投资景气指数的研究

发布时间：2017-08-03 09:35

  本文关键词：投资景气指数的研究

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【摘要】： 景气指数是目前世界上使用较为普遍的一种反映经济周期波动的指标，随着我国与世界各国的经济交流日益加深，为了与国际接轨，我国也需要建立相应的景气指数。 不同的投资主体会从不同角度看待市场指数，从自身需要出发使用不同类型的指数，因此需要建立各种侧重点不同的指数。针对现有的有关反映投资问题的指标过于单一的问题，本文通过景气理论的有关方法，对投资的有关问题进行了分析，并通过对北京市固定资产投资等问题进行分析，实证研究编制了投资景气指数的有关问题，建立了有关模型，并编制了相应的程序，使得该模型能最大程度上反映投资的现状，并能够较好预测未来的走势，为政府的宏观调控、投资者的投资提供参考。 本文的目的就是提出一个能够较客观、全面地反映投资的现状和准确预测未来走势的投资景气指数，通过指标的选择、对指标的季节处理等有关的分析，建立相应的景气指标体系，同时对各种预测模型进行检验，找到最能符合实际情况的预测模型。 论文共分为六个部分。 第一章绪论中主要介绍了编制景气指数的意义。 第二章介绍了景气指数编制的历史，并对我国目前的有关景气指数作了简单介绍，我国目前众多的景气指数中，一个很大的缺点就是没有对指标进行时差划分，我们解决了这一问题，在北京市投资景气指数的各指标中进行了时间划分，编制了较为理想的景气指数。 第三章对投资的周期性波动、波动的特性以及投资波动产生的原因进行了简单的探讨。 第四章是介绍有关景气编制过程中会遇到的有关技术问题，在权重问题的处理上，引入了Bonkiewicz的离差法，，并对产生的问题探讨了解决方案。在季节调整中，引入了多种方法，并在第六章的实证检验中验证了各种方法的效果。 第五章结合经济预测的有关知识，将预测知识引入到景气理论中，解决了景气理论中只能依靠综合指数、合成指数来预测未来走势的问题。 第六章结合北京市投资景气指数的编制过程，对景气编制过程中会遇到的一些实际问 题进行了研究、分析，通过实证分析发现，在季节调整中，对于我国目前经济体制改革中 经济波动幅度较大的实际情况，发现简单、易行的二2项滑动平均法的季节调整效果比较 不错；在预测过程中，指数平滑预测法的预测效果十分理想。 本文创新之处在于将经济预测模型引入到景气理论中，并经过实证检验，确定了预测 效果较为突出的模型。对指标进行了时差分析，弥补了目前国内有关景气指数在这一方面 的缺陷。同时在权重确定问题上，利用统计方法，解决了目前过多的利用专家经验的问题。
【关键词】：景气指数 权重 滑动平均 灰色模型
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：F222
【目录】：

• 第—章 绪论11-14
• 1．1 选题意义11-12
• 1．2 景气指标体系简介12-13
• 1．3 本论文研究的主要内容和研究方法13-14
• 第二章 景气理论14-21
• 2．1 景气分析概述14-15
• 2．2 景气分析的历史15-17
• 2．3 景气分析在我国的应用17
• 2．4 景气分析的作用17-18
• 2．5 我国现有景气指数简介18-21
• 2．5．1 中房指数系统18-19
• 2．5．2 国房景气指数19
• 2．5．3 消费者信心指数19
• 2．5．4 中经景气指数19-21
• 第三章 投资周期波动21-31
• 3．1 经济周期概述21-22
• 3．2 经济周期的三种类型22-23
• 3．3 我国经济周期波动特点23-24
• 3．4 投资的基本职能24-25
• 3．5 投资与经济增长25-26
• 3．6 投资与经济增长周期波动26-29
• 3．6．1 经济增长周期性波动的特点和原因26
• 3．6．2 投资波动的特点和原因26-29
• 3．7 投资乘数理论与经济增长29-31
• 第四章 景气分析技术处理31-46
• 4．1 挑选指标的原则31-32
• 4．2 景气指标挑选的数学方法32
• 4．3 基准日期的确定32-33
• 4．4 剔除指标间的相关度33
• 4．5 时间序列的检验33-36
• 4．6 季节调整36-39
• 4．6．1 季节系数法38
• 4．6．2 时间序列法38-39
• 4．7 指标的统一量化问题39
• 4．8 景气指标的计量39
• 4．9 指标度量39-40
• 4．10 指标的综合问题40-42
• 4．10．1 经验法41-42
• 4．10．2 统计法42
• 4．11 预警42-46
• 4．11．1 扩散指数42-43
• 4．11．2 合成指数43-46
• 第五章 预测46-58
• 5．1 经济预测简述46-47
• 5．2 经济预测的分类47-48
• 5．3 预测方法48-49
• 5．4 经济预测的作用49
• 5．5 预测步骤49-50
• 5．6 时间序列预测50-52
• 5．7 时间序列预测方法52-57
• 5．7．1 移动平均法52
• 5．7．2 指数平滑预测法52-54
• 5．7．3 灰色预测模型54-57
• 5．8 实践与动态检验57-58
• 第六章 实证研究58-80
• 6．1 北京市投资景气指数编制中的技术处理58-72
• 6．2 预测72-78
• 6．3 小结78-80
• 结论80-81
• 附录 部分程序81-88
• 参考文献88-90
• 致谢90-91
• 攻读硕士期间发表的论文及研究成果91

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 彭英;基于灰色理论的数据挖掘在股票分析中的应用[D];长沙理工大学;2006年

2 柏继云;黑龙江省大豆生产预测预警研究与实证分析[D];东北农业大学;2006年

3 葛慧玲;中国大豆市场的预测预警研究[D];东北农业大学;2007年

4 李顺勇;重庆航运指数体系及发布系统研究[D];重庆交通学院;2005年

5 严春红;大学生就业信心指数的设计与分析[D];浙江师范大学;2007年

本文编号：613685