统计学毕业论文因子分析报告怎么写

(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要　　论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配　　写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲　　论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。

数据可以找找，非得要弄问卷调查吗

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从统计学的发展趋势谈统计教育的改革摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。关键词: 统计学；发展趋势；统计教育改革随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。一、统计学的基本发展趋势纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。（一）统计学与实质性学科结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。（二）统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining，又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦

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主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标，用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始

方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的

如果使用SPSSAU软件会默认以特征根值大于1作为标准。如果有预期维度，比如20个量表题项分成几个方面问题，则在分析前设置输出维度（因子）个数。SPSSAU-因子

将你希望分在一组的变量改成相关性很高的，而不希望分在一组的变量使他们的相关性相对小点就可以了

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1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。　　2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）　　3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。　　4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。　　主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。　　5、论文正文：　　（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义，并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。　　〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：　　提出-论点；　　分析问题-论据和论证；　　解决问题-论证与步骤；　　结论。　　6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。　　中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：　　（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。　　（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）。因子分析（探索性因子分析）用于探索分析项应该分成几个因子，比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适。因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。因子分析应用举例：1、案例当前有一份数据，共有12个量表题，希望将此12个量表题使用因子分析浓缩成几个维度，用于探索企业员工满意度的维度情况。研究人员在研究前预期分析项可分为4个维度（也可不事先假定），当然有可能个别项与因子对应关系并不合适，因此有可能对其进行删除处理。2、操作步骤将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）得到的分析结果如下：第一步：首先判断是否适合进行因子分析KMO和Bartlett检验结果SPSSAU对结果进行智能分析第二步：判断提取的因子个数第三步：是因子与题项对应关系判断因子与题项对应关系判断：假设预期为4个因子(变量)，分析题项为12个；因子与题项交叉共得到48个数字，此数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度)；针对每个因子(变量)，对应12个”因子载荷系数”，针对每个分析项，则有4个”因子载荷系数值”(比如765，-066，093，075)，选出3个数字绝对值大于4的那个值(765)，如果其对应因子1，则说明此题项应该划分在因子1下面。第四步：对因子进行命名本次研究员工满意量表共提取出4个因子，此4个因子对应的题项分别为4个、3个和2个，对4个因子分别进行命名，分别为福利待遇因子、管理及制度因子、员工自主性因子和工作性质因子。

如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，，X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。

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统计学的论文，如果你想参考的话，可以上一些比较出名的论文网站上去搜索，但只能是参考，不能抄袭，你可以从他的论文上去汲取一些东西，把这种东西转化成自己的东西，再用自己的言语去描述

虽然我也写过论文，但并不是你这个专业的，但我想论文的大致思路其实也是差不多的。首先你得要确定你论文的题目，确定了论文题目之后就会比较好下笔了

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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 GEPBox 和 GMJ 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》。本文的所有数据处理均使用 EV0 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: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。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 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。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。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: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 - 136479 - 161144 - 506374 - 183002 20582非平稳1 - 764521 - 165756 - 508508 - 184230 171892 - 101495 - 170583 - 510740 - 185512 180023 - 418890 - 175640 - 513075 - 186854 205434 - 230514 - 180911 - 515523 - 188259 27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 714836 - 170583 - 510740 - 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 - 448501 - 574446 - 923780 - 599925 - 536478 - 458512平稳 1 - 832346 - 577723 - 925169 - 600658 - 662966 - 5448712 - 398029 - 581152 - 926622 - 601424 - 770517 - 6115043 - 324520 - 584743 - 928142 - 602225 - 747432 - 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 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 - 536412 - 321820 - 135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 458445 - 282837 - 097119Variable Coefficient S Error t- Statistic PAR(1) 586643 115236 090781 0000R- squared - 226023 Mean dependent var 104967Adjusted R- squared - 226023 SD dependent var 111688SE of regression 123668 Akaike info criterion - 321820Sumsquared resid 718807 Schwarz criterion - 282837Log likelihood 72369 Durbin-Watson stat 132697Inverted AR Roots 59年份实际值预测值相对误差(%) 平均误差(%)2002 63 72 - 8762003 71 82 - 122004 92 78 - 892005 78 83 - 682006 00 05 - 26年度 2006 2007 2008GDP 值 00 08 59增长率(%) — 06 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

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***统计方法的应用