甘肃省第三方物流发展现状与前景

本文通过目前甘肃省物流业占GDP的比例及完成的货物周转量,分析了甘肃省第三方物流发展的现状,根据甘肃省的区位优势及资源优势,阐述了甘肃省发展第三方物流的意义和发展前景。     

甘肃省水资源时空匹配现状分析

依据2013～2015年甘肃省水资源与人口、GDP、耕地面积等社会经济要素数据,通过经济学分配论中的洛伦兹曲线、基尼系数以及引入的不平衡指数对甘肃省水资源与社会经济要素的时空匹配现状进行了分析.一方面,洛伦兹曲线和基尼系数的结果说明水资源配置在一定程度上改善了水资源分布的不均衡性,尤其是水资源分布与GDP之间不均衡性的改善效果最为显著,但水资源配置与社会经济要素的基尼系数仍然在"警戒线"值0.4以上,水资源分配仍处于不合理的状态;另一方面,以2015年为例计算得到的不平衡指数表明不同区域水资源与社会经济要素的不平衡程度各有侧重,经过水资源配置,总体不平衡性最大的区域为河西地区.     

甘肃省水资源时空匹配现状分析

依据2013～2015年甘肃省水资源与人口、GDP、耕地面积等社会经济要素数据,通过经济学分配论中的洛伦兹曲线、基尼系数以及引入的不平衡指数对甘肃省水资源与社会经济要素的时空匹配现状进行了分析.一方面,洛伦兹曲线和基尼系数的结果说明水资源配置在一定程度上改善了水资源分布的不均衡性,尤其是水资源分布与GDP之间不均衡性的改善效果最为显著,但水资源配置与社会经济要素的基尼系数仍然在"警戒线"值0.4以上,水资源分配仍处于不合理的状态;另一方面,以2015年为例计算得到的不平衡指数表明不同区域水资源与社会经济要素的不平衡程度各有侧重,经过水资源配置,总体不平衡性最大的区域为河西地区.     

影响甘肃省研究生教育需求主要因素的分析

文章利用GDP、时间、本科生毕业人数对甘肃省研究生教育需求进行预测后发现,影响甘肃省研究生需求的重要因素是经济发展水平,而不是时间和人口。甘肃省未来社会经济要跨越式发展,需要重视研究生教育。同时,甘肃省研究生教育要促进社会经济发展,需要进行结构调整。     

趋势推测模型（MMTP）在中国GDP数据的拟合与推测中的应用

目的：探讨趋势推测数学模型（MMTP）在1978～2007年中国GDP推测中的应用。方法：采用MMTP对1978～2007年期间中国GDP数据进行拟合,以SSE、RSE、MAD、ARE判断拟合准确度。采用MMTP对2008-2011年中国GDP趋势进行推测。结果：MMTP可对1978～2007年中国GDP数据进行拟合。拟合数据计算所得SSE=1201111302、RSE=6797、MAD=4162、ARE=5．67％。MMTP对2008-2011年中国GDP数据推测结果为：2008年270686亿元,2009年287822．5亿元,2010年302485．2亿元,2011年315638．3亿元。结论：MMTP可对1978～2007年中国GDP数据进行拟合,拟合效果较好。MMTP推测结果显示,2008-2011年中国GDP呈现不断增长趋势。     

收入水平与幸福感

根据国际货币基金组织公布的数据显示．2008年中国人均GDP为3315美元,排在世界第106位;2009年中国人均GDP为3677.86美元．排在世界182个国家中的第100位,比2008年上升了6位。上述数据显示出．中国高速的GDP增长对于提高老百姓的收入水平（与国际相比）是一个好的保障。     

甘肃省河西地区县域城市化影响因素分析

城市化是发展中国家经济发展的核心问题,一个国家或者一个地区的城市化水平能够直反映该国或者该地区的社会进步和经济发展水平。文章以甘肃河西地区19个县(包括县级市)2006年截面数据为样本,运用计量分析方法,构建二元结构下甘肃县域城市化影响因素的回归模型。结果表明,影响甘肃省河西地区县域城市化水平的主要因素有:人均GDP、第三产业生产总值比重。     

基于过程神经网络的黑龙江省GDP预测

将过程神经网络应用于GDP预测,可以将时间序列中的时间累积效应充分考虑到预测中,能较好地解决传统GDP预测方法中的一些不足。运用黑龙江省1981年至2010年GDP与其影响因素数据,结合相关理论,建立了基于过程神经网络的GDP预测模型,对GDP进行了预测。结果表明,将过程神经网络应用于GDP预测问题中,可以得到较高的预测精度,预测效果较好。     

时间序列预测模型的比较研究——基于湖北省人均GDP的实证分析

该文以湖北省1987-2010年的人均GDP时间序列数据建立了3种时间序列预测模型,然后通过一系列预测精度指标对比分析,选出ARMA模型为最优预测模型。并以2008-2010年的数据作为检验数据对其预测效果进行了检验,证实了其预测效果非常理想,最后对湖北省2011年和2012年人均GDP值进行了短期外推预测。     

收入与GDP的赛跑

08年有一句话在职场间广为流传,"工资跑不过GDP".GDP和人均收入,前者用于描述一个国家和地区年度经济的总量;后者用于描述人们从他们的经济活动中获得了哪些收益.有数据显示,中国的GDP的增长速度高过人们收入的增幅,1978年到2007年GDP和收入分别增幅40倍和30倍,剔除物价因素,GDP增长约9倍,而收入增长不到7倍.     

2008:浓缩的周期 2009:短暂的通缩 2008年宏观数据点评

国家统计局1月22日公布了2008年宏观经济数据。纵观全年,08年可谓是一个浓缩的周期,全年9.0%的GDP增速是02年以来最低水平(如图1),四季度GDP则低至6.8%,     

基于ARIMA模型的青岛市GDP预测分析

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济状况的重要指标,对促进经济增长和协助地方经济决策具有重要意义。本文以青岛市为例,选取青岛市1990年至2014年青岛市GDP指标数据作为样本,建立了ARIMA模型,并对青岛市GDP进行预测,并进行检验。结果表明模型的预测数与实际GDP值误差较小。同时根据对影响GDP的指标分析为青岛市经济决策提供重要的依据。     

张家界旅游收入与经济增长的实证分析

在湖南张家界市2000年~2015年旅游人数、旅游收入与GDP的数据基础上,分析了张家界市16年的旅游人数、旅游收入与GDP的变化趋势与增长情况,利用灰色关联度理论,实证出张家界市16年的旅游人数、旅游收入与GDP的变化趋势具有同步性,旅游人数、旅游收入与GDP的灰色关联度系数分别为0.82、0.71。进一步,对张家界市旅游产业所存在的问题提出一些建议与措施。     

云南省宏观经济模型的计量分析研究

本文在分析云南省GDP、消费和投资增长的基础上,选取1978-2007年的相关数据,建立了云南省宏观经济模型,对云南省GDP、消费和投资进行了计量分析,提出了一些政策建议.     

湖北省税收收入与GDP关系的实证分析

本文利用湖北省1990—2010年税收收入和GDP数据,从税收收入和GDP的总量、增量、增长率、税收弹性以及宏观税负几个角度,分析了税收收入和GDP的变动情况;然后运用协整原理,验证了税收收入和GDP具有协整关系,并在此基础上建立误差修正模型,测定了二者之间的长期均衡与短期波动的关系,最后得出几点结论。     

基于灰色BP网络的GDP总量组合预测模型应用研究

将GM(1,1)模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测.以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005-2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度.     

市场即将进入转势阶段

市场的行情与交易,正在国庆节后逐步回暖,虽然本周内市场公布的GDP等数据显示我国的经济仍然较为难看,甚至GDP增速创出了近3年的低点,但是管理层发话判断经济正在筑底。     

灰色人工神经网络组合预测模型及其应用研究

将GM（1,1）模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测。以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005至2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度.     

高中教育资源县域内配置失衡问题分析--以甘肃省20县区90所高中的调查为例

2005年上半年,笔者在参与某课题实地调研的过程当中,获取了甘肃省20个县区90所高中关于师资配备、经费投入以及办学条件等方面的大量数据、资料。分析结果显示,当前甘肃省高中教育资源县域内配置严重失衡,已经极大地制约了甘肃省高中教育的持续、健康发展。     

资讯

经济总量全球第二人均仍为日本十分之一情人节当天上午,日本内阁公布了日本名义GDP总值,数据显示,中国已经成功超越日本,成为全球第二大经济体。2010年,日本的GDP增长率约为2.8%,