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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 上海世博會經(jīng)濟(jì)影響力的定量分析研究
- 小類：
- 經(jīng)濟(jì)
- 簡介：
- 本文主要采用乘數(shù)分析法、GM（1,1）模型和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），從上海市 絕對增加額、 增加額所占 總量的比率和經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)等三個角度對上海世博會經(jīng)濟(jì)影響力進(jìn)行了合理地定量分析和評價。
- 詳細(xì)介紹：
- 本文主要采用乘數(shù)分析法、GM（1,1）模型和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），從上海市 絕對增加額、 增加額所占 總量的比率和經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)等三個角度對上海世博會經(jīng)濟(jì)影響力進(jìn)行了合理地定量分析和評價。橫向分析得到,世博會對上海經(jīng)濟(jì)的影響力要大于奧運(yùn)會對北京經(jīng)濟(jì)的影響力；縱向分析得到，上海世博會的經(jīng)濟(jì)效益和規(guī)模效益在近幾屆世博會中達(dá)到了最優(yōu)。表明上海世博會是一屆比較成功的世博會。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 主要采用乘數(shù)分析法、GM（1,1）模型和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），從上海市 絕對增加額、 增加額所占 總量的比率和經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)等三個角度對上海世博會經(jīng)濟(jì)影響力進(jìn)行了合理地定量分析和評價。橫向分析得到,世博會對上海經(jīng)濟(jì)的影響力要大于奧運(yùn)會對北京經(jīng)濟(jì)的影響力；縱向分析得到，上海世博會的經(jīng)濟(jì)效益和規(guī)模效益在近幾屆世博會中達(dá)到了最優(yōu)。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 各種研究方法的對比分析表明，DEA方法是研究世博會相關(guān)效率問題的有效工具，能夠克服其它研究方法的缺點(diǎn)，如比較研究的隨意性太強(qiáng)。數(shù)據(jù)包羅分析方法所要求的數(shù)據(jù)樣本不大，而且不需要確輸入、輸出之間的顯性表達(dá)式，此外，還能全面了解生產(chǎn)效率狀況，所以，在很多參數(shù)方法無法較好適用的情況下，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法能夠發(fā)揮顯著的優(yōu)勢?；谏鲜鰞?yōu)勢，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法得以廣泛應(yīng)用。
應(yīng)用價值和現(xiàn)實(shí)意義
- 通過對上海世博會經(jīng)濟(jì)影響力的定量分析研究，可以為決策者提供經(jīng)濟(jì)投資的決策依據(jù)。運(yùn)用實(shí)證分析的方法為決策制定者論證了，世博會的經(jīng)濟(jì)效益和規(guī)模效益，從而為類似經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)影響力效果分析提供了依據(jù)。
作品摘要
- 本文主要采用乘數(shù)分析法、GM（1,1）模型和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），從上海市 絕對增加額、 增加額所占 總量的比率和經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)等三個角度對上海世博會經(jīng)濟(jì)影響力進(jìn)行了合理地定量分析和評價。橫向分析得到,世博會對上海經(jīng)濟(jì)的影響力要大于奧運(yùn)會對北京經(jīng)濟(jì)的影響力；縱向分析得到，上海世博會的經(jīng)濟(jì)效益和規(guī)模效益在近幾屆世博會中達(dá)到了最優(yōu)。表明上海世博會是一屆比較成功的世博會。
獲獎情況及評定結(jié)果
- 論文部分研究成果，在2010年高教社杯全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽獲得“國家二等獎”；部分研究結(jié)論在2011年國際大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽（ICM）獲得“國際一等獎”。
參考文獻(xiàn)
- 張世賢，奧運(yùn)經(jīng)濟(jì)與世博經(jīng)濟(jì)之比較研究[J]； 梁鑫,謝佳麗,李朝，廣西GDP的統(tǒng)計預(yù)測模型及應(yīng)用[J]； 趙盈，我國GDP時間序列模型的建立及實(shí)證分析[J]； 靳珊，ARIMA模型在貴州GDP中的應(yīng)用[J]； 何書元，應(yīng)用時間序列分析[M]； Hsu Li2chang,App lying the Grey p rediction model to the global inte-grated circuit industry[J]； 馬勇，基于GM（1，1）改進(jìn)的DGM 模型預(yù)測港口貨物吞吐量[J]； 彭育威，MATLAB在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的應(yīng)用； 左繼宏, 基于灰色GM（1,1）模型預(yù)測GDP及人均GDP[J]； 魏權(quán)領(lǐng)，DEA概論與C2R模型。
調(diào)查方式
- 統(tǒng)計報表
同類課題研究水平概述
- 近年來，國內(nèi)許多學(xué)者對GDP的發(fā)展規(guī)律及預(yù)測方法進(jìn)行了研究。梁鑫等利用SPSS軟件, 在AIC準(zhǔn)則下建立了ARIMA( 1,2,1)模型,利用非參數(shù)統(tǒng)計方法對模型進(jìn)行了適應(yīng)性檢驗(yàn), 進(jìn)而對GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析及預(yù)測[2]。趙盈以1954～2004年我國GDP的數(shù)據(jù)資料為依據(jù), 采用Box2Jenkins方法建立ARIMA( 1,1,1) 模型, 揭示了我國GDP增長變化的規(guī)律性, 并對回歸結(jié)果進(jìn)行了實(shí)證分析[3]。李占江等應(yīng)用SAS軟件, 依據(jù)1952～2005年內(nèi)蒙古GDP數(shù)據(jù)建立了ARIMA( 0,2,1)模型, 并對2006年GDP作出預(yù)測[4]。靳珊對1950～2006年貴州的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 采用Eviews軟件建立ARIMA( 1,1,1)模型, 揭示了貴州GDP的增長變化規(guī)律[5]。魏寧利用SPSS統(tǒng)計軟件, 根據(jù)ACF圖和PACF圖選取模型的階數(shù),再在AIC準(zhǔn)則[6]下重復(fù)擬合得到合適的模型, 并根據(jù)殘差序列的ACF圖和PACF圖對模型進(jìn)行適應(yīng)性檢驗(yàn), 從而對1952～2007年陜西省的GDP進(jìn)行分析,并對陜西省未來6年GDP進(jìn)行預(yù)測[7]。
