可以多看一些资料，然后去学习一下人家的论文是怎么写的？通过借鉴，然后但是千万不要抄袭，如果抄袭的话，那基本上就没有用了
统计学选问题关键所在的
从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学； 发展趋势； 统计教育改革 随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。 （一）统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。 这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 （二）统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦
虽然我也写过论文，但并不是你这个专业的，但我想论文的大致思路其实也是差不多的。首先你得要确定你论文的题目，确定了论文题目之后就会比较好下笔了
你看下（统计学与应用 ）呗~看下别人的论题呗
我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型
***统计方法的应用
有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据
时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 GEPBox 和 GMJ enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。本文的所有数据处理均使用 EV0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 136479 - 161144 - 506374 - 183002 20582非平稳1 - 764521 - 165756 - 508508 - 184230 171892 - 101495 - 170583 - 510740 - 185512 180023 - 418890 - 175640 - 513075 - 186854 205434 - 230514 - 180911 - 515523 - 188259 27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 714836 - 170583 - 510740 - 185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 448501 - 574446 - 923780 - 599925 - 536478 - 458512平稳 1 - 832346 - 577723 - 925169 - 600658 - 662966 - 5448712 - 398029 - 581152 - 926622 - 601424 - 770517 - 6115043 - 324520 - 584743 - 928142 - 602225 - 747432 - 546692图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 876% , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 536412 - 321820 - 135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 458445 - 282837 - 097119Variable Coefficient S Error t- Statistic PAR(1) 586643 115236 090781 0000R- squared - 226023 Mean dependent var 104967Adjusted R- squared - 226023 SD dependent var 111688SE of regression 123668 Akaike info criterion - 321820Sumsquared resid 718807 Schwarz criterion - 282837Log likelihood 72369 Durbin-Watson stat 132697Inverted AR Roots 59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 63 72 - 8762003 71 82 - 122004 92 78 - 892005 78 83 - 682006 00 05 - 26年度 2006 2007 2008GDP 值 00 08 59增长率(%) — 06 16表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28
论文选题很重要，应避开热点，更应该避开冷门。热点容易雷同，大家可选择素材几乎都一样，很容易找到相同的论据，结果是雷同的概率会增加。但是选择冷门，素材难找，闭门造车，增加了写作的难度。对于经济统计类的论文，最好选择有论据支持类的选题，有经济大师理论支持会更好，或者有案例数据可查。
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我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型
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世界银行关于中国GDP数据的调整及其存在的问题 （内容提要：论文深入研究了世行调整中国GDP数据的原因、方法和结果，系统地阐述了90年代初以来中国统计体系和价格体制改革所取得的巨大进步，以事实为依据，利用大量翔实的资料，对世行的调整方法进行了逐项剖析，揭示出其存在的问题，阐明了这种调整方法已经不符合中国目前的实际情况、世行不应再调整中国GDP数据的基本观点。本文发表在《经济研究》1999年第6期。）90年代初，世界银行派代表团对中国统计体系进行考察之后，发表了一篇考察报告：《转换中的中国统计体系》。报告认为，中国统计体系虽然进行了深入的改革，但其在基本概念、调查范围、调查方法等方面仍存在着很大缺陷:基本概念仍深深扎根于传统的物质产品平衡表体系（MPS），调查范围仍主要限于物质生产领域，调查方法仍以传统的全面行政报表为主；中国价格体制虽然进行了许多重大改革，但仍保留着传统价格体制的许多本质特征，许多产品的价格仍然处于政府控制之中。这些情况导致中国官方国内生产总值（GDP）总量数据的低估和速度的高估。1994年，世行发表了一篇专题报告：《中国人均GNP》。它以上述考察报告为依据，对中国官方1992年GDP数据进行了较大幅度的向上调整。世行公布的1993-1997年的中国人均GNP数据是在其调整后的中国1992年GDP（注1）总量数据和中国官方公布的经济增长率数据基础上计算出来的。因此，世行公布的中国1992-1997年人均GNP数据远大于中国官方人均GNP（注2）的美元折算数。本文阐述世行关于中国官方1992年GDP数据的调整及其存在的问题。一、世界银行关于中国官方GDP数据的调整世界银行对中国官方GDP数据的调整包括三个方面内容：一致性调整、范围调整和估价调整，综合调整比率为3%。其中一致性调整和范围调整是关于统计体系的不完善所做的调整，估价调整是关于价格体制的影响所做的调整。世行关于中国官方GDP数据的调整情况简要概括在表1中：表1：世界银行关于中国官方GDP数据的调整调整项目 调整幅度 对GDP的影响(%) 自产自用的粮食 上调20% +8存货增加 下调1/3 -6福利服务 10%企业劳动力从事福利服务 +6亏损补贴 补贴视作政府最终支出 +8 一致性调整合计 +6粮食产出 上调10% +9蔬菜产出 上调30% +3农村工业产出 上调10-15% +6农村服务业产出 上调50-60% +5 住房服务支出 上调40% +5 范围调整合计 7住房服务 8% 5 全部其他行业 -1%-0% 6 估价调整合计 3% 3 总计 3注：1、农村工业包括农村煤炭开采业、纺织业、消费品制造业和其他工业2、农村服务业包括人文服务业、原材料服务业和其他服务业3、全部其他行业包括粮食作物种植业、其他作物种植业、煤炭开采业、纺织业、消费品制造业、其他工业、人文服务业、原材料供应业、其他服务业（一）一致性调整从表1可以看出，世行关于中国官方1992年GDP数据的一致性调整包括以下几个方面：1、农民自产自用的粮食世行认为,中国统计体系以低于市场的价格估价农民自己生产自己消费的粮食。它假定对这部分粮食进行一致性估价将使其价值增加20%,这种调整使GDP上升8%。2、存货增加世行认为，中国对不能销售或不能按计算产出时所采用的价格销售的产出存货增加的计算存在严重的不一致性。它认为，一般来说，如果这些存货结转另一年，并最终被废弃或按大打折扣的价格销售，中国没有对GDP中的存货增加做相应的调整。因此，存货增加大于采用一致性估价所应有的价值量。世行因此将中国的存货增加调低1/3，导致GDP下降6%。3、福利服务世行认为,中国企业改革的最重要组成部分之一,是将目前企业对职工提供的诸如住房、医疗等福利性服务市场化。这种改革的结果将导致GDP上升。世行假定有10%的劳动力从事相应的服务,并假定这些服务转向市场化。通过投入产出计算,这种假定使GDP 上升6%。4、企业亏损补贴中国统计规定,企业亏损补贴作为GDP的负项。世行认为,在许多情况下,企业亏损是政府价格政策的结果。从经济观点来看,这种补贴是对以优惠价格提供货物和服务的补偿,统计上应当处理为政府的货物和服务购买和政府对相应接受者的分配,即不应当作为GDP的负项,而应当作为正项包括在政府最终支出中。世行对这种处理方法进行了调整，结果使政府支出增加7%,导致GDP上升8%。综合上述结果,世行将中国官方1992年GDP数据上调了6%。（二）范围调整从表1可以看出，世行关于中国官方1992年GDP数据的范围调整包括以下几个方面：1、粮食世行认为,中国的耕地面积被低估了十分之一到三分之一（与卫星测量的耕地面积相比）；同时，样本产量可能被高估了,综合两方面因素,将中国的粮食产出调高10%，导致GDP上升9%2、蔬菜世行认为,中国蔬菜产出价值的计算没有反映单位面积的蔬菜实物产量随时间和收获周期而变化以及市场力量正在鼓励蔬菜的非旺季生产(此时价格较高)情况,同时,蔬菜耕地面积的测算也是不准确的。考虑以上各方面因素,世行将中国的蔬菜产出价值调高30%,导致GDP上升3%。3、农村工业世行认为,村及村以下工业的产出被低估,因为相应企业通常没有完整的财务报表和不属于国家统计局直接管理的统计调查系统。农村工业的迅速发展和一定程度的偷漏税情况影响到产出的低估。某些迅速增长的农村工业,如建筑材料工业,高价格和高利润鼓励了产出的低估。利润低的行业,如煤炭开采业,也有低报的刺激,因为煤炭的自由市场价格较高。另外,世行也指出,为了夸大地方官员的政绩,农村工业也出现了高估产出的现象。综合上述因素,世行将中国农村工业产出调高10－15%，导致GDP上升6%。4、农村服务业世行认为,农村服务业,例如农村卡车和拖拉机运输服务业发展的非常迅速，但是中国没有一套系统的测算方案;农村服务业统计基本上没有包括临时生活和工作在城市的农村人从事的服务活动，例如大量的个体维修店的修理人员、小贩、餐馆老板、理发师和家庭佣人,等等。考虑上述因素,世行将农村服务业产出调高50%-60%，导致GDP上升5%。5、居民住房服务世行认为,中国居民住房服务既存在范围方面的低估，也存在价格方面的低估。从范围方面讲，城市和农村住房服务统计都不完整。中国的住房服务价值是通过住房面积、造价和折旧率等资料推算出来的，但住房面积资料不完整，城市住房面积调查资料没有包括居住在城市里的农村居民住房面积，农村住房面积调查范围的不完整性更加突出。世行假定国家统计调查网络覆盖了中国所有住房的三分之二到四分之三,进而把中国的住房服务价值调高40%,导致GDP上升5%。综合上述结果,世行将中国官方1992年GDP数据上调了7%。（三）估价调整世行认为,由于扭曲的价格体制和生产率方面的差异,中国工业的土地和资本回报率远高于其他行业，消费品制造业的回报率最高,服务业和煤炭行业的回报率最低,农业的回报率也比较低，中国进一步的价格改革将改变行业的营利状况。世行试图将各行业的土地和资本回报率调整到全国的平均水平。由于纺织行业在中国对外贸易中很重要,世行在估价调整过程中,保持该行业的价格不变，将住房和其他房地产业的价格提高,纺织业以外的消费者制造业的价格降低。世行利用1987年投入产出表对GDP进行了调整,结果使GDP上调3%。综合上述三个方面的调整结果,世行将中国官方1992年GDP数据上调了3%。二、世界银行关于中国GDP数据调整存在的问题世行关于中国GDP数据的调整是建立在它对80年代末90年代初中国统计体系和价格体制的了解和判断基础上的。90年代初以来，中国统计体系和价格体制改革取得了巨大进步。就统计体系来说，随着国民经济核算制度的改革，基本概念和基本框架已经基本上实现了向国民经济核算最新国际标准--联合国1993年SNA的转换；统计调查范围已经由传统的物质生产领域扩展到非物质生产领域；全面行政报表的统计调查方法已经被以普查为基础，抽样调查为主体的调查方法体系所取代；开展了多项普查，包括农业普查、工业普查、第三产业普查、基本单位普查，等等；许多专业统计采用了抽样调查方法，例如农产品产量调查、农村和城市住户调查、价格调查，等等。这一系列统计改革，使中国统计体系得到不断完善。就价格体制来说，中国进行了广泛而深入的改革，目前，市场价格已经成为中国价格体系的主体。具体说来，世行关于中国GDP数据的调整至少存在以下若干方面问题：（一）一致性调整问题1、农民自产自用粮食的估价中国农业统计规定，农民自产自用粮食的价值，按出售的综合平均价格计算，这种综合平均价格综合了国家收购价格与市场价格两种因素。近些年来，中国粮食连续获得丰收，为了保护农民种粮的积极性，国家的粮食收购价格已经高于，而不是低于市场价格，因此，上述综合平均价格不会低于市场价格。世行关于中国统计体系以低于市场的价格估价农民自产自用的粮食的判断，已经不符合中国目前的实际情况。2、存货增加80年代末90年代初，受传统的计划经济体制的影响，还有相当一部分企业只考虑生产不考虑市场需求和赢利情况。这些企业生产出来的部分产品可能销售不了，只能被废弃或按大打折扣的价格处理。因此，就当时的情况来说，世行把中国的存货增加调低三分之一，可能是不过分的。但是，自从党的十四大把中国经济体制的改革目标确定为市场经济体制以来，情况发生了很大的变化，市场需求和赢利状况已经逐步成为企业生产决策的主要考虑。因此，企业生产的产品被废弃或按打折扣的价格处理的情况明显减少。所以，世行的调整比率不再适合中国目前的存货产品销售的实际情况。3、福利服务近些年来，中国进行的一系列企业制度改革，正在推动企业的福利性服务逐步走向市场化，企业从事福利性服务人员的比例正在逐步下降。因此，至少对于中国目前的企业情况来说，世行假定企业有10%的劳动力从事福利性服务的比例太高了，相应地对GDP的调整比例也就不合适了。（二）范围调整问题1、粮食中国官方统计的耕地面积数据确实低于卫星测量数据，但是，卫星测量出来的耕地面积包括25度以上的坡地、河滩地、轮休地、沟渠和田间道路等等。这些地不能视同正常的耕地。所以，中国官方的耕地面积数据与实际耕地面积之间的差距不像世行估计的那么大。另外，除了农业统计包括粮食产量调查外，农村住户调查还编制农村住户农业生产情况表和农村住户粮食收支平衡表，分别反映农村住户粮食生产情况和年初粮食结存、年内粮食收入、年内粮食支出、年末粮食结存情况。这些不同类型调查能够对粮食产量统计起到校对作用。根据以上情况，中国的粮食产出数据与实际情况应当是比较吻合的，世行将其调高10%，必将导致GDP数据的高估。2、牧业世行断定中国统计数据低估了农业产出，事实上，中国的经常性农业统计还存在高估的成分。全国农业普查结果表明，1996年统计年报中的肉类产量高估了22%，猪、牛、羊存栏头数分别高估了7%，、1%和8%。因此农业总产出和农业增加值被高估了。针对这种情况， GDP应当相应地向下调整。这是世行所没有料到的。3、农村工业全国第三次工业普查结果表明：由农业部乡镇企业管理部门统计的农村工业总产值数据高估了18000亿元（1995年），占全部农村工业总产值的40%。显然，与世行的判断恰好相反，农村工业产出应当向下调整，而不应当向上调整。4、农村服务业世行关于中国农村服务业统计不完善的判断和数据调整对于80年代末、90年代初的中国统计状况来说，是不过分的。但是，中国在1993至1995年开展了首次第三产业普查，对包括农村服务业在内的全部服务行业进行了全面调查，同时，根据普查资料对GDP历史数据进行了较大幅度的调整：表2：第三产业普查关于服务业增加值和GDP数据的调整比率(%)年度 GDP 第三产业 运输邮电通信业 商业 非物质服务业1978 0 4 0 0 3 1980 1 2 0 0 6 1985 1 6 0 2 9 1986 3 2 0 1 4 1987 8 0 0 3 2 1988 1 4 0 1 7 1989 7 3 0 7 8 1990 8 2 7 6 5 1991 1 7 4 6 9 1992 3 1 5 7 7 1993 0 0 7 4 8注：本表根据《中国统计年鉴，1994》和《中国统计年鉴，1995》计算。事实上，这种调整已经大大超过世行对农村服务业的调整。例如，世行对农村服务业数据的调整导致1992年 GDP数据上升5%,而第三产业普查之后，中国对同年GDP数据的上调比例达3%。因此世行对中国农村服务业统计的判断和数据调整已经不再适合中国目前的实际情况。（三）估价调整问题90年代初以来，中国确立了建立社会主义市场价格体制的目标模式，价格改革取得了突破性进展，严重扭曲的价格结构得到明显改善。例如，从1990年到1997年，世行认为土地和资本回报率最低的服务业和煤炭工业价格分别上涨了222%和206%，而属于土地和资本回报率最高的消费品制造业的食品工业和纺织工业价格仅分别上涨8%和3%。特别重要的是，目前，市场机制在中国货物和服务价格形成中已经起了主导作用。货物的价格基本上由市场决定，除部分服务业，如居民福利性住房服务业仍偏离市场价格外，绝大多数服务业的价格也由市场决定。即使那些偏离市场价格的服务业也正在迅速向市场价格过渡。例如，随着住房制度的改革，住房服务将市场化，福利性住房服务不久将不复存在。另外，有关部门在对33种具有代表性的商品进行国内外价格比较时发现，1998年11月，国内价格高于国际价格的有22种，占69%，其中包括小麦、玉米、大豆、豆油等农产品，硫酸、盐酸、尿素等化工产品，汽油、柴油等能源产品，铝锭、生铁等冶金产品，等等。总之，在中国的价格形成机制、价格规模和价格结构发生重大变化的情况下，如果世行仍然依据1987年投入产出表对各行业进行价格方面的调整，也势必导致GDP数据的高估。注1： 由于中国官方GDP和GNP数据差距不大，世界银行在计算中国官方人均GNP时是以中国官方GDP数据，而不是以GNP数据为基础。由于同样的原因，本文对GDP和GNP不加区别。注2：中国官方人均GNP是按人民币计算的。参考文献——Document of the World Bank N13580-CHA:China GNP per Capita，December15,世界银行文件：《转换中的中国统计体系》，国家统计局内部翻译件。国家统计局1998年制定：《国家统计报表制度》。国家统计局1998年制定：《农村住户调查方案》。国家统计局编：《中国统计年鉴》(1994,1995 ，1997，1998） ，中国统计出版社 1994、1995、1997和1998年出版。许宪春著：《中国国民经济核算体系改革与发展》，经济科学出版社1997年出版。《价格监测与分析》1998年第22期
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虽然我也写过论文，但并不是你这个专业的，但我想论文的大致思路其实也是差不多的。首先你得要确定你论文的题目，确定了论文题目之后就会比较好下笔了
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
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