【分析】上海市每萬(wàn)人口在校大學(xué)生人數(shù)分析報(bào)告

文檔從網(wǎng)絡(luò)中收集，已重新整理排版.word版本可編輯.歡迎下載支持.【關(guān)鍵字】分析上海市每萬(wàn)人口在校大學(xué)生人數(shù)分析報(bào)告以1978~2013年上海市每萬(wàn)人口在校大學(xué)生人數(shù)數(shù)為研究對(duì)象，利用Eviews軟件與SPSS軟件，對(duì)其進(jìn)行確定性分析與ARIMA模型擬合，為后期上海市每萬(wàn)人口在校大學(xué)生人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)二、關(guān)鍵詞：在校大學(xué)生人數(shù)確定性分析ARIMA模型單位根檢驗(yàn)1956年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家索羅一反新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)派的理論框架，在生產(chǎn)函數(shù)中引入了一個(gè)除資本和勞動(dòng)力之外的變量——知識(shí)和技術(shù)。1990年，又一位美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅·羅默提出技要工具和手段，因此，知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人類(lèi)生產(chǎn)方式在從“資本積累”向“知識(shí)積累和創(chuàng)新”點(diǎn)和支撐點(diǎn)。一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)越是走向現(xiàn)代化，科技水平和勞動(dòng)力素質(zhì)作用的價(jià)值就越大，教育和教育產(chǎn)業(yè)對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)的作用力就越不可忽視。誰(shuí)能搶占教育產(chǎn)業(yè)的制高點(diǎn)，誰(shuí)能實(shí)現(xiàn)市每萬(wàn)人在校大學(xué)生的人數(shù)是至關(guān)重要的。問(wèn)題重述:關(guān)于上海市每萬(wàn)人口在校大學(xué)生人數(shù)分析報(bào)告及短期預(yù)測(cè)最常用的是確定性因素分解方法，其源于長(zhǎng)期的觀察實(shí)踐——人們將序列的各種變1word版本可編輯.歡迎下載支持.文檔從網(wǎng)絡(luò)中收集，已重新整理排版.word版本可編輯.歡迎下載支持.化歸納為4種因素的綜合影響，長(zhǎng)期趨勢(shì)(T)、循環(huán)波動(dòng)(C)、季節(jié)變動(dòng)(S)、隨機(jī)波動(dòng)(I)，在觀察時(shí)間不夠長(zhǎng)時(shí)，不考慮循環(huán)波動(dòng)。因素間的影響相互作用構(gòu)成幾大模型——加法滑法得出模型，最后對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。1.繪制時(shí)序圖，觀察序列是否有明顯的趨勢(shì)與周期。2.選擇擬合模型，根據(jù)序列的趨勢(shì)、周期選擇合適的擬合模型。3.計(jì)算季節(jié)指數(shù)(序列有明顯周期才計(jì)算)。4.消除季節(jié)影響，用原始序列除以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)，再趨勢(shì)擬合。5.短期預(yù)測(cè)ARIMA模型全稱(chēng)為差分自返回移動(dòng)平均模型。是由博克思和詹金斯于70年代初提間序列成為平穩(wěn)時(shí)所做的差分次數(shù)。ARIMA模型的基本思想是：將預(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個(gè)隨機(jī)過(guò)去值及現(xiàn)在值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)值。1.繪制時(shí)序圖，觀察序列的平穩(wěn)性。2.差分平穩(wěn)化，對(duì)不平穩(wěn)的序列進(jìn)行差分運(yùn)算使之變成平穩(wěn)。3.白噪聲檢驗(yàn)，對(duì)差分后平穩(wěn)的序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)。4.模型擬合，對(duì)平穩(wěn)非白噪聲差分序列擬合ARMA模型。5.殘差檢驗(yàn)6.短期預(yù)測(cè)ARIMA模型的檢驗(yàn)如下:2word版本可編輯.歡迎下載支持.3word版本可編輯.歡迎下載支持.文檔從網(wǎng)絡(luò)中收集，已重新整理排版.word版本可編輯.歡迎下載支持.一階差分后的序列圖如下:hasaunitrootticbasedonSICmaxlagatisticedDickeyFullerteststatisticTestcriticalvalues1%levell*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.P4word版本可編輯.歡迎下載支持.文檔從網(wǎng)絡(luò)中收集，已重新整理排版.word版本可編輯.歡迎下載支持.EviewsADF是：tt1ititi=1tt1ititi=1Xt+6X+mX+tt1ititi=10NullHypothesisDYhasaunitrootLagLengthAutomaticbasedonSIC,maxlag=9)t-StatisticAugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues1%levell5word版本可編輯.歡迎下載支持.文檔從網(wǎng)絡(luò)中收集，已重新整理排版.word版本可編輯.歡迎下載支持.圖6二階差分后自相關(guān)與偏自相關(guān)根檢驗(yàn)圖7時(shí)序圖根據(jù)圖7時(shí)序圖可知，此數(shù)據(jù)有一定規(guī)律性，下面我們對(duì)其進(jìn)行模型假設(shè)及檢驗(yàn)6word版本可編輯.歡迎下載支持.文檔從網(wǎng)絡(luò)中收集，已重新整理排版.word版本可編輯.歡迎下載支持.圖9立方模型與原數(shù)據(jù)的擬合圖像并建立模型7word版本可編輯.歡迎下載支持.文檔從網(wǎng)絡(luò)中收集，已重新整理排版.word版本可編輯.歡迎下載支持.圖11模型預(yù)測(cè)及擬合圖像的不算完美，但是也在誤差范圍之內(nèi)，我們是對(duì)上8word版本可編輯.歡迎下載支持.文檔從網(wǎng)絡(luò)中收集，已重新整理排版.word版本可編輯.歡迎下載支持.)但ARIMA模型無(wú)法分析，最終我們選擇了趨勢(shì)分析的方法2、聯(lián)系實(shí)際，雖然模型擬合的不算完美，但我們清楚的知道大學(xué)生在校學(xué)生數(shù)呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，表明越來(lái)越多的人對(duì)教育的重視3、國(guó)家應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)教育的投入，加強(qiáng)對(duì)學(xué)校的設(shè)施進(jìn)行更新，畢竟教育對(duì)國(guó)家與一個(gè)民族至關(guān)重要。性。