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基于美国大选对中美经济影响研究

发表时间：2021/3/26 来源：《教育研究》2020年12月作者：董玉荣张金鹏张芊冯世茂兰枚芳

[导读] 美国大选作为一件全球关注的大事，美国政治体系由两个政党主导，分别是共和党和民主党。每位总统都有自己管理国家的方式，每次美国大选的结果都将对中美经济产生很大的影响。

华北理工大学董玉荣张金鹏张芊冯世茂兰枚芳指导老师:闫焱 063210

摘要：美国大选作为一件全球关注的大事，美国政治体系由两个政党主导，分别是共和党和民主党。每位总统都有自己管理国家的方式，每次美国大选的结果都将对中美经济产生很大的影响。
本文主要对美国大选结果的经济影响进行研究分析，我们把官网的数据下载，进行了数据统计和处理，通过灰色预测法对未来几年分别对共和党和民主党当政对中美经济影响进行分析，并对不同的党派当政对中美经济影响的不同做了深刻分析。从基础设施，税收，医疗保险，就业，贸易，进出口等方面进行了研究，分析了各类影响并对这相关领域的中国经济对策和政策提出了建议。
关键词：基础设施；医疗保险；贸易；灰色预测算法
        1引言
        美国总统选举每四年举行一次。选举不同的候选人将塑造全球经济和金融发展的不同战略模式，并对美国经济和全球经济（包括中国经济）产生更大的影响。不同的政策将如何影响美国和中国的经济？中国应如何应对？本文通过对两位候选总统上任后各党派将要实行的各项数据进行灰色理论预测分析，通过权威数据精确分析，推测出两位侯选总统上任后对未来几年中美经济的影响，并给出详细的数据和图表以提高本次课题研究内容说服力。
        2数据分析
        由于未来几年民主党派的政策与策略与2008年到2016年的相似，我们选用2008年~2016年民主党派执政时政策的变化对中美两国产生的影响来预测未来几年民主党当政将对美国及中国产生的影响，并选用2017年~2020年期间的经济数据来预测未来共和党的政策影响下中美经济发展。通过建立数学模型，选择灰色预测法，定量分析出不同候选人可能对中美经济产生的影响，最终总结两位侯选总统的不同经济影响。
          灰色GM(1,1)模型的建立
          给定数据序列

        上述灰微分方程满足灰微分方程的三个条件。

定义2

        2.1对美国影响的分析
        首先我们分别预测了民主党即将当政实行的政策推行两年后美国GDP总值的趋势，随后为了得出更加贴切实际的数据，也使得我们对美国经济的分析更加具有说服力，我们对美国进出口总额进行了预测分析，因为进出口总额不仅代表一个国家的实力，更代表着相应政策和方针的正确性。税收是美国政府赖以生存的财政基础，而个人所得税则是美国政府财政的重要来源。医疗保健制度直接影响卫生服务质量、公平和效率，以及人们的整体健康水平，反应一个国家的政治、经济、文化及卫生服务体系的总体特征，体现政府管理卫生事业好保障人民健康的公共职责。
        2.2对中国经济的影响
        我们建立数学模型，定量分析出不同候选人对中国经济可能带来的影响，所以我们将选择灰色预测法，所以我们仍选用2008年~2016年期间经济的变化对美国产生的影响来预测未来两年共和党执政后经济发展对中国产生的影响，我们选用的2017年~2020年的经济数据来预测未来共和党当政时的经济影响下对中国经济的影响。最终总结两位侯选总统的对中国的不同经济影响。
        3模型的评价
        3.1模型的优点
        灰色预测模型的优点在于该理论模型适用于研究机制复杂、层次较多、难以建立精确模型进行定量测度的系统。该理论使用的数学方法非统计方法，在系统数据较少或条件不满足统计要求的情况下该方法更具实用性,而这正符合对即将执政的民主党的经济预测分析的特点，所以利用灰色系统理论对未来几年美国和中国的经济走势进行预测正好可以发挥灰色系统理论的优势。
鉴于我们所用的民主党即将当政之前的经济数据有限，且未来两年影响经济发展因素较多，难以建立精确模型进行定量测度，我们建立灰色理论的GM(1,1)模型，预测未来两年的经济发展趋势。
        3.2模型的缺点
        只适用于中短期的预测，只适合近似于指数增长的预测。
        4模型的改进和推广
        通过图形，我们不难看出，在2020年时，图形与曲线相差较大，经讨论，我们一致认为是由于疫情原因导致的各项经济受影响，于是我们对模型进行了改进，并可以检验相关数据的正确性，对GM(1，1)模型的检验如下所示：
         GM(1,1)模型的检验分为三个方面：残差检验；后验差检验。
         4.1残差检验
        残差大小检验，即对模型值和实际值的残差进行逐点检验。
        绝对残差序列

及相对残差序列

并计算平均相对残差

模型的残差检验的两种判断标准

        如果模型的相对误差平均值在1%及以下，说明模型精度等级为一级。模型的相对误差平均值在大于1%且小于等于5%时，模型精度等级为二级。相对误差平均值大于5%且小于等于10%则模型精度等级为三级。相对误差大于10%且小于等于20%，该模型精度等级为四级。
        4.2后验差检验：
        后验差检验，即对残差分布的统计特性进行检验。
       （1）计算出原始序列的平均值：