本文關(guān)鍵詞：基于時間序列分析的我國GDP預(yù)測模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：GDP(Gross Domestic Product)是國民經(jīng)濟(jì)核算的核心指標(biāo),常被公認(rèn)為衡量一個國家(或地區(qū))經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo),我們可以從GDP的變化判斷出一個國家(或地區(qū))經(jīng)濟(jì)狀況的盛衰。時間序列分析預(yù)測方法是通過序列的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時間變化的規(guī)律,將該規(guī)律延伸到未來,從而對該現(xiàn)象的未來走勢做出預(yù)測,在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。將時間序列分析法應(yīng)用到我國GDP預(yù)測中,利用時間序列模型,能夠準(zhǔn)確地預(yù)測我國GDP將來走勢,為國家宏觀經(jīng)濟(jì)的有效調(diào)控和政策制定提供理論引導(dǎo)。本文基于時間序列分析理論,選用國家統(tǒng)計局發(fā)布的2000年第一季度至2014年第一季度我國GDP累計值57個季度數(shù)據(jù),借助EViews 6.0軟件,SAS 9.1.3軟件和Matlab 2011a軟件,對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析,分別建立乘積季節(jié)ARIMA模型,疊合模型和虛擬變量回歸模型,在疊合模型中建立全新的高斯函數(shù)與正弦函數(shù)和的疊合模型形式,以及在虛擬變量回歸模型中開拓建立含多個虛擬變量的非線性回歸模型這一新思路,并通過計量模型對2014年后三個季度我國GDP進(jìn)行預(yù)測。分析探討三種模型的準(zhǔn)確性,選擇相對預(yù)測誤差最小的模型成為相對最優(yōu)預(yù)測模型,具有較高的理論和實(shí)際作用。
【關(guān)鍵詞】：GDP 時間序列分析 乘積季節(jié)ARIMA模型 疊合模型 虛擬變量回歸模型
【學(xué)位授予單位】：蘇州科技學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F223;F224
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 研究背景和意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 時間序列分析研究動態(tài)10-11
• 1.2.2 國內(nèi)外有關(guān)GDP的研究現(xiàn)狀11
• 1.3 本文的主要工作11-13
• 第二章 乘積季節(jié)ARIMA模型13-24
• 2.1 乘積季節(jié)ARIMA模型相關(guān)基本概念13-15
• 2.1.1 序列平穩(wěn)性13
• 2.1.2 乘積季節(jié)(SARIMA) 模型13-15
• 2.2 乘積季節(jié)ARIMA模型相關(guān)基本方法15-19
• 2.2.1 單位根檢驗(yàn)法15-16
• 2.2.2 差分變換16-17
• 2.2.3 白噪聲檢驗(yàn)17
• 2.2.4 信息準(zhǔn)則17-19
• 2.3 乘積季節(jié)ARIMA模型的建立過程19-20
• 2.3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)19
• 2.3.2 對差分后的平穩(wěn)序列進(jìn)行ARMA擬合19-20
• 2.3.3 參數(shù)估計及檢驗(yàn)20
• 2.3.4 模型的有效性檢驗(yàn)20
• 2.3.5 模型的預(yù)測及評價20
• 2.4 乘積季節(jié)ARIMA模型在我國GDP預(yù)測中的應(yīng)用20-24
• 2.4.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)及處理20-21
• 2.4.2 模型的識別與確定21-23
• 2.4.3 模型的預(yù)測與評價23-24
• 第三章 疊合模型24-31
• 3.1 疊合模型的原理與方法24-26
• 3.1.1 疊合指數(shù)函數(shù)模型24
• 3.1.2 疊合三角函數(shù)模型24-26
• 3.1.3 疊合模型26
• 3.2 對我國GDP時間序列建立疊合模型26-28
• 3.2.1 我國GDP時間序列特征分析26
• 3.2.2 趨勢部分?jǐn)M合26-27
• 3.2.3 建立疊合三角函數(shù)模型27-28
• 3.3 我國GDP時間序列疊合模型的改進(jìn)28-31
• 3.3.1 疊合模型形式改進(jìn)28-29
• 3.3.2 對我國GDP時間序列建模29-31
• 第四章 虛擬變量回歸模型31-36
• 4.1 多元線性回歸回顧31
• 4.2 虛擬變量31-32
• 4.2.1 定義31-32
• 4.2.2 賦值方法32
• 4.3 建立虛擬變量回歸模型32-34
• 4.3.1 設(shè)定虛擬變量32
• 4.3.2 參數(shù)估計及檢驗(yàn)32-34
• 4.4 我國GDP虛擬變量回歸模型34-36
• 4.4.1 設(shè)定虛擬變量34
• 4.4.2 參數(shù)估計及檢驗(yàn)34
• 4.4.3 模型的預(yù)測與評價34-36
• 第五章 結(jié)論及展望36-38
• 5.1 結(jié)論36
• 5.2 展望36-38
• 參考文獻(xiàn)38-41
• 致謝41-42
• 附錄42-43
• 作者簡歷43

【相似文獻(xiàn)】

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