中国货币供应量数据分析

中国货币供应量数据分析

一、实验目的

通过实验教学，使学生掌握住金融统计系统不完善导致的时间序列数据中缺失数据的挖掘、修补办法；掌握数据的收集渠道。

二、实验背景

分析与检验经济货币化程度，需要广义货币M2的时间序列数据。现有的公开统计当中，中国统计年鉴金融业的货币供应量是从1990年开始的，1978—1990年的流通中的货币供应量可以在中国统计局年鉴数据金融方面找到，其他方面数据需要挖掘修补。

三、实验类型

设计型实验。本实验主要是设计对1978年——2012年中国货币供应量的数据的挖掘、处理与分析的基本路径与程序。

四、实验环境

数据处理软件：微软Excel工作表

Minitab15统计软件

数据比较：利用Minitab15统计软件计算各项统计指标。

五、实验原理

广义货币M2 的统计构成原理。按照国际货币基金组织(IMF)的货币统计标准与我国的货币统计实践，广义货币M2的计算公式为

M2= M1+定期存款+储蓄存款+其他存款+证券公司的客户保证金其中，狭义货币M1的计算公式为：

M1 =流通中的现金（M0）+活期存款

按照 M2的计量原理及相应的基础数据进行测算

平均值=隔年货币供应量之和/年数

标准差=∑（每年货币供应量-平均值）∧2

极差=最大值-最小值

六、实验步骤

第一步，从中国统计年鉴中找出数据1990年——2011年的有数据

第二步：上述数据只是1990年以后的，所以，从国家统计局中找出1978年——1990年之间的部分数据

第三步：合并上述数据得到下列数据表：

1978 212

1979 267.7

1980 346.2

1981 396.3

1982 439.1

1983 529.8

1984 792.1

1985 987.8

1986 1,218.40

1987 1,454.50

1988 2,134.00

1989 2,344.00

1990 15293.4 6950.7 2644.4 4306.3 8342.7

1991 19349.9 8633.3 3177.8 5455.5 10716.6

1992 25402.2 11731.5 4336.0 7395.2 13670.7

1993 34879.8 16280.4 5864.7 10415.7 18599.4 1247.9 15203.5 2148.0 1994 46923.5 20540.7 7288.6 13252.1 26382.8 1943.1 21518.8 2920.9 1995 60750.5 23987.1 7885.3 16101.8 36763.4 3324.2 29662.2 3777.0 1996 76094.9 28514.8 8802.0 19712.8 47580.1 5041.9 38520.8 4017.4 1997 90995.3 34826.3 10177.6

24648.7 56169.1 6738.5 46279.8 3150.7 1998 104498.5 38953.7 11204.2 27749.5 65544.9 8301.9 53407.5 3835.5 1999 119897.9 45837.3 13455.5 32381.8 74060.6 9476.8 59621.8 4962.0 2000 134610.3 53147.2 14652.7 38494.5 81463.1 11261.1 64332.4

5869.7

2001 158301.9 59871.6 15688.8 44182.8

98430.3

14180.1 73762.4 10487.8 2002 185007.0 70881.8 17278.0 53603.8 114125.2 16433.8

86910.7 10780.7

2003 221222.8 84118.6 19745.9 64372.6 137104.3 20940.4 103617.7 12546.2 2004 254107.0 95969.7 21467.3 74501.4 158137.2 25382.2 119555.4 13199.7 2005 298755.7 107278.8 24031.7 83247.1 191476.9 33100.0 141051.0 17325.9 2006 345603.6 126035.1 27072.6 98962.5 219568.5 38732.1 161587.3 19249.1 2007 403442.2 152560.1 30375.2 122184.9 250882.1 46932.5 172534.2 31415.4 2008 475166.6 166217.1 34219.0 131998.2 308949.5 60103.1 217885.4 30961.1 2009 606225.0 220001.5 38246.0 181755.5 386223.5

82284.9 260771.7 43166.9

2010 725851.8 266621.5 44628.2 221993.4 459230.3 105858.7 303302.5 50069.1 2011 851590.9 289847.7 50748.5

239099.2 561743.2 166616.0 352799.4 42329.7

第四步：用excel 软件算出各项货币供应量几年来的均值，极差

均值

238816.8 87673.02

12474

68901

151144

34626

122228

16432

极值836298 282897 50536 234793 553401 165368 337596 47921 标准差239119 83830 13973 70232 155444 43008 99339 15515 上四分位360063 132666 20176 104768 227397 46933 172534 30961 下四分位57294 23126 1161 15389 34168 6739 46280 3836 偏度系数 1.33 1.26 1.26 1.32 1.38 2.01 1.07 1.07 峰度系数 1.02 0.72 0.81 0.87 1.24 4.16 0.26 -0.16 变异系数100.13 95.62 112.02 101.93 102.85 124.21 81.27 94.42

第五步：挖掘广义货币M2狭义货币M1和现金流M0及活期存款并计算其同比增长率

时间

M2同比长率

（%）M1同比长

率（%）

M0同比长率

（%）

活期存款同比增长

率（%）

2011年13.6 7.9 13.8 6.7 2010年19.7 21.2 16.7 22.1 2009年27.7 32.4 11.8 37.7 2008年17.8 9.1 12.7 8.2 2007年16.7 21.1 12.2 23.5 2006年17 17.5 12.7 18.9 2005年17.6 11.8 11.9 11.7 2004年14.7 13.6 8.7 15.1 2003年19.6 18.7 14.3 20.1 2002年16.8 16.8 10.1 19.2 2001年17.6 12.7 7.1 14.8 2000年12.3 16 8.9 18.9 1999年14.7 17.7 20.1 16.7 1998年14.8 11.9 10.1 12.6 1997年17.3 16.5 15.6 16.9 1996年25.3 18.9 11.6 22.4

1995年29.5 16.8 8.2 21.5

1994年34.5 26.2 24.3 27.2

1993年

1992年31.3 35.9 36.4 35.6

1991年26.5 24.2 20.2 26.7

第六步：利用excel软件作几年来M2、M1、M0及活期存款供应量的统计图首先，广义货币M2从1978年——2011年的变化趋势。

狭义货币M1的变化趋势

流通中的货币M0的供应量的统计图

第七步、分析数据差异，提出调整建议。通过比较挖掘数据结果和对各项统计指标。发现多年来货币供应量的变化情况。从1985年以后，中国的银行数量开始增加，先后恢复交通银行，新设中信银行和招商银行等，邮政储蓄、城市信用社等机构也基本同时建立，非银行金融机构的数量也开始增加。国家银行包括中国工商银行、中国农业银行、中国建设银

行、中国银行、交通银行（1986年开始）、中信银行（1987年开始）。中国人民银行在《中国统计年鉴》金融业中给出的M2货币供应量仅统计了国家银行和信用社的存款，所以口径小一点。

七、实验结果分析

数据存在差异的主要原因是统计口径的问题。第六步中的描述统计图可以看出，从1978年以来，货币供应量逐渐上升。而且货币供应量的同比增长率也较高，所以货币供应量在逐年的增长，近几年增长率较前几年低一点，所以增长的幅度比以前低了些。

从各项统计指标中可以看出，广义货币、狭义货币、现金流及其他存款的峰度系数都大于0，所以呈尖峰分布，其偏度系数都是大于0，所以呈右偏分布，由此可见，1978年——2011年中货币供应量的众数应该在最近几年。

所以，本实验挖掘的广义货币供应量M2比较全面的反映了其真实水平。

利用线性回归分析中国电影票房

利用线性回归分析中国电影票房 中国电影产业 中国电影产业正处于高歌猛进的快车道。据中国电影产业网数据显示，2016年中国电影票房达457亿元，略超2015年的440亿元票房。I P电影的出现为中国电影市场增加了不少票房收益，如《同桌的你》《栀子花开》《十二公民》等电影未映先火。作为观影者，如果没听说过IP电影就out了。 数据来源和说明 本案例使用的是中国电影发行放映协会统计的某年度年票房过千万元的电影数据，共275个样本，数据包括电影票房、影片类型、发行方等13 个变量。数据说明如表1所示。 表1数据说明 票房收入

本案例的因变量Y是票房收入，其直方图呈现右偏分布（见图1）。票房最高为127168.1万元，是影片《人再囧途之泰囧》，导演：徐峥；票房最低为1010.16万元，是影片《举起手来（之二）追击阿多丸》，导演：冯小宁。不过，电影票房过2亿元的影片数量较少。由于低票房的影片数量较多，从而降低了整体影片票房的平均水平。 图1 票房收入直方图 描述性分析 首先，对月份进行分组描述，重新定义影片上映档期，即贺岁档、暑期档、普通档、黄金档1期（含“五一”）、黄金档2期（含“十一”）。从图2中可以清晰看到贺岁档的平均票房比其他档期的平均票房要高，而黄金档期的平均票房却很不理想。

图2 再来考察IP电影。简单来说，IP就是知识产权，可以是一首歌、一部网络小说、一部广播剧、一台话剧，或者某个经典的人物形象，哪怕只是一个字、一个短语，把它们改编成电影，就可以称作I P电影，比如《栀子花开》《狼图腾》《十二公民》等都是I P电影。通过描述性分析（见图3），可以看到IP因素将电影的平均票房推向了新的高度，即改编的真人真事、翻拍以及有（是）续集的电影票房都高于虚构的、非翻拍的电影。比如样本中的《人再冏途之泰囧》《将爱情进行到底》《叶问2：宗师传奇》《武林外传》等均是IP电影。

宏观经济分析报告文案

目录 上篇：行业分析提要 (1) 基本分析 (1) 下篇：行业分析说明 (2) I 2003年全年国民经济运行分析 (2) 一、2003年全年国民经济运行简述 (2) 二、2003年全年我国固定资产投资分析 (3) 三、2004年中国经济分析预测 (4) II 2003年全国工业生产情况综述与分析 (10) 一、全国工业生产情况综述 (10) 二、轻重工业发展分析 (10) 三、不同所有制企业分析 (10) 四、机电产品生产快速增长 (11) 五、能源生产分析 (11) 六、工业产品进出口分析 (12) III 2003年全年工业经济效益情况及预测 (13) 一、全年工业经济效益分析 (13) 二、生产资料效益分析 (16) 三、工业行业效益分析 (18)

IV 我国全年居民消费比较分析 (19) 一、居民消费价格简述 (19) 二、分地区居民消费价格分析 (19) 三、分类别居民消费价格分析 (19) 四、社会消费品零售分析 (21) V 我国前三季度对外贸易发展情况及分析 (24) 一、2004年中国对外贸易形势展望 (24) 二、中国对外贸易发展需要关注的几个问题 (26) VI 2003年上半年三大景气指数走势及分析 (29) 一、国房景气指数 (29) 二、消费者景气指数 (32) VII 2003年宏观经济发展十大事件 (35)

上篇：行业分析提要 基本分析 今年我国经济有望增长8．5％。据此测算，今年我国国内生产总值将突破11万亿元人民币，我国综合国力再上新台阶。根据有关改革方案，今年国家统计局不再像以往那样在年末公布全年的国内生产总值预计数，而改在2004年1月中下旬公布。以2002年我国国内生产总值10．2万亿元人民币为基数匡算，2003年我国国内生产总值将突破11万亿元。 2003年，在复杂多变的国际形势和突如其来的非典型肺炎疫情以及频繁发生的多种自然灾害下，我国经济仍然保持较快增长，来之不易。一季度，我国经济增长速度达到9．9％，创下1997年以来同期增长最高纪录。二季度，受非典疫情和自然灾害等不利因素影响，我国经济增长6．7％。通过全国上下共同努力，取得了抗击非典斗争的阶段性重大胜利。到三季度，我国经济基本恢复到了非典疫情发生前的增长水平，同比增长9．1％。

2010年中国宏观经济形势分析

2010年中国宏观经济形势分析 2010年，中国面对极为复杂的国内外经济环境和极为严峻的各类自然灾害等挑战，虽然我国宏观经济政策框架基本稳定，但汇率不断升级、通胀压力不期而至、外部需求持续变化、资本流动大幅波动，宏观经济形势未可乐观，就如温总理曾在接受采访时指出：“如果说2009年是进入新世纪以来经济最为困难的一年，那么2010年是中国经济最为复杂的一年”，不过党中央、国务院审时度势，科学决策，团结带领全国各族人民，深入贯彻落实科学发展观，加快转变经济发展方式，加强和改善宏观调控，发挥市场机制作用，有效巩固和扩大了应对国际金融危机冲击成果，使得2010年国民经济运行态势总体良好。 2010年全年国内生产总值397983亿元，按可比价格计算，比2009年增长10.3%，增速比上年加快1.2个百分点。分季度看，一季度同比增长11.9%，二季度增长10.3%，三季度增长9.6%，四季度增长9.8%。分产业看，第一产业增加值40497亿元，增长4.3%；第二产业增加值186481亿元，增长12.2%；第三产业增加值171005亿元，增长9.5%。 1．国内生产总值（GDP） GDP是最受关注的宏观经济统计数据，是衡量国民经济发展情况的重要指标。GDP增速越快表明经济发展越快，增速越慢表明经济发展越慢，GDP负增长表明经济陷入衰退。 根据国家统计局初步测算，2010年前GDP为397983亿元，按可比价格计算，同比增长10.3%，比上年同期增幅加快1.2个百分点。

数据来源：国家统计局 2．社会消费品零售总额 社会消费品零售总额反映国内消费支出情况，对判断国民经济现状和前景具有重要的指导作用。社会消费品零售总额提升，表明消费支出增加，经济情况较好；社会消费品零售总额下降，表明经济景气趋缓或不佳。2010年社会消费品零售总额达154554亿元，同比增长18.4%。其中，城镇消费品零售额133689亿元，同比增长18.8%；乡村消费品零售额20865亿元，增长16.1%。2010年自8月起社会消费品零售总额同比增幅连续五个月保持在18%以上，国内市场销售实现平稳较快增长。 数据来源：国家统计局 3．进出口额 2010年全年进出口总额29728亿美元，同比增长34.7%。其中，出口15779亿美元，增长31.3%；进口13948亿美元，增长38.7%。进出口相抵，顺差1831亿美元，比上年下降6.4%。从月度同比增幅来看，2010年12月进出口受2009年高基数影响，增速正常回落，国内生产的放缓也是导致本月进出口增幅回落的重要原因。

中国电影行业分析报告

中国电影行业分析报告 一、中国电影产业环境分析 2013年全国电影票房达亿元，同比增长%，中国电影票房进入200 亿量级的发展阶段；电影投融资空前活跃，电影产业进入黄金发展期，从制作到宣传发行再到影院终端，资本驱动的力量不断显现。 上市企业通过资本并购实现资源整合，日渐成为影视资本市场的趋势；而上市公司新片上映前夕，股价出现波动，也是2013 年电影相关资本市场的突出现象。股价与档期内上映影片的市场预期及实际表现形成直接关联，一方面凸显了电影作为特殊的产品，其风险性与市场敏感度更高，另一方面，也反映出相关影视上市公司仍需要积极与市场互动，促使股民对这些文化创意股票形成全面深入的了解，以改变“一片成败定股价”的尴尬境地。 随着中国电影创作和生产的专业化、职业化程度不断提升，产业内已经出现的一些积极的、结构性的变化，将会促使电影创作和消费格局发生相应变化，促成电影产业整体升级换代。 二、中国电影制片机构市场份额 2013 年，从总票房产出看，中影仍然占据头把交椅，地位从短期内无法撼动。中影2013 年度共有35 部影片上映，产出票房亿元，参与制作影片中有7 部过亿。光线凭借《致我们终将逝去的青春》、《厨戏痞》等“以小博大”的中小成本影片，表现突出，全年共上映影片8 部，共实现票房亿。华谊兄弟今年共有7 部影片上映，产出票房亿，风头不如往年强劲。《私人订制》饱受争议，未达到10 亿预期，《大明猩》、《忠烈杨家将》票房惨败。威秀亚洲、文化中国作为《西游·降魔篇》的制作方，单部影片获得亿元，进入制片机构TOP10。总体上看，2013 年市场份额TOP10 的制片机构名单与2012 年相比有较大的变化，尤其是民营企业市场份额的波动尤为明显，一定程度上说明，中国电影制片企业的发展还不成熟和稳定，与市场发展稳定的好莱坞六大制片公司相比，还存在相当大的差距。 三、中国电影投融资分析 随着电影产业的蓬勃发展，以及国家对文化产业扶植政策的密集出台，国内外资本开始以组建影视基金的形式，对我国电影、电视剧产业进行投资。从已成立影视基金的LP 群体组成看来，具有影视背景的专业制作公司以及大型文化产业集团是国内影视基金的主要出资人。在提供资金的同时，具有影视专业知识的LP 也可以为影视公司、项目提供更多指导，改善经营，规避项目风险。

解读中国宏观经济数据

解读中国宏观经济数据 解读中国宏观经济数据——为什么中国不爆发经济危机？ 中国是个怪异的国家。很多海外的学者用西方经济学的眼光来看中国，觉得很不可思议。中国用透支的方式维持经济的快速增长，为什么积累了20多 年仍然没有爆发恶性的通货膨胀进而演化成一场深重的经济危机的呢？ 我经过一段时间的苦心研究，终于得出了中国为什么不会爆发经济危机的原因。 下面我将通过分析中国改革开放以来经济统计数据来详细讲解（所有数据都来源于中华人民共和国统计局）。 让我们先来分析中国GDP的构成。以2003年中国GDP统计数据来看，当年中国GDP总值为117251.9亿元。从产出均衡来计算，GDP应等于投资+消费+政府支出（不包括政府转移性支出与政府债务和利息支出）+对外贸易顺差+库存投资。后两项份额很小，几乎可以忽略不计（当如当年中国对外贸易顺差为人民币2092亿元）。当年中国全社会投资总额为55566.61亿元，社会消费品零售总额为45842.0亿元，政府支出为13751亿元。分别占GDP 比例为47.4%、39.1%、11.8%。而同年美国的GDP构成则投资18%，消费68%，政府支出15%。可见，中国是一个主要依靠投资带动的高速增长的经济体，其 模式与之前亚洲四小龙主要是泰国、韩国等增长模式如出一辙。是典型的亚洲增长模式。 但是，与其他亚洲经济体不同的是，中国的投资来源主要是透支国内储蓄，而泰国、韩国当年的投资来源主要是对外负债。这一点非常重要，这也是中国能够避免东南亚危机那种模式的经济危机的主要原因。这一点将在下文仔细讲述。 其实GDP的结构并不重要，重要的是，作为中国GDP主体的投资的

中国电影市场分析报告

中国电影市场分析报告 改革开放30多年，中国电影市场经历了从无到有、低速缓慢发展再到近10年爆炸式发展的过程。2014年全球票房达到375亿美元，美国占27%的市场份额，中国占13%，比2012年提升5%，排在第三位的日本比中国电影市场低8%，中国已成为毫无争议的全球第二大电影市场。而从增量来看，2014年全球电影票房增长16亿美元，中国贡献增量的75%，由此可见中国对全球电影票房增量市场起到了主引擎的作用，确实不容小觑，也难怪好莱坞“六大”电影公司均将目光瞄向中国，纷纷在中国内地设立办事处，谋求在中国长远发展，许多大片均在影片中加入“中国元素”，以期吸引更多的中国观众。 一、中国电影市场环境分析 （一）宏观环境分析 1.政治环境：早在2010年，国务院就出台了《关于促进电影产业繁荣发展的指导意见》，提出了一系列有利于电影产业大发展、大繁荣的扶持政策，5年来政府在扶持电影创作、鼓励民间资本进入、财税及融资政策、土地使用、院线建设、提升国产电影国际影响力方面实施了许多有力有效的政策和措施，为电影业高速发展提供了宏观政策保障。2014年又出台了《关于推动特色文化产业发展的指导意见》，指出要加快实施《国家“十二五”时期文化改革发展规划纲要》，推动特色文化产业健康快速发展。电影行业作为重点、主流文化产业，首当其冲将受益匪浅。 2.经济环境：2014年以来，我国经济受“三期叠加”影响，经济下行压力大，特别是资金密集型行业如房地产、产能过剩行业如钢铁，均遭遇重大挫折，市场需求疲软，经营效益大幅下滑。2014年我国实现国内生产总值6 3.6亿元，GOP增速7.3%，创24年来新低；2015年前三季度GDP增速6.9%。然而，电影市场却未受整体经济下行影响，逆势上涨，屡创票房新高。据统计，2014年我国故事影片产量618部，同比减少20部；全国电影总票房296.39亿元，同比增长36.15%，其中国产片票房161.55亿元，占总票房的5 4.51%。2015年前三季度全国电影票房收入就达到330.09亿元，同比增长50.39%，其中国产影片票房收入197.55亿元，同比增长7 5.24%。国产影片市场份额占比59.85%，比去年同期提高了8.5个百分点。2015年“十﹒一”黄金周更是创纪录地达到了18.5亿元的总票房，相较于2014年国庆档的10.71亿元，增长率达70%。电影作为文化产业的支柱产业，科技含量高、附加值高、资源消耗少、环境污染小，投资回报高，在整体经济增速放缓的情况下，势必将吸引更多资本进入，继续推动整个产业持续做大做强，并辐射和带动旅游、动漫、游戏、广告、玩具等周边产业持续发展。同时随着中国经济长期的持续增长，城市化进程的加快以及人们收入的不断提高，中国电影市场还将在很

中国电影市场分析

中国电影市场分析 组长：陈保新组员：陈敏毓陈晓青丁翠兰高银利高园郭鑫胡晓琪胡艳胡志伟刘丹阳 内容概要：中国电影市场在近年来发展极为迅速，票房收入连年攀升。电影市场发展的形势貌似只一片大好，但是仔细看看去不难发现有太多太多的问题。 关键词：电影市场、票房、发展趋势、特点。。。。 1、中国电影市场的构成 2、中国电影市场的现状及问题 3、中国电影市场与国外电影市场的对比 4、中国电影市场的发展趋势 5、如何促进中国电影市场的进一步发展 借助于改革开放的历史潮流，中国电影从90年代中期以来生产力有所提高，市场稳步扩展，国产影片的产品竞争力逐渐增强，电影业似乎正面临一个步出困境、再度振兴的契机。同时，国产电影的数量和质量与电影市场要求仍然不相适应，电影市场现状与电影市场潜力之间还存在明显差距，进口影片与国产影片、市场“大片”与普通国产影片的市场份额、票房份额的严重失衡，大城市市场与中小城市和农村电影市场的巨大消费对比，特别是发行业、放映业与制片业利益冲突的激化，则说明中国电影业的发展正处在一个重要而关键的发展和调整时期，甚至可以说是生死攸关的转折点。 一、我国电影市场的构成 在国内电影市场发行放映的的影片类型，按来源、制作成本和票房收入基本可分为： A、进口分账大片：每年的进口数量在20部以内，由中国电影集团公司和华 夏电影发行公司统一在国内发行，中方根据国内的票房按比例分账； B、进口买断影片：每年的进口数量在30部以内，由国内国营或民营发行公 司买断国内发行权； C、国产（含合拍及港片）商业大片：投资金额在一亿元以上； D、国产（含合拍及港片）中高成本电影：投资金额在2000万到一亿之间； E、国产（含合拍及港片）中低成本电影：投资金额在500万到2000万之间； F、国产小成本电影：投资金额在500下的国产影片。

中国宏观经济分析报告

中国宏观经济分析报告（2004 年1 季度） 出版日期：2004 年05 月编写说明 2004 年1 季度，我国经济继续快速增长，工业生产、固定资产投资、消费品 零售额、进出口等均呈现较快增长，经济景气依然处于扩张周期的上升阶段。但经济运行中存在的矛盾和问题不断突现出来，突出表现在投资过快增长，投资品价格高增长向消费品价格传导进程加快，通货膨胀压力增大。当前形势下，宏观趋势的把握上不应再拘于经济是否“过热”的讨论，而应想办法坚决抑制盲目投资和低水平重复建设，防止经济的大起大落，保持国民经济平稳运行；宏观政策趋向上要从扩大内需转向调节经济平稳运行的方向上来，但同时，应当注意政策实施的力度和时机，防止政策力度过大过猛。 中国行业分析报告----宏观经济 II 目录 Ⅰ 2004年1季度宏观经济形势 (1) 一、一季度经济运行的主要特点 (1) （一）国民经济快速增长，工业生产继续高增长 (1) （二）固定资产投资超高速增长 (2) （三）消费需求增长稳健 (3) （四）市场物价继续上涨 (4) （五）对外贸易增势强劲，利用外资保持较高水平 (5) （六）货币信贷增势未减 (5) （七）经济运行效益比较好，居民收入增长加快 (6) 二、一季度经济运行中存在的主要问题 (7) （一）投资增长过快，盲目投资和能力扩张势头加剧 (7) （二）煤电油运紧张状况加剧 (8) （三）通胀压力加大 (8)

（四）信贷调控难度加大 (9) Ⅱ 2004年2季度经济形势分析与预测 (9) 一、固定资产投资增长将高位回落 (9) （一）制约投资增长的因素 (9) （二）促进投资继续高增长的因素 (10) 二、诸多因素将遏制物价上涨 (11) （一）农副产品价格将呈现先扬后抑的走势 (11) （二）各项控制物价上涨的行政手段将发挥一定作用 (11) （三）严控投资过快增长的政策措施有助于投资品价格回落 (11) （四）投资热、消费稳，不会出现严重通货膨胀 (12) （五）我国经济买方市场特征鲜明，不会出现需求推动型的价格轮番上涨12 三、2004年2季度经济形势分析与预测 (13) 中国行业分析报告----宏观经济 .... III Ⅲ提高宏观调控政策的有效性 (14) 一、扩张性政策应进一步向中性政策过渡 (14) 二、财政政策应加大结构调整的力度 (14) 三、实行差别化的货币信贷政策，优化信贷结构 (14) 四、统一认识，端正行为，坚决抑制地方政府的投资冲动 (15) 图表目录 图表1 2003年与2004年各产业投资增长情况比较 (3) 图表2 2003-2004年投资资金来源结构变化 (3) 图表3 2003-2004年分地区固定资产投资增长情况 (3) 图表4 2003－2004年生产和消费物价月涨幅一览表 (4) 图表5 2004年1季度宏观经济运行主要指标与上半年预测 (13) 本报告图表如未标明资料来源，均来源于“中经网统计数据库” 中国行业分析报告----宏观经济 .... 1 Ⅰ 2004 年1 季度宏观经济形势

中美电影票房发展分析报告

中美电影票房发展分析报告 中国继续领跑海外票房银幕数增长迅猛&人均年观影逼近1次 过去一年，由于美元升值，以及中国电影票房的增长陷入瓶颈，海外票房（北美以外的全球票房）变得停滞不前。幸亏北美票房2%的年增长最终带动全球票房有些了些微的发展。中国票房赶超北美仍任重道远。 日前，美国电影协会（MPAA）发布了2016年全球电影市场数据报告，以北美影市数据为核心解析了去年全球电影市场的变化。在中国票房增速放缓之际，全球票房的发展也几乎陷入了停滞。 2016年，全球票房386亿美元，较2015年增长1%。其中，2016年北美票房114亿美元，较2015年增长2%；海外票房272亿美元，与2015年持平（2016年中国内地票房457亿人民币，约66亿美元，领跑海外市场）。美元升值和中国票房增速放缓是导致海外票房零增长的两个重要原因。 作为全球最具潜力的电影市场，票房赶超北美一直是中国电影产业最重要的目标之一。回首2016年的成绩，中国影市距“世界首位”还有不小的差距，这些差距可能并非短时间内能跨越的。

票房赶超北美？ 银幕等硬件条件具备影片数量等软实力欠缺 过去一年，全球银幕数增长8%，达到164000块。其中数字银幕数增长17%，巨幕数增长11%。亚太地区仍是全球银幕数增长最快的地区（中国是亚太银幕数增长最快的地区），2016年增幅达到18%。作为亚太电影市场的核心，截止2016年年底，中国内地总银幕数达到41179块，超过美国。这给中国票房赶超北美提供了“硬件基础”。 但在上映影片数量，人均观影次数，平均票价等方面，中国影市无疑劣势明显。 2016年北美上映电影718部，较2015年增长1%。2016年，北美大约2.46亿（占总人口的71%）观众曾走进过影院，较2015年增长2%。其中，每月观影超过1次的影迷型观众仍是北美观众的主力——去年北美卖出的13.2亿张电影票中，影迷型观众消费了48%。 根据电影专资办统计，在2016年，中国内地上映电影约450部，其中进口片92部（在进口片数量方面，中国仍显落后。2015年韩国上映本土电影257部，引进进口片945部，最终本土影片票房占比52%，小胜进口片。而一年引进进口片92部在中国已是历史之最，这92部进口片

中国宏观经济报告

2012-2013年中国宏观经济报告——迈向新复苏和新结构、超越新常态的中国宏观经济 中国人民大学经济学所

摘要： 2012年是中国经济从“次萧条”到“复苏重现”的一年。在消 费持续逆势上扬、基础建设投资大幅增长、房地产政策微调带来的“刚需”释放、货币政策和财政政策的持续放松以及全球市场情绪稳定带来的外需稳定等因素的作用下，中国宏观经济开始在2012年9月出现“触底反弹”，并在十八大政治换届效应、存货周期逆转、消费持续增长、外需小幅回升、投资持续加码等因素的作用下，重返复苏的轨道。2012年前3季度回落超预期，而第4季度复苏幅度也可能超预期。 2013年将延续 2012年第 4季度复苏的势头，随着换届效应的持续发酵、房地产困局的破解、外部环境的轻度改善、金融困局的缓和以及中期力量的释放，中国宏观经济将超越“新常态”，步入“次高速增长期”。2013年不仅是中国宏观经济完成由“复苏”向“繁荣”的周期形态转换的关键期，也是中国迈向“新结构”、超越“新常态”的关键年，更是新政府全面确立和落实新经济发展战略的一年。因此，2013年中国宏观经济将是在复杂中充满朝气的一年。 利用模型进行预测，2012年中国 GDP增速将达到 8.0%，比 2011 年回落 1.3个百分点，2013年中国经济将重返 9时代，增速达到 9.3%，CPI出现反弹，达到 4.1%。 在分析和预测的基础上，报告认为，未来短期宏观经济政策应当在强化中期定位的基础上保持相对宽松与积极的导向，应当在正确认识中国新时期的各种结构性力量和周期性力量的变化的基础上，超越

“新常态”悲观主义的定位，应当在收入分配、房地产等关键领域进行重点突破性改革，清楚“改革疲劳症”。 关键词：新复苏、新结构、新常态、中国宏观经济

中国电影行业分析报告

中国电影行业分析报告一、中国电影产业环境分析 2013年全国电影票房达亿元，同比增长%，中国电影票房进入200 亿量级的发展阶段；电影投融资空前活跃，电影产业进入黄金发展期，从制作到宣传发行再到影院终端，资本驱动的力量不断显现。 上市企业通过资本并购实现资源整合，日渐成为影视资本市场的趋势；而上市公司新片上映前夕，股价出现波动，也是2013 年电影相关资本市场的突出现象。股价与档期内上映影片的市场预期及实际表现形成直接关联，一方面凸显了电影作为特殊的产品，其风险性与市场敏感度更高，另一方面，也反映出相关影视上市公司仍需要积极与市场互动，促使股民对这些文化创意股票形成全面深入的了解，以改变“一片成败定股价”的尴尬境地。 随着中国电影创作和生产的专业化、职业化程度不断提升，产业内已经出现的一些积极的、结构性的变化，将会促使电影创作和消费格局发生相应变化，促成电影产业整体升级换代。 二、中国电影制片机构市场份额 2013 年，从总票房产出看，中影仍然占据头把交椅，地位从短期内无法撼动。中影2013 年度共有35 部影片上映，产出票房亿元，参与制作影片中有7 部过亿。光线凭借《致我们终将逝去的青春》、《厨戏痞》等“以小博大”的中小成本影片，表现突出，全年共上映影片8 部，共实现票房亿。华谊兄弟今年共有7 部影片上映，产出票房亿，风头不如往年强劲。《私人订制》饱受争议，未达到10 亿预期，《大明猩》、《忠烈杨家将》票房惨败。威秀亚洲、文化中国作为《西游·降魔篇》的制作方，单部影片获得亿元，进入制片机构TOP10。总体上看，2013 年市场份额TOP10 的制片机构名单与2012 年相比有较大的变化，尤其是民营企业市场份额的波动尤为明显，一定程度上说明，中国电影制片企业的发展还不成熟和稳定，与市场发展稳定的好莱坞六大制片公司相比，还存在相当大的差距。 三、中国电影投融资分析 随着电影产业的蓬勃发展，以及国家对文化产业扶植政策的密集出台，国内外资本开始以组建影视基金的形式，对我国电影、电视剧产业进行投资。从已成立影视基金的LP 群体组成看来，具有影视背景的专业制作公司以及大型文化产业集团是国内影视基金的主要出资人。在提供资金的同时，具有影视专业知识的LP 也可以为影视公司、项目提供更多指导，改善经营，规避项目风险。截至2013 年8 月初，国内VC/PE 设立的私募股权基金中，在设立初期定位于影

中国宏观经济形势分析与预测年中报告精心整理

2019中国宏观经济形势分析与预测年中报告 今天，上海财经大学高等研究院发布《2019中国宏观经济形势分析与预测年中报告》。报告以“外部压力下的中国经济——风险评估、政策模拟及其治理”为主题，详细分析了当前中国经济运行的主要特征、风险因素，并为下半年及今后一个时期的经济发展给出短期政策和中长期改革建议。 年中报告指出，2019年以来，中国经济稳中求进、稳中有忧，经济下行的压力有所上升，尤其是在中美经贸摩擦的背景下，中国经济所面临的外部环境严峻，与自身发展所面临的不充分不平衡问题相叠加，使得稳增长、防风险的难度加大。

从需求侧来看，消费增速持续疲软，虽房地产开发投资维持高位，基建投资小幅回升，但受工业企业利润增速下降、进出口增速下滑的影响，制造业投资大幅下滑，总投资增速有所回落。家庭部门杠杆率持续攀升，家庭流动性愈益收紧，普通家庭收入增速持续下降，收入差距未见明显缩小。不断强化的家庭储蓄动机不仅放大了总需求不足的影响，还进一步加剧了企业经营的困难，迫使企业被动加杠杆，实体部门杠杆率逆势反弹。在财政政策持续宽松的背景下，地方政府债务率亦有所增加。虽金融部门去杠杆成效显著，但宏观杠杆率不降反升。

从更深层次来看，结构性问题仍未得到根本改善，尤其是僵尸企业无法出清提高了企业融资成本，拖延了民营企业、中小企业融资难、融资贵问题的缓解，对经济发展的桎梏日益凸显。同时，区域间市场化发展不平衡限制了企业对冲各类冲击的工具选项，导致企业部门的劳动力需求疲软，劳动力市场承压。 正如课题组2018年度报告所预测的，受实体部门杠杆率进一步上升的拖累，中小银行风险加速暴露、其系统重要性持续上升，系统性风险的防范和化解难度进一步增加。从外部环境看，中美贸易摩擦已对进出口形成拖累，人民币长期贬值压力不可忽视。但正如课题组一直分析强调的，当前中国经济的主要矛盾还是内部的结构性失调，长期增长潜力仍未得到充分释放。深层次的结构性、体制性改革，如户籍制度改革，能有效改善资源配置效率，提高全要素生产率，促进投资，刺激消费，释放增长潜力。

21世纪中国宏观经济数据分析

21世纪中国宏观经济数据分析 一．问题研究背景 宏观经济指总量经济活动，即国民经济的总体活动。是指整个国民经济或 国民经济总体及其经济活动和运行状态，如总供给与总需求；国民经济的总值及其增长速度；国民经济中的主要比例关系；物价的总水平；劳动就业的总水平与失业率；货币发行的总规模与增长速度；进出口贸易的总规模及其变动等。宏观经济的主要目标是高水平的和快速增长的产出率、低失业率和稳定的价格水平。 二．数据来源与描述 2.1数据描述 本数据包括2000年到2012年的人均国内生产总值、第一产业增加值、工业增加值、第三产业增加值、全国财政收入、全社会固定资产投资、社会消费品零售总额、人口自然增长率、经济活动人口、居民消费价格指数、商品零售价格指数、城镇登记失业人数，具体数据如下表： 表一 年份 人均国内 生产总值 (元) 第一产业增 加值(亿元) 工业增加值(亿元) 第三产业增加值(亿元) 全国财政收入(亿元) 2012年 38,459.47 52,373.63 199,670.66 231,934.48 117,253.52 2011年 35,197.79 47,486.21 188,470.15 205,205.02 103,874.43 2010年 30,015.05 40,533.60 160,722.23 173,595.98 83,101.51 2009年 25,607.53 35,226.00 135,239.95 148,038.04 68,518.30 2008年 23,707.71 33,702.00 130,260.24 131,339.99 61,330.35 2007年 20,169.46 28,627.00 110,534.88 111,351.95 51,321.78 2006年 16,499.70 24,040.00 91,310.94 88,554.88 38,760.20 2005年 14,185.36 22,420.00 77,230.78 74,919.28 31,649.29 2004年 12,335.58 21,412.73 65,210.03 64,561.29 26,396.47 2003年 10,541.97 17,381.72 54,945.53 56,004.73 21,715.25 2002年 9,398.05 16,537.02 47,431.31 49,898.90 18,903.64 2001年 8,621.71 15,781.27 43,580.62 44,361.61 16,386.04 2000年 7,857.68 14,944.72 40,033.59 38,713.95 13,395.23 续表一： 全社会固定资产投资(亿元) 社会消费品零售总额(亿元) 人口自 然增长 率(‰) 经济活动人口(万人) 居民消费价格指数 商品零售价格指数 城镇登 记失业 人数(万 人) 374,694.74 210,307.00 4.95 78,894.00 102.6 102 917 311,485.13 183,918.60 4.79 78,579.00 105.4 104.9 922

中国电影票房的变迁史

中国电影票房的变迁史 调查课题:中国电影票房的发展历程——2000至2009年 摘要:随着世界一体化的进程的加速，电影，这件没有国籍的娱乐产品正以势不可挡的劲头涌入家家户户，渗透入各国的文化。其中首屈一指的成功案例当属美国洛杉矶的好莱坞，它的迅速发展俨然已经成为美国经济中必不可少的增长因素。而作为发展中国家的带头人面对这么一件崭新却比不陌生的东西，该何去何从,从历史的角度来看，我国的电影发展的并不比其他的国家晚，而且早期的中国电影也是深得人们的喜爱。按理说中国的电影事业发展至今也应该比较成熟，可是现实却恰恰相反，中国电影的发展之路还有一段很长很长的路途。这其中的原因是多方面的，比如设备的限制，人才的外流，好莱坞的涌入，保守的生活观等等，可是追根究底还是居民的收入和他们收入的真实价值在作怪，虽然看一场电影的消费水平不高，可是面对中国居民普遍的保守性思想，用宏观经济学知识来解释就是中国居民的边际消费倾向太低，似乎人们总是觉得自己的钱赚的还不够，而没有足够的钱就好像失去了生活的保障，所以就别提去花钱娱乐了。正因如此本次调查便深刻探讨中国人均GDP和CPI与中国电影票房收入的调查意义 一个理性的人实在快乐的时候能够看到隐藏在快乐身影中的痛苦，并会做好充分的准备，迎接痛苦的到来，这就是生命的进程。而电影作为一个事物也应拥有自己的进程，只是属于它的的进程很大一部分不是受他自己能够控制的。每每想到中国当今的电影市场现状的统计数据我都感觉中国的电影市场是时候显现你那沉积多年的力量了。可是现实却是残酷的，中国电影无疑还是处于一个尴尬的境地，下面我将做针对这一方面的几点叙述: 1)我们应该把票房收入这个数字放到国民文化消费总支出中去看，而不是孤立地看，这样可以更准确地评估出中国电影市场在中国整个文化产业发展中所处的位

中国货币供应量数据分析

中国货币供应量数据分析 一、实验目的 通过实验教学，使学生掌握住金融统计系统不完善导致的时间序列数据中缺失数据的挖掘、修补办法；掌握数据的收集渠道。 二、实验背景 分析与检验经济货币化程度，需要广义货币M2的时间序列数据。现有的公开统计当中，中国统计年鉴金融业的货币供应量是从1990年开始的，1978—1990年的流通中的货币供应量可以在中国统计局年鉴数据金融方面找到，其他方面数据需要挖掘修补。 三、实验类型 设计型实验。本实验主要是设计对1978年——2012年中国货币供应量的数据的挖掘、处理与分析的基本路径与程序。 四、实验环境 数据处理软件：微软Excel工作表 Minitab15统计软件 数据比较：利用Minitab15统计软件计算各项统计指标。 五、实验原理 广义货币M2 的统计构成原理。按照国际货币基金组织(IMF)的货币统计标准与我国的货币统计实践，广义货币M2的计算公式为 M2= M1+定期存款+储蓄存款+其他存款+证券公司的客户保证金其中，狭义货币M1的计算公式为： M1 =流通中的现金（M0）+活期存款 按照 M2的计量原理及相应的基础数据进行测算 平均值=隔年货币供应量之和/年数 标准差=∑（每年货币供应量-平均值）∧2 极差=最大值-最小值 六、实验步骤

第一步，从中国统计年鉴中找出数据1990年——2011年的有数据 第二步：上述数据只是1990年以后的，所以，从国家统计局中找出1978年——1990年之间的部分数据 第三步：合并上述数据得到下列数据表： 1978 212 1979 267.7 1980 346.2 1981 396.3 1982 439.1 1983 529.8 1984 792.1 1985 987.8 1986 1,218.40 1987 1,454.50 1988 2,134.00 1989 2,344.00 1990 15293.4 6950.7 2644.4 4306.3 8342.7 1991 19349.9 8633.3 3177.8 5455.5 10716.6

工作报告-2019-2019中国宏观经济形势分析与预测年度报告2019019 精品 精品 精品

2019-2019中国宏观经济形势分析与预测年度报告 篇一：2019-2022年中国商业综合体行业市场分析预测研究报告(目录)2019-2022年中国商业综合体行业市场分析预测研究报告（目录）公司介绍北京智研科研咨询有限公司成立于2019年，是一家从事市场调研、产业研究的专业咨询机构，拥有强大的调研团队和数据资源，主要产品有多用户报告、可行性分析、市场调研、咨询等，公司高覆盖、高效率的服务获得多家公司和机构的认可。 公司将以最专业的精神为您提供安全、经济、专业的服务。 中国产业信息网（）是由北京智研科信咨询有限公司开通运营的一家大型行业研究咨询网站，主要致力于为各行业提供最全最新的深度研究报告，提供客观、理性、简便的决策参考，提供降低投资风险，提高投资收益的有效工具，也是一个帮助咨询行业人员交流成果、交流报告、交流观点、交流经验的平台。 依托于各行业协会、政府机构独特的资源优势，致力于发展中国机械电子、电力家电、能源矿产、钢铁冶金、服装纺织、食品烟酒、医药保健、石油化工、建筑房产、建材家具、轻工纸业、出版传媒、交通物流、通讯、零售服务等行业信息咨询、市场研究的专业服务机构。 我们的服务领域2019-2022年中国商业综合体行业市场分析预测及投资前景评估研究报告（目录）【出版日期】2019年【交付方式】电子版特快专递【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元【报告编号】478103【报告链接】201912478103报告目录：商业综合体的概念，源自“城市综合体”的概念，但是两者有着明显区别。 城市综合体是以建筑群为基础，融合商业零售、商务办公、酒店餐饮、公寓住宅、综合娱乐五大核心功能于一体的“城中之城”（功能聚合、土地集约的城市经济聚集体）。 而“商业综合体”，是将城市中商业、办公、居住、旅店、展览、餐饮、会议、文娱等城市生活空间的三项以上功能进行组合，并在各部分间建立一种相互依存、相互裨益的能动关系，从而形成一个多功能、高效率、复杂而统一的综合体。 智研咨询发布的《2019-2022年中国商业综合体行业市场分析预测及投资前

基于数据挖掘的电影票房分析

2019年3月 基于数据挖掘的电影票房分析 席稼玮（陕西省西安市高新唐南中学，陕西省西安市710000） 【摘要】在电影产业迅猛发展的今天，票房直接反映了一部电影所带来的经济效益，也是衡量一部电影成功与否的重要指标，因而对电影票房进行分析和预测来辅助电影投资和排片十分必要。本文选取了2015~2017年三年的电影数据，通过建立C5.0决策树模型，分析了类型、档期、发行公司、国家地区等八个重要因素对电影票房高低的影响，构建了电影票房预测模型。在此基础上，本文也对这些影响因素进行了关联规则分析。通过实验分析，得出了诸多有意义的结论，如制式是影响票房的关键因素。此外，结果表明，本文构建的预测模型效果良好，可将其用于电影票房预测。 【关键词】电影票房；数据挖掘；分类预测；决策树；关联分析 【中图分类号】TP311.13【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）03-0317-03 1引言 随着人们生活水平不断提高,我国影视行业发展迅速,成为全球第二大电影市场,同时也是增长最快的市场之一。据中国新闻出版广电总局调查显示,2017年全国电影总票房已经超过550亿[1],这说明中国电影产业有着良好的发展前景。然而,电影行业本身的高风险性和社会环境的多样性也为电影票房带来许多不确定因素,高投入低票房低收益的电影案例也屡见不鲜,如2016年上映的《封神传奇》斥资5亿,却只收获2.84亿的票房。因而,研究电影票房的预测模型和相关影响因素对电影投资和排片的决策有着至关重要的指导性作用。 电影作为一种特殊的生存期短的商品,对其票房的预测难度非常大。然而,电影在制作和宣传过程中的高成本、高风险使得对电影票房的预测至关重要。吴发翔等[2]选取了2015年上映的200部国产电影作为实验数据,通过观众期待度、电影自身影响度、同期竞争力等作为预测因变量,提出了基于决策树C5.0的票房预测模型。郑坚等[3]选取2008~2010年之间192部国产电影作为数据集,提出了一种基于多层反馈神经网络的票房预测模型。王炼等[4]选取了2011年上映的211部电影进行分析,提出了基于网络搜索的票房预测模型。对比这些现有的票房预测研究[5],他们选取的数据集多为2016年之前,缺乏时效性。此外,他们并未将电影制式作为影响票房的因变量因素进行分析。 基于此,本文将2015~2017三年间在中国内地上映的所有电影票房数据作为实验数据,选取了类型、档期、发行公司、国家地区、制式、导演影响力、主演影响力、同期竞争力八个影响因素,对电影票房进行了分类分析和关联规则分析,建立了电影票房预测模型。本文选取的实验数据具备很强的时效性,覆盖度广,同时创新性地选取了电影制式作为因变量影响因素,对电影票房预测模型的研究具有非常重要的意义。 2数据选择和处理 数据的选择和处理作为数据分析的重要组成步骤,会直接影响到数据分析的结果。 2.1数据选择 本文选取了2015~2017三年的电影票房数据,与其他已有的电影票房预测模型相比,具备很强的时效性和适用性。本文抓取的电影数据来源于中国票房网(https://www.wendangku.net/doc/2b14324163.html,/),中国票房网是电影票房统计官方网站,提供详细的电影相关信息,保证了数据的权威性、准确性和完整性。本文预测的目标变量为电影票房,预测的因变量为电影票房的八个影响因素(详见第3章)。 2.2数据处理 本文的数据预处理分三个部分:异常处理,如,对空数据通过其他途径得到并进行填充或者直接剔除;数据去重,对重复数据进行删除;字段处理,统一每个字段的格式和类型,仅保留有效字段。 3电影票房的重要影响因素 电影票房预测对于降低电影的投资风险至关重要。电影票房预测模型的好坏很大程度上取决于电影票房影响因素的选择。 电影自身的影响力决定了这部电影的质量和口碑,而质量和口碑影响着电影的后期票房。主创团队影响力影响的则是观众对电影的期待度,这会影响电影的前期票房。基于此,本文主要从电影自身影响力和主创团队影响力这两方面出发,研究了类型、档期、发行公司、国家地区、制式、导演影响力、主演影响力和同期竞争力对电影票房的影响。 3.1类型 不同类型的电影有不同的受众群体,不同的群体又具有不同的消费水平。例如动画类电影,观影人群大多为儿童,相对其他群体来说人数较少,且消费水平较低,因此会对票房产生一定影响。 本文将电影的类型通过离散化分为12类,分别为爱情、灾难、艺术、恐怖、战争、记录、动画、喜剧、科幻、奇幻、动作、剧情,分析了类型对票房的影响。 3.2档期 从某种程度上来说,档期是电影的纵向市场。一年中的不同时段,人们的观影需求和消费能力有明显差异,比如节假日通常会比非节假日的观影需求要大得多,进而影响票房。 本文将数据进行了离散化处理,将档期分为5类,分别为五一档(4.27-5.10)、暑期档(7.1-9.1)、国庆档(9.27-10.10)、贺岁档(12.26-次年2.1)和其他。 3.3发行公司 好的电影发行公司一般具有专业的制作团队,先进的技术条件和雄厚的资本积累,是电影票房的潜在保障。 本文对数据进行了离散化,通过调研和总结,将制片公司分为3类:好莱坞八大电影公司、中国十大电影公司和其他。其中,好莱坞八大电影发行公司包括:华纳兄弟公司、米高梅电影公司、派拉蒙影业公司、哥伦比亚影业公司、环球影片公司、联美电影公司、20世纪福克斯电影公司、迪士尼电影公司,而中国八大电影发行公司包括:中影CFGC(中国电影集团公司)、光线传媒(北京光线传媒股份有限公司)、华谊兄弟(华谊兄弟传媒股份有限公司)、博纳影业BONA(博纳影业集团股份有限公司)、上影(上海电影(集团)有限公司)、万达影业(大连万达集团股份有限公司)、乐视影业(乐视网信息技术(北京)股份有限公司)、寰亚(香港寰亚综艺集团有限公司)、 论述317

当前中国宏观经济形势与经济政策研究分析

当前中国宏观经济形势与经济政策分析

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当前中国宏观经济形势与经济政策分析 ------由微观数据看中国经济发展形势 摘要：2008年的全球金融危机对我国的经济发展带来了一定的影响，在经过2009、2010年两年的经济复苏之后，我国经济又逐渐恢复。随后2011年和2012年有成为我国经济发展的重要两年，“复杂性”“多变性”贯穿其中，发展和变化多端。由于世界经济复苏缓慢，国际大宗商品价格高位震荡，新兴市场资产泡沫和过剩流动下通胀压力加大，国际保护主义升温。未来国际经济和金融形势更趋复杂，中国处于十分复杂的国际经济环境；内生增长动力强劲，国内投资不足，通货膨胀不减，经济周期波动，急需结构调整。 关键词：经济增长国内生产总值通货膨胀失业率投资 对我国的宏观经济运行状况的分析，须先由具体的相关数据分析开始：一、GDP 近几年来我国经济一直保持高速增长，从2006年至今GDP平均增长速度保持在10%以上，2012年全年国内生产总值519322亿元，按可比价格计算，比上年增长7.8%。GDP绝对额的快速增长，带来的是我国国力的迅速提升和财富的不断增加，人民的收入和生活水平大幅度提高，国家的综合实力显著增强。 但是与此同时，我国GDP高速增长的背后也隐藏着诸多的问题。首先，我国GDP的增长主要依靠投资拉动，特别是经过金融危机之后，中国政府推出四万亿投资计划，这方面的问题更为突出，2008年，资本形成总额对GDP的贡献率为47.5%，拉动GDP 4.6个百分点；2009年，资本形成总额对GDP的贡献率更