基于图模型分析中国GDP的行业影响因素

文章通过《中国统计年鉴》选取近23年国内生产总值GDP年度数据,对GDP与九大行业间的关系进行分析,以国内生产总值GDP为被解释变量,九大行业作为解释变量,即农林牧渔业、工业、建筑业、批发和零售业、交通运输仓储和邮政业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、其他。基于偏相关系数选取最佳阈值0.637 5,并以此构建网络图结构,以GDP与九大行业为节点,相互之间的相依关系为边,进行网络图可视化。根据网络图可得出影响GDP的主要因素有工业、建筑业、金融业、房地产业和其他,其中除房地产业与GDP呈负相关外,其他行业与GDP呈正相关。利用网络图模型分析所得结论与多元统计方法分析所得结论相同,验证了基于偏相关系数与最佳阈值构建的网络图模型分析GDP的影响因素的正确性。但相较于多元统计方法,网络图模型使各节点间的相关关系更为清晰直观,便于理解和分析GDP的行业影响因素。

河南省人口老龄化发展趋势预测

文章基于2000-2019年河南省老年人口比重数据,分别利用ARIMA(0,1,1)模型和灰色系统GM(1,1)模型对河南省人口老龄化的变化趋势进行了拟合、分析和预测。结果表明:两种模型均具有较好的拟合效果,且预测值非常接近,说明未来几年河南省人口老龄化日趋严重,这可能给该省的社会和经济发展带来一定的影响。