本文關(guān)鍵詞：時間序列分析在教育投資與經(jīng)濟增長方面的研究應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在實際生活中，人們?yōu)榱私忉屖挛镒兓囊?guī)律，分析影響事物發(fā)展的因素，預(yù)測和控制事物的發(fā)展方向，需要觀察所研究的某種現(xiàn)象，從而得到一定順序的數(shù)據(jù)。而時間序列分析正是通過分析數(shù)據(jù)，揭示事物的本質(zhì)特征，論述事物或系統(tǒng)未來發(fā)展方向與預(yù)測或控制的方法。由于環(huán)境等客觀因素的影響，使得在實際應(yīng)用中，大多數(shù)序列不是平穩(wěn)、不可用簡單線性關(guān)系去加以分析的，面對這一困難，時間序列分析通過對數(shù)差分的形式使數(shù)據(jù)平穩(wěn)化，進而通過模型擬合和預(yù)測，達到人們所期望的效果，揭示數(shù)據(jù)所代表的事物的本質(zhì)規(guī)律與發(fā)展趨勢。 本文主要研究了教育投資、國內(nèi)生產(chǎn)總值與國家財政支出之間的關(guān)系。教育作為一種內(nèi)部動力，在提高人們的文化知識水平的同時也變相增加了人們的勞動生產(chǎn)率，進而促進科學技術(shù)的發(fā)展，推動了經(jīng)濟總量的快速提高，也帶動社會的知識結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)一定的調(diào)整及優(yōu)化。反過來，經(jīng)濟是教育投資增長的物質(zhì)基礎(chǔ)，經(jīng)濟增長會增強社會各方面加大教育投資能力。因此，越來越多的國家把教育投資作為經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要動力。 本文緒論中介紹了論文提出的背景，國內(nèi)國外學者的研究現(xiàn)狀，并對論文的主要結(jié)構(gòu)進行了概述。第二章介紹了時間序列的基本概念，給出序列穩(wěn)定的重要意義。第三章主要介紹了AR、MA、ARMA、ARIMA模型，對這四類模型進行詳細的闡述，并論述了模型的有效性。第四章主要介紹了多元協(xié)整分析及其在此基礎(chǔ)上建立的誤差修正模型，分析數(shù)據(jù)的長、短期效應(yīng)。第五章是實證分析，對我國教育支出、GDP、國家財政支出數(shù)據(jù)分別進行了分析及預(yù)測，通過比較分析可知，基于多變量的誤差修正模型可以更好的對數(shù)據(jù)進行模擬與預(yù)測。第六章是總結(jié)和展望，對本文得出的結(jié)論進行說明，同時也提出了存在的不足和繼續(xù)研究的空間。 實證分析中，說明了數(shù)據(jù)的取向，介紹對原始數(shù)據(jù)的處理方法，在此基礎(chǔ)上建立模型擬合和預(yù)測數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。最后將ARIMA模型和多元協(xié)整分析的基礎(chǔ)上建立誤差修正模型進行對比，得到結(jié)論：多元誤差修正模型可以更好的對數(shù)據(jù)擬合與預(yù)測。
【關(guān)鍵詞】：時間序列分析 ARIMA模型 協(xié)整分析 ECM模型
【學位授予單位】：遼寧師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F224;F124;G521
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-9
• 1.1 研究背景8
• 1.2 研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)9
• 2 時間序列分析基本理論9-12
• 2.1 時間序列的定義9-10
• 2.2 平穩(wěn)時間序列的定義及其意義10-11
• 2.2.1 平穩(wěn)時間序列的定義10-11
• 2.2.2 平穩(wěn)時間序列的意義11
• 2.3 相關(guān)函數(shù)與自相關(guān)函數(shù)11-12
• 2.4 白噪聲序列12
• 3 求和自回歸移動平均 ARIMA（p,d,q）模型12-16
• 3.1 AR(p)模型12-13
• 3.1.1 AR(1)模型12
• 3.1.2 AR(p)模型及其穩(wěn)定性分析12-13
• 3.2 MA(q)模型13-15
• 3.2.1 MA(1)模型13-14
• 3.2.2 MA(q)模型及其平穩(wěn)性分析14-15
• 3.3 ARMA(p,q)模型15
• 3.4 ARIMA(p,d,q)模型15-16
• 4 協(xié)整分析理論16-22
• 4.1 單整與協(xié)整16-17
• 4.1.1 單整概念16
• 4.1.2 協(xié)整概念16-17
• 4.2 協(xié)整檢驗17-19
• 4.2.1 兩變量協(xié)整關(guān)系的檢驗17
• 4.2.2 多變量協(xié)整關(guān)系的檢驗17-19
• 4.3 誤差修正模型19-22
• 4.3.1 兩變量的誤差修正模型19-20
• 4.3.2 誤差修正模型的建立20-21
• 4.3.3 多變量的誤差修正模型21-22
• 4.4 Granger(格蘭杰)因果關(guān)系檢驗22
• 5 實證分析22-34
• 5.1 數(shù)據(jù)的選擇與處理23-24
• 5.1.1 數(shù)據(jù)選擇23
• 5.1.2 數(shù)據(jù)處理23-24
• 5.2 平穩(wěn)性分析24-25
• 5.2.1 散點圖24-25
• 5.2.2 ADF 檢驗25
• 5.3 ARIMA（p,d,q）模型擬合與預(yù)測25-28
• 5.3.1 教育支出的擬合模型與預(yù)測25-27
• 5.3.2 國民生產(chǎn)總值 GDP 的擬合模型與預(yù)測27-28
• 5.5 協(xié)整檢驗?zāi)Ｐ?/span>28-29
• 5.6 誤差修正模型29-31
• 5.7 Granger 因果關(guān)系檢驗31-32
• 5.8 模型的修正32-34
• 6 總結(jié)與展望34-36
• 參考文獻36-37
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況37-38
• 致謝38

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：時間序列分析在教育投資與經(jīng)濟增長方面的研究應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：334057