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数学建模:预测我国未来十年GDP发展趋势

时间:2013-11-02 18:07:30    下载该word文档

学号:XXXXXXXXX

XX大学

学士学位论文

数学建模:预测我国GDP未来十年走向

XX

指导教师 XX

2009

数学与应用数学(师范类)

数学系

数学科学学院

XX

学士学位论文开题报告

论文题目 数学建模:预测我国GDP未来十年走向

学生姓名 XX

指导教师 XX

2009

数学与应用数学(师范类)

201211

课题来源:自拟题目

课题研究的目的和意义:

数学是一门科学,在很多领域有着非常重要的意义,本文将通过运用数学建模的手段来分析我国GDP的发展趋势从而着重体现数学在经济学中的重要意义。

国内生产总值(GDP)是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。可以说它是影响经济生活乃至社会生活的最重要的经济指标。对其进行的分析预测具有重要的理论与现实意义而运用时间序列方法分析和预测GDP发展趋势首先将预测目标的历史数据按照时间顺序排列然后分析其随时间的变化趋势和自身规律外推得到GDP的预测值。

国内外同类课题研究现状及发展趋势:

近年来,国内外有一些学者对GDP的发展规律及预测方法进行了研究。

魏宁、边宽江等利用SPSS统计软件,对19522007年陕西省的 GDP进行分析,并对陕西省未来6GDP进行预测。

靳珊对19502006年贵州的数据进行分析,采用Eviews软件建立ARIMA111)模型,揭示了贵州GDP的增长变化规律。

赵盈以19542004年我国GDP的数据资料为依据,采用Box—Jenkins方法建立ARIMA111)模型,揭示了我国GDP增长变化的规律性,并对回归结果进行了实证分析。

课题研究的主要内容和方法,研究过程中的主要问题和解决办法:

对本课题的研究主要内容是统计我国近三十年来的GDP数据,建立数学模型来分析我国未来十年的GDP发展趋势。

研究的方法是利用最小二乘法进行数据拟合,从而建立数学模型。

研究过程中的主要问题是影响GDP变化发展的因素很多,不能够进行一一分析,只能从总体数据入手,进行粗略的顾及分析,因此分析的结果中误差可能较大。

课题研究起止时间和进度安排:

起止时间: 201212—20134

进度安排: 201212月:开题

20133月上旬:查找资料并整理资料

20133月中旬:撰写初稿

20133月中旬:查阅书籍并修改初稿

20134月上旬:交指导老师初审

20134月中旬:上交论文进行考核

课题研究所需主要设备、仪器及药品:

图书资料,计算机

外出调研主要单位,访问学者姓名:无

指导教师审查意见:同意开题

指导教师 (签字)

    年

教研室(研究室)评审意见:同意开题

____________教研室(研究室)主任 (签字)

    年

院(系)审查意见:同意开题

____________院(系)主任 (签字)

    年

数学建模:预测我国GDP未来十年走向

XX

指导教师 XXX

2009

数学与应用数学(师范类)

数学系

数学科学学院

XX大学

20134

数学建模:预测我国GDP未来十年的走向

XX

摘要:数学模型是现实对象的数学表现形式,数学建模是指建立研究对象数学模型的全过程。本文将运用数学建模对1978—2012年我国国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)的变化情况进行分析,并预测我国未来十年的GDP走向,以此来说明数学科学在经济学中的重要作用。

关键词:数学建模 国内生产总值 分析 预测

国内生产总值是指一个时期内,一个国家或地区的经济中所生产的全部最终产品和劳务的所有价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标,它不但可反映一个国家的经济表现,更可反映一国的国力与财富。国内生产总值的高低一直是被大家关注的问题,那么从1978年后我国的国内生产总值有着什么样的变化规律?未来十年的发展状况又会如何呢?

一、近几年我国GDP的发展概况及GDP的核算方法

国内生产总值gross domestic product GDP)是按市场价格计算的国内生产总值简称,它是一个国家(地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。GDP是国民经济核算的核心指标,也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。

近年来,我国经济发展迅速,2010年中国GDP毫无悬念地超过日本,跃居世界第二,然而,值得关注的是,尽管中国GDP超过日本成为世界第二,但与全球第一的美国仍相差甚远。据统计,中国和日本GDP总量相加,远低于美国的201014.66万亿美元。2012年全年国内生产总值(GDP)达到519322亿元,首次突破50万亿元,比上年增长7.8%,实高出年初预期目标0.3个百分点;城乡居民收入的实际增速都“跑赢”了GDP增速,而且体现收入分配差距的基尼系数有所缩小。

GDP核算有三种方法,即生产法、收入法和支出法,三种方法从不同的角度反映国民经济生产活动成果。生产法是从生产的角度衡量常住单位在核算期内新创造价值的一种方法,即从国民经济各个部门在核算期内生产的总产品价值中,扣除生产过程中投入的中间产品价值,得到增加值。核算公式为:增加值=总产出-中间投入。收入法是从生产过程创造收入的角度,根据生产要素在生产过程中应得的收入份额反映最终成果的一种核算方法。按照这种核算方法,增加值由劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余四部分相加得到。支出法是从最终使用的角度衡量核算期内产品和服务的最终去向,包括最终消费支出、资本形成总额和货物与服务净出口三个部分。

从理论上说,按支出法收入法生产法计算的GDP在量上是相等的,但实际核算中常有误差,因而要加上一个统计误差项来进行调整,使其达到一致。实际统计中,一般以国民经济核算体系的支出法为基本方法,即以支出法所计算出的国内生产总值为标准。

支出法核算GDP,就是从产品的使用出发,把一年内购买的各项最终产品的支出加总而计算出的该年内生产的最终产品的市场价值。这种方法又称最终产品法产品流动法。从支出法来看,国内生产总值包括一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内用于最终消费、资本形成总额,以及货物和服务的净出口总额,它反映本期生产的国内生产总值的使用及构成

(由于影响GDP核算的数据太多,无法一一详查,本文将只通过历年核算后公布的GDP数据为基础进行GDP总额变化的分析及预测)

二、1978年后我国GDP数据统计

改革开放以来,中国的经济环境发生了很大的变化,表2-1为中国1978—2012年的GDP的相关数据,根据该表,可以得出我国的GDP总额变化(图2-1)以及GDP增长率(图2-2)有如下形态

年份

GDP(亿元)

GDP指数

增长率

年份

GDP(亿元)

GDP指数

增长率

1978

3645.2

100.0

1996

71176.6

552.6

10.0

1979

4062.6

107.6

7.6

1997

78973.0

603.9

9.3

1980

4545.6

116.0

7.8

1998

84402.3

651.2

7.8

1981

4891.6

122.1

5.2

1999

89677.1

700.9

7.6

1982

5323.4

133.1

9.1

2000

99214.6

759.9

8.4

1983

5962.7

147.6

10.9

2001

109655.2

823.0

8.3

1984

7208.1

170.0

15.2

2002

120332.7

897.8

9.1

1985

9016.0

192.9

13.5

2003

135822.8

987.8

10.0

1986

10275.2

210.0

8.8

2004

159878.3

1087.4

10.1

1987

12058.6

234.3

11.6

2005

184937.4

1210.4

11.3

1988

15042.8

260.7

11.3

2006

216314.4

1363.8

12.7

1989

16992.3

271.3

4.1

2007

265810.3

1557.0

14.2

1990

18667.8

281.7

3.8

2008

314045.4

1707.0

9.6

1991

21781.5

307.6

9.2

2009

340506.9

1862.5

9.1

1992

26923.5

351.4

14.2

2010

401513.0

2059.0

10.4

1993

35333.9

400.4

14.0

2011

472882.0

2250.4

9.2

1994

48197.9

452.8

13.1

2012

519322.0

7.8

1995

60793.7

502.3

10.9

2-1

2-1

2-2

中国GDP总量(仅中国大陆地区)从改革开放1978年的3,645亿元(合2,164亿美元),到2008年达到314,045亿元(折合45,218亿美元)。中国GDP发展大致经历几个阶段:1956年突破1千亿元,1982年突破5千亿元,1986年突破1万亿元人民币达到10,275亿元(合2,976亿美元),1995年突破5万亿元达到60,794亿元(合7,280亿美元),2001年超过10万亿达到109,655亿元(合13,248亿美元。按GDP修正以前的数据为2002年),2006年突破20万亿元,2008年突破30万亿元。中国GDP的迅速增长,体现出我国经济的迅猛发展,那么,在数学方面,我们也可以对以上数据进行更准确的分析。

三、建模分析数据

1978年的数据为基础,设1978年为第0年,以后分别记为第1,2,3,…年,用xi表示第i年(i=0,1,2,…),用yi表示第i年的实际GDP总额(亿元),若将yi看成xi的函数,则分析历年我国国内生产总值的变化情况即是分析函数yi随自变量xi的变化关系(由于GDP指数以及GDP增长率的计算设计因素较多,本文只对GDP总额在时间上的变化进行分析)。首先列出所有的xiyi数据如表3-1

xi

yi

xi

yi

xi

yi

0

3645.2

12

18667.8

24

120332.7

1

4062.6

13

21781.5

25

135822.8

2

4545.6

14

26923.5

26

159878.3

3

4891.6

15

35333.9

27

184937.4

4

5323.4

16

48197.9

28

216314.4

5

5962.7

17

60793.7

29

265810.3

6

7208.1

18

71176.6

30

314045.4

7

9016.0

19

78973.0

31

340506.9

8

10275.2

20

84402.3

32

401513.0

9

12058.6

21

89677.1

33

472882.0

10

15042.8

22

99214.6

34

519322.0

11

16992.3

23

109655.2

3-1

根据上表作出xy的散点图,由此有图3-1

3-1

,用指数函数模型以一元及二次函数模型进行数据拟合,发现均与实际的y的数值有较大的偏差,于是下面将运用一元三次函数模型进行数据拟合,因此我们可以近似的将xy的关系可以近似的设为,并且设其中abcd为常数。由于并不是所有的点xy都在同一个一元三次函数的图像上,因此我们只能选取这样的abcd使得在每个xi处的函数值与实际数据yi相差都很小,就要使偏差都很小。

若要求处满足上述要求的abc,即求多项式,使得最小来保证每个偏差的绝对值都很小。把看成自变量的函数,那么问题就可归结为求函数在哪些点出取得最小值。

下面利用最小二乘原理来计算abcd的数值。

将括号内各项整理合并,并把未知数AB分离出来,便得

首先列出表3-2

0

3645.2

0

0

0

0

0

0

0

0

1

4062.6

1

1

1

1

1

4062.6

4062.6

4062.6

2

4545.6

4

8

16

32

64

9091.2

18182.4

36364.8

3

4891.6

9

27

81

243

729

14674.8

44024.4

132073.2

4

5323.4

16

64

256

1024

4096

21293.6

85174.4

340697.6

5

5962.7

25

125

625

3125

15625

29813.5

149067.5

745337.5

6

7208.1

36

216

1296

7776

46656

43248.6

259491.6

1556949.6

7

9016

49

343

2401

16807

117649

63112

441784

3092488

8

10275.2

64

512

4096

32768

262144

82201.6

657612.8

5260902.4

9

12058.6

81

729

6561

59049

531441

108527.4

976746.6

8790719.4

10

15042.8

100

1000

10000

100000

1000000

150428

1504280

15042800

11

16992.3

121

1331

14641

161051

1771561

186915.3

2056068.3

22616751.3

12

18667.8

144

1728

20736

248832

2985984

224013.6

2688163.2

32257958.4

13

21781.5

169

2197

28561

371293

4826809

283159.5

3681073.5

47853955.5

14

26923.5

196

2744

38416

537824

7529536

376929

5277006

73878084

15

35333.9

225

3375

50625

759375

11390625

530008.5

7950127.5

119251912.5

16

48197.9

256

4096

65536

1048576

16777216

771166.4

12338662.4

197418598.4

17

60793.7

289

4913

83521

1419857

24137569

1033492.9

17569379.3

298679448.1

18

71176.6

324

5832

104976

1889568

34012224

1281178.8

23061218.4

415101931.2

19

78973

361

6859

130321

2476099

47045881

1500487

28509253

541675807

20

84402.3

400

8000

160000

3200000

64000000

1688046

33760920

675218400

21

89677.1

441

9261

194481

4084101

85766121

1883219.1

39547601.1

830499623.1

22

99214.6

484

10648

234256

5153632

113379904

2182721.2

48019866.4

1056437061

23

109655.2

529

12167

279841

6436343

148035889

2522069.6

58007600.8

1334174818

24

120332.7

576

13824

331776

7962624

191102976

2887984.8

69311635.2

1663479245

25

135822.8

625

15625

390625

9765625

244140625

3395570

84889250

2122231250

26

159878.3

676

17576

456976

11881376

308915776

4156835.8

108077730.8

2810021001

27

184937.4

729

19683

531441

14348907

387420489

4993309.8

134819364.6

3640122844

28

216314.4

784

21952

614656

17210368

481890304

6056803.2

169590489.6

4748533709

29

265810.3

841

24389

707281

20511149

594823321

7708498.7

223546462.3

6482847407

30

314045.4

900

27000

810000

24300000

729000000

9421362

282640860

8479225800

31

340506.9

961

29791

923521

28629151

887503681

10555713.9

327227130.9

10144041058

32

401513

1024

32768

1048576

33554432

1073741824

12848416

411149312

131********

33

472882

1089

35937

1185921

39135393

1291467969

15605106

514968498

16993960434

34

519322

1156

39304

1336336

45435424

1544804416

17656948

600336232

20411431888

595

3975186.4

13685

354025

9768353

280741825

8298449105

110276408.4

3213164332

96332739363

3-2

由该表可以列得方程组为

由上述正规方程组解出

这样便得到

将由此得出的与实际的数据进行对比分析,得到表3-3如下:

0

3645.2

-12576

16221.2

1

4062.6

-4332.01

8394.613

2

4545.6

2336.776

2208.824

3

4891.6

7617.909

-2726.31

4

5323.4

11698.93

-6375.53

5

5962.7

14767.38

-8804.68

6

7208.1

17010.79

-9802.69

7

9016.0

18616.72

-9600.72

8

10275.2

19772.7

-9497.5

9

12058.6

20666.28

-8607.68

10

15042.8

21485

-6442.2

11

16992.3

22416.4

-5424.1

12

18667.8

23648.02

-4980.22

13

21781.5

25367.4

-3585.9

14

26923.5

27762.09

-838.588

15

35333.9

31019.63

4314.275

16

48197.9

35327.55

12870.35

17

60793.7

40873.41

19920.29

18

71176.6

47844.74

23331.86

19

78973.0

56429.09

22543.91

20

84402.3

66814

17588.3

21

89677.1

79187.01

10490.09

22

99214.6

93735.66

5478.944

23

109655.2

110647.5

-992.289

24

120332.7

130110

-9777.35

25

135822.8

152310.9

-16488.1

26

159878.3

177437.5

-17559.2

27

184937.4

205677.5

-20740.1

28

216314.4

237218.4

-20904

29

265810.3

272247.7

-6437.4

30

314045.4

310953

3092.4

31

340506.9

353521.8

-13014.9

32

401513.0

400141.7

1371.304

33

472882.0

451000.2

21881.82

34

519322.0

506284.8

13037.19

3-3

由上表观察发现,所求得的在数值上与实际数据有一定的误差,但总体的变化趋势比较相近,于是我们可以说,从1978年到2012年我国GDP的发展形势与函数的变化趋势大致相同。

 、未来十年我国GDP走向的预测

在前一内容中,我们得出了我国GDP增长的近似曲线函数关系:

由这一关系,我们可以得出今后十年(即2013-2022年)的GDP预测,如下表:

年份

X

GDP总额(元)

2013

35

566183.1

2014

36

630882.7

2015

37

700571

2016

38

775435.6

2017

39

855664.1

2018

40

941444

2019

41

1032963

2020

42

1130408

2021

43

1233967

2022

44

1343828

4-1

以上是利用数学方法对我国GDP的分析及估测,当然,影响GDP增长的因素还有很多,比如一次能源生产量、经济人口占总人口的比重、货物与服务进出口贸易总额、外国直接投资等,本文也只利用了近年来的数据进行了最简单的数据拟合,简单的对GDP数额进行了最简单的数字分析,其目的在于体现数学在经济领域一定的实际应用意义。

数学是一门科学,不仅仅是在经济学当中,在其他的很多领域数学也有这非常重要的作用,比如生物数学、物理学、化学等等,数学作为一门基础学科,被广泛的作为一门工具,相信在越来越多的领域,经过人们的研究发现,这门学科可以得到更好的应用与发展。

参考文献:

[1] N.格里高利.曼昆:宏观经济学,中国人民大学出版社,20095月。

[2] 徐萃薇、孙绳武:计算方法引论(第三版),高等教育出版社,20074月。

[3] 中国统计年鉴—2012,中国统计出版社

MATHEMATICAL MODELING: FORECAST CHINA'S GDP OVER THE NEXT DECADE TOWARD

Xxxx

Abstract: The mathematical model is a mathematical manifestation of the real object, the mathematical modeling of the whole process is the establishment of the mathematical model of the research object. In this paper, the use of mathematical modeling to change the situation analysis of China's GDP (Gross Domestic Product, referred to as GDP) in 1978 -2012.GDP trend and forecast of the next decade.in order to illustrate the important role of the mathematical sciences in economics.

Key words: Mathematical ModelingGDanalysisForecast

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