数据分析的论文题目怎么写好写啊

时代金融摘要:关键词:一、引言一个国家的国民经济有很多因素构成，省区经济则是我国国民经济的重要组成部分，很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象，因此，选取省区经济数据进行区域经济的研究，无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响，已从背后走到了台前，发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用，而发展相对较慢的省区，其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究，具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元，人均 GDP13130 元，达到中等发达国家水平。从省域经济来说，湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面，湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用，对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地，但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动，从最初的强大势力到如今的挣扎期，湖北省的经济面临着发展困境。近年来，湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势，但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测。二、基本模型、数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型，由博克斯，詹金斯创立，是一种精度较高的时序短期预测方法，其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却具有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析，能够更本质的认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中，我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究，得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列，对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言， ARMA模型存在一定的缺陷，因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上， ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。本文讨论的求和自回归移动平均模型，简记为 ARIMA ( p， d， q) 模型，是美国统计学家 GEPBox 和 GMJ enkins 于 1970 年首次提出，广泛应用于各类时间序列数据分析，是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p， d， q) 模型计算复杂，须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p， d， q) 模型的建立方法，并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p， d， q) 预测模型。( 二) 数据选择本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编，中国统计出版社出版的《新中国五十五年统计数据汇编》。本文的所有数据处理均使用 EV0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的，因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳，因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p， q) 拟合。ARIMA ( p， d， q) 模型的具体建模步骤如下:平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断，并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列，如果存在一定的增长或下降趋势等，则需要对数据取对数或进行差分处理，然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程，直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p， d， q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确，应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要，对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p， q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验，可以以直观的方法直接观测得到结论。ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值，根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言，由于样本的随机性，样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况，本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性，随着延迟阶数的增大，相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明，样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数，进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择，从 ARMA ( p，q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果，检验整个模型对信息的提取是否充分，即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验，即残差序列不是为白噪声序列，那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列，就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p， d， q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据，运用统计学和计量经济学原理，从时间序列的定义出发，结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法，将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测，得到较为满意的结果。湖北省区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四取对数后自相关与偏自相关图图三二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。模型预测。根据检验和比较的结果，使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测，得到原时间序列的将来走势。对比预测值与实际值，同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、实证结果分析GDP 受经济基础、人口增长、资源、科技、环境等诸多因素的影响，这些因素之间又有着错综复杂的关系，运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列，得出其变化规律，建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析，为了对模型的正确性进行一定程度的检验，现用前 50 个数据参与建模，并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性，因此需要再次进行差分，得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值，确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性，因此 ARIMA ( p， d，q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:对数。利用 EViews 软件，对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分，然后进行 ADF 检验:由上表可见，现在的对数一阶差分序列是平稳的，由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。因为是进行了一阶差分，因此认为 ARIMA ( p， d， q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p， q) 模型的建立ARMA ( p， q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 136479 - 161144 - 506374 - 183002 20582非平稳1 - 764521 - 165756 - 508508 - 184230 171892 - 101495 - 170583 - 510740 - 185512 180023 - 418890 - 175640 - 513075 - 186854 205434 - 230514 - 180911 - 515523 - 188259 27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 714836 - 170583 - 510740 - 185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 448501 - 574446 - 923780 - 599925 - 536478 - 458512平稳 1 - 832346 - 577723 - 925169 - 600658 - 662966 - 5448712 - 398029 - 581152 - 926622 - 601424 - 770517 - 6115043 - 324520 - 584743 - 928142 - 602225 - 747432 - 546692图五对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘要:关键词:使用 EViews 软件对 AR， MA的取值进行实现，比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知，最优情况本应该在 AR ( 1) ， MA ( 1) 时取得，但AR， MA都取 1 时无法实现平稳，舍去。对于后面两种情况进行比较，而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小，在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验，得出残差序列相互独立的概率很大，故不能拒绝序列相互独立的原假设，检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验，模型通过残差自相关检验，可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型，并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1， 1， 0) 预测值与实际值的比较由上表可见，该模型在短期内预测比较准确，平均绝对误差为 876% ，但随着预测期的延长，预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面，我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中，湖北省的地方生产将保持增长的势头，但 2008 年的增长率不如 2007 年，这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关，虽然我们一致认为，作为我国首次主办奥运的一年， 2008 将是中国经济的高涨期，但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高，但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应，而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示， 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势，但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省，湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说， ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题，做出了较为精确的预测，尽管不能完全代表现实，我们仍能以ARIMA模型为基础，对将来的发展作出预先解决方案，进一步提高经济发展，减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法，其模型比较简单，对资料的要求比较单一，在实际中有着广泛的适用性。在应用中，应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中，由于 GDP 的特殊性， ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择，但是预测只是估计量，真正精确的还是真实值，当然， ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型，运用了差分、取对数等等计算方法，最终得到进行预测的时间序列，无论是在预测上，还是在数量经济上，都是不小的进步，也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析，拟合 ARIMA( 1， 1， 0) 模型，并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测，得到了较为满意的拟和结果，但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考，究竟是什么原因造成了这样的结果，同时我们也需要到 2008 年再次进行比较，以此来再次确定 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉数据分析与 EViews应用中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编中国统计出版社【4】赵蕾陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】张卫国以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳湖北省区域经济发展分析华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜肖冬荣基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀贺远琼外商直接投资对武汉区域经济的影响分析科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 536412 - 321820 - 135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 458445 - 282837 - 097119Variable Coefficient S Error t- Statistic PAR(1) 586643 115236 090781 0000R- squared - 226023 Mean dependent var 104967Adjusted R- squared - 226023 SD dependent var 111688SE of regression 123668 Akaike info criterion - 321820Sumsquared resid 718807 Schwarz criterion - 282837Log likelihood 72369 Durbin-Watson stat 132697Inverted AR Roots 59年份实际值预测值相对误差(%) 平均误差(%)2002 63 72 - 8762003 71 82 - 122004 92 78 - 892005 78 83 - 682006 00 05 - 26年度 2006 2007 2008GDP 值 00 08 59增长率(%) — 06 16表 6 ARIMA ( 1， 1， 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时，对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价，而不能只从朱晓琳曹娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性，难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果，有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法，本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数选取指标构建模型经营能力评价应用理论探讨28

选题大没问题，但要避免大而全，那么既然要避免大而全的话，到底如何选题呢?为了让大家方便理解，我们着重给大家找两篇关于财经类、会计类、刊物类的做一个样板，我们来分析一下，因为我们都知道学术刊物有很多，北大核心期刊来说对于我们大众化写论文呢也给我们提供了很好的素材，让我们来看看几本学术刊物的选题。首先我看一下会计类最顶级的刊物《会计研究》，相关专业的可能都知道，在这个里呢我们随意的从查重软件里找到其中某一期它的这个文章，我们来看一下它文章的题目有什么样的特点，通过这个题目来看一下，这一期的刊物呢一共是有十三篇文章，当然了对于我们来说呢正儿八经能够看到的也就是前12篇，但是从这些刊物中来看的话，哪一些题目比较适合我们将来发表或适合于我们大学生写毕业论文作出一个合理的选题呢?其实你多观察一些题目就会发现，有些题目有很明显的题目特征，比如：XX(控制)研究-基于XX的视角，一般来说前面就是我们的主标题，基于这个视角呢往往是什么样的理论，那么第二类题目同样也带二级标题的基于，它是XXX与XXX(对比分析)-同样呢也是基于XX(数据)研究，第三类没有二级标题，直接就是基于XX的XX管理研究，就是后面的中心语，我们要着重写这一篇文章的管理方面的内容，那么通过这三个题目我们发现了一个共性，首先来说前两个题目，它们的标题显得非常的大，但是为了避免大而全所以它后面加了基于两个字，这样就把题目巧妙的缩小话了，而第三类题目是直接将内容缩小了，因为后面的中心语是一个相对比较大的题目，而前面的基于相对来说就给整个内容缩小话了。

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想要选择一个比较好一些的论文题目，首先就要从自己比较熟悉的领域入手，然后再尽量多的阅读相关的材料和资料，这样自己就有一个底气去写这个文章。

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我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

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统计描述一般指的是均数、标准差等

论文的格式都是基本相当的 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数

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你还是自己多去看看汉斯出版社官网上的文献吧，多看看你就不会不知道怎么写了

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你好同学，拟几个题目给你参考，正文资料也有

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数据分析法论文研究方法怎么写数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了，下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。数据分析法论文研究方法怎么写1 确定数据分析方法首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。搜集整理实验数据接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。使用软件进行分析接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。梳理归纳实验结果最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。数据分析法论文研究方法怎么写2 1、调查法它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。 2、观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。 3、实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。 4、文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。 5、实证研究法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。

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