基于数据分析下的金砖国家发展前景及合作探讨开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

课题的意义：伴随着金砖国家合作领域的不断拓展，从单元到多元，从双边到多边，从最初的贸易投资到旅游、金融、文化科教，从贸易到实业、全球经济治理变革协商，从政府交流到党派交流，金砖国家合作已经成长为促进世界经济增长、完善全球治理、推动国际关系民生化的重要力量。但同时，受国际经济复苏乏力、金融市场动荡等大环境影响，金砖国家合作也日益面临不少难题和挑战。特别是近年由于金砖国家经济普遍面临各种困难，导致有关金砖潜能穷尽、光环消散的声音和看低言论不绝于耳，可金砖国家却认为尽管未来发展存在不确定性，金砖国家机制并不会走向衰落反而具有强大生命力。本篇文章从国家统计年鉴数据中，参考了金砖国家过去十年的人口，gdp，工业，资源与环境，能源等十多方面的经济社会生态指标，预测未来金砖国家的优势产业和发展方向。由于每个社会经济生态指标含有多个小分支，比如财政和金融涉及各国的中央银行贴现率、货币存量、外币资产、特别提款权、黄金外汇储备等等，同理，其他的每个指标下也涉及更细的内容，因此这份经济社会指标数据所涵盖的内容十分全面，可以更加真实充分的反映金砖国家在各个方面的实力。在预测未来金砖国家最具发展潜力行业的同时，基于对数据的分析给出金砖国家在未来发展和合作上的建议，这对金砖国家乃至世界各国的经济发展具有一定的现实意义。

国内外研究进展：在国内外的研究中，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。骆嘉在金砖国家可持续金融合作的现状、问题与对策^[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，做一个全面的分析，更没有将分析的结论运用政策发展建议里。

2. 研究的基本内容和问题

研究的目标、内容：

对金砖国家每个年份的经济社会生态指标进行细化归纳，利用数据分析筛选得出每个国家在每个年份里每个指标的数值，根据这些量化指标，得到总体数据表格。

利用主成分分析方法将各个国家在每个年份里的每个指标的分支用主成分计算出来后，找到出关键的主成分，并将量化数据归纳到一个表格中。

3. 研究的方法与方案

1.数据整理归纳：在国家统计年鉴中，首先分类整理出可利用的金砖国家各个年份对应的各个指标的细化分支数据，对其进行筛选鉴定，最终得出可比较的完整数值。国家统计年鉴致力于权威可靠的统计数据收集和分享,为广大高校师生和科研院所科研工作者的学术研究、论文创作提供数据支持，年鉴正文内容一般分为20余个篇章，于不同年份根据经济社会发展的不同情况略有调整。

2.因子分析：对金砖国家的经济社会生态指标的小分支进行细化归纳，最终利用数据分析得出每个国家在每个年份里的每个指标的量化数值指标，将这些年这个国家的所有指标进行因子分析，找出各个因子之间的关联度，进行因子提取，通过分析原始变量之间的相互关系，从中提交较少的因子。提取方法是利用选择本数据得到因子负荷矩阵。使用因子负荷矩阵求解变量相关的矩阵的特征值，根据特征值的大小确定数量。得到的结果虽然保证了因子之间的不相关，但因子对变量的解释能力较弱，不容易解释和命名。通过因子模型的旋转变化，使公共因子的负荷和数更接近于1或0、使得到的公共因子对变量的命名和解释更加容易^[6]。进行正交换可以保证变换后各因子仍正交，但如果经过正交交换后对公共因子仍不能解释，可以进行斜交旋转变换。使用因子表示原始变量，计算出因子和原始变量之间的线性关系。并得出国家的综合因子得分。也就是国家综合实力的评判，即国家战略资源的总称。

3.主成分分析：将每个国家在每个年份里的每个指标的主成分计算出来后，找到出关键的主成分，计算数据协方差矩阵，并获得协方差矩阵的特征值^[7]。将对应的特征值按照大小排序，最大的特征值是第一主成分，第二大的特征值是第二主成分，以此类推。求取特征向量，将特征向量转化为单位特征向量，并将主成分对应的特征向量作为转换矩阵，用数据矩阵右乘转换矩阵，实现主成分映射。最终数据维度映射与主成分数量相同，并将量化数据归纳到一个表格中。

4. 研究创新点

统计模型是将数据和国家发展连接起来的桥梁，用多元统计分析的相关方法和时间序列分析模型对金砖国家各方面的数据做出预测，在数据分析的过程中，将繁杂且多样、数量庞大的数据归到模型里，需要做出多重的检验和预测，这在在现有的文献中涉及较少。此外，对量化数据指标进行解释并将其应用到社会发展、国家贸易和生态资源的战略规划中，这种做法之前也很少有人使用。

5. 研究计划与进展

研究计划：

首先找到金砖国家的数据来源，再将分类整理出可利用的金砖国家各个年份对应的各个指标的细化分支数据，对其进行筛选鉴定，最终整理出完整并可以相比较的数值分析表。

然后对每个指标的细化分支数值进行归纳，对数值进行主成分分析，计算数据协方差矩阵，并获得协方差矩阵的特征值。将对应的特征值按照大小排序，并将主成分对应的特征向量作为转换矩阵，用数据矩阵右乘转换矩阵，实现主成分映射，得出这个国家综合所有年份的得出的总体数值指标，