| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-18页 |
| 1.2.1 居民消费支出的预测研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 Lasso 方法及其应用研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 神经网络预测模型及其应用研究 | 第16-18页 |
| 1.2.4 对已有文献的评述 | 第18页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第18-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第19页 |
| 1.4 本文的创新与不足 | 第19-21页 |
| 1.4.1 本文的创新 | 第19页 |
| 1.4.2 本文的不足 | 第19-21页 |
| 第2章 我国居民消费现状及影响因素分析 | 第21-29页 |
| 2.1 居民消费现状 | 第21-24页 |
| 2.1.1 居民消费率变化情况 | 第21-22页 |
| 2.1.2 居民消费增长率情况 | 第22-24页 |
| 2.2 居民消费影响因素分析 | 第24-29页 |
| 2.2.1 经济因素 | 第24-27页 |
| 2.2.2 社会因素 | 第27-28页 |
| 2.2.3 其他因素 | 第28-29页 |
| 第3章 基于 Lasso 方法的居民消费影响因素实证分析 | 第29-40页 |
| 3.1 Lasso 方法介绍 | 第29-31页 |
| 3.1.1 Lasso 方法 | 第29页 |
| 3.1.2 参数 s 的估计 | 第29-31页 |
| 3.2 基于 Lasso 方法的居民消费影响因素实证分析 | 第31-40页 |
| 3.2.1 变量的选择与数据的来源 | 第31-32页 |
| 3.2.2 模型的建立及数据的处理 | 第32页 |
| 3.2.3 实证结果分析 | 第32-40页 |
| 第4章 基于 Lasso 方法和 BP 神经网络的居民消费模拟及预测 | 第40-54页 |
| 4.1 BP 神经网络的相关理论介绍 | 第40-44页 |
| 4.1.1 人工神经网络 | 第40-41页 |
| 4.1.2 BP 神经网络 | 第41-44页 |
| 4.2 基于 BP 神经网络居民消费支出的模拟 | 第44-46页 |
| 4.2.1 基于 BP 神经网络预测模型 | 第44-45页 |
| 4.2.2 模拟结果 | 第45-46页 |
| 4.3 基于 Lasso 方法和 BP 神经网络居民消费支出的模拟 | 第46-52页 |
| 4.3.1 基于 Lasso 方法和 BP 神经网络组合预测模型 | 第46-48页 |
| 4.3.2 模拟结果 | 第48-49页 |
| 4.3.3 模拟结果对比分析 | 第49-52页 |
| 4.4 基于 Lasso 方法和 BP 神经网络的城乡居民消费支出组合预测 | 第52-54页 |
| 第5章 进一步扩大居民消费的政策建议 | 第54-57页 |
| 5.1 着力提高城乡居民收入 | 第54-55页 |
| 5.2 逐步转变居民的传统消费观念 | 第55页 |
| 5.3 健全社会保障体系 | 第55-56页 |
| 5.4 稳定物价水平 | 第56页 |
| 5.5 调整产业结构 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 附录B 本文所使用的数据 | 第65-73页 |
