统计学论文数据分析方向选题依据

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

统计学问题我来明确的

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

可以选领域很窄的，也可以选很热的话题，比如，大数据和经济的关系，和人的关系，大数据安全问题，统计这一类的问题有很多可以写，关键是统计的内容要进行一定的调研。

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就是你选择题目的根据，主张或者论点。

选题依据=选题意义+选题背景。论文选题的依据通常情况是由以下几个因素确定：1、你自己的兴趣爱好，知识背景；2、(您所熟知领域)当前领域的研究热点问题;3、当前国内外的研究现状和已取得的成果；3、本领域还有没有解决的问题，或者是否存在其他领域先进的方法可引入等；4、请教身边的同学朋友。通过以上几点我们就能掌握选题依据的内容:现状：目前国内外研究现状已有的进展、还存在哪些问题(已解决的、半解决的、未解决的);问题：你要为你所在领域解决什么样的问题;方案：你所有的研究方向、思路，是找到了新方法，还是对旧的方法进行改进，又或者是从其他领域引入本领域未用过的方法，将有什么创新的地方；意义：写这个题目的意义(理论意义及实践意义)，你所要突破的难题，对本领域研究发现有什么积极作用?

第一肯定要用到主成分分分，你做了之后就会发现变量间存在很强的线性关系，你会发现每个变量都可以解释被解释变量，所以我们要做的就是找出哪几个指标更好更全面的解释因变量，是否要用到因子分析要看你的数据是否存在很大差异，比如单位上的差异就要用到此类方法，而因子分析也是同样建立在主成分分析之上的，不需要担心。对策分析肯定要用到统计预测的方法，最常用的就是确定性时间序列分析预测。另外，站长团上有产品团购，便宜有保证

议论虽有立论、驳论两种方式，但两者不是完全分开的。驳和立是辨证的统一。在立论性的文章中，有时也要批驳错误论点；在驳论性的文章中，一般也要在批驳错误论点的同时，阐明正确的观点。因此，立论和驳论在议论文中常常是结合起来使用的。直接驳和间接驳的差别①如果直接以论点出发，那就算是直接驳论②如果通过各种论据来反驳论点的算间接驳论③如果从始至终都通过论点论据来论证中心的，就是典型的驳论文，如鲁迅先生的《友邦惊诧论》就是典型的驳论文章。总之，写驳论性的文章，还应注意以下几点：①要对准靶子。写驳论性的文章，首先要摆出对方的谬论或反动观点，树起靶子。怎样树起靶子呢？通常有两种方式。一是概述。即用概括的语言，将所批驳的敌论复述一下。并且还要强调出敌论的弊端。概述时，可适当引用一些原词句，但要有重点，倾向性要鲜明。二是摘引。即把反面材料的关键部分或有关部分，摘录下来，然后对准靶子，进行驳斥。可以引用一些较为典型的事例，和古典名句。更加强有力的证明自己的观点。②要抓住要害。鲁迅说：“正对‘论敌’之要害，仅以一击给予致命的重伤。”对谬论，一定要抓住其反动本质，深入地进行揭露和批判。③要注意分寸。对于敌人的反革命谬论和人民内部存在的错误思想，必须加以区别。对敌人，要无情揭露，痛加批驳，给以致命打击；对于人民内部的错误思想，就要本着“团结——批评——团结”的原则，决不可相提并论。

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统计学：通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE’S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE’S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析

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选题依据就是你论文依托的背景及显示意义，同时通过论文研究，解决问题

可以用统计学解决很多经济问题啊。比如某项政策实施前后，某些效果是否明显？或者我国中东西部的某某项经济指标有没有什么差异（用假设检验）我国外汇水平、a股市场、黄金市场的相关程度（回归分析、相关分析）衡量相同板块上市公司的实力（主成分分析和因子分析，收集一些行业数据和财务数据）。等等其实是很多的，没有楼主想象想象得那么辛苦。

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结合日常工作实践，做出某一方面的数据统计分析，得出相应的研究结果，并根据研究结果撰写论文。（二）论文选题及内容要求1、论文选题限定在教学课件讲授内容中的如下知识点：（1）应用T检验方法进行数据统计分析的研究。（2）应用方差分析方法进行数据统计分析的研究。（3）应用相关分析方法进行数据统计分析的研究。（4）应用回归方法进行数据统计分析的研究。2、论文结构包括：问题提出，研究意义，实验过程，使用的数据统计分析方法，结论分析等5部分。3、研究中使用的数据一律采用考生自己虚拟的数据，只注重研究问题的价值和意义，为什么选择这样的研究方法和结论解释。4、字数限制： 2000字左右。我来回答匿名

没有数据分析的论文有什么意义，这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。