ARIMA与ARIMAX模型在私人汽车拥有量预测中的应用

为了提高私人汽车拥有量的预测精度,利用时间序列分析方法对全国2005—2020年的私人汽车拥有量数据进行研究,建立基于动态回归(ARIMAX)模型。运用Lasso模型和灰色关联分析得出影响私人汽车拥有量的主要因素,并将主要因素作为回归项引入差分自回归移动平均(ARIMA)模型。然后,在ARIMA模型的基础上建立ARIMAX模型。模型预测的对比结果揭示了ARIMAX的拟合效果更佳,适用于全国私人汽车拥有量的预测。

江苏省私人汽车拥有量预测及其影响因素分析——基于VAR模型

本文以江苏省为例,根据《江苏统计年鉴》2002~2021年的有关资料,通过计量经济学的方法,利用EVIEWS统计软件,建立了江苏省私人汽车拥有量与城镇居民可支配收入、人均GDP、年末总人口、公路里程的多元线性回归模型并进行修正。并通过VAR模型预测2022年和2023江苏省私人汽车拥有量。得出结论为:地区GDP与私人汽车拥有量大致存在正相关关系。人均GDP、年末总人口、公路里程对江苏省私人汽车拥有量有正向影响,其中年末总人口数对私人汽车拥有量的拉动效果最大。2022年以后江苏省私人汽车拥有量有望突破2000万辆。最后根据结论,本文提出相应的建议。

私人拥有的公共空间的演变与批判:纽约经验

从公共空间的理论定义与现实作用出发,对美国纽约"私人拥有的公共空间"的历史演变进行了回顾;着重分析了区划制度与城市管理政策对公共空间形态及其公共性的影响,批判性地探讨了政府规划理念与私人资本在城市公共空间形成过程中的作用。并在此基础上,倡导对城市公共空间实施严格精密的规划控制、加强空间建后监管、保证公众在此过程中的知情权与话语权。

关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测

建立准确而合理的计量经济学模型,寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系,可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。本文采用1989-2004年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测了2005年我国的私人汽车拥有量。

灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用

将我国私人汽车拥有量变化过程看作一个灰色系统,应用灰色系统理论建立了私人汽车拥有量预测模型,检验结果表明残差、关联度、后验差都在允许范围内,说明建立的预测模型可行。使用该模型对未来两年我国私人汽车拥有量进行了预测。

关于全国私人汽车拥有量的分析

随着人民物质文化生活的提高,近年来中国私人汽车市场呈现出异常火爆的局面.为了对全国私人汽车拥有量的统计特征有深入的认识,借助于SAS统计分析软件,我对2002年全国31省市的私人汽车拥有量的资料作了统计分析,得到了一些有意义的结论.

全国私人车辆拥有量的BP神经网络模型预测与分析——基于附加动量与自适应学习速率相结合的BP方法

私人车辆拥有量的变化趋势与社会经济发展密切相关,研究与预测私人车辆拥有量变动对了解社会经济发展具有重要的意义。文章以1985—2013年全国私人车辆拥有量的发展情况为研究对象,利用附加动量法与自适应学习速率相结合的BP神经网络模型对全国私人车辆拥有量进行研究与预测,结果表明利用该模型对私人车辆拥有量进行预测的精度较高、效果好。

城镇化对我国私人汽车拥有量影响的实证研究

城镇化建设为我国新型城镇化的推进奠定了基础,我国私人汽车拥有量也随着新型城镇化的发展而迅速增长。本文选取城镇居民人均可支配收入、城镇人口和城镇居民家庭人均现金消费支出等作为解释变量,运用Eviews 6.0进行计量经济分析。最终得出城镇化对我国私人汽车拥有量有显著影响,其中城镇居民可支配收入和城镇人口是主要影响因素。根据实证结果对政府部门提出了相关政策建议,认为加强交通基础设施建设以及交通秩序管理,鼓励使用公共交通工具和提高城镇居民公共福利,才是当前新型城镇化进程中解决私有汽车拥有量快速增长的有效措施。

BP神经网络预测全国私人汽车拥有量

利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法。采用MATLAB软件建立用于预测的BP神经网络(4-5-2),将已知私人汽车拥有量对BP神经网络进行训练,建立私人汽车拥有量时间序列的预测模型,此BP神经网络可以成功对私人汽车拥有量进行预测计算。

公车改革对私人轿车拥有和使用的影响

鉴于公车消费产生的公共资源浪费、效率低下等弊病,从中国公车改革背景入手,通过对国外公务用车制度的介绍和对中国正在进行的公车改革的分析,从消费经济和城市交通两个方面对公车改革给私人轿车拥有和使用的影响进行剖析,并通过案例分析将公车改革对私人轿车数量的影响定量化,进而由此得出结论,公车改革将激发私人轿车的拥有和使用,同时给城市交通带来新的压力。

我国私人汽车拥有量发展现状及影响因素分析

随着我国经济的快速发展,私人汽车拥有量在以每年一千多万辆的增长速度持续上涨,目前存在很多影响私人汽车拥有量变动的要素。笔者主要选取了中国国家统计局、中宏数据库、《中国统计年鉴》和《中国汽车年鉴》所统计的1985年~2014年的相关数据,旨在对私人汽车拥有量的发展现状及影响因素进行分析和预测,通过灰色关联法分析公路里程数、国内生产总值、公路营运汽车总量、城镇人均可支配收入和钢材产量对私人汽车拥有量的影响程度。结论为我国公路营运汽车拥有量对私人汽车数量的影响程度最深,二者有着正向的关系;国内生产总值和我国城镇居民可支配收入也与我国私人汽车拥有量有着密不可分的关系,即当我国城镇居民收入和GDP增加时,私人汽车的数量也会随之增多;公路里程数和钢材产量即使不如其余因素对私人汽车数量的影响程度深,但是也在影响私人汽车数量的变化上起着不可或缺的作用。最后依据研究推断的结论给出对应意见。

关于我国私人汽车拥有量的计量分析

私人汽车作为高档消费品,如今逐步走入了普通家庭的生活之中。本文为探究私人汽车拥有量受哪些因素影响,建立了精确并且符合实际的计量经济模型,研究了私人汽车拥有量与全国汽车产量、城镇家庭人均可支配收入、全国公路里程和城镇居民人口数量之间的相关关系。

影响我国私人汽车拥有量的因素计量分析

文章采用1985～2007年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,旨在分析影响我国私人汽车拥有量的因素,指出了建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并解释了模型的经济意义,给出了相应结论。

灰色系统预测方法及应用——基于我国私人汽车拥有量的预测

本文讨论了灰色模型GM(1,1)及其GM(1,1)修正模型在我国私人汽车拥有量预测中的应用,比较两种模型的预测结果,提高了预测精度,并对方法的应用进行评价。

中国城市私人汽车拥有量的影响因素分析

为了探讨中国城市私人汽车拥有量的影响因素,在收集中国32个省会城市和计划单列市的2001—2013年的面板数据的基础上,以私人汽车拥有量的对数为被解释变量,从经济属性、城市属性、交通属性和政策属性4个角度出发,选取9个解释变量,分别建立固定效应模型和随机效应模型。对模型进行异方差检验、序列相关检验和截面检验之后,利用STATA统计分析软件进行回归分析,并通过豪斯曼检验进行比较,选取最优模型。研究结果表明固定效应模型较优,人均地区生产总值、人口密度、城市化率、人均城市道路面积、每万人拥有公共汽车数以及公路里程,这些因素均对我国私人汽车拥有量具有显著性的正效应。

影响安徽省私人汽车拥有量的因素分析

本文旨在对2005-2010年安徽省城镇居民人均可支配收入、公路路程数及油价等一系列对安徽省私人汽车拥有量有影响的因素进行实证分析。本文首先对相关的数据资料进行综述,再建立理论模型,然后用Eviews软件对数据进行分析和检验,并建立了线性回归方程,最后对研究结果进行讨论,并在此基础上得出相关结论。

影响我国私人轿车拥有量的几个因素的分析

影响我国私人轿车拥有量的有几个重要因素,根据分析,选择了我国私人轿车拥有量,全国总人口数,国内生产总值GDP,全国汽车产量,全国公路长度作为解释变量。建立模型以后,利用EVIEWS软件对模型进行参数估计和检验。对最后的结果进行经济意义进行分析,并提出自己的看法。

我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析

本文选择了《2011年中国统计年鉴》中1991～2010年共20年的相关数据,选择城镇居民人均可支配收入,全国公路里程,原材料、燃料及动力购进价格指数,居民消费价格指数,GDP作为解释变量构建计量经济学模型,对我国私人汽车拥有量的影响因素进行实证分析,并利用EVIEWS对模型进行参数估计和检验,并予以修正、进行经济意义分析、提出建议。

私人汽车拥有量计量分析

近年来,随着我国经济不断稳步发展,私人汽车逐步普及化,尤其是进驻了中国通老百姓的家庭,据此,对私人汽车普及化的影响因素进行了计量经济分析。采取《国家统计局》公布的相关数据及《中国知网—中国统计年鉴数据库》的相关数据,选取国民总收入、公路里程等因素对私人汽车拥有量进行了分析,文章运用EVIEWS工具对模型参数进行估计、检验、修正且作出了经济意义分析。

我国私人汽车拥有量及其经济影响因素的实证分析

汽车工业向来有"火车头工业"之称。作为我国的支柱产业之一汽车工业,其迅猛发展使中国成为世界第一汽车产销国,极大地改变了中国人的生活方式。利用1996~2015年相关数据,通过建立多元线性回归模型,来测定和分析我国汽车拥有量的主要影响因素。得出结论:国内生产总值和年末总人口对私人汽车拥有量具有显著影响,且国内生产总值与年末总人口与私人汽车拥有量呈正相关关系。而虽然公路里程与私人汽车拥有量呈现负相关关系,但影响很小。并提出控制人口数量,加强道路建设的对策建议。