目录
摘 要 II
关键词 II
ABSTRACT III
KEY WORDS III
引言 1
1 材料与方法 1
1.1文献综述 1
1.2方案论证 2
2 过程论述 2
2.1 数据的预处理 2
2.2 主成分分析 6
2.3 因子分析 11
2.4时间序列模型 12
3 结果与分析 26
3.1中国 27
3.2印度 27
3.3俄罗斯 28
3.4巴西 29
3.5南非 30
3.6综合规划 30
4 讨论 31
4.1总体归纳 31
4.2问题建议 31
致谢 32
参考文献 33
附录 34
基于数据分析下的金砖国家发展前景及合作探讨
摘 要
金砖国家组织自成立以来，一直秉承发展、包容、合作和共赢的态度，为组织内国家的崛起而不断努力。各成员国都有强大的合作意识和积极的合作态度，在全球的发展中国家里起着带头作用。本文以金砖国家的发展为背景，根据国家统计年鉴中近十年的数据，利用统计学中的主成分分析、因子分析方法和时间序列模型对各金砖国家的人口，GDP，工业，资源与环境等经济、社会和生态指标进行了整体分析和预测。从统计学的角度给出了金砖国家中各成员国的优势邻域和国家综合实力。中国在工业、经济、金融、人口与劳动力等方面较强，印度的信息设备所涉及的科技领域竞争能力较强，俄罗斯在能源和自然资源领域有较好的发展前景，巴西在可再生能源领域有较好的前景，南非的矿产资源相对丰富。结合上述比较优势和预测数据，本文给出了金砖国家在未来发展、合作以及国家战略规划方面的建议，这对金砖国家乃至世界上其它国家都有着一定的指导意义。
引言
世界格局在不断变化，而如今经济事态低迷，复苏的境况乏力，各成员国的开放程度高低不同，也在经济结构上存在很大的差别。金砖国家是一个较大的经济体，这五个成员国之间，各个国家需要在自身经济增长的同时，顾及经济贸易 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: @351916072@ 
合作的任务，并在最新的国家境况下不断探索合作机制。
在2019年11月的巴西利亚举行了盛大的金砖国家领导人第十一次峰会，当代金砖国家领导人指出，促成五国达成共识，形成经济合作体的原因，主要是五国都有自己巨大的发展潜力和互补领域。管理信息化促使各行各业在近十年都出现了极大的、极快的数据积累。不论是在经济建设领域、生态领域，还是在能源邻域都积累了海量数据。而统计分析方法能将这些繁杂庞大，甚至无用的数据筛选出来，最终归纳总结出最精炼有效的数据。本文不仅考虑到各国发展点各有不同，而且顾及可持续发展理念，利用过去十年的数据为金砖国家做出综合实力分析。
在金砖国家这个结合体中，很多数据虽然庞大而繁杂，但用数据说话却最具真实可靠性。将数据套用在模型中，对未来进行预测，是当今时代的一个趋势。本文通过主成分分析、因子分析、时间序列预测模型等的统计分析方法，将数据充分筛选出来预测分析，根据数据之间的比较优势，对各金砖成员国进行发展前景分析和合作探讨，对金砖国家乃至世界上各个国家都有不可估量的应用前景。
1 材料与方法
1.1文献综述
在国内外的研究中，不乏有对金砖国家各个邻域发展现状进行对比的文章。张琪在金砖国家服务贸易竞争力与合作分析[1]中对服务贸易的竞争力的TC指数进行了研究，邓国庆在把握金砖国家科创合作机遇[2]中对科技创新、数字经济和技术革命的进行了研究。徐铮奎在金砖国家医疗器械市场概览[3]中对五国政府农村地区的医疗卫生水平进行了研究。刘奕伯在金砖国家金融合作研究[4]中对以金融服务贸易各自现状,通过国际市场占有率指数(MS)、贸易竞争力指数(TC)、和显性比较优势指数(RCA)这几个指标对金融服务贸易国际竞争力进行了评价。
研究人员大多的是讨论金砖国家经济社会生态中某一个小点的发展前景，却没有在如此庞大的数据库中，利用整体数据，对金砖国家各个领域的指标做出全面的分析，更没有对金砖成员国的优劣势进行对比再逐个分析。本文主要是基于金砖国家前十年的数据，在此基础上给出预测，再结合金砖国家发展情况，对金砖国家的发展前景和合作能力进行探讨。
1.2方案论证
在本文的设计课题中，涉及了财政金融，人口，资源与环境，交通运输，价格指数，工业等许多个研究指标，而在这些指标之下又有很多细化的量化指标，这些指标能够代表金砖国家国情的方方面面，真实有效的反映经济社会，人口和劳动力、工业，环境资源等各个邻域发展程度，也可以由此预测金砖国家在这各个方面的未来发展趋势。
首先，由于指标数量太多，每个指标间的存在重叠与冗余的信息，甚至会出现相关性。因此降维方法在本文的运用是必不可少的。而主成分分析是行之有效的降维方法[5]，主成分分析是一种用少数的变量代表所有变量的思想，做到了化繁为简的功效。如果要运用聚类分析，便无法比较指标具体的数值大小，那么无法比较各个国家之间各种邻域的发展情况。因此本文排除了这种方法。
因子分析的主要在降维的基础上根据变量之间的相关性[6]，把相关性高的变量分配在同一组内，相关性低的分配到另一个组内，而分析得来的新变量属于对原始变量的内部分解[7]。最终因子的综合得分，在理论意义上是以各个因子的方差贡献率为权重，通过线性组合的函数，计算得到的一个综合评价指数。在研究意义上，这个指标恰恰能反映到金砖国家综合国力的水平。因此，因子分析能给这些数值指标一个实际的意义，最终也能在国家的竞争实力上给出一个有力的肯定。

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