發(fā)布時(shí)間：2017-10-29 10:16

  本文關(guān)鍵詞：我國(guó)GDP時(shí)間序列的模型建立與預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： ARMA模型 Holter-Winter非季節(jié)短期預(yù)測(cè)模型 預(yù)測(cè)

【摘要】：本文利用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)我國(guó)1952年到2005年的實(shí)際GDP時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,分別建立了ARMA模型和Holter-Winter非季節(jié)短期預(yù)測(cè)模型,并對(duì)2006年到2010年的全國(guó)GDP進(jìn)行了預(yù)測(cè)。結(jié)果表明兩個(gè)模型都有很好的預(yù)測(cè)效果。
【作者單位】： 石家莊學(xué)院研究生院 河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)研究生院
【關(guān)鍵詞】： ARMA模型 Holter-Winter非季節(jié)短期預(yù)測(cè)模型 預(yù)測(cè)
【分類號(hào)】：F222.33;F224
【正文快照】： GDP預(yù)測(cè)是一項(xiàng)非常重要而復(fù)雜的工作。目前研究GDP預(yù)測(cè)的方法有很多:建立多元線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè),這種方法在一定的條件下能夠起到較好的作用[1],但由于一些非線性因素的影響,可能造成一些預(yù)測(cè)上的誤差;通過灰色系統(tǒng)理論對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行預(yù)測(cè)[2][3];基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的預(yù)

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1112551