【摘要】：國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)是指在一定時期內(nèi)(一個季度或一年),一個國家或地區(qū)所有常住單位全部生產(chǎn)活動的最終結(jié)果。常被認(rèn)為是衡量一個國家整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要指標(biāo)。它不但能反映一個國家的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn),更可以反映一國的國力與財富。這個指標(biāo)在我國國民經(jīng)濟(jì)核算體系中處于極其重要的地位,對于判斷國家經(jīng)濟(jì)是否健康發(fā)展起著關(guān)鍵作用。因此,準(zhǔn)確的分析預(yù)測GDP具有重要的理論和實(shí)際意義。 時間序列是指將某種現(xiàn)象某一個統(tǒng)計指標(biāo)在不同時間上的各個數(shù)值,按時間先后順序排列而形成的序列。時間序列分析是動態(tài)數(shù)據(jù)分析處理的一種重要的方法,它以概率統(tǒng)計學(xué)作為理論基礎(chǔ)來分析隨機(jī)數(shù)據(jù)序列(或稱動態(tài)數(shù)據(jù)序列),并對其建立數(shù)學(xué)模型,再進(jìn)一步應(yīng)用于預(yù)測、自適應(yīng)控制等諸多方面,是一個具有相當(dāng)高的實(shí)際應(yīng)用價值的研究領(lǐng)域。時間序列預(yù)測方法則是通過序列的歷史數(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)象的未來做出預(yù)測。傳統(tǒng)的時間序列分析方法在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用主要是確定性時間序列分析方法,主要包括指數(shù)平滑法、移動平均法、時間序列的分解等。隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,許多不確定因素在經(jīng)濟(jì)生活中的影響越來越大,必須引起人們的廣泛重視。ARMA模型是由美國統(tǒng)計學(xué)家George E. P. Box與英國統(tǒng)計學(xué)家GunlymM. Jenkins提出的,亦被稱為B-J模型,它是一動態(tài)模型是對隨機(jī)過程的動態(tài)描述,是當(dāng)同時用到AR和MA方法時的一種模型。但是,由于生活中很多數(shù)據(jù)本身是非平穩(wěn)的,在進(jìn)行建模之前需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理,故時間序列分析中最常用的模型是ARIMA模型。 本文選用1952年—2006年55年來我國的GDP數(shù)據(jù)作為研究對象,首先,建立了常規(guī)時間序列ARIMA (2,1,0)模型與ARIMA (0,1,2)模型,然后建立了更為合理的包含結(jié)構(gòu)突變的趨勢平穩(wěn)模型,并分別分析了包含斜率突變和跳躍突變兩種不同的突變模型,發(fā)現(xiàn)最優(yōu)模型為在突變點(diǎn)1978年發(fā)生了斜率改變的趨勢平穩(wěn)模型。然后利用殘差建立了時間序列模型,經(jīng)過對比檢驗發(fā)現(xiàn)殘差的最優(yōu)模型為ARMA (1,2),再將殘差的估計值代入包含結(jié)構(gòu)突變的趨勢平穩(wěn)序列模型,最終還原得到了我國GDP的實(shí)際預(yù)測值。通過預(yù)測、檢驗、比較,發(fā)現(xiàn)包含結(jié)構(gòu)突變的趨勢平穩(wěn)序列模型對我國1952年到2006年間GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬、預(yù)測的效果最優(yōu)。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F224;F124

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 魏寧;邊寬江;袁志發(fā);;基于ARIMA模型的陜西省GDP分析與預(yù)測[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2010年09期

2 趙蕾;陳美英;;ARIMA模型在福建省GDP預(yù)測中的應(yīng)用[J];科技和產(chǎn)業(yè);2007年01期

3 張衛(wèi)國;以ARIMA模型估計2003年山東GDP增長速度——時間序列模型在中國省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測中的應(yīng)用實(shí)例[J];東岳論叢;2004年01期

4 許國輝,余春林;時間序列分析方法的研究[J];廣州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2003年06期

5 趙婷;;ARMA在我國GDP預(yù)測中的應(yīng)用[J];中國市場;2011年01期

6 徐炳勝;;單位根“偽檢驗”解析——以GDP時間序列為例[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2006年05期

7 龔國勇;;ARIMA模型在深圳GDP預(yù)測中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2008年04期

8 顧標(biāo);周紀(jì)恩;;單位根，還是趨勢間斷?——基于中國宏觀經(jīng)濟(jì)變量的實(shí)證研究[J];稅務(wù)與經(jīng)濟(jì);2007年06期

9 趙盈;;我國GDP時間序列模型的建立與實(shí)證分析[J];西安財經(jīng)學(xué)院學(xué)報;2006年03期

10 劉穎,張智慧;中國人均GDP(1952-2002)時間序列分析[J];統(tǒng)計與決策;2005年04期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 魏寧;時間序列分析方法研究及其在陜西省GDP預(yù)測中的應(yīng)用[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2010年

，

本文編號：2622911