提供可靠的参考,且随着Excel版本的不断升级,其功能也日趋完善,有着广阔的应用前景。

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