人口对中国经济增长的影响研究--基于R&D模型、RR模型和Leslie模型的讨论

1978年以来,中国经济高速增长,一跃成为世界第二大经济体,人口红利是中国经济保持长期平稳增长的重要因素。随着时间的持续推进,未成年人口占比下降、老年人口占比上升的不利方面逐渐显现出来,中国的人口红利正在消失。本文使用研发与增长模型和岭回归模型研究了人口对经济增长的重要作用,并使用Leslie模型对中国未来的人口进行了预测,研究发现,按照目前的趋势,中国的老龄化会越来越严重,人口的结构问题将对中国经济增长产生巨大影响,未来应当采取适度鼓励人口增长、充分发挥劳动人口的作用、实施积极老龄化策略、全面提高人口素质等措施。

残差在线性回归分析中的作用研究

线性回归分析是研究经济变量关系的重要方法。由于数据具有随机性,线性回归模型不能解释所有的数据信息,一部分数据信息会留在残差。本文对残差在回归分析中的作用进行了总结讨论,发现残差确定了变量分布,可以用于拟合程度评价,是预测响应变量的重要条件,能够辅助判断异常值。整体来看,残差在线性回归分析中具有非常重要的作用,对残差进行分析不仅可以确定线性回归模型的拟合情况,还可以帮助模型的优化调整。建立线性回归模型并模拟数据集之后,一定要对残差进行分析讨论,以准确判断现有模型的价值并加以优化。

基于聚类分析与支持向量机的中国高校划分研究

中华民族很早就注意到当事情比较复杂时必须对其实施分类管理。中华人民共和国成立之初,就确定了高等教育必须有所侧重的原则,在高校中确定一批院校为重点院校,“双一流”建设项目的推进就是这一思想的具体体现。基于聚类分析、支持向量机的方法对“双一流”高校的划分进行了研究发现,“双一流”是建设规划,基于评价又高于评价;应向重点领域适度倾斜,突出特点、特色;要定期开展评价,实行动态管理。