应用统计硕士论文选题要求怎么写
应用统计硕士论文选题要求怎么写
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。
这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急
统计学问题我来明确的
统计学选问题关键所在的
应用统计硕士论文选题要求
(1)选题必须在作者能够准确地掌握大学阶段所学的专业基础知识范围之内(2)选题要符合综合运用所学知识进行科学研究的范围(3)对所研究的题目要有一定的心得体会(4)论文题目的范围不宜过宽,一般选择本科某一重要问题的一个侧面
发表论文的话,如果是纯理论的统计学,我想还是很难的,除非你有着很好的数学功底。建议题主考虑统计学和其他学科的交叉方向,例如生物统计、系统可靠性、经济统计等。当然,这需要和题主周围的资源进行结合,例如自己的导师,虽然他是做运筹优化的,但你完全可以考虑用统计学的知识解决该领域的问题。据我所知,运筹优化需要数据建模,需要对系统进行假设、估计数据的分布等等,题主可以在这一方面做一些“参数估计”的工作,然后和具体的研究领域相结合,然后把论文发表到该领域的期刊,而不是纯统计的期刊。接下来我想说的是,如何找一个好的想法,如何写论文,不仅对统计学有用,也适合于其他专业。首先,多了解一些该领域的期刊,好和坏都要了解,看看这些期刊都倾向于接收什么类型的文章;然后,多读论文,把握研究热点,多总结,找到自己的想法;最后,确定一个可行度和创新性较高、并且难度适中的想法进行论文的撰写。看题主的要求并不算太高,只要是SCI就可以,那就可以多了解了解SCI四区的期刊,发表论文相对容易。在进行学术论文创作的整个过程中,千万不要忘记了和你的导师交流,虽然他是运筹领域的,但你完全可以借鉴他在写、发论文时的宝贵经验,少走弯路!
选题原则:1、问题导向原则。从事学术研究的主要成果是通过学术论文的形式来展现的,在从事学术研究过程中,会有很多的科学问题、工作问题、方法问题等需要解决,一篇学术论文能够解决其中的一个小问题即可。在确定学术论文的题目的时候,就要坚持问题导向,这篇论文要解决一个在学术研究中遇到的什么问题,如何解决,一定要做到在下笔之前心中有数,否则,写出来的论文如果自己都不清楚写了些什么东西,审稿专家看了后更会是一头雾水,不知所云。2、科学性原则。论文是学术论文,是研究生申请学位的学位论文,不是领导的讲话稿,不是随笔,一定要让人看到题目就能感受到其学术价值含量。3、精准性原则。学术论文的题名要精准地将解决的问题、方法体现出来,不能太宽泛、太笼统。宽泛、笼统的题目只能说是研究领域或者研究方向,不能作为学术论文的题目,学术论文的题名要聚焦到问题的本质和核心,聚焦到解决问题的方式方法。4、适合性原则。这里讲的适合性,主要是从论文选题涉及到的研究领域、研究方法等要适合作者自己。好的题目很多,但不是所有人都能写出来的。你所选择的学术论文题目必须要与你的学科、专业相适合,解决问题的方法也必须是你自己能够驾驭的、熟练掌握的才行。论文题目与自己的知识积累、智力储备和研究经验积累不匹配的话,“一切皆是浮云”。选题方法:1、浏览捕捉法。通过对占有的文献资料快速、大量地阅读,在比较中来确定题目。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的论题。这就需要我们对收集到的材料进行全面阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能“先入为主”。不能以自己头脑中原有的观点决定取舍,而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考,从内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨之后,就会有所发现,然后再根据自己的实际确定自己的论题。2、追溯验证法。这种方法要求同学们先有一个初步的想法或思路,然后再通过阅读资料加以验证来确定选题。同学们应该先有自己的主观论点,即根据自己平时的积累,初步确定准选题范围,然后通过阅读别人的成果验证自己的初步想法或思路是否对别人成果的简单重复。是否对别人的观点有补充作用;如果自己的初步想法或思路虽然别人还没有谈到,暂时还没有成果出版,但自己尚缺乏足够的理由来加以论证,那就应该中止,再作重新构思。要善于捕捉一闪之念,抓住不放,深入研究。在阅读文献资料或调查研究中,有时会突然产生一些思想火花,尽管这种想法很简单、很朦胧,也未成型,但对这种“灵光一现”的思想千万不可轻易放弃,要反复阅读、论证。3、小题大做法。著名学者胡适主张从小题目做起,他说:“题目越小越好,在小题大做上可以得到训练。千万不可作大题目。”研究生的学术论文选题有大小、广狭之分,大的题目可以大到需要众多研究生通力合作方可完成,小的题目可以小到只研究具体的工作问题,甚至小到一个指标的确定、变量的赋权等。只要研究深入,能提出新见解、采用新方法、提出新思路,小题目也可能产生较大学术影响。小题目反而能写出有价值的大文章,大题目倒难以驾驭,容易写得肤浅,没有价值。4、知识迁移法。通过多年的学习积累,我们对本学科研究领域、研究方向的理论知识一般已经有一个系统的理解和掌握。但有时候本学科研究领域、研究方向成熟的理论、方法可能一时不能有效解决新的问题,这时候我们就可以借鉴相近学科、相关学科的理论和方法,这是对已有知识的一种延伸和拓展,是一种有效的迁移。我们经常鼓励同学们跨学科阅读文献,就在于为同学们在认识问题和解决问题的时候能够将相近学科、相关学科的理论知识、研究方法来感应快速变化的环境,从而形成一些新的观点,迁移得当往往会激发同学们思维的创造力和开拓性。5、旧瓶装新酒法。学术论文的创新一般体现在用新方法解决新问题、用老方法解决新问题和用新方法解决老问题三个方面,旧瓶装新酒法就是用新方法解决老问题。旧瓶指的是相对陈旧的选题,即针对同一选题已经有许多文章了,新酒指的是相对较新的观点、理论或者作者通过调研原始采集的数据和案例。扩展资料:论文是无论学生、还是老师都面临的一大作业,论文的基础就是选题。要能够正确而恰当地选题,首先要明确选题的原则,明确了选题原则,就能比较容易地选定一个既有一定学术价值,又符合自己志趣,适合个人研究能力,因而较有成功把握的题目。毕业论文选题可以十分广泛,各个学科领域的问题都可以成为论文的题目。理论来源于实践并且为实践服务,所以科学研究的选题首先要注意的就是理论和实际相结合。首先,我们要注意本课题的实用价值,选择具有现实意义。论文的实用价值就是指我们所选的题目应该是与社会生活密切相关的,是大众所关心的问题。这种问题反映了特定的历史时期和社会阶段人民生活的重点和热点,是与广大民众息息相关的问题。第二,要注意主体的理论价值。上面说道我们要注意课题的实用价值,但是就不等于是急功近利的实用主义,也不是提倡必须要有直接的效益作用。作为一篇毕业论文,毕业论文的形式和内容与总结调查报告有着本质的区别。
统计学选问题关键所在的
应用统计硕士毕业论文选题要求
统计学作为数据处理的基础学科,被广泛应用到很多领域,金融、医学、管理学等各个方面。该学科主要的研究对象是数据,其研究的主要内容是通过对数据的整理分析,得出其内在规律。下文是学习啦小编为大家搜集整理的关于统计学硕士毕业论文的内容,欢迎大家阅读参考! 统计学硕士毕业论文篇1 试论企业统计在企业管理中存在的问题及对策 在现代的企业里面,企业在经营和管理方面会涉及到很多的服务工作,企业统计工作给予了企业很大的支持,使统计工作成了具有信息、咨询和监督三大职能的统计信息管理机构。 一、企业统计在企业管理中所存在的缺陷 统计工作得到到企业领导重视 部分领导认为统计只不过是数据的加加减减或汇总,填几张报表完事,把统计工作简单化,统计工作主要是为上级统计部门所用。因此,统计员兼职多,专职的少,且变动频繁,在企业改革、重组、调整中,统计机构和统计岗位也被首当其冲地撤销或合并,统计人员粗简、下岗的较多。 企业统计强账和原始记录越来越不健全,填报统计指标的随意性加大,统计数据质量下降 有相当一部分企业没有建立规范的企业统计制度,甚至没有明确设立统计职能部门和统计工作岗位。 统计人员的素质普遍不高 多数企业统计人员为兼职,以会计或其它工作为主,统计工作为辅。这些人员或学历较低,素质较差,或因事业心不足责任感不强,因此对统计工作的积极性、主动性就远不及专业人员,也没有多少自觉性挤出时间去学习统计理论,提高自身的业务水平。 二、企业统计在企业管理中的对策 建立健全企业统计的管理体制与运行方式 (1)设立综合综合统计部门并明确其职责 综合统计机构或综合统计岗位应具有以下职能:第一,设计并制定本企业的统计指标体系及统计信息的报送要求;第二,收集、审核、汇总、提供各种统计信息;第三,利用各种统计信息进行综合分析研究。 (2)明确各个职能部门的统计职能及责任 为确保企业统计资料的系统性完整性,应该在各部门的工作职责中明确相应的统计责任,要求其按统一确定的口径、范围及时间提供相应的统计资料及分析报告,要特别重视一些被忽视的部门的信息。 (3)将统计信息自下而上的单向运行变为上下左右之间的多向运行 这种信息运行方式应该包括三个层次:一是各种基础信息由各基层单位向各职能部门运行,满足各职能部门的汇总需要;二是各职能部门的专项信息向综合统计部门横向运行,满足其综合对比及分析研究的需要;三是经过加工、分析的各种综合信息由综合统计部门向企业领导、各职能部门及基层单位多向运行,分别满足其管理决策,分别满足其管理决策、研究问题和了解情况的需要。 科学设置和完善指标体系,规范企业统计工作,使统计资料实现为企业经营管理所用与为统计部门所用的有机结合。 在具体设置和完善指标体系时,应当遵循以下原则:一是全面性原则:指标体系的内容应包括企业业务发展状况,企业运营收入、效益和投资情况,企业人力资源以及当地社会经济等方面的信息,并且尽量使指标按市场要求细化;二是规范性原则:指标体系应从指标名称、指标概念、统计口径、审核关系、取数来源等方面进行统一规范和要求,力求指标设置更加科学化;三是及时性原则:随着企业生产规模的不断扩大,新型业务的不断出现,市场竞争格局不断变化,要对指标体系及时进行调整。 以科技为手段,加快统计信息网络建设,强化企业统计信息决策功能。 企业统计应充分利用信息技术的优势,建立健全统计信息网络,实现主要统计数据的及时更新,加快企业统计信息网络与部门统计网络的连接,实行企业联网直报,使统计信息既可以及时地为政府和行业统计部门提供必要的统计资料,满足国家和行业的统计需要,又可立足本企业,建立适合本企业特点和市场需要的数据库与内部报表,及时反映本企业的业务发展和经济效益情况。 加强统计队伍建设,提高统计人员素质。 在市场经济时期,全面系统的统计工作需要具有一定的统计业务基础、专业技术和相对固定的统计人员来完成。相对稳定的统计队伍,可以积累经验,为企业管理做出更大、更快捷的贡献。如果责任心不强、上进心不足、业务素质低下,势必贻误正常工作。统计人员要善于学习,不断提高自己的业务素质,才能胜任本职工作。同时,企业单位,行业系统,尤其系统,尤其是企业集团需要具有责任心、富有时代感,并有开拓创新精神与较高业务素质,能带领同事一起学习与工作的统计负责人。
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
统计学作为一门综合性很强的学科,其运用范围非常广泛,不少学生在写作统计学论文时,都困在了选题这一步,其实就统计学而言,可供作为论文题目的热词有很多,如:企业管理、实证研究、统计估计、统计分析、计算机应用、支持向量机、数学模型、GIS、多元分析、统计报表等等,学术堂精选了20个优质“统计学毕业论文题目”,供大家参考。 1、药品检验中常用的统计学方法及其应用 2、应用统计学在现实生活中的应用分析 3、浅谈统计学在金融领域的应用 4、统计学在实验室质量控制中的应用 5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性 6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究 7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊 8、基于地质统计学的采空区储量估算 9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用 10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用 11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究 12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用:以新疆梅岭-红石铜矿为例 13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用 14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演 15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用
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应用统计硕士论文选题要求高吗
发表论文的话,如果是纯理论的统计学,我想还是很难的,除非你有着很好的数学功底。建议题主考虑统计学和其他学科的交叉方向,例如生物统计、系统可靠性、经济统计等。当然,这需要和题主周围的资源进行结合,例如自己的导师,虽然他是做运筹优化的,但你完全可以考虑用统计学的知识解决该领域的问题。据我所知,运筹优化需要数据建模,需要对系统进行假设、估计数据的分布等等,题主可以在这一方面做一些“参数估计”的工作,然后和具体的研究领域相结合,然后把论文发表到该领域的期刊,而不是纯统计的期刊。接下来我想说的是,如何找一个好的想法,如何写论文,不仅对统计学有用,也适合于其他专业。首先,多了解一些该领域的期刊,好和坏都要了解,看看这些期刊都倾向于接收什么类型的文章;然后,多读论文,把握研究热点,多总结,找到自己的想法;最后,确定一个可行度和创新性较高、并且难度适中的想法进行论文的撰写。看题主的要求并不算太高,只要是SCI就可以,那就可以多了解了解SCI四区的期刊,发表论文相对容易。在进行学术论文创作的整个过程中,千万不要忘记了和你的导师交流,虽然他是运筹领域的,但你完全可以借鉴他在写、发论文时的宝贵经验,少走弯路!
选题时,不仅要考虑时效性,还要聚焦日常生活。统计学专业要基于分布式大数据云计算。智能语义分析,情感定位。统计学专业学术热点追踪,学术热点分布,学术态势走向预测,评价指数追踪。英国统计专业注重专业性的培养,从理论知识到应用技能,在到计算机的训练,通过严格的科学思维训练来作为辅助工具,循序渐进引导学子们掌握数据处理和高级数据统计分析的能力。
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
现在是互联网时代了,随着电脑的普及,上网浏览网页的人越来越多了,而网页的建设是需要UI设计专业的人进行处理的,现在市场对于这个专业的人才需求越来越大,就业岗位逐渐增多,UI设计专业的就业前景也越来越好而且这个专业是0基础入门的,不用担心没有了解过,会学不好,来我们学校学习这个专业的同学都是没有基础的,都是新手
应用统计硕士论文选题方向要求
选题时,不仅要考虑时效性,还要聚焦日常生活。统计学专业要基于分布式大数据云计算。智能语义分析,情感定位。统计学专业学术热点追踪,学术热点分布,学术态势走向预测,评价指数追踪。英国统计专业注重专业性的培养,从理论知识到应用技能,在到计算机的训练,通过严格的科学思维训练来作为辅助工具,循序渐进引导学子们掌握数据处理和高级数据统计分析的能力。
需要注意避开和政治有关的话题,这个方面比较严谨,所以语言也要恰到好处,所以就比较困难,我觉得可以避开一下。希望我的回答对你有帮助,欢迎采纳我的回答,谢谢
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一般情况下选题要吸引一些,而且要选别人没有选过的,这样的话才能够成功,也能够很好的去做出一个自己的论文。