考虑空间相关性和交通环境影响的宏观事故建模

为准确分析宏观尺度下各项因素对发生交通事故的影响,从人口岗位等社会经济特征、交通环境和城市重要设施分布等角度出发,基于深圳市61.4万警情事故和892个交通分析小区建立带空间自回归误差项的空间自回归模型(SARAR),采用广义空间二段最小二乘法进行模型参数估计后,计算出各要素的空间溢出效应。模型结果表明:人口数量、岗位数量、区域面积、学校数量、主次干道长度和主次干道衔接不足均会显著增加本区域和周边区域内的交通事故数量;拥堵路段长度与交通事故的发生不存在显著关系。拟合优度对比结果发现,SARAR模型优于OLS、SAR和SEM模型,是分析宏观尺度下区域安全水平的有效方法。

外资流入对我国经济影响的统计测算

改革开放以来,流入我国的外资规模不断扩大,这对促进我国国民经济的迅速发展、加快改革步伐起到了积极的作用。本文利用经济统计模型,测算了近10年来外资对我国的GDP、劳动就业、对外贸易、外汇储备和货币流通等几个方面的定量影响,并获得了令人满意的结果。

基于半参数时间序列模型的我国人均国内生产总值的预测研究

将我国人均国内生产总值作为研究对象,基于半参数时间序列模型,利用R软件对数据进行分析,建立具有一阶自回归误差项的部分线性时间序列模型,结果表明该模型的拟合性较好,并采用该模型预测未来三年的数值,一定程度上扩充了现阶段时间序列数据的建模方法,同时也可为了解经济发展水平提供参考。

基于半参数时间序列模型的我国城市居民消费价格指数的预测研究

将我国城市居民消费价格指数作为研究对象,基于半参数时间序列模型,利用R软件对数据进行分析,建立具有一阶自回归误差项的部分线性时间序列模型,并与传统时间序列建模方法相对比,结果表明本模型的拟合性较好,最后预测未来三年的数值,一定程度上扩充了现阶段时间序列数据的建模方法,同时也可为了解居民生活水平提供参考价值。