一、部分国家未来两年GDP预测（论文文献综述）
付敏杰[1]（2022）在《中国对世界经济增长的贡献:1980—2020——新发展格局的增长史回顾与全球审视》文中研究指明1980年以来,中国和世界经济增速的趋势性变化是经济周期下边界的持续下移。2010年以来的中国GDP增速10年均值下降30%,世界GDP名义增速下降70%、不变价美元增速下降约30%。欧盟和美国在2000年前开始增长减速,中国增长减速最晚,减速幅度小于欧盟、高于美国。中国对世界经济增长贡献不断增加,未受到2010年以后中国增长减速影响。以现价美元衡量的中国与世界人均GDP比值从1980的7.64%增至2020年的96.11%,以不变价美元衡量的比值也从1980年的5.53%增至2020年的79.55%,2020年以购买力平价衡量的比值超过100%。40年来中国与美国经济增速的差距没有显着收敛,而是处于长期上升通道。2010—2020年的中美增速差距小于长期差距,但2020年中美增速差距超过10年均值。
中国人民大学中国宏观经济分析与预测课题组,刘晓光,刘元春,闫衍[2]（2021）在《建党百年之际率先开启常态化进程的中国宏观经济》文中提出2021年是中国共产党建党一百周年,是在党的坚强领导下中国经济持续复苏并在全球范围内率先开启常态化进程的关键一年。作为十四五规划的开局之年、两个百年目标交汇与战略转换之年,2021年中国宏观经济实现全面常态化具有十分重要的战略意义。本文重点分析了中国经济开启常态化进程的核心特征表现、面临的内外部压力以及政策性支撑力量。通过定性判断与设定系列参数,本文利用中国人民大学中国宏观经济分析与预测模型（CMAFM模型）对2021年中国宏观经济核心指标进行了预测。最后,基于定性判断和数值预测,本文提出了系列政策建议。
张珏[3]（2020）在《浅析英汉机器翻译错误类型及其译后编辑策略 ——以《2018年美国总统经济报告》（节选）为例》文中研究说明近年来,人工智能和机器翻译技术发展迅速。机器翻译在翻译速度上优于人工翻译,但是在翻译质量上却无法与人工翻译相媲美。为实现翻译质量与翻译效率的平衡,译后编辑在语言行业得到了广泛应用。笔者将译后编辑应用于本次翻译实践,在实践中,笔者分析概括了机器翻译的错误类型,并对处理常见错误类型提出一些建议。本文采用案例研究法分析《2018年总统经济报告》第一章。所选材料为典型的经济类文本,长句多、术语丰富、句子结构复杂（平行结构、从属结构和插入语繁多）。笔者借助于译马网——一个在线计算机辅助翻译平台,从其提供的八种机器翻译引擎中选择了试译质量最佳的机器翻译引擎——谷歌翻译。谷歌翻译首先对所选材料进行预翻译,其次,笔者选择部分机器翻译,对其出现的错误进行分析、归类、修正,最后修改全文。笔者发现,在本次实践中,词汇层面的错误有误译、欠译、过译和漏译;句法层面的错误有从句的漏译或误译以及次序不当;语篇层面的错误主要指缺乏连贯性、格式不一致以及含义冗余。较之于句法和语篇层面的错误,词汇层面的错误最为显着。常见的机器翻译错误类型分别为误译、欠译、格式不一致和词序不恰当。通过本次实践,笔者建议在译后编辑阶段对机器翻译错误进行仔细分析,确定词义,词性转换以及必要时对长句进行重组。
许明燕[4]（2020）在《基于ARIMA模型和BP神经网络模型的江苏省GDP预测分析》文中研究说明GDP是指一个国家或地区在内的全部常住单位在一段时间里生产的全部劳务价值和最终产品,它代表着一个国家或地区的经济状况。它与就业率、经济增长率、通货膨胀等都有很大的关联,GDP是狭隘的经济增长。所以掌握GDP的短期变化特点对GDP进行短期预测,这对我们进行宏观经济调控具有重要的作用。江苏省的GDP值近年来都略低于广东省位居全国第二。对作为GDP大省的江苏省而言,预测GDP的值显得尤为重要。本文主要选择1970年到2018年江苏省的GDP数据,其中训练模型使用的是1970年到2016年的数据,而测试模型使用的是余下的年份数据。江苏省的GDP数据,属于非平稳时间序列,具有线性和非线性的特征。本文基于这些数据建立四种模型,主要使用R和SAS两个软件,对江苏省GDP进行预测。最终对我们建立的模型的预测精度进行比较分析,以此找到最优模型。首先,建立ARIMA模型,本文建立的是ARIMA（0,2,2）,此模型是关于江苏省GDP数据的线性模型,并预测出江苏省的GDP值;其次,建立非线性模型BP神经网络,选择合适的激活函数,训练好神经网络结构,挖掘出GDP数据的非线性特点。然后,GDP数据具有线性和非线性的特性,单一模型存在一定的缺陷,故决定建立组合模型即利用ARIMA模型预测GDP的线性部分,BP神经网络对模型的非线性残差进行预测,将两个模型的预测值相加得到模型的最终预测值。实证分析表明,组合模型的预测能力优于BP神经网络;最后,虽然组合模型在预测GDP时优于BP神经网络,但是也存在一定的缺陷,故需要进行一定的改进。从时序图可以看出江苏省GDP数据有一定的指数增长趋势,因此本文实现数据平稳化要经过对数化差分和二阶差分两种方法,然后建立ARIMA模型,再将得到的两个模型的预测值加权平均,这样就得到改进的组合模型的线性部分预测值,将两个模型的残差部分进行加权平均,用BP神经网络对非线性残差进行预测,将两部分的预测值相加,得到改进的组合模型的预测值。综上所述,本文为了预测出江苏省的GDP值,选用了以下四种模型:ARIMA模型、BP神经网络模型、组合模型和改进的组合模型,然后分析比较上述四种模型的预测相对误差,得出改进的组合模型的短期预测效果要优于其他三种模型,ARIMA模型在相对较长的时间里预测效果更好,预测精度更高。故本文对全部的GDP数据进行建模,用改进的组合模型预测2019年江苏省的GDP,用ARIMA模型预测2020年和2021年江苏省的GDP值。
王国庆[5]（2020）在《基于政区位势的邯郸市行政区划调整研究 ——以经济社会指标为视角》文中提出随着邯郸市城镇化进程不断加快,城市用地规模不断扩大,土地供需问题日益加剧,邯郸市原有行政区划的弊端日益凸显,这在一定程度上制约了邯郸市经济的快速发展。2016年9月,邯郸市部分行政区划调整得到国务院正式批复,为邯郸整合区域资源、优化生产力布局、提升城市综合承载能力提供了更加广阔的空间。分析行政区划调整对一个地区经济社会发展的影响,从制度方面促进供给侧结构性改革具有现实意义。但是,国内关于行政区划调整的研究仍集中在定性分析上,分别从城市层面、政治权力建设、行政管理体制和地方经济发展方面进行探讨,缺乏一定客观数据的分析。因此本文以定性分析和定量分析的角度探讨了邯郸市行政区划调整对经济社会发展的影响,具有一定的科学性与实用性。具体内容如下:首先,结合邯郸市政府提出的相关行政区划调整政策,科学的分析了邯郸市实行行政区划调整的必要性。邯郸市政区位势定量化要素与交通通达度、资源控制能力和综合发展规模相关,进一步利用统计局的数据测算了邯郸市实行行政区划调整对政区位势的影响。其次,运用灰色关联分析模型分别计算了邯郸市以及各个县区行政区划调整后政区位势指标与经济社会指标的关联度。再次,依据上述确定的主要指标,利用灰色预测模型GM（1,1）对邯郸市GDP总量和财政收入占GDP比重变化趋势进行预测。最后说明了邯郸市实行行政区划调整研究是一项复杂的工程,对此提出了相关的建议和对策。研究表明:首先邯郸市实行行政区划调整后,政区位势测度值大于1,行政区划调整对政区位势变化具有正向作用。进一步,得到邯郸市以及各个县区实行行政区划调整后对经济社会影响较大的指标是GDP总量和财政收入占GDP比重。最后根据GDP总量和财政收入占GDP比重两个指标预测值呈上升的趋势,说明未来几年邯郸市实行行政区划调整后促进邯郸市的经济社会发展,提高了邯郸市的活力。
畅浩天[6]（2020）在《基于用电量的多维数据融合的宏观经济预测方法研究》文中研究说明宏观经济是一个综合衡量国家或地区经济发展水平的重要指标,它也能够从一定程度上帮助我国更好地检验第一个一百年目标的完成情况。研究宏观经济的变化趋势,做出精确的短期宏观经济预测能够帮助政府、企业和个人快速做出正确的经济决策。宏观经济本身具有复杂性,受诸多因素影响,其中用电量是一种非常重要的影响因素,但是仅考虑一种影响因素得到的经济预测模型的预测效果往往不尽人意,因此在当今这个大数据时代,需要使用大数据及信息技术的先进方法,综合考虑多种影响因素,融合多维数据中隐含的宏观经济信息,才能更加精准地把握宏观经济发展趋势,得到更加准确的宏观经济预测结果。因此,在结合过往宏观经济研究成果的基础上,综合考虑时代的变迁,使宏观经济预测模型顺应当今时代的发展特征。本文选取用电量作为基础因素、气象作为影响用电量进而影响宏观经济的扰动因素、在线社交网络作为顺应社会发展的时代因素,以LSTM（长短期记忆）神经网络为基础,通过PSO（粒子群）算法进行优化,搭建多维数据输入的深度学习模型,研究三种因素与宏观经济的关联关系,并通过这三种因素的指标数据获得更加准确的宏观经济预测结果。文章以全社会用电量作为用电量的代表指标,以平均温度、平均相对湿度、降水量作为气象代表指标,微博新用户数作为在线社交网络代表指标,以GDP（国内生产总值）作为宏观经济的代表指标,对各因素与GDP的关系进行分析,并进一步地对PSO-LSTM深度学习神经网络模型进行验证。结果表明:用电量与GDP之间有着极强的线性相关关系以及双向的Granger因果关系,微博新用户数与GDP之间有着较强的线性相关关系以及从GDP到微博新用户数的单向Granger因果关系,三种气象指标与GDP之间均存在着双向的Granger因果关系。在用电量预测GDP的基础上,进一步融合微博新用户数、平均温度、平均相对湿度和降水量的数据,可以有效地提高GDP的预测精度,获得精度更高的GDP预测值,且本模型对在线社交活动越活跃的省份的经济预测效果越好。
蒲大可[7]（2020）在《非洲外债问题研究 ——历史演进、深层逻辑及其影响》文中研究表明债务是长期伴随非洲发展的老问题。本论文系统分析了非洲债务问题的形成与发展,探究了债务成因及其背后的深层根源,总结了非洲外债规模与风险持续扩大对非洲及中非融资合作的影响,并提出努力方向与改进建议。首先,从历史演进的角度,研究了非洲债务问题的形成与发展,并根据非洲国家所处的国际环境、国内经济发展和债务情况,将非洲国家债务发展史分为四个时期。第一个时期是20世纪50、60年代至70年代中期,该时期非洲经济较快发展,债务问题初显但并不突出。第二个时期是20世纪70年代中期至90年代,两次石油危机导致发达国家经济滞胀,而非洲国家进口替代、结构调整等发展策略的接连失败,造成经济持续下滑,债务也迅速累积并在80-90年代爆发危机,促使国际债权人在90年代末推出各种债务减免措施。第三个时期是2000年至2008年,非洲经济因大宗商品繁荣而得到快速增长,同时得益于多双边减债协议的落实,外债规模由2255亿美元降至1864亿美元。第四个时期是2008年国际金融危机及2014年大宗商品价格暴跌,非洲经济遭受重创,在全球货币宽松背景下,非洲国家举债加大发展性开支特别是基础设施建设投资,外债规模再度迅速扩大,到2017年已达5350亿美元,部分债务指标也出现恶化,债务危机再现端倪,本论文称之为“新一轮非洲债务问题”。“新一轮非洲债务问题”引发国际社会广泛关注,特别是非洲国家债务规模与风险的持续扩大是否会引致系统性债务危机。本论文采用指标分析、债务可持续性分析框架（DSF）以及横向和纵向对比等方法,对“新一轮非洲债务问题”做了分析;同时,也选取肯尼亚、吉布提、刚果（金）、刚果（布）和赞比亚等五个国家做个案研究。结果表明,多数非洲国家的债务指标尚处于门槛值以内,短期内非洲整体爆发债务危机的可能性不大,但从趋势上看,非洲整体债务负担在加重,面临外部冲击时违约风险在增大,高风险国家增多,少数国家的债务已不可持续。与20世纪80-90年代非洲债务危机相比,“新一轮非洲债务问题”表现出一些新特点,例如,优惠性质贷款占比大幅下降;更多非洲国家发行利率高达5%至16%的国际主权债券;来自新兴国家特别是中国的贷款在部分非洲国家外债中占比快速提高等。这些因素都使得非洲国家面对更高的利率和汇率风险以及短期偿债风险。非洲债务问题有着深刻的现实和历史根源。从直接原因看,债务出现问题,一方面是政府收支出了问题,收入相对支出少了,造成债务规模扩大;另一方面是债务管理出了问题,债务结构与经济发展不匹配,偿债风险变大。从历史根源看,债务问题周期性出现,既是非洲经济脆弱性、依附性以及严重依赖外部资金的表现,也是在国际环境不断变化背景下,为满足自身发展迫切需要所做出的现实选择,其背后则反映出非洲国家长期忽视内部积累而对外依赖的思想惯性。在“新一轮非洲债务问题”中,多党民主化使得政府更“短视”,倾向于更多借债以满足竞选承诺,从而强化了对外依赖的惯性,而市场化融资的迅猛增长,使得非洲脆弱的单一经济结构在面对冲击时,外部缓冲手段更为缺乏。20世纪80-90年代,很多非洲国家因外债上升至不可持续的水平而陷入贫穷。“新一轮非洲债务问题”也对非洲国家带来了明显的影响,主要表现在:偿债负担超过门槛值后,将挤占财政资源,降低国内投资率,抑制经济增长;外债来源多元化增大了管控债务风险的难度等。本论文认为,为实现“债务-发展”的良性循环,非洲国家还需要在诸多方面付出长期艰苦的努力,如从思想上改变对外依赖的心理和惯性,有效动员国内金融资源,加大财源和生产性开支,加强自身债务管理能力,统筹安排外资项目建设的优先次序,充分调动社会资金,努力推动经济结构转型,提升经济自主发展能力。“新一轮非洲债务问题”中,中国因素是受到各方关注与争论的焦点。本论文的分析表明,自2012年起中国对非信贷规模快速增长,到2017年贷款存量已占非洲外债总额约20%。中国对非融资提供了资金支持,显着带动了中国企业参与非洲交通、电力、能源、信息通讯、农业、制造业及工业园区建设,在推动破解非洲发展瓶颈等方面发挥了重要作用。但另一方面,中非融资合作中也存在着不可持续、不均衡、不对称等问题,在非洲债务规模与风险持续扩大的背景下,不仅对非贷款风险上升,还对中国对非贸易、工程承包和投资经营产生不利影响,中非合作也面临更加复杂的国际舆论环境,中国在对外投融资管理方面的一些薄弱环节也亟待改进。基于此,本论文从六个方面提出了政策建议,包括:加强对非贷款风险防控,探索推动存量项目债转股、扩大人民币在非洲的使用、加强国际三方合作,同时积极促进中非投融资合作模式创新,助力非洲工业化发展,提高非洲自身“造血”能力,从源头化解债务问题。
张锴[8]（2019）在《基于夜间灯光数据像元尺度的陕西省GDP预测研究》文中认为自十三五开局以来,陕西省经济发展水平稳中有升、逐步向好,但其经济发展过程中还存在诸如产业结构单一、区域间经济发展差异较大以及非公有制经济占比较低等诸多问题;随着“一带一路”经济发展规划、关中平原城市群规划等政策的出台,陕西省经济发展又迎来了一个重大的发展机遇。但在未来陕西省经济发展过程中,其整体经济发展态势及经济发展的区域差异是否会得到改善等问题依旧无从解答。期望陕西省能够抓住这一历史机遇,实现其经济跨越式发展,行之有效的策略就是对未来陕西省经济发展进行科学地预测和分析,掌握陕西省未来经济发展的总体特征,并探究其在经济发展过程中可能存在的问题,以便于为政府管理机构和相关单位制定符合陕西省经济发展特征的相关经济政策提供科学的依据。本研究基于夜间灯光数据和人口密度数据,将陕西省2000～2013年的县域GDP产值以夜间灯光数据的栅格尺度为单元进行逐像元分解,使之形成14幅时间连续的陕西省GDP时序栅格图,然后根据时间序列模型的理论和方法将其代入构建的预测模型中,对陕西省2014～2020年的GDP增长及分布状况进行逐像元预测。最后基于模型预测所得的结果进行统计,分析未来一段时间内陕西省经济发展的总体特征和趋势,对比2014～2020年间陕西省各区域GDP空间生产潜力的差异,以便于为陕西省经济发展政策和规划提供辅助依据。本研究通过模型预测和实证研究后,得出以下结论:（1）在夜间灯光数据的应用研究中,利用WorldPop人口密度数据,能有效改善DMSP/OLS夜间灯光数据的像元饱和问题。基于不变目标区域法的夜间灯光数据的相互校正可以极大地改善不同传感器不同年份间夜间灯光数据DN值波动较大的问题,但是夜间灯光数据在城市中心区域像元饱和的情况并没有得到有效的缓解,WorldPop人口密度数据栅格数据与夜间灯光数据相结合后,其像元值饱和的问题得以解决,以此为基础的陕西省县域GDP数据的逐像元分解和预测,能更加明显地体现城市与农村区域及城市中心区域的空间特征;（2）在陕西省GDP逐像元预测过程中,二次指数平滑模型在预测精度和稳定性方面均优于ARIMA模型。在利用时间序列模型对陕西省GDP进行预测时,本研究分别利用了经济学领域中常用于预测相关经济指标的ARIMA模型及基于移动加权法的二次指数平滑模型,并对两种模型的预测结果进行精度验证,发现基于二次指数平滑模型的陕西省GDP预测的精度和稳定性更高;（3）基于二次指数平滑模型预测得到的陕西省2017～2020年GDP栅格图的统计分析表明:陕西省未来经济增长稳定向好,GDP增长速率稳定在7%左右。2017～2020年,陕西省各地市未来经济发展势头良好,各地市未来GDP增长总量普遍超过20%,属于宝鸡、咸阳、安康等市的部分县域GDP总量增长更是高于30%。而榆林、延安两市中的吴起县、定边县、府谷县、安塞县、志丹县等区域GDP增长速率显着降低,未来四年GDP增幅普遍低于20%。（4）陕西省关中地区GDP空间生产潜力最大、陕南地区次之,陕北地区除小部分区域外,其GDP空间生产潜力普遍较小。本研究基于2014和2020年的GDP预测栅格图像,计算了陕西省2014到2020年的GDP增长总量栅格地图,并通过区域统计计算了陕西省市域、县域两级尺度下的GDP空间生产潜力,发现:关中地区西安、宝鸡、咸阳等区域的城市中心区域在2014～2020年间单个栅格单元产生的GDP总量都在2亿元以上;陕南地区在汉中、安康和商洛三市地域范围内,有大部分县市在这七年中有GDP增长总量超过2亿元的栅格存在,反观陕北地区,除榆阳区、神木市、洛川县等小部分区域有GDP增长总量超过2亿元的栅格存在外,其余大部分区域七年中GDP增长总量都在1亿元之内。
张莞[9]（2019）在《羌族地区旅游产业融合发展研究》文中研究表明随着中国特色社会主义进入了新时代,我国的国民经济也转向高质量发展阶段。旅游业作为影响民生的五大幸福产业之首,正从高速增长阶段转向优质发展阶段,品质化和个性化成为发展重点,必然要求创新旅游发展动力,优化旅游产业结构,促进旅游产业的转型发展和提档升级。实施全域旅游正是转变旅游发展方式、推进旅游产业转型升级的必然选择,而产业融合则是推进全域旅游发展战略的核心内容和重要途径。如今文旅融合大势所趋,已经从国家和地方层面得到体现。5·12汶川地震对于羌族来说是一场巨大灾难,影响深远。灾后重建后的羌族地区发生了翻天覆地的变化,如今迈入了全力创建全域旅游示范区的关键时期,也迎来了乡村振兴战略的全面实施。作为支柱产业的旅游业的规模虽有所扩大,但却显现出增长缓慢、产业层次较低、发展后劲不足、区域发展不平衡等问题,旅游产业融合现象虽出现较早,但存在融合形态较为单一、融合深度不够、产品特色不鲜明、融合效应不显着等问题,迫切需要旅游业进一步寻求资源整合、转型升级与创新发展。因此加强旅游内涵和服务品质建设,加快推进和深化提升跨领域的产业融合和联动发展具有必要性和紧迫性。本文从阐述产业融合的理论基础出发,探讨了旅游产业融合的内涵、机制及形态,并且分析了民族地区旅游产业融合的特点和典型案例。在此基础之上,分析了羌族地区旅游业的发展现状、旅游产业融合基础、融合形态、内在机理和动力机制,以及利用系统理论和层次分析法构建了羌族地区的农文旅融合评价指标体系、文商旅融合评价指标体系和文体旅融合评价指标体系,由此搭建了一套羌族地区旅游产业融合的理论分析框架。本文采取文献研究法、田野调查法、对比分析法等定性与定量相结合的方法,分别从县域、村镇和景区层面对羌族地区的旅游产业融合发展现状进行了个案分析和实证研究。在县域层面,采取灰色关联分析法计算了羌区四县——汶川县、理县、茂县和北川县的旅游业与三次产业的关联程度,结合文献研究和田野调查,对四县旅游产业融合发展的程度和水平进行了整体评价;在村镇和景区层面,对应五个田野调查点不同的融合形态,采用层次分析法（AHP）,对茂县坪头羌寨、理县桃坪羌寨和北川县石椅羌寨进行了农文旅融合程度的评价,对汶川县水磨古镇进行了文商旅融合程度的评价,对茂县中国古羌城分别进行了文商旅融合程度和文体旅融合程度的评价。同时,本文构建了羌族地区农文旅融合和文商旅融合的系统动力学模型,并对羌区四县分别进行了2013年至2023年的农文旅融合系统和文商旅融合系统的动态仿真模拟分析,以预测未来的总体发展趋势。本文的得出的结论如下:第一,羌族地区推进旅游产业融合发展具有必然性和紧迫性;第二;羌族地区旅游产业融合发展体现出了一定的经济效益、社会效益、文化效益和生态效益,综合效益初步显现;第三,羌族地区旅游产业融合的三种主要形态为农文旅、文商旅和文体旅,其中农文旅和文商旅最为广泛,文商旅融合发展态势和融合效应优于农文旅融合;第四,羌族地区旅游产业融合进程缓慢,融合形态较为单一,融合程度不够深入,旅游业与三次产业的融合还处于起步阶段和低浅表层次,融合规模较小,融合效应较为有限,综合效益尚不显着;第五,羌族地区旅游产业融合的配套基础设施和公共服务尚未建设成熟;第六,羌族地区旅游产业融合发展区域水平不协调、不均衡,融合的广度、深度、速度和程度存在较大的空间差异。羌族地区旅游产业融合发展的制约因素包括产业基础较为薄弱、市场机制发育欠成熟、融合主体的组织障碍、融合客体的创新障碍、政府部门的体制障碍、区位交通不便的先天劣势和自然灾害的突发障碍等等。针对羌族地区旅游产业融合发展的现状和存在的问题,本文从县域、村镇和景区两个层面提出了优化路径,从政府、企业、村委会和居民四个方面提出了对策和建议。希望通过探索羌族地区旅游产业的业态创新和融合发展,以及产业融合的融合路径和发展方向,能够对羌族地区旅游产业结构的调整和升级、全域旅游发展、乡村振兴战略实施形成有益的参考。
殷路皓[10]（2019）在《对中国经济增长与通货膨胀的研究与预测 ——基于Sims-Zha先验分布的BVAR模型》文中认为关于GDP和CPI的预测一直以来是经济学领域的重要研究课题,无论是在国内或是在国外,许多经济学领域的专家学者对此问题进行了大量研究与深刻讨论。GDP和CPI数据存在多种统计方法,统计年限也有所差异,其中GDP累计增长率数据不平稳,环比增长率数据平稳,这就导致对它们的预测要采取不同的步骤。本文累计增长率数据将采用1995年1月至2018年9月每月的月度的CPI时间序列数据与季度的GDP时间序列数据来展开预测,而环比增长率数据将采用201 1年1月至2018年9月每月的月度的CPI时间序列数据与季度的GDP时间序列数据来展开预测。同时本文对混频数据采用独特的处理方法,以Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型为基本模型,通过对预测结果的RMSE数值与国际中关于此问题的其他流行模型预测结果的RMSE值进行比较,根据实证可得:当GDP的原始数据不平稳需要进行一阶差分处理时,假设Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型没有截距项,预测效果比原模型更优,当GDP的原始数据平稳时,则Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型原模型预测效果更优,有无外生变量对模型预测效果的影响不明显,无外生变量累计同比增长率预测模型的预测效果最优;相比于国际上预测GDP和CPI的其他的主流模型而言,例如BCEI模型、GLP模型、随机游走模型等,Sims-Zha先验分布下的贝叶斯向量自回归模型在GDP上的短期预测效果更精准,在CPI的短期预测上预测效果差于GLP模型,但是优于其他模型;中国未来经济发展状况将是“L”型。
二、部分国家未来两年GDP预测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、部分国家未来两年GDP预测（论文提纲范文）
（1）中国对世界经济增长的贡献:1980—2020——新发展格局的增长史回顾与全球审视（论文提纲范文）
| 一、中国长期经济增长率预测和文献描述 |
| 二、新冠肺炎疫情冲击与全球经济“失去的十年” |
| (一)中国经济增长的周期与趋势：1980—2020 |
| (二)世界经济增长中的周期与趋势：1980—2020 |
| (三)各国经济增长率分布的演变：1980—2020 |
| 三、中国对世界经济增长的贡献：四个十年 |
| (一)方法和指标 |
| (1)名义汇率折算的现价美元。 |
| (2)2010年不变价美元。 |
| (二)测算结果 |
| 四、中国经济增长中的快速赶超：人均视角 |
| 五、中国经济赶超前景：相对增速的视角 |
| 六、结 论 |
（2）建党百年之际率先开启常态化进程的中国宏观经济（论文提纲范文）
| 一、总论与预测 |
| 二、常态化进程开启的2021年中国宏观经济 |
| (一)国民经济实现恢复性增长，产出水平基本回到长期增长趋势线 |
| (二)生产供给持续高速增长，产业复苏的短板领域正在加快补齐缺口 |
| (三)外贸外资延续强劲增长态势，为内需复苏争取宝贵时间窗口 |
| (四)消费和投资实现恢复性增长，不断强化内需增长动力 |
| (五)企业绩效、居民就业、政府收入全面改善，微观基础得到修复 |
| (六)宏观经济景气程度显着回升，市场预期明显改善 |
| 三、中国经济常态化进程中面临的内外部压力 |
| （一）内需恢复仍不充分，供需结构仍不平衡，指标比例仍不协调，区域分化仍然明显 |
| (二)国际大宗商品价格上涨，国内价格传导机制不畅 |
| (三)趋势性消费需求不足成为扩大内需、畅通国内大循环的关键堵点 |
| (四)制造业投资增速与增加值增速严重背离，中长期预期有待改善 |
| (五)企业出现库存积压、资金周转困难等问题，信用市场风险上升 |
| (六)虽然就业压力持续减轻，但敏感群体受冲击依然较大 |
| (七)2021年的外部积极因素和制约因素同时增多，情况变得更加复杂 |
| （八）中美关系依旧紧张，美国激进的宏观政策更是给全球和我国经济发展带来五大潜在风险 |
| 四、2021年支撑中国宏观经济运行的政策性力量 |
| (一)2021年下半年政策效应的充分释放将带来更为强劲的增长 |
| (二)维持市场流动性合理充裕将是未来一段时期的政策平衡点 |
| （三）十四五规划的实施和项目布局、构建双循环新发展格局所带来的战略转换效应将提供越来越大的政策支撑力量 |
| 五、 结论与政策建议 |
（3）浅析英汉机器翻译错误类型及其译后编辑策略 ——以《2018年美国总统经济报告》（节选）为例（论文提纲范文）
| Acknowledgements |
| 摘要 |
| abstract |
| Chapter 1 Introduction |
| Chapter 2 Literature Review |
| 2.1 Definitions of Key Terms |
| 2.1.1 Machine translation (MT) |
| 2.1.2 Post-editing (PE) |
| 2.2 Related Studies |
| 2.2.1 Studies on post-editing |
| 2.2.2 Studies on machine translation error types |
| Chapter 3 Process Description |
| 3.1 Preparation before Translation |
| 3.1.1 Analysis of text features |
| 3.1.2 Choice of machine translation engine |
| 3.2 Post-editing Process |
| 3.2.1 Analysis of errors of machine translation |
| 3.2.2 Error correcting |
| 3.2.3 Proofreading |
| Chapter 4 Analytical Framework |
| Chapter 5 Case Analysis |
| 5.1 Statistical Analysis of Machine Translation Errors |
| 5.2 Cases Analysis of Machine Translation Errors |
| 5.2.1 Errors at the lexical level |
| 5.2.2 Errors at the syntactic level |
| 5.2.3 Errors at the textual level |
| 5.3 Strategies |
| Chapter 6 Conclusion |
| 6.1 Major Findings |
| 6.2 Limitations and Suggestions for Further Studies |
| References |
| Appendix A:MT Output of Chapter 1 of 2018 Economic Report of the President |
| Appendix B: PE Results of Chapter 1 of 2018 Economic Report of the President |
（4）基于ARIMA模型和BP神经网络模型的江苏省GDP预测分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 本文的研究方法 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 第二章 时间序列模型 |
| 2.1 时间序列相关定义 |
| 2.1.1 特征统计量 |
| 2.1.2 平稳时间序列的定义 |
| 2.2 时间序列模型 |
| 2.2.1 平稳时间序列模型 |
| 2.2.2 非平稳时间序列模型 |
| 2.3 模型识别 |
| 2.3.1 模型的显着性检验 |
| 2.3.2 模型优化 |
| 2.3.3 ARIMA模型建模步骤 |
| 2.4 基于ARIMA模型的GDP预测 |
| 2.4.1 江苏省GDP数据收集 |
| 2.4.2 数据平稳化处理 |
| 2.4.3 模型识别和定阶 |
| 第三章 基于BP神经网络模型的江苏省GDP预测 |
| 3.1 理论知识简介 |
| 3.1.1 神经网络介绍 |
| 3.1.2 神经元基本介绍 |
| 3.1.3 人工神经网络的拓扑特性 |
| 3.1.4 神经网络的构成 |
| 3.2 BP神经网络 |
| 3.2.1 BP神经网络简介 |
| 3.2.2 BP神经网络模型建模步骤 |
| 3.3 GDP预测实证分析 |
| 3.3.1 数据选取 |
| 3.3.2 BP神经网络构建 |
| 3.3.3 BP神经网络模型预测 |
| 3.4 模型分析 |
| 第四章 基于组合模型的GDP预测 |
| 4.1 组合模型概述 |
| 4.2 组合模型建模 |
| 4.3 基于组合模型的GDP预则 |
| 4.3.1 建立ARIMA模型 |
| 4.3.2 建立BP神经网络模型 |
| 4.3.3 模型预测及结果分析 |
| 4.4 建立改进的组合模型 |
| 4.4.1 改进的组合模型建立过程 |
| 4.4.2 改进组合模型的模型评估 |
| 4.5 江苏省未来3年的GDP预测 |
| 4.5.1 利用改进的组合模型进行预测 |
| 4.5.2 江苏省GDP预测值 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）基于政区位势的邯郸市行政区划调整研究 ——以经济社会指标为视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 行政区划调整研究现状 |
| 1.2.2 经济社会发展研究现状 |
| 1.2.3 政区位势研究现状 |
| 1.3 研究内容和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 基础理论 |
| 2.1 政区位势理论 |
| 2.2 行政区划调整理论 |
| 2.3 灰色关联分析模型 |
| 2.4 灰色预测GM(1,1)模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 邯郸市政区位势测度及变化分析 |
| 3.1 邯郸市行政区划调整概况 |
| 3.2 邯郸市政区位势测度要素及数据来源 |
| 3.3 邯郸市政区位势测度分析 |
| 3.3.1 邯郸市政区位势测度 |
| 3.3.2 邯郸市政区位势变化分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 邯郸市政区位势指标与经济社会发展指标关联分析 |
| 4.1 经济社会发展指标选取与数据来源 |
| 4.2 调整后邯郸市政区位势指标与经济社会发展指标关联分析 |
| 4.3 调整后邯郸市各区县政区位势指标与经济社会发展指标关联分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于GM(1,1)模型的邯郸市经济指标预测模型 |
| 5.1 指标选取与数据来源 |
| 5.2 邯郸市GDP总量预测模型 |
| 5.3 邯郸市财政收入占GDP比重预测模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于用电量的多维数据融合的宏观经济预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 经济预测的国内外研究现状 |
| 1.2.1 宏观经济的影响因素研究 |
| 1.2.2 宏观经济预测模型及方法 |
| 1.3 本文工作 |
| 第二章 宏观经济的影响因素选取及分析 |
| 2.1 用电量作为基础因素 |
| 2.1.1 电能是各大产业发展的重要能源基础 |
| 2.1.2 电力需求会影响区域经济的发展 |
| 2.2 气象作为扰动因素 |
| 2.3 在线社交网络作为时代因素 |
| 2.3.1 通过在线社交网络进行数字营销 |
| 2.3.2 通过在线社交网络加快信息交流 |
| 2.3.3 通过在线社交网络更好地进行投资或吸引投资 |
| 2.4 宏观经济与各影响因素间的关联分析 |
| 2.4.1 相关关系计算 |
| 2.4.2 Granger因果检验 |
| 2.4.3 实例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 宏观经济预测模型研究 |
| 3.1 LSTM神经网络模型 |
| 3.1.1 神经网络原理概述 |
| 3.1.2 LSTM神经网络原理 |
| 3.2 深度学习概述 |
| 3.3 粒子群优化算法 |
| 3.4 PSO-LSTM宏观经济预测模型 |
| 3.5 数据处理方案 |
| 3.5.1 缺失值处理 |
| 3.5.2 异常值处理 |
| 3.5.3 数据频率转换 |
| 3.6 各因素在待预测时段数据的获取 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 实例验证 |
| 4.1 建模前准备 |
| 4.1.1 指标选取及数据收集 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.1.3 各因素特征分析 |
| 4.2 宏观经济关联关系模型 |
| 4.2.1 模型网络结构及激活函数 |
| 4.2.2 模型评价指标的选取 |
| 4.3 最优输入指标组合的确定 |
| 4.3.1 微博数据对用电量预测GDP的优化分析 |
| 4.3.2 微博和气象数据对用电量预测GDP的优化分析 |
| 4.4 模型预测结果分析 |
| 4.4.1 月度GDP预测结果分析 |
| 4.4.2 季度和年度GDP预测结果分析 |
| 4.4.3 周度GDP预测结果分析 |
| 4.4.4 省份GDP预测结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）非洲外债问题研究 ——历史演进、深层逻辑及其影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一 选题意义和论文结构 |
| 二 债务问题相关概念 |
| 三 国内外相关研究述评 |
| 第一章 非洲债务问题的历史演进 |
| 第一节 非洲债务形成与发展的逻辑 |
| 第二节 非洲债务问题历史回顾 |
| 一 第一个时期(20世纪50、60年代至70年代中期) |
| 二 第二个时期(20世纪70年代中期至90年代) |
| 三 第三个时期(2000 年至2008年) |
| 四 第四个时期(2008 年至2019年) |
| 第三节 国际主权债务的处理机制 |
| 一 双边主权债务处理:巴黎俱乐部 |
| 二 多边主权债务处理:国际货币基金组织 |
| 三 国际货币基金组织对非洲国家贷款情况 |
| 第四节 非洲债务问题再次成为国际社会关注焦点 |
| 一 非洲国家的投融资需求及资金瓶颈 |
| 二 新一轮非洲债务问题的主要关注点 |
| 第二章 新一轮非洲债务问题的特点及成因 |
| 第一节 新一轮非洲债务问题:可持续性分析 |
| 一 基于静态指标分析 |
| 二 基于国际货币基金组织债务可持续分析框架(DSF) |
| 三 新一轮非洲债务问题的主要特征 |
| 四 新一轮非洲债务问题总体可控 |
| 第二节 非洲债务问题的比较分析 |
| 一 地区横向比较 |
| 二 历史纵向比较 |
| 第三节 新一轮非洲债务问题的直接原因 |
| 一 债务规模持续上升,产业结构和发展动力单薄 |
| 二 债务结构出现不良趋势,债务不稳定性增加 |
| 第四节 新一轮非洲债务问题的根源 |
| 一 对外依赖的思想惯性与政治民主化的相互强化 |
| 二 市场化融资迅猛增长与大宗商品价格暴跌的共同作用 |
| 三 新一轮非洲债务问题需要较长时间来消化 |
| 第三章 非洲债务问题的案例分析 |
| 第一节 肯尼亚案例分析 |
| 一 肯尼亚宏观经济现状 |
| 二 肯尼亚债务问题分析 |
| 第二节 吉布提案例分析 |
| 一 吉布提宏观经济现状 |
| 二 吉布提债务问题分析 |
| 第三节 非洲资源国案例分析 |
| 一 刚果(金)案例分析 |
| 二 刚果(布)案例分析 |
| 三 赞比亚案例分析 |
| 第四章 新一轮非洲债务问题的影响 |
| 第一节 新一轮非洲债务问题对非洲的影响 |
| 一 偿债负担及风险快速上升对经济增长有抑制作用 |
| 二 外债来源多元化增大了非洲国家抵抗风险的难度 |
| 三 非洲资源型国家的再融资成本和风险明显上升 |
| 四 非洲国家应加强债务管理并提升自主发展能力 |
| 第二节 中国对非融资现状及存在的问题 |
| 一 21世纪以来中非经贸关系的发展 |
| 二 中国对非贷款的主要特征 |
| 三 中国主要对非贷款机构 |
| 四 中非融资合作存在的问题 |
| 第三节 新一轮非洲债务问题对中非合作的影响 |
| 一 直接导致中国对非贷款风险上升 |
| 二 影响中国企业对非贸易、工程承包和投资经营 |
| 三 中国在新一轮非洲债务问题中的角色引发争议 |
| 四 暴露出中国对非投融资合作管理的问题与不足 |
| 五 中非经贸合作提质升级面临紧迫压力和新机遇 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 一 英文着作和报告 |
| 二 英文期刊论文 |
| 三 英文网络资源 |
| 四 中文着作和译着 |
| 五 中文期刊论文 |
| 六 中文网络资源 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于夜间灯光数据像元尺度的陕西省GDP预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 夜间灯光数据的国内外研究现状 |
| 1.2.2 GDP预测的国内外研究现状 |
| 1.2.3 基于夜间灯光数据的GDP预测研究现状 |
| 1.2.4 研究评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 第2章 研究区概况及其经济发展特征 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然特征 |
| 2.1.2 人文特征 |
| 2.2 陕西省历年经济发展概况 |
| 2.2.1 经济发展总体趋势 |
| 2.2.2 各产业发展特征 |
| 2.3 各地级市经济发展概况 |
| 2.3.1 关中地区 |
| 2.3.2 陕北地区 |
| 2.3.3 陕南地区 |
| 第3章 数据来源及预处理 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.1.1 DMSP/OLS数据 |
| 3.1.2 WorldPop数据 |
| 3.1.3 GDP统计数据和基础地理数据 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 DMSP/OLS数据校正 |
| 3.2.2 GDP数据的逐像元分解 |
| 第4章 时间序列分析理论与模型 |
| 4.1 时间序列及时序分析 |
| 4.1.1 时间序列的定义及分类 |
| 4.1.2 时间序列分析 |
| 4.2 时间序列预测模型 |
| 4.2.1 平稳性时间序列模型 |
| 4.2.2 非平稳性时间序列模型 |
| 4.3 时间序列预测模型的实现 |
| 第5章 陕西省GDP预测模型选取及结果分析 |
| 5.1 陕西省GDP预测模型选取 |
| 5.1.1 基于二次指数平滑模型的GDP预测分析 |
| 5.1.2 基于ARIMA模型的GDP预测分析 |
| 5.1.3 模型精度对比 |
| 5.2 陕西省GDP预测结果分析 |
| 5.2.1 陕西省GDP的时空变化特征 |
| 5.2.2 陕西省GDP空间生产潜力分析 |
| 第6章 结论与讨论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究特色 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 6.4 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（9）羌族地区旅游产业融合发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、选题背景和研究意义 |
| (一) 选题背景 |
| (二) 研究意义 |
| 二、国内外研究进展述评 |
| (一) 国外研究进展 |
| (二) 国内研究进展 |
| (三) 国内外研究进展评价 |
| 三、研究视角、研究方法和技术路线 |
| (一) 研究视角 |
| (二) 研究方法 |
| (三) 技术路线 |
| 四、田野调查选点说明 |
| (一) 羌区四县 |
| (二) 羌族村寨 |
| (三) 旅游景区 |
| 五、研究内容和重点难点 |
| (一) 研究内容 |
| (二) 研究重点 |
| (三) 研究难点 |
| 六、创新点与不足 |
| (一) 创新点 |
| (二) 不足之处 |
| 第一章 旅游产业融合发展的内涵、机制及形态 |
| 第一节 理论基础 |
| 一、产业融合理论 |
| 二、产业链理论 |
| 三、系统动力学理论 |
| 四、全域旅游发展观 |
| 第二节 旅游产业融合的内涵 |
| 一、旅游产业的内涵与外延 |
| 二、旅游产业融合的内涵 |
| 第三节 旅游产业融合的动力机制 |
| 一、机制及动力机制 |
| 二、旅游产业融合的系统结构 |
| 三、旅游产业融合的动力机制 |
| 第四节 旅游产业融合的形态 |
| 一、旅游业与第一产业的融合 |
| 二、旅游业与第二产业的融合 |
| 三、旅游业与其他第三产业的融合 |
| 第五节 民族地区旅游产业融合形态 |
| 一、民族地区旅游产业融合的基础 |
| 二、民族地区旅游产业融合的主要形态 |
| 三、民族地区的旅游产业综合性融合 |
| 四、民族地区旅游产业融合的典型案例 |
| 五、民族地区旅游产业融合的普遍问题 |
| 本章小结 |
| 第二章 羌族地区旅游产业融合发展的基础、形态及机制 |
| 第一节 羌族地区基本情况 |
| 一、羌族与羌族地区 |
| 二、自然地理状况 |
| 三、历史文化状况 |
| 四、经济社会发展状况 |
| 第二节 羌族地区旅游业发展现状 |
| 一、旅游资源 |
| 二、旅游业发展现状 |
| 三、旅游业发展存在的问题 |
| 第三节 羌族地区旅游产业融合的基础 |
| 一、产业发展水平 |
| 二、市场发育程度 |
| 三、灾后重建 |
| 四、资源条件 |
| 第四节 羌族地区旅游产业融合形态 |
| 一、羌族地区的农文旅融合 |
| 二、羌族地区的文商旅融合 |
| 三、羌族地区的文体旅融合 |
| 第五节 羌族地区旅游产业融合的内在机理 |
| 一、羌族地区旅游产业融合主体 |
| 二、羌族地区旅游产业融合客体 |
| 三、政府部门在羌族地区旅游产业融合中的作用 |
| 四、羌族地区旅游产业融合过程 |
| 第六节 羌族地区旅游产业融合的动力机制 |
| 一、羌族地区旅游产业融合系统的结构分析 |
| 二、羌族地区旅游产业融合系统的动力机制 |
| 三、羌族地区旅游产业融合系统的制约因素 |
| 本章小结 |
| 第三章 羌族地区旅游产业融合的评价体系 |
| 第一节 羌族地区旅游产业融合评价方法 |
| 一、产业融合评价方法 |
| 二、旅游产业融合评价方法 |
| 三、羌族地区旅游产业融合评价方法的选择 |
| 第二节 羌族地区旅游产业融合评价指标体系 |
| 一、评价指标选取依据 |
| 二、农文旅融合评价指标体系 |
| 三、文商旅融合评价指标体系 |
| 四、文体旅融合评价指标体系 |
| 第三节 羌族地区旅游产业融合评价指标体系的权重赋值 |
| 一、农文旅融合评价指标体系的权重赋值 |
| 二、文商旅融合评价指标体系的权重赋值 |
| 三、文体旅融合评价指标体系的权重赋值 |
| 本章小结 |
| 第四章 羌族地区县域旅游产业融合评价与预测分析 |
| 第一节 汶川县旅游产业融合整体评价 |
| 一、汶川县旅游业发展情况 |
| 二、汶川县旅游产业融合现状 |
| 三、汶川县旅游产业融合评价 |
| 第二节 理县旅游产业融合整体评价 |
| 一、理县旅游业发展情况 |
| 二、理县旅游产业融合现状 |
| 三、理县旅游产业融合评价 |
| 第三节 茂县旅游产业融合整体评价 |
| 一、茂县旅游业发展情况 |
| 二、茂县旅游产业融合现状 |
| 第四节 北川县旅游产业融合整体评价 |
| 一、北川县旅游业发展情况 |
| 二、北川县旅游产业融合现状 |
| 三、北川县旅游产业融合评价 |
| 第五节 羌区四县旅游产业融合的预测分析 |
| 一、农文旅融合的系统动力学模型 |
| 二、文商旅融合的系统动力学模型 |
| 三、动态仿真模拟分析 |
| 第六节 羌区四县旅游产业融合的整体评价与对比分析 |
| 一、整体评价 |
| 二、对比分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 羌族地区村镇与景区旅游产业融合评价与个案研究 |
| 第一节 茂县坪头羌寨农文旅融合现状评价与个案分析 |
| 一、坪头羌寨基本情况 |
| 二、农文旅融合现状 |
| 三、农文旅融合评价 |
| 四、坪头羌寨农文旅融合的问题及成因分析 |
| 第二节 理县桃坪羌寨农文旅融合现状评价与个案分析 |
| 一、桃坪羌寨基本情况 |
| 二、农文旅融合现状 |
| 三、农文旅融合评价 |
| 四、桃坪羌寨农文旅融合的问题及成因分析 |
| 第三节 北川县石椅羌寨农文旅融合现状评价与个案分析 |
| 一、石椅羌寨基本情况 |
| 二、农文旅融合现状 |
| 三、农文旅融合评价 |
| 四、石椅羌寨农文旅融合的问题及成因分析 |
| 第四节 汶川县水磨古镇文商旅融合现状评价与个案分析 |
| 一、水磨古镇基本情况 |
| 二、文商旅融合现状 |
| 三、文商旅融合评价 |
| 四、水磨古镇文商旅融合的问题及成因分析 |
| 第五节 茂县中国古羌城文商旅和文体旅融合现状评价与个案分析 |
| 一、中国古羌城基本情况 |
| 二、文商旅和文体旅融合现状 |
| 三、文商旅和文体旅融合评价 |
| 四、中国古羌城文商旅和文体旅融合的问题及成因分析 |
| 第六节 五个田野调查点的对比分析 |
| 一、旅游产业融合基础的对比分析 |
| 二、旅游产业融合形态的对比分析 |
| 三、旅游产业融合路径的对比分析 |
| 四、旅游产业融合水平和效应的对比分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 羌族地区旅游产业融合发展的问题探析、制约因素与对策建议 |
| 第一节 羌族地区旅游产业融合发展的问题探析 |
| 一、旅游产业融合形态单一 |
| 二、旅游产业融合深度不够 |
| 三、旅游产业融合水平不高 |
| 四、旅游产业融合效应不足 |
| 五、旅游产业融合的配套支撑和公共服务不成熟 |
| 六、旅游产业融合发展区域水平不协调 |
| 第二节 羌族地区旅游产业融合发展的制约因素 |
| 一、原生动力不足—产业基础较为薄弱 |
| 二、拉力不足—市场机制发育欠成熟 |
| 三、推力不足—区域经济发展整体滞后 |
| 四、阻力重重—融合主体、融合客体和政府部门的障碍因素 |
| 五、斥力较大—区位交通不便的先天劣势和自然灾害的突发障碍 |
| 第三节 羌族地区旅游产业融合发展的优化思考 |
| 一、羌族地区旅游产业融合发展的优化目标 |
| 二、羌族地区县域旅游产业融合的优化路径 |
| 三、羌族地区村镇和景区旅游产业融合的优化路径 |
| 第四节 羌族地区旅游产业融合发展的对策建议 |
| 一、政府方面 |
| 二、企业方面 |
| 三、村委会方面 |
| 四、居民方面 |
| 本章小结 |
| 结论及展望 |
| 主要结论 |
| 一、羌族地区推进旅游产业融合发展具有必然性和紧迫性 |
| 二、羌族地区旅游产业融合发展取得的成效 |
| 三、羌族地区旅游产业融合的特点 |
| 四、羌族地区旅游产业融合存在的主要问题和制约因素 |
| 五、进一步优化和推进羌族地区旅游产业融合的思考 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 附录三 |
| 附录四 |
| 附录五 |
| 附录六 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术成果及科研项目 |
（10）对中国经济增长与通货膨胀的研究与预测 ——基于Sims-Zha先验分布的BVAR模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 序论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 研究内容与创新 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 研究经济增长和通胀的主流模型 |
| 2.2 贝叶斯向量自回归模型的发展 |
| 2.3 处理混合频率数据的VAR模型 |
| 2.4 关于中国经济走势的研究 |
| 2.5 模型外其他角度对经济预测的探索 |
| 2.6 文献评述 |
| 第三章 方法论 |
| 3.1 基准模型的介绍 |
| 3.2 条件预测 |
| 第四章 实证研究 |
| 4.1 数据的获取与处理 |
| 4.2 Sims-Zha先验分布下BVAR模型的拟合与预测 |
| 4.2.1 无外生变量累计同比增长率预测模型(模型一) |
| 4.2.2 无外生变量环比增长率预测模型(模型二) |
| 4.2.3 含外生变量累计同比增长率预测模型(模型三) |
| 4.2.4 含外生变量环比增长率预测模型(模型四) |
| 4.3 模型预测优度的判别 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、部分国家未来两年GDP预测（论文参考文献）
- [1]中国对世界经济增长的贡献:1980—2020——新发展格局的增长史回顾与全球审视[J]. 付敏杰. 河北学刊, 2022(01)
- [2]建党百年之际率先开启常态化进程的中国宏观经济[J]. 中国人民大学中国宏观经济分析与预测课题组,刘晓光,刘元春,闫衍. 经济理论与经济管理, 2021(08)
- [3]浅析英汉机器翻译错误类型及其译后编辑策略 ——以《2018年美国总统经济报告》（节选）为例[D]. 张珏. 北京外国语大学, 2020(03)
- [4]基于ARIMA模型和BP神经网络模型的江苏省GDP预测分析[D]. 许明燕. 山东大学, 2020(12)
- [5]基于政区位势的邯郸市行政区划调整研究 ——以经济社会指标为视角[D]. 王国庆. 河北工程大学, 2020(08)
- [6]基于用电量的多维数据融合的宏观经济预测方法研究[D]. 畅浩天. 电子科技大学, 2020(07)
- [7]非洲外债问题研究 ——历史演进、深层逻辑及其影响[D]. 蒲大可. 上海师范大学, 2020(07)
- [8]基于夜间灯光数据像元尺度的陕西省GDP预测研究[D]. 张锴. 陕西师范大学, 2019(06)
- [9]羌族地区旅游产业融合发展研究[D]. 张莞. 西南民族大学, 2019(03)
- [10]对中国经济增长与通货膨胀的研究与预测 ——基于Sims-Zha先验分布的BVAR模型[D]. 殷路皓. 厦门大学, 2019(08)