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基于主成分分析下的黑龙江省主要国民经济指标分析被引量：5: 2016年; 使用主成分分析法对黑龙江省内12个省辖市的12项国民经济指标,以95.241%的方差贡献率由3个新指标来代替原来的12个指标,有效地将一个12维变量系统降至3维,并利用得到的主成分变量对黑龙江的经济发展状况作分析.; 祖培福张宇姣王晓霞张强; 关键词：主成分分析

山东省2010年主要国民经济指标预测与分析: 2010年; 后金融危机时代，山东省国民经济运行发生了一系列变化。本文利用灰色马尔科夫预测模型，对2010年山东省主要国民经济指标进行了预测，给出了2010年山东省国民经济主要指标预测表。在模型模拟和实证分析相结合的基础上，分析了山东省经济发展的趋势，并针对经济社会发展中存在的问题提供了政策建议。; 殷克东李兴东; 关键词：后金融危机

Panel data 模型及其对江苏省国民经济指标的分析: 2005年; 1.引言经济数据的类型各式各样,可分为横截面数据、时间序列数据、混合横截面数据和综列(panel data)数据,是应用计量经济学中最经常使用的数据结构类型.本文提到的综列数据集(又称经纬数据集或纵剖面数据集)是由横截面数据集中每个时间序列组成.比如对某一省份的各个城市的GDP,政府支出,税率,个人消费指数等一系列经济指标进行连续10年的搜集,或者对一系列企业的股票收益,收益波动率,股票指数等其它指标进行连续十二个月的搜集.对同一截面进行不同时期的数据收集则构成了综列数据集.综列数据方法的使用,使我们能够控制个人、企业,国家等观测单位本身具有而我们有观测不到的特征,并能够研究决策行为和结果滞后的重要性.综列数据的方法常见的有最小二乘估计,加权最小二乘估计,极大可能似然估计等.本文,在第二部分给出了常用的综列数据模型,第三部分则对综列数据方法进行分析,最后对江苏省2001-2003国民经济指标进行分析并得出结论.; 沈晓婧秦伟良; 关键词：国民经济指标 PANEL 最小二乘估计时间序列数据截面数据

主要国民经济指标预测: 2005年; 2005年我国国民经济增长速度将与上年基本持平，GDP增长率将达到9．4％左右。如果2006年国际经济政治环境不发生有重大影响的突发事件，国内不出现大范围的严重自然灾害和其它重大问题，在宏观调控措施的影响下，GDP增长率将有所回落，可以保持在接近9％的水平上。由于加强农业生产的各项政策的落实，2005年农业增长速度将取得增长5％以上的好成绩。; 关键词：经济增长速度农业生产突发事件政治环境国际经济自然灾害

国民经济指标的有效因素约简预测模型被引量：1: 2005年; 提出指标有效因素约简预测模型,是通过综合运用相关分析、主成分分析与线性回归预测方法,以最少的经济指标变量,反映最大信息量的算法模型。基于该模型开发的经济预测系统应用在有关经济部门的实际工作中,其准确性、有效性和优越性得到了证明。; 曹献栋夏德麟晏蒲柳; 关键词：经济预测数据挖掘

国民经济指标和经济形势分析方法: 国民经济指标非常多，仅《中国统计年鉴》中发布的统计指标就有数千个。就宏观经济指标来说，至今国际上也没有一个完全统一的宏观调控指标体系。经过长期探索，并借鉴一些国家的经验，党的十六大确定了我国宏观调控的主要目标是促进经济增...; 李德水; 关键词：国民经济指标宏观经济; 文献传递

厄尔尼诺事件与四川国民经济指标的相关性被引量：1: 1994年; 分析了厄尔尼诺事件与四川国民经济几种主要产值指标的相关性，发现在厄尔尼诺事件的当年和次年几种产值指标以减产为主要特征，在反厄尔尼诺事件的当年和次年几种产值指标减产特征并不明显。各种产值指标对厄尔尼诺及反厄尔诺事件的响应存在差异性．; 肖天贵谌芸; 关键词：厄尔尼诺气候变化

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