社会固定资产投资地区差距的结构分解

投资是促进经济增长的重要源泉之一,地区之间的经济发展差距必然与地区投资差距相互关联。采用基尼系数及其分解方法研究了中国社会固定资产投资地区差距的结构分解问题。基本结论是:我国存在着较大的地区投资差距,但这种差距有进一步缩小的趋势。地区之间的投资差距主要表现为利用外资和民间资本的差距,民间资本投资差距是导致地区投资差距的主要原因。

基于灰色理论的武汉市全社会固定资产投资预测

根据武汉市2001—2010年固定资产投资数据,利用灰色预测理论对未来几年的投资进行预测。文章在分析灰色理论的基础上,结合实际情况构建GM(1,1)预测模型,并用于对武汉市2001—2010年全社会固定资产投资进行拟合,同时为保证模型预测的高精度,引入了新陈代谢思想,即加入新数据的同时丢弃较"老"的数据,使拟合精度进一步提高。通过对模拟投资值与实际投资值进行比较,并且对模型精度进行检验,证实该预测模型具有较高的预测精度,其精度等级为"好",可用于对武汉市未来几年全社会固定资产投资进行预测,预测结果具有一定的参考价值。

我国三大区域社会固定资产投资空间分布研究

文章通过不平衡指数、基尼系数、首位度和集中度等方法研究1995年-2005年区域间和区域内社会固定资产投资差异。结果显示：区域间投资差距主要体现在东西部投资的不平等．西部投资差距的扩大成为形成差距的潜在威胁：区域内投资分布集中在沿海和内陆等少数省份。

ARIMA模型在广西全社会固定资产投资预测中的应用

本文采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对《新中国五十年统计资料汇编》及《2004年广西统计年鉴》提供的广西全社会固定资产投资额数据进行分析。结果显示,ARIMA(1,2,1)模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测。就此,可为广西全社会固定资产投资提供可靠的参考依据。

基于ARIMA模型:全社会固定资产投资总额预测

ARIMA模型能较好地解决非平稳时间序列的建模问题,并且在时间序列的短期预测方面有很好的表现,借助于Eviews等统计软件,可以方便地将ARIMA模型用于时间序列问题的研究和预测。文章利用安徽省1980--2012年的全社会固定资产投资总额数据,运用计量经济学软件Eviews基于时间序列分析方法建立相应的ARIMA模型,进行预测分析。

基于因子分析的全社会固定资产投资竞争力研究

以全国2008年度31个省区市按行业分的全社会固定资产投资数据作为样本,建立了投资竞争力评价指标体系,运用因子分析法进行分析,提取出4个主因子,所得结论客观、可信,能够较好地反映全社会固定资产投资的主要因素。

基于拓展ARIMA模型的全社会固定资产投资拟合及预测

文章利用《中国统计年鉴》中1980—2013年全国全社会固定资产投资的年度数据,描述了固定资产投资的发展态势,并将其发展分成了三个阶段,给出了具体的介绍和分析,运用ARIMA模型来拟合并进行预测。

影响社会固定资产投资因素的实证分析

在国民经济发展过程中,社会固定资产投资是影响经济增长的一个重要因素,对经济增长具有直接的拉动作用,文章选取了全国1990—2010年的国内生产总值(GDP)、财政支出、全社会消费品总额与全社会固定资产投资额的相关性进行分析,利用计量经济学的分析为基础,进一步揭示影响我国固定资产投资的因素,并提出相应的对策建议。

中国城乡全社会固定资产投资规模测算

基于1981年～2010年城乡全社会固定资产投资基础数据,本文使用Eviews6.0软件拟合模型,通过对2012年～2020年中国城市和乡村全社会固定资产投资需求分别进行趋势性预测的结果显示,全社会固定资产投资在城乡区域间的差距将长期存在并有进一步拉大的趋势。这一分析的政策含义在于:只有充分重视城乡固定资产投资差距与城乡总体发展水平之间的有机联系,加大对农村地区的固定资产投资规模与结构,为农民增收、农业增产和农村发展提供基本带动力量和基础保障,中国才能更加有效地实现缩小城乡发展差距的目标,城乡经济社会一体化发展和社会主义和谐社会的建设才具备更加坚实的物质基础。

基于X-12-ARIMA的全社会固定资产投资预测

全社会固定资产投资完成额作为经济社会中的一项重要指标,深刻反映了固定资产投资规模、结构和发展速度,是观察工程进度和考核经济效益的重要依据。本文运用X-12-ARIMA季节调整模型对固定资产投资完成额月度序列数据进行分析,检测异常值及日历效应,根据X-11经典算法求出调整后序列的季节因子,趋势项以及不规则变动项。最后,对固定资产投资完成额进行预测,结合固定资产投资与经济增长的关系,预测经济的发展态势,并提出相关的决策建议以促进经济增长。

ARIMA模型在贵州省全社会固定资产投资预测中的应用

采用1978—2008年贵州省全社会固定资产投资总额数据,运用自回归求积移动平均(ARIMA)模型,预测分析了未来几年内贵州省全社会固定资产投资增长情况。结果表明,ARIMA(4,1,3)能够提供较准确的预测,可以用作预测未来贵州省全社会固定资产投资变化趋势,为贵州省保持经济平稳快速增长所需全社会固定资产投资规模提供数据参考。

西部地区社会固定资产投资的威廉逊系数分解

西部地区社会固定资产投资的威廉逊系数分解表明,西部存在着较大地区投资差异,这种差异呈现逐渐缩小趋势,但具有波动性。西部地区社会固定资产投资差异主要表现为国有资本投资差异、民间资本投资差异、国有资本与民间资本投资交互影响差异,其中,国有资本与民间资本投资交互影响差异是导致地区差异的主要原因。

中国城乡全社会固定资产投资规模测算

近30年来中国全社会固定资产投资在城乡区域间的差距呈不断扩大趋势,未来时期这种差距还将长期存在。因此,"十二五"及未来更长时期,必须充分重视城乡固定资产投资差距与城乡总体发展水平之间的有机联系,加大农村地区的固定资产投资规模与结构,从而为缩小城乡发展差距和实现城乡经济社会一体化发展提供基本带动力量和基础保障。

全社会固定资产投资影响因素的实证分析

社会固定资产投资是经济增长的一个重要因素，对经济增长具有直接的拉动作用，文章选取了全国从1992到2008年的国内生产总值（GDP）、财政支出、全社会消费品总额与全社会固定资产投资额的相关性进行分析，利用计量经济学的分析为基础，并以此建立他们之间的数学模型，进一步揭示它们之间的内在联系，并提出相应的建议。

我国全社会固定资产投资对GDP的影响分析

本文通过对全国的宏观经济和全社会固定资产投资现状进行分析,运用Eviews软件对1998-2017年全国全社会固定资产投资额和GDP的数据进行回归分析,发现两者存在正相关关系,并根据检验结果结合宏观经济现状对我国的全社会固定资产投资状况提出了相应的建议。

浙江省全社会固定资产投资分析及其对策

压缩投资规模,调整投资结构是治理经济环境,整顿经济秩序的中心环节。长期来,我们只关注全民预算内固定资产投资,而对全社会固定资产投资未予以足够的重视。随着改革的深入,预算外投资,非全民所有制投资比重越来越大,而宏观管理上却未相应跟上,这是固定资产投资失控的重要原因之一。因此,对我省全社会固定资产投资的规模、结构和发展趋势作一系统分析,并提出相应对策是治整中一个重要课题。一、我省全社会固定资产投资规模分析 1.投资规模演变特点近年来,全社会投资趋向多元化,国家投资比重逐年下降,自筹资金比重不断提高,以致整个社会固定资产投资规模不断膨胀。

基于ARIMA模型的河南省全社会固定资产投资预测分析

ARIMA模型能较好的解决非平稳时间序列的建模问题,并且在时间序列模型的短期预测方面有很好的应用时间,文章通过搜集从1989年~2014年的数据,结合EVIEWS软件,建立河南省全社会固定资产投资总额自回归移动平均模型ARIMA (p, d, q)的时间序列模型并进行检验,最后将ARIMA模型应用于河南省全社会固定资产投的资总额分析及预测。结果表明,该模型能较好的解决河南省全社会固定资产投资的估计和预测问题,预测精度较高。从而为政府提供固定资产投资比例和投资金额提供可靠的参考依据,促进经济的健康发展。

我国全社会固定资产投资与经济增长关系的典型相关分析

本文利用典型相关分析方法,对我国31个地区全社会固定资产投资的投入与经济增长关系进行了建模。利用SAS的运行结果,筛选出两对典型变量,并对典型变量的结果进行了分析,得出了比较符合实际的结论:全社会固定资产投资的投入与经济增长呈正相关关系,且相关程度较强。

我国商业银行存贷利差、全社会固定资产投资与经济增长的关系研究

文章选取了1991-2010年商业银行存贷利差、全社会固定资产投资和GDP的时间序列数据,在同阶单整、协整理论的基础上建立多元回归方程。实证结果显示:利差、全社会固定资产投资增长和经济增长之间存在长期稳定的均衡关系,中央银行进行利差管理可以作为宏观经济调控的一种新思路和新工具,固定资产投资是我国经济增长的重要推动力量。