中国GDP什么时候会超过美国

通过对2005年至2014年中国与美国GDP数据的一次线性回归分析,预测中国GDP将在2029年左右超越美国。文章采用世界银行的数据,并通过误差函数评估模型准确性。

经常看到网上讨论中国什么时候能赶超美国的争论。且不说这个问题有多无聊,讨论这个问题的人也很无聊。看了半天,也没看出个所以然。还不如针对这个问题收集数据,做做分析。

本文主要收集GDP相关数据。这个指标现在争议很大,不能够反映国民经济的很多方面。但就统计数据的质量来说,GDP比较全面,而且容易获得。这里选取世界银行的统计数据,中国和美国2005年到2014年十年间的GDP数据如下:

年份 美国 中国
2005 13.09 2.257
2006 13.86 2.713
2007 14.48 3.494
2008 14.72 4.522
2009 14.42 4.99
2010 14.96 5.931
2011 15.52 7.322
2012 16.16 8.229
2013 16.77 9.24
2014 17.42 10.36

美国的GDP线图如下:

中国的GDP线图如下:

两张图基本上都趋近直线,中间会有一些拐点,所以先用一次线性回归来拟合:

china_z1=np.polyfit(china_years, china_gdps, 1)

china_p1=np.poly1d(china_z1)

>>> print china_p1

0.919 x + 0.8514

us_z1=np.polyfit(china_years, us_gdps, 1)

us_p1=np.poly1d(us_z1)

>>> print us_p1

0.4284 x + 12.78

解方程得到

>>> (12.78-0.8514)/(0.919-0.4284)

24.31430900937627

计算年限:

>>> 2005-1+25

2029

所以按照中国目前的增速,至少要到2029年GDP才会超过美国。考虑到中国现在GDP增速下滑等等不确定因素,这个过程还可能要晚一些。
定义误差函数:

>>> def error(f, x, y):

…     return scipy.sum((f(x) – y)**2)



计算一次限行误差如何:

>>> china_f1=scipy.poly1d(china_z1)

>>> china_f1(25)

23.825945454545447

>>> us_f1=scipy.poly1d(us_z1)

>>> us_f1(25)

23.493090909090906

>>> print error(china_f1, china_years, china_gdps)

0.764862072727

>>> print error(us_f1, china_years, us_gdps)

0.905429090909

>>>

这个误差还是比较小的。但实际上上面两幅图都不是完美的直线,二是有向上的曲度,所以可以考虑使用二次方程建模。具体参见这里

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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