摘要随着我国经济的快速发展，人们生活水平逐步提高，人们享受这经济发展所带来的好处的同时，也越来越关心生活品质的提升。中国人均指标是衡量生活品质的重要标准，而这一指标是大学生选择工作的重要参考。本文首先以浙江省为例，通过层次分析法研究了大学生择业时地域选择的影响因素，发现农村大学生毕业后吸引他回乡的最主要原因是城乡之间平均住房面积的差异。进而我们队对浙江省城乡居民人均住房面积差距情况进行分析和预测，我们通过时间序列分析的方法拟合了城乡人均住房面积的差异，同时，也研究了这个差异的发展趋势，并提出相应建议。本文将对浙江省2013年以后城乡住房建设提供一定的帮助和贡献。44263
With the rapid development of China's economic, people's living standards gradually improve，people enjoy the benefits brought by economic development, at the same time,more and more care about how to improve quality of life。An important standard China per capita index is a measure of the quality，this index is an important reference for college students choose to work.This paper takes Zhe jiang Province as an example，through the analytic hierarchy process of the level of regional choice of college students employment factors,the main reason that rural students after graduation to attract him to is the difference between urban and rural areas the average housing area. To analyze and forecast the per capita housing area and our team on the gap between urban and rural residents in Zhe jiang province,the differences between urban and rural per capita housing area fitting method we analyzed by time series,at the same time, it studies the development trend of the difference, and put forward the corresponding proposal.The article will provide certain help and contributions for Zhe jiang province after 2013 urban and rural housing construction .
毕业论文关键词：ARMA模型；城乡人均住房面积；差分；时间序列；层次分析
Keyword: AMRA model；Urban and rural per capita housing area；Differential；Time series；Analytic Hierarchy Process
目 录
一．背景介绍 4
二、层次分析 4
（一）.问题的提出 4
（二）.模型假设 4
（三）.符号说明 4
(四）.模型建立和求解 5
三. 对浙江省城乡人均住房面积差异的讨论 9
四、时间序列和ARMA模型的简单介绍 12
五、建模和预测 13
（一）.数据来源及预处理 13
（二）.数据处理 16
六．预测与建议 18
一．背景介绍
当前中国经济虽然稳步高速发展，但其中不平衡的现象依然客观存在，城乡之间的经济发展水平依然存在相当的差距。那么，一位农村出身的大学，在他毕业之后将会面临两个完全不同的抉择：是留在城市追求自我价值的实现还是回到家乡为家乡的发展提供助力？已经有很多文献讨论了大学生在这一时刻的选择及其影响因素的问题，比如李黎明，张顺国（2008）基于实际调查数据对家庭背景和自身学业成就对大学生毕业去向进行了实证研究，他们认为“人力资本”与“社会资本”对大学生就业选择地区的影响较大。本文同样研究了这一问题，我们使用层次分析法对影响大学生就业选择地区的影响因素进行了讨论。 基于ARMA模型的城乡居民人均住房面积差距预测和分析:http://www.751com.cn/shuxue/lunwen_45498.html