基于四类时间序列模型的GDP预测效果比较

文章基于1992—2020年的季度GDP数据,实证分析了新冠肺炎疫情事件的异常影响效应,探讨了两大重要分解因素——季节因素和趋势因素之间极强的交互性。根据GDP序列的特点,分别选取三参数指数平滑乘法模型、SARIMA(1,1,1)×(0,1,1)4模型、阶梯干预模型和X-12-ARIMA模型进行建模,并依据MAPE等评价指标,得到了相对最优拟合模型——X-12-ARIMA模型。预测结果显示,我国具有良好的经济发展前景。

研究生教育对区域经济发展的影响研究

以省际面板数据为样本,以第三产业经济和人均GDP为经济度量指标,以研究生教育和科技创新等为解释变量,构建了31个省以及东中西部三大区域的各类回归模型。实证分析表明:我国的研究生教育可直接促进区域经济增长(硕士的影响效应高于博士),并通过科技创新变量间接推进经济发展。对三大区域进行纵横比较发现,东部整体态势较好,显著优于中部和西部;中西部地区硕士对经济的影响力显著高于博士,西部研究生教育和产业结构明显不匹配。

课程思政视域下混合式“金课”的建设与实践——以“时间序列分析”课程为例

文章以“时间序列分析”课程为例,构建了“思想政治教育大格局、线上线下混合式”深度交融的“金课”建设策略:合理界定课程目标和毕业要求,架构顶层设计;结合具体知识内容和教学需求,科学挖掘课程思政资源和素材;以立德树人机制为理论指导,开创系统观、整体观、大格局的思想政治教育活动;从教学资源、教学模式、教学团队和考核评价等不同维度出发,大力拓延“混合式”的厚度和宽度。

尤尔-沃克方程的发展历程及成因探析

基于“为什么数学”的研究视角,深度解析了尤尔-沃克方程的发展历程及推动缘由:尤尔首创的自回归AR(2)、AR(4)模型,是尤尔-沃克方程问世的基础和关键;沃克首先把尤尔2个具体的AR模型扩展到一般的AR(s)模型,而且推证了自相关函数序列亦满足与原始数据形式完全一致的差分方程,造就了当前学界流行的尤尔-沃克方程的一般形式。从诞生背景到现代的广泛应用,尤尔-沃克方程都与周期问题密切相关。

指数和滑动平均的历史发展探究

文章以银行1797年指数尺度序列和1832年滑动平均序列的首次公开为线索,详细分析了指数和滑动平均算法的诞生历程;细致总结了在试验性地揭示变化和数学化的建模过程中,Jevons,Poynting和Hooker等现代统计学家对滑动平均的先锋作用。

统计学专业多维度立体化实践教学体系的构建

构建了统计学专业多维度立体化的实践教学体系,专业实践是基础与核心,具体包括专业课程实践、统计软件实践和课题项目综合实践,"课堂与网络并行、学校与社会合作"是实践平台和运行环境,时间是脉络,三维度交叉融合、相辅相成.明确了多维立体实践教学体系的实施原则:规范化、案例化、地方化和个性化,提出了多维立体实践教学对教师个体和学校硬件建设的要求.

数据科学的发展与人才培养研究

梳理了数据科学学科形成与发展的四个阶段——正式诞生、涵义演变、专业发展、广泛应用,概述了国内外对数据科学人才的需求态势和人才培养现状,并提出了具体的人才培养策略:厘清概念认知,明确专业人才的知识结构;编译主干课程的教材,构建数据科学课程群;通过高校、政府和企业的协同育人,培养多类型的专业人才;积极开发软硬件,创建高质量的大数据实践实训平台。

基于时间序列模型的河南省房地产价格研究

以SAS软件为工具,对2009年3月～2013年3月河南省郑州、洛阳和平顶山3个城市新建住宅价格指数序列进行了实证分析.通过比较AIC、SBC值和可决系数R2,拟合3个序列的最终模型分别是郑州的异方差AR（3）-ARCH（1）模型和洛阳、平顶山的以时间变量t为因子的残差自回归模型.预测结果显示,河南省的房价近期仍呈上升态势,郑州的上涨幅度最大,大约是1.4％ ～1.5％,洛阳约为0.5％,平顶山约为0.3％.

基于“三模块、四结合、五位一体”的实践教学质量评价体系

构建了应用统计学专业"三模块、四结合、五位一体"的实践教学质量评价体系:三大核心模块中,组织管理与保障模块是基础,教学实施与调控模块、信息反馈与激励模块是主线,与贯穿实践教学全过程的"基础实验-综合实验-实践教学改革-理论凝练-创新应用"五位一体模式交叉融合,并在评价过程中长效坚持四个有机结合—过程性评价与终结性评价相结合、常规性评价与专项、专题评价相结合、评价主体多元化与评价指标全面化相结合、校内评价与校外评价相结合。

时间序列分析的历史发展

阐述了时间序列分析的发展历程:早期自然科学主要应用单纯的描述性分析;差分、指数和滑动平均等基本概念推动了统计性时序分析的发展;以Fourier级数为基础的周期图方法是频域分析的核心内容;时域分析经过了从AR(2)模型、AR(4)模型→AR(s)模型+MA(h)模型→AR-MA(s,h)模型→ARIMA模型→ARCH、ARCH族模型的漫长过程.

尤尔建立时间序列线性自回归AR(P)模型的历史过程探析

文章透过尤尔的生平经历及研究背景,立足于原始文献,从变量差分方法和无意义相关以及时间序列的分类等基础性工作出发,深入探讨了模型的历史形成过程及其意义。

基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究

以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR（2）-GARCH（1,1）模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型的波动聚集性,X-12季节调整方法和异方差模型显著有效,拟合相对误差不超过0.4%.对房价的短期预测表明,近期内房价仍保持3%~5%的增长态势,且外部因素对房价的影响程度远远大于房价自身的波动冲击力.

尤尔基于社会统计学视角对回归、相关的研究

作为数理统计学的基础理论和重要工具，回归和相关的历史源远流长、备受关注，美国并名统计史学家斯蒂格勒（Stephen Mack Stigler，1941-）、国内的陈希孺院士、于忠义和窦雪霞都系统探究过其发展历程。

随机游动模型的历史研究

以三个关键人物皮尔逊、巴夏里埃、肯德尔各自对随机游动模型的发现和使用为主线,首次细致阐述了该模型的发展历程及其应用,这项研究是探讨时间序列分析自回归过程历史发展的重要内容之一.

“数系的扩充和复数的概念”的同课异构设计与评析

笔者以同课异构“数系的扩充和复数的概念”为主体.对在读教育硕士、高中新入职青年教师和专家型教学名师的教学设计进行剖析比较和评价反思,指出教师应准确把握数学史料的深度和广度,并在课堂不同时段多元化地呈现数学之美和数学文化.进而高效提升课堂教学质量.

尤尔基于社会统计的实证研究及其影响

立足于尤尔和英国皇家统计学会的深层渊源关系以及尤尔一生的研究方向,明确尤尔从事社会统计研究的特点;重点剖析尤尔基于实证分析技术研究贫穷问题的思路和过程;展现尤尔开启现代时间序列分析学科起源的历程;概述尤尔对社会统计学研究的学术影响,并肯定其在定量社会科学领域的先锋地位。

房地产价格指数与居民消费水平的动态回归分析

以SAS软件为工具,对郑州市2009年5月至2013年5月新建住宅价格指数序列和居民消费价格指数序列进行协整分析,分别拟合了动态回归ARIMAX模型和误差修正ECM模型.ARIMAX模型显著有效,揭示了居民消费价格指数对新建住宅价格指数的影响系数达到1.014 73,预测结果显示,郑州市的房价近期仍呈上升态势,上涨幅度维持在1%左右.ECM模型拟合效果不理想,说明房价受短期波动的影响很小,对房地产市场的调控漫长而复杂.

基于频谱分析的CPI传导机制研究

为探究居民消费价格指数CPI的传导机制,文章选取经济链条上、中、下游的四个指标——原材料购进价格指数RMPI、生产价格指数PPI、商品交易价格指数CGPI和消费价格指数CPI,首先采用HP滤波法分离序列长期趋势,然后通过交叉谱分析考察变量指标间的关联度和领先滞后性,以频率为基准标识序列的整体周期特征。结果表明:当基于2~6个月和6~84个月具体考察变量的短周期和中长周期波动时,四个经济指标之间都有较高的相关性,其中RMPI和PPI的相关程度最高,PPI和CGPI在中长周期上的相关性次之,CPI和PPI的一致性相对最弱。同时,无论是基于耦合振荡周期的视角,还是从相位谱和时差来看,与产业链条中其他组别截然不同的都是CPI和PPI组。在中长周期的主周期上,PPI领先CPI将近2个月,在其次周期上,PPI滞后CPI几乎1个月,两变量的领先滞后关系交错呈现,态势极不稳定。

教育硕士创新实践能力的培养策略与优化——基于“服务国家特殊需求人才培养项目”的探析

构建了服务于国家特殊需求的全日制教育硕士育人模式：以提升创新实践能力为核心,以双向嵌入式的导师团队和具有较高知名度、影响力的实践实习基地作为资源保障,通过全程实践教学和七环节把关毕业论文两个层面实行高质量培养,对研究生教育质量的监控实行五位一体的学生综合素质评价和多维立体的社会评价。

基于时间序列分析课的教学改革探索

时间序列分析课教学改革的基本思路是:以课程定位为前提,注重教学理念的创新和教学方法的多样化,以实习基地为背景,强调案例研究的实际意义,大力发展统计软件的使用,增强时间序列分析课的实用性,提升学生的实践创新能力和解决实际问题能力。