统计学论文数据分析报告如何写好一点

统计学论文数据分析报告如何写好一点

可以多看一些资料，然后去学习一下人家的论文是怎么写的？通过借鉴，然后但是千万不要抄袭，如果抄袭的话，那基本上就没有用了

无论是在校研究生，博士生还是已经在工作岗位的科研人员，亦或是医务工作者大家都会有这样的经历——写论文，发论文。毕业要文章、找工作要文章、年终考评要文章、晋职称还是要文章，文章压得我们透不过气来。不少人觉得论文撰写困难，尤其是文章数据统计部分，拿着统计学工具书，虽说每个字都认识，可就是看不懂……一天一位饱受论文折磨的检验科小青年找到了一位叱咤学术界的禅师。青年禅师，很多检验科医生快被论文憋疯了，你认为检验科医生写论文的主要瓶颈在哪里？禅师第一、思想没有被开过光；第二、不会文献检索，更没有阅读文献的习惯；第三、不会统计学；第四、不会绘声绘色地写论文，写出来的东西不堪入目。青年为啥我想到的别人都想到了，感觉没啥新的东西可以写。禅师那是因为你文献看得不够。文献阅读是开展科研的基础，首先你得知道本领域的研究进展，之后才可能提出自己的研究设想。青年我不会文献检索，怎么办？禅师没办法，只能多问、多学、多交流。当前使用最广泛的数据库是PubMed，网上有很多教程可以下载。没事就对照着教程瞎折腾PubMed呗，总之都不费电。青年我会检索到全文，但下载不了全文，该怎么办啊？禅师方法很多，给通讯作者写信索要、找有权限的朋友帮助下载、网上求助、用其它手段(比如SCI-Hub)，只要你想要，这都不叫事儿。青年还有最最关键的一点，辛辛苦苦的做完实验，收集好数据，却不会统计分析！对于没有进行过专业培训的检验人来说，是文章产出的一大拦路虎呀！禅师其实我们只需要知道什么时候该用什么统计分析方法、如何在软件中实现该统计分析、分析得到的数据如何解读就行了，至于其中统计原理，不必纠结，让它随风去吧！我这里有一本秘籍，专治统计学小白，看与你有缘，就免费赠与你啦！假以时日，你必能修成正果。青年接过秘籍，定睛一看，《白话统计》四个大字映入眼帘。青年谢谢禅师，如此珍贵的秘籍，为什么偏偏选择送给我？禅师别误会，我这里还有799本，赠于有缘人，找到我的人都有份……青年……关于这本统计秘籍《白话统计》这秘籍分为两大部分：基础篇和实用篇，基础篇介绍统计中常见的概念，实用篇则注重介绍各种方法的思路及实现，适合零基础小白快速入门，也适合已经学会统计的人对知识进一步的融会贯通，所以它绝对是一本统计学习必不可少的书籍。有了它，让你撰写论文更加游刃有余。此外，这本书是一本寓教于乐的书籍，他不会像教材一样用沉重拘谨的语言来介绍统计学方法，而是以风趣、浅显的话语来解释说明。它的内容不一定多，但会做到尽量深入。国内这样的书籍并不多见，在生物统计学领域就更加少见，而这本《白话统计》正是兼具了幽默风趣的语言和科学严谨的思维的一本书。郭靖的内力能支撑多久女士品茶的故事《白话统计》能够帮助每一位科研人更好地理解生物医学统计，大大提升大家统计能力，完成属于自己第一篇SCI论文！邀请好友完成助力后，点击公众号弹出的模板消息填写地址。如果出现无法填写地址的情况，可能是同一时间填写的用户人数太多导致的，您可以扫码加入公众号消息弹出的活动群，会有禅师的助手为您处理。

一、质的优化原则　　“质”的优化是指对统计分析报告所用数据与表述文字的性质要求。撰写统计分析报告时统计数据的选择与表述文字的组织必须反复优化，使之“质量上乘”极具说服力。具体要符合以下要求：　　第一，要准确，有真实性。采用数据要准确可*，否则一个不实的数据就会影响全篇的说服力。　　第二，要新颖，有实效性。从事统计分析要具有敏锐的眼光，善于及时捕捉最新的统计数据，并及时作出中肯的分析报告，为上级科学决策提供有利的依据。而统计分析中若采用滞后的统计数据或过时的文字描述，不仅会弱化统计分析报告所提供的统计信息的使用价值，甚至会得出不正确的结沦，误导人们对事物的认识和决策。　　第三，要典型，有代表性。写统计分析报告要精心选用最有代表性的统计数据，使之以一当十，反映出事物发展规律；文字分析则要能一语破的，揭示出经济发展与社会生活的本质特征。　　二、“量”的均衡原则　　“量”的均衡指的是统计分析报告中数据与文字二者在用量。上要适度。这是统计分析报告编写中常常易被人忽视的问题。某些统计分析报告要么从头到尾全是统计数据的堆砌罗列，就数字论数字，脱离实际，既不生动又缺乏表现力；要么全是依赖主观判断，凭经验进行文字描述，由于没有准确数据支撑，缺乏说服力。因此，撰写统计分析报告一定要注意两者搭配的适度，不可顾此失彼。数字引用应控制在篇幅的10～30％之间，分布也要均衡。作者引用统计数据，必须具备基本的统计知识和运用计算机处理复杂数据的能力，善于运用综合指标法、时间数列分析法、统计指数分析法、抽样推断法、相关与回归分析法等统计方法对原始数据作科学的处理分析，引用数据要与精确、中肯的文字分析有机结合，使之有理有据。　　当然，如果统计分析报告要用一连串的统计数据才能说清问题，就可以在文中列表显示或绘制成统计分析图，这样可以一目了然，形象直观地说明问题。统计分析报告中的文字阐述同样要简练紧凑，不要繁杂冗长。　　三、“序”的合理原则　　统计分析报告在数据、文字“质”的优化与两者搭配“量”的均衡的基础上还须进一步研究内在组织“序”的合理，才能实现最优系统效应。这里的“序”指的是数据与文字在文中的组织艺术，涉及的是统计分析报告的结构章法。文章数据与文字的组合技巧，表现在三方面：一是全文的谋篇布局；二是层次、段落的内在结构安排；三是自然段中句间意义的搭配。要使数据、文字的组织合理，“序”必须从三方面着手：　　一是全文布局要服从统汁分析的目的，突出全文主旨。所有统计数据的运用和文字语言的描述都要围绕主题。统计分析报告“大体须有，定体则无”，分析的目的不同，报告的章法也就不同，没有僵化的模式。可以先叙后议，先摆出数据，后作量化分析，予以议论阐述，揭示事物的规律与本质，提出针对性的建议；也可以夹叙夹议，边列数据表，边量化分析，边作理论阐述。　　二是层次段落安排要条理清晰，井然有序。层次的安排要反映事物逻辑，各段内容要清楚地体现层次意义。要注意段落的单一性和完整性，即每一段只说明一个中心意思。各层、各段既要相对独：立又要彼此关照、前后呼应。　　三是段内句子意义要精心搭配，使之增强文章的表现力和可读性。统计分析报告数据较多，文字简朴，易使人感到单调枯燥，但如果讲究文句舶组合技巧，适当运用修辞手法，就可使文章既准确精要义生动活泼，激发读者的阅读兴趣。

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

统计学论文数据分析报告如何写好

数据分析工作的后期是需要进行数据分析报告的撰写的，而数据分析工具也是一个非常重要的事情，我们在进行撰写数据分析的时候首先需要知道自己报告的类别，确定一下自己写的数据分析报告是解释性分析还是探索研究报告。其实不管是什么报告，都是需要一定的流程和结构的，那么如何做好一份数据分析报告呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。首先给大家说一下数据分析报告的结构，一般来说，数据分析报告由标题、目录，前言、正题、分析结论组成。先说一下标题，标题是一份报告的文眼，是全篇报告的精华，我们在求学期间写作文就是如此，没有一个好的标题就不能够让人们有阅读的欲望。。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。对于标题的技巧有三点，分别是直接在标题中放上报告的结论、提出分析报告的研究问题、中规中矩地写上研究的主题。其次说说数据分析报告的目录。目录就是提现数据分析报告的整体架构。目录的意义大家都知道，可以快速查找自己需要的内容。然后说说前言，前言的要求就是要写出做这次分析报告的目的和背景、略微阐述现状或者存在的问题 、通过这次分析需要解决什么问题、运用了什么分析思路，分析方法和模型、给出总结性的结论或者效果、给出数据来源。接着说说正文，正文的要求就是逻辑性强、架构清晰、结论明确等等。现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。最后说说分析结论，数据报告的分析结论就是文章的精华，是需要好好重视的。一般需要给出合理的建议。综上所述，想必大家看了这篇文章以后已经知道了数据分析报告是怎么写了的吧。大家在进行撰写书写报告的时候一定要列好名单，然后按照步骤来写，这样才能够写出一个条理明确的报告，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

那要从多个角度去分析数据

统计学论文数据分析报告如何写的好

首先，要有一个好的框架跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。第三，分析结论不要太多，要精确如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。第五，好的分析要有很强的可读性这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不 一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁，必须站在读者的角度去写分析邮件。第六，数据分析报告尽量图表化这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从;关于一份优秀完整的数据分析报告怎么写，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1、进度性：由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。为此，需要进行一些必要的计算，通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。2、规范性：日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告，定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分：反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。这种分析报告的标题也比较规范，一般变化不大，有时为了保持连续性，标题只变动一下时间，如《XX月XX日业务发展通报》3、时效性：由日常数据通报和性质和任务决定，它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握企业经验的主动权，否则将会丧失良机，贻误工作。对大多数公司而言，这些报告主要通过微软Office中的Word、Excel和PowerPoint系列软件来表现。

主要有以下几个方面的内容：一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；四是数据情报和数据预测为高层服务。从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。

统计学论文数据分析报告如何写的更好

作为运营，拿一次活动来说，一份比较完整的数据报告应该包括活动背景、活动回顾总结和未来活动计划（预期）。活动回顾总结是最多的部分，需要用数据图表来展示直观的活动数据，然后得出什么结论，好的吸取，不好的改进，每次报告就是这样不断优化进步的。比如，某次我们的活动数据总结是这样的：从PV/UV、页面访问、注册、订单成交额等情况去了解活动进行的情况，是否达到预期，是否完成KPI图表方面，有指标卡、计量图（看完成进度）、折线图（看走势）、漏斗图（看转化情况）、柱状图（看数据对比情况）平均值等辅助线可作为数据参考。若有兴趣：可以看下之前在知乎上的回答——用户名（小草莓）、标题（产品运营，如何做出一份优秀数据报表？），但我不知道能不能满足你的需求。

怎么写好一份数据分析报告？数据分析报告一般包括以下几部分，针对不同的报告场景可能要进行调整：项目背景：项目是什么，为什么做，怎么做项目进度：项目整体流程，目前进度名词解释：术语解释、关键指标定义数据获取：需要什么数据，怎么获取数据，如何取样，如何清洗，有哪些误差和局限性，信度如何数据分析：关键指标的趋势，关键点分析。这部分是报告核心，要抓住重要指标进行数据对比，通过图表直观地展示趋势，提出几个关键性结论，尽量浅显易懂，不要过于冗长。结论&改进：汇总结论，分析目前的不足，并给出解决方案一份好的数据分析报告不只是对数据的简单分析，还要有自己独到的结论和观点，推荐你参考一些数据机构或咨询机构的优秀报告，国家统计局，中国信通院，艾媒咨询等，学习一下分析思路和方法。另外也要关注时事，结合行业趋势和舆论热点进行分析。最后，写报告时也要注意报告整体样式、排版、图表美观度等因素，才能写好一份优秀的报告。

首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白。

你好！首先，要有一个好的框架跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。第三，分析结论不要太多，要精确如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。

统计学论文数据分析报告如何写好标题

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

***统计方法的应用

这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急

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