[发明专利]一种基于GDP增长指标区域宏观经济预测教育建模方法

说明书

本发明公开了一种基于GDP增长指标区域宏观经济预测教育建模方法，包括以下步骤：步骤一：获得与该区域城市经济发展相关的不同时间频度的该区域城市发展的微观经济数据；其中上述微观经济数据包含该区域对应时间段的企业用电量、中长期贷款余额、路货运量和教育质量，并以四者增速与GDP增速拟合模型的一个简单回归分析结果作为权重，然后根据公式：评估GDP增长指标＝工业用电量增速×35％+中长期贷款余额增速×30％+铁路货运量增速×20％+教育质量×15％；获取对应区域的评估GDP增长指标。有益效果：利用评估GDP增长指标将区域宏观经济进行预测的构建模型，最终解决现有区域宏观经济预测效果差的问题。

技术领域

本发明涉及宏观经济预测的技术领领域，具体来说，涉及一种基于GDP增长指标区域宏观经济预测教育建模方法。

背景技术

宏观经济预测是指以国民经济、部门、地区的经济活动为范围进行的各种经济预测，由于宏观经济的发展具有连贯性、相对稳定性和因果变化联系性，这就使宏观经济预测必然存在科学合理性，并使得宏观经济预测可成为制定宏观经济政策、编制和检查经济发展规划、调整经济结构的重要依据。而对于不同区域，无论是其经济结构还是其经济发展水平均存在较大差异，因此区域宏观经济预测模型在建模原理与计量经济学方法的应用层面与全国的宏观经济预测模型存在较大差异，不同的预测周期采用的建模基础理论也应该是有差别的。不同区域经济变量之间的相互影响关系、影响程度应能真实反映本地区经济历史动态特征。为了保证模型计算和预测的准确性和稳健性，通常需要通过形式不同但机理一致的相近模型反复进行测试实验以及在各个子模型之间寻求相互验证。目前已有一些科研院所对宏观经济预测建模有些研究，也有部分研究成果，但是这些宏观经济预测模型大多数是在算法上下功夫，如遗传算法、改进粒子群算法、神经网路算法等在宏观经济预测模型中的应用。而且这些研究模型不会因为预测周期的改变而改变算法原理，预测结果的合理性与否无从解释且无法内部校核。再者，大家都知道国民经济指标的统计是通过采集样本统计而来，部分经济统计指标的可信度是值得商榷的，因此如何利用评估GDP增长指标来对区域的宏观经济预测是解决目前经济宏观预测效果差的唯一途径。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于GDP增长指标区域宏观经济预测教育建模方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于GDP增长指标区域宏观经济预测教育建模方法，包括以下步骤：

步骤一：获得与该区域城市经济发展相关的不同时间频度的该区域城市发展的微观经济数据；其中上述微观经济数据包含该区域对应时间段的企业用电量、中长期贷款余额、路货运量和教育质量，并以四者增速与GDP增速拟合模型的一个简单回归分析结果作为权重，然后根据公式：评估GDP增长指标＝工业用电量增速×35％+中长期贷款余额增速×30％+铁路货运量增速×20％+教育质量×15％；获取对应区域的评估GDP增长指标；

步骤二：利用上述获取的微观经济数据，结合对应时间段宏观经济发展指标，以及计算获得的评估GDP增长指标这四方关系，然后利用CES生产函数模型，构建区域未来发展宏观的预测模型；其中构建区域未来发展宏观的预测模型的过程中主要是构建工业增长值的预测、固定资产投资总额的预测、社会零售商品总额预测、出口总额预测、社会网络销售商品总额的预测、信贷的总额预测和教育质量成本预测；其中所述固定资产投资总额的预测包括基建投资预测和更新改造投资预测两种形式，主要是按单位生产能力测算投资；所述工业增长值的预测是通过工业增加值＝工业总产值-工业中间投入+本期应交增值税再结合CES生产函数模型进行预测；

步骤三：采用获取的宏观经济指标及相关区域宏观经济中区域未来发展宏观的输出预测结果，利用改进的C-D生产函数模型对该区域的经济增长进行分析，构建该区域宏观经济长期预测模型。