中国经济危机的风险数学模型的建立与分析
经济危机预警模型
经济危机预警模型经济危机一直是世界各国普遍关注的话题。
在全球化和市场经济的背景下，经济危机对于国家和个人都具有重大的影响。
因此，预测经济危机并采取相应的措施成为了一个迫切的需求。
为了应对这一需求，经济学家们开展了大量的研究，提出了各种经济危机预警模型。
一、引言经济危机预警模型是一种基于经济理论和历史数据的数学模型，旨在通过对关键指标的监测和分析，预测经济危机的概率和可能性。
这种模型的应用可以帮助政府和企业及时识别和应对潜在的经济危机，减少损失，并制定有效的经济政策。
二、常用的（一）VAR模型VAR（Vector Autoregressive）模型是一种经济危机预警模型中最常用的方法之一。
它基于统计学和时间序列分析，将多个经济指标纳入模型中，通过对它们之间的相互关系进行建模和分析，预测未来可能发生的经济危机。
VAR模型具有较好的模型拟合度和预测能力，在实践中得到广泛应用。
（二）Logit模型Logit模型是一种基于二项式回归的经济危机预警模型。
该模型通常用于预测二元变量（如经济危机发生与否）的概率。
Logit模型将多个影响因素输入模型中，通过对这些因素的权重和系数进行估计，计算出危机发生的概率。
该模型简单易用，但对于指标的选择和权重的确定需要一定的经验和专业知识。
（三）随机森林模型随机森林模型是一种基于决策树的经济危机预警模型。
该模型通过构建多个决策树，对于每个决策树的预测结果进行加权平均，进而得出危机发生的概率。
相比于其他模型，随机森林模型在处理大量特征和数据时表现出较好的效果，并且不容易出现过拟合的问题。
三、经济危机预警模型的应用经济危机预警模型的应用可以在很大程度上提高经济危机的预测准确度和及时性，有利于政府和企业采取相应的防范措施。
例如，通过VAR模型，可以对货币供应量、GDP增长率、通货膨胀率等指标进行预测，在风险指数达到一定水平时，政府可以采取调控措施，避免经济危机的发生。
类似地，Logit模型和随机森林模型也可以应用于不同的经济领域，包括股市、楼市、债市等，为投资者和决策者提供重要的参考依据。
经济危机与金融风险防范的理论经济学模型
经济危机与金融风险防范的理论经济学模型随着现代社会的发展，经济问题已经成为各国面临的共同挑战之一。
无论是发达国家还是发展中国家，都难以避免经济危机的发生，而金融风险也是一直困扰着各国金融市场的难题。
如何解决经济危机并有效防范金融风险，成为了现代经济学关注的焦点。
本文将介绍一些理论经济学模型，探讨经济危机与金融风险防范的理论基础。
首先，让我们关注经济危机的形成机制。
主要的经济危机有经济周期性危机、金融风险危机以及结构性危机。
其中，经济周期性危机是指根据经济发展的内在规律，经济增长与经济衰退周期性交替的现象。
经济周期的产生，一方面与经济的内在机制有关，比如供求关系的波动、消费信心的变动等；另一方面，也与外部冲击因素有关，如政治环境不稳定、自然灾害等。
经济周期性危机的防范，需要对经济运行规律进行深入研究，探索合理的经济政策工具。
其次，金融风险防范的理论基础主要体现在金融风险管理和金融监管方面。
金融风险管理是指通过理论模型和实践工具，对金融市场中潜在的风险进行科学评估和有效分析，并采取相应的风险控制措施，以保持金融机构和金融市场的稳定。
金融监管则是指国家对金融机构和金融市场的监督和管理，以防范和化解金融风险。
在金融风险管理和金融监管模型中，根据市场主体的行为和决策规则，通过建立数学模型，进行风险评估和风险控制的研究。
这些模型主要有风险价值模型、风险价值分配模型、蒙特卡洛模拟模型等。
另外，结构性危机是指经济结构出现严重失衡，阻碍经济正常运行的一类危机。
结构性危机的产生一般与经济体制、产业结构、科技进步、资源配置等因素密切相关。
在结构性危机的解决中，经济学模型主要关注产业升级、技术创新和资源优化配置等方面。
通过对宏观经济环境的研究，制定合理的产业政策和科技创新政策，可以有效推动经济结构的调整和优化。
需要注意的是，以上所提到的经济危机与金融风险防范的理论模型仅仅是解决问题的一种方法，不能完全覆盖所有情况。
在实际应用中，不同国家和地区的经济状况和金融市场的特点各不相同，因此需要结合实际情况，灵活运用不同的理论模型，制定出切实可行的政策办法。
金融危机预警模型研究
金融危机预警模型研究随着全球金融市场的不断发展，金融危机已经成为经济运行中无法忽视的一个方面。
金融危机的突然发生不仅会给经济体带来巨大的经济和社会损失，还会对全球经济产生连锁反应。
因此，为了更好地预防和应对金融危机的发生，研究和建立金融危机预警模型变得至关重要。
金融危机预警模型的研究通过对经济和金融市场的一系列指标进行分析和评估，以提前发出警示信号。
这些指标可以包括经济增长率、通货膨胀率、失业率、利率、股市指数等。
通过对这些指标的研究，可以发现其潜在的变动规律和特征，从而提前预测和预警金融危机的发生。
一种常用的金融危机预警模型是VAR模型（向量自回归模型）。
VAR模型的基本原理是将多个经济变量之间的关系进行建模，并利用历史数据对模型进行估计，从而得到预测结果。
VAR模型可以提供关于金融市场变动的动态视角，帮助分析员更好地理解和预测金融市场的行为。
在金融危机预警方面，VAR模型可以通过建立相应的指标体系，对金融市场的波动进行监测，从而及时发出警示信号。
除了VAR模型外，还有一些其他的金融危机预警模型。
例如，Logit模型通过将金融危机的概率建模为一个二项分布，利用相关经济指标对金融市场进行分类。
GARCH模型则利用历史金融市场的波动性来预测未来的市场风险，从而提供金融危机的预警信号。
这些模型具有不同的优势和适用范围，可以在不同的实际问题中进行应用。
金融危机预警模型的研究还面临一些挑战。
首先，金融市场的波动性受到多种因素的影响，包括经济政策、国际关系、自然灾害等。
因此，如何将这些因素纳入预测模型是一个难题。
其次，金融危机往往伴随着大规模的不确定性，使得预测变得更加困难。
第三，金融市场的变动常常具有非线性特征，传统的线性模型可能无法准确描述。
针对这些挑战，研究人员可以采用一些新的方法和技术来改进金融危机预警模型。
例如，机器学习技术可以通过对大规模数据进行分析，发现其中的潜在关联和模式。
此外，复杂网络理论可以帮助理解金融市场的复杂性和系统性风险。
金融风险分析的数学模型
金融风险分析的数学模型在金融领域，风险分析是一项至关重要的任务。
金融市场的波动性和不确定性使得投资者和机构必须对各种风险因素进行评估和管理。
为了更好地了解和应对金融风险，数学模型被广泛应用于金融风险分析。
数学模型在金融风险分析中扮演着重要的角色。
它们可以帮助我们量化和预测金融市场的各种风险，并为投资决策提供有力支持。
其中最常见的数学模型之一是随机过程模型。
随机过程模型能够描述金融市场中的价格和利率的演变，并从中提取出有用的信息。
在随机过程模型中，布朗运动是一个重要的工具。
布朗运动被认为是一种连续性随机过程，它在金融领域中被广泛应用。
布朗运动的一个核心假设是市场价格的变动是连续且满足正态分布的。
基于这个假设，我们可以使用数学方法进行金融市场的风险分析。
随机过程模型的另一个重要应用是期权定价。
期权是金融市场中的一种衍生品，它给予持有者在未来购买或出售某种资产的权利。
期权定价模型，如布莱克-斯科尔斯模型，基于随机过程模型，能够计算期权的公平价格。
这样的模型可以帮助投资者评估期权的价值，并为他们的决策提供指导。
除了随机过程模型外，金融风险分析还可以利用其他数学技术。
例如，时间序列分析方法可以用于预测金融市场未来的变动趋势。
时间序列分析将过去的价格和利率数据作为输入，并通过建立模型来预测未来的变化。
这样的分析可以帮助投资者制定更明智的投资策略。
另一个重要的数学模型是蒙特卡洛模拟。
蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的数值方法。
它通过生成大量的随机样本来模拟金融市场的未来走势，并对投资组合的风险做出评估。
蒙特卡洛模拟的一个优点是它可以考虑到多种不确定性因素，并给出一系列可能的结果。
除了这些模型，金融风险分析还可以利用数学中的优化方法。
优化方法可以帮助投资者在不同的风险和回报之间做出平衡，以达到最优的投资组合。
例如，马科维茨均值-方差模型通过优化权益资产和固定收益资产的投资比例，来实现最佳的风险和回报的平衡。
总之，金融风险分析的数学模型在金融领域发挥着重要的作用。
金融危机的影响-数学建模论文
北方民族大学数学建模竞赛模拟训练一（第1组 JM012团队）姓名：孙艳虎周云杨占利学院：计算机科学与工程学院班级：计算机科学与技术2班金融危机的影响摘要2008以来，世界性的金融危机席卷全球，全球范围内的经济都在一定程度上受到影响，中国也不例外。
沿海地区许多中小企业纷纷裁员，造成大量的人员失业。
我国的经济规模和经济总量收到一定得影响，但由于我国的经济实力较强，民间资本较为雄厚，又有大量的外汇储备，金融危机总体来说对我国经济的总体形势影响不是很大。
为实现我过经济又快又好发展，现在我们通过已学的数学建模的知识，建立GDP的增长对就业变化的影响动态的模型，明确GDP增长对劳动力就业之间存在的内在关系和联系，通过建模，我们知道其中最主要的指标就是影响系数，既劳动力就业率和经济增长率之间的比值。
用自己定义的公式表示为：影响系数=劳动力就业率/ GDP增长率。
通过公式可知，影响系数越大，表明一定的经济增长能解决就业的人数就把越大，反之则结论反。
再对投资额与GDP之间的关系构建投入产出模型，明确GDP与投资额的关系。
通过对我国三大产业对影响系数的比较，来进一步分析上三大产业对解决劳动力就业问题的能力，从而合理分配投资金额。
最后得到促进就业和GDP增长的对策建议，为决策部门提供科学的合理的依据，保证我过的经济增长，以及劳动力就业率的提高和人民生活水平的加强。
关键词：劳动力就业 GDP增长投资对策建议影响系数1问题的提出2008以来，世界性的金融危机席卷全球，给我国的经济发展带来很大的困难。
沿海地区许多中小企业纷纷裁员，造成大量的人员失业。
据有关资料估计，从2008年底，相继有2000万人被裁员，其中有1000万人是民工。
部分民工返乡虽然能够从一定程度上缓解就业压力，但2009年的600多万毕业大学生给我国就业市场带来压力巨大但可喜的是，我国有庞大的外汇储备，民间资本实力雄厚，居民储蓄充足。
中国还是发展中国家，许多方面的建设还处于落后水平，建设投资的潜力巨大。
数学建模·中国GDP趋势分析与预测
中国GDP 增长的数学模型及其分析与预测摘要1978 年11月，中国经济开始改革开放，之后中国经济持续高速发展达30年之久，让全世界瞩目。
这30年中，中国经济增长成为世界第三大经济体。
国内生产总值(GDP)是现代国民经济核算体系的核心指标，是衡量一个国家综合国力的重要指标。
本文就1978年到2008年的生产总值(GDP)等相关统计数据，先建立了关于GDP 增长的回归预测模型．通过matlab 编程计算， 本文判断出43295.8665x1124.7878x6564.1066x x 16126.75083967.15706ˆ+-+-=y7650.0007x 0.0880x 4.1564x -+-对现实数据的拟合效果最好，从而预测了2009年到2018年的GDP 总量，但是预测值与实际极度不符。
为了得到更好的预测结果 ，本文建立了ARIMA 模型。
通过计算自相关函数和偏相关函数，确定取d =2。
利用AIC 准则定阶，取ARIMA （1,2,2）模型。
计算得到2009年到2018年的GDP 总量，通过与2009及2010的GDP 总量比较，发现该模型短期预测精度是比较高的。
选取ARIMA 模型预测的结果进行分析，预计中国GDP 将继续保持增长，不过增长率缓慢下降。
猜想：GDP 年增长率最后将趋于稳定。
关键词：GDP ；回归预测模型；ARIMA 模型引言国内生产总值(Gross Domestic Product，简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、=+++。
式中：CA为消费、政府支出和净出口额。
用公式表示为：GDP CA I CB XI为私人投资、CB为政府支出、X为净出口额。
金融危机与市场动态的预测模型分析
金融危机与市场动态的预测模型分析近年来，金融危机的爆发和市场动态的剧烈波动一直是投资者和经济学家们最关注的话题之一。
为了更好地理解金融危机和市场动态的发展趋势，许多研究者采用了预测模型分析的方法，希望从中找出规律和趋势，以做出更明智的投资决策。
首先，我想从金融危机的角度入手，对其影响因素进行分析。
金融危机往往源于金融市场的失灵和金融风险的累积。
其中，热点资产价格的快速上涨和泡沫化、金融机构的高风险杠杆以及不良资产积累等都是金融危机产生的重要因素。
通过建立金融危机预测模型，我们可以对这些因素进行量化和评估，从而提前预警和防范金融危机的发生。
其次，对市场动态的预测也是投资者关注的重点之一。
市场动态包括股票市场、债券市场、货币市场等的波动和变化。
而市场动态受到多种因素的影响，如宏观经济态势、国内外政治形势、企业业绩和产业发展等。
通过构建市场动态预测模型，可以挖掘这些因素的关联性和趋势，帮助投资者更好地把握市场变化，选择更适合的投资策略。
金融危机和市场动态的预测模型分析主要依赖于大数据和机器学习等技术手段。
通过收集大量的历史数据，可以建立起金融危机和市场动态的数据库，提供数据支持。
然后，利用机器学习算法，对这些数据进行训练和分析，提取出隐藏在数据背后的规律和趋势。
最后，根据所得的模型，在新的数据输入时进行预测和判断。
然而，预测模型分析也面临着一些挑战和局限。
首先，金融危机和市场动态的预测本质上是不确定的，因为无法完全预测未来发生的事件和变化。
其次，预测模型依赖于历史数据，而金融市场的变化是非常复杂和多样化的，很难用单一的模型来解释。
再者，投资者的心理因素和市场情绪也会对市场动态产生重要影响，预测模型无法完全纳入这些因素。
为了克服这些困难，预测模型分析可以与其他方法相结合，如技术分析和基本分析等。
技术分析通过研究市场的图表和历史价格走势，预测市场的未来趋势。
基本分析则通过研究公司财报和经济指标等基本面因素，判断其对市场的影响。
统计模型在金融危机预测中的应用
统计模型在金融危机预测中的应用在当今复杂多变的经济环境中，金融危机如同隐藏在暗处的猛兽，随时可能对全球经济造成巨大冲击。
为了提前洞察并防范金融危机的爆发，经济学家和金融专家们不断探索和应用各种方法，其中统计模型因其强大的数据分析和预测能力而备受关注。
统计模型是一种基于数据的数学工具，通过对历史经济数据的分析和建模，来揭示经济变量之间的内在关系，并对未来的经济走势进行预测。
在金融危机预测中，常用的统计模型包括时间序列模型、回归模型、聚类分析、主成分分析等。
时间序列模型是金融危机预测中最常用的方法之一。
它通过对经济变量的历史时间序列数据进行分析，来捕捉数据中的趋势、季节性和周期性特征。
例如，自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）可以用于预测股票价格、汇率等金融变量的走势。
这些模型能够根据过去的价格变动情况，对未来的价格进行预测，从而帮助投资者和政策制定者提前做出决策。
回归模型则用于研究经济变量之间的因果关系。
在金融危机预测中，可以将一些宏观经济指标，如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、利率、失业率等作为自变量，将金融市场的波动指标，如股票市场指数的波动率、债券市场的违约率等作为因变量，建立回归方程。
通过分析这些方程，可以了解宏观经济变量的变化如何影响金融市场的稳定性，进而预测金融危机的可能性。
聚类分析是一种将数据对象分组的方法，在金融危机预测中可以用于对不同国家或地区的经济状况进行分类。
通过对多个经济指标的综合分析，将经济状况相似的国家或地区归为一类。
这样，当某一类国家或地区出现金融危机的迹象时，可以对同类型的其他国家或地区发出预警。
主成分分析则用于从众多的经济变量中提取主要的影响因素，降低数据的维度，从而简化分析过程。
在面对大量复杂的经济数据时，主成分分析能够帮助我们抓住关键信息，提高预测的准确性。
然而，统计模型在金融危机预测中并非万能的。
首先，经济数据本身存在不确定性和噪声，这可能导致模型的预测结果出现偏差。
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桂林电子科技大学第八届大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了桂林电子科技大学第八届大学生数学建模竞赛的竞赛规则。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
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我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
参赛队员信息：中国经济危机的风险数学模型的建立与分析0.摘要近年来，我国经济飞速发展，GDP、国民生产总值稳步上升。
我国安全度过了2009的经济危机以及2011年的欧债危机并且继续保持了经济平稳较快发展，这是另世界刮目相看的。
即便如此我们也不能放松警惕。
有专家认为：我国未来十年经济危机风险大增，理由是：“1.美元进入持续升值周期；2.美联储进入加息周期；3.当前储备多，更愿大胆开大门，并认为可摆平所有冲击；4.国内进入金融解除管制时期；5.认为财政实力雄厚，所有事情可积极财政搞定；6.我国自1990年以来摆平两次大危机达成20年高速增长，自信满满。
”为了定性以及定量的分析我国的经济风险，本文对我国主要的经济指标与影响经济发展的因素进行分析，并建立模型解决了几个较典型的问题。
问题一：认为选取的经济指标具有代表性，数据真实可信。
我们根据近十年经济的各项指标做了相关的图表，给出了几个重要经济指标的分布以及变化趋势，继而分析出了几个经济指标的特征。
问题二：在众多的与经济风险相关的因素中，我们主要选取了自然灾害和国际经济的动荡两方面。
经济风险的大小与经济的稳定性成反比，而物价又是最直接反映经济稳定性的量，所以我们选取商品零售价格指数的标准差来代表经济风险指数N。
经济风险与相关的经济指标有关，所以我们建立了多元线性回归的模型。
经过Matlab数学软件的求解得到了经济风险与国内生产总值、农产品产量、固定资产投资、国家财政收入的函数关系式。
关键词：经济层次分析法多元线性回归matlab软件1问题的重述（一）背景分析2011年国内生产总值47.2万亿元，比上年增长9.2％；公共财政收入10.37万亿元，增长24.8％；粮食产量1.14万亿斤，再创历史新高；城镇新增就业1221万人，城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入实际增长8.4％和11.4％。
我国经济保持着持续稳定的发展，但经济风险依然存在，不可忽视。
因此我们尝试着用数学建模的f 方式对我国的经济风险进行预测。
（二)问题叙述经济指标包括GDP、CPI 、国内生产总值、农产品总产量（包括粮食产量）、进出口总额、公共财政收入、全社会固定资产投资等等我们需要考虑并解决以下问题：1.挑选我国的几个重要经济指标，弄清他们的变化规律及主要特征。
；2.全面的考虑和寻找与经济风险相关的经济因素，通过对风险因素的理解，找到可以表示风险因数的量，最后建立风险与相关经济指标的数学模型；3. 利用应经建立的模型，通过今年的数据来分析我国目前的经济状况以及风险程度；4. 写一篇分析报告,主要说明分析下我国现阶段的经济状况，包括各经济指标的情况和存在的经济风险。
（三）问题分析根据近年来中国的国内生产总值、粮食产量、居民消费价格指数、工业生产增加值、进出口总额以及国家财政收入与支出的分布情况分别在平面直角坐标系上拟合出其图象，从而对我国的几个重要经济指标进行定量分析。
通过对我国经济指标的分析不难发现，其总体状态呈上升趋势；进而观察出经济指标不稳定的时间段，对其寻找原因（风险因素）；之后研究两者之间的关系，建立合理的数学模型。
利用模型分析中国的经济状况，计算其风险程度。
2.模型假设及符号说明模型假设(1)假设我国主要经济指标为国内生产总值、农产品产量、工业增加值以及国家财政收入与支出;(2)尽量只考虑国际收支状况、国民收入、央行干预、通货膨胀﹑美元币值的变化﹑就业率这几方面的风险因素; (3)假设所用数据属实。
符号说明 N 风险指数（每年商品物价的标准差）。
1x ：国内生产总值2x ：财政收入3x ：粮食产量4x ：全社会固定资产投资w ： 商品零售价格指数3.问题一的解决我们从网上查找到了相关的经济指标数据。
农产品产量【1】、工业增加值【2】、国内生产总值（亿元）【3】、财政收入(亿元)【4】、粮食产量（万吨）【5】、 1.农产品产量各种农产品产量变化情况0.010000.020000.030000.040000.050000.060000.02001200220032004200520062007200820092010年份产量/万吨粮食谷物豆类薯类我国的农业生产在近十年中继续稳定发展，粮食实现连续8年增产。
（2003-2010年）2000年，全国粮食产量46217.52万吨；2001年，全国粮食产量45263.67万吨；2002年，全国粮食产量45705.75；2003年，全国粮食产量43069.52万吨；2004年，全国粮食产量；2005年，全国粮食产量；2006年，全国粮食产量；2007年，全国粮食产量；2008年，全国粮食产量；2009年，全国粮食产量；2010年，全国粮食产量；其中谷物的产量保持持续稳定的较大幅度增长，年均增长率达到5.02%。
2工业生产逐季回升，实现利润由大幅下降转为增长轻重工业年度工业增加值变化图200004000060000800001000002000年2001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年年份增加值/亿元轻工业增加值重工业增加值我国近年的工业增加值持续稳定增长，其中重工业发展较快，轻工业发展较缓慢。
重工业增加值由原来的15880亿元变为了现在的132003亿元. 中国2011年全部工业增加值较上年同期增长10.7%。
3、国内生产总值国内生产总值及各产业生产总值变化情况0.0100000.0200000.0300000.0400000.0500000.02001200220032004200520062007200820092010年份生产总值/亿元国内生产总值第一产业第二产业第三产业人均国内生产总值050001000015000200002500030000350002001200220032004200520062007200820092010年份总值/元系列2国民总收入和国内生产总值同步上升，其中我们第三产业发展较慢，第一，第二产业发展较快。
4、财政收入财政收入0.0020000.0040000.0060000.0080000.00100000.002001200220032004200520062007200820092010年份亿元财政收入财政支出0.0020000.0040000.0060000.0080000.00100000.002001200220032004200520062007200820092010年份亿元财政支出中国近年财政情况0.0020000.0040000.0060000.0080000.00100000.002001200220032004200520062007200820092010年份财政收入/支出财政收入财政支出.财政收入稳定上升，但财政支出上升较快。
总结我经济其总体状态呈上升趋势。
其中农业生产在近十年中继续稳定发展，粮食实现8年增产；工业生产逐季回升，2003年后工业增加值较快，重工业与轻工业相比发展较为迅速；GDP 在2004-2008中旬增长较快，由于2008年下旬出现国际金融危机，使得经济有所下降。
4.问题二的解决（1）基本模型利用多元线性回归模型求解:经济风险的大小与经济的稳定性成反比，而物价又是最直接反映经济稳定性的量，所以我们选取商品零售价格指数的标准差来代表经济风险指数N 。
通过商品零售价格指数【1】计算出每年商品宁搜价格指数的标准，即得到了每年的经济风险指标。
我们从网上查找到了相关的经济指标数据。
国内生产总值（亿元）【3】、财政收入(亿元)【6】、粮食产量（万吨）【5】、全社会固定资产投资（亿元）【7】，商品零售价格指数【8】 设国内生产总值、财政收入、粮食产量、全社会固定资产投资分别x 1、x 2、x 3、x4,经济风险为N。
设变量之间的关系为：N= ax1+bx2+cx3+dx4下面是利用MATALB软件计算的过程：1．对回归模型建立M文件model.m如下:function yy=model(beta0,X)a=beta0(1);b=beta0(2);c=beta0(3);d=beta0(4);x1=X(:,1);x2=X(:,2);x3=X(:,3);x4=X(:,4);N=a*x1+b*x2+c*x3+d*x42. 主程序如下:x1=[48108.5 59810.5 70142.5 78060.9 ………315274.7 341401.5]x2=[5218.1 6242.20 7407.99 8651.14………68518.30 83101.51];x3=[44510.1 46661.8 50453.5 49417.1………53082.1 54647.7];x4=[16370.3 20019.3 22974.03 24941.11………224598.77 278121.85 ];N=[2.39 4.38 1.27 1.28………1.23 0.81];x=[x1 x2 x3 x4];betafit=nlinfit(x,y,’model’,beata0)得到结果：a=0.000008 b=0.000098 ;c=0.00000256 ;d=0.00000676 ;即得到经济风险指数N与国内生产总值、财政收入、粮食产量、全社会固定资产投资的函数关系式：N=0.000008x1-0.000098x2-0.00000256x4+0.00000676x5（2）模型的检验与评价：1）模型中我们认为最主要的经济因素，缺乏理论依据。
2）我们认为标准差可以反映经济风险可能不如我们预测的准确，也就是说可能存在能更为准确反映经济风险的量。
5问题三的解决根据我们已经建立的模型，2011年国内生产总值47.2万亿元，粮食产量1.14万亿斤，公共财政收入10.37万亿元，全社会固定资产投资31102亿元。
带入函数得经济风险N=4.81，由此可以看出尽管我国的经济各项指标都在增长，我国的经济仍然存在较大风险。
所以我国在未来几年的目标不应该是追求的快速发展，而应更注重对经济的宏观调控，这样才能降低我国的经济风险。