發(fā)布時(shí)間：2021-01-01 08:49

　　國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）是衡量一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)狀況的重要指標(biāo),對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和協(xié)助相關(guān)部門做出經(jīng)濟(jì)決策具有重要意義。本文以陜西省西安市為例,選取西安市1983年至2019年GDP指標(biāo)數(shù)據(jù)作為樣本,實(shí)證分析找到擬合 GDP 最優(yōu)模型ARIMA（1,1,1）模型,對(duì)西安市GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)估、檢驗(yàn)。結(jié)果表明模型的GDP預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差在5%以內(nèi)。并運(yùn)用模型預(yù)測(cè)西安市未來5年GDP數(shù)據(jù)。本文對(duì)GDP的指標(biāo)分析具有一定現(xiàn)實(shí)意義,希望能為西安市的經(jīng)濟(jì)決策提供參考。 

【文章來源】：時(shí)代金融. 2020年22期

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

西安市 GDP 的時(shí)間趨勢(shì)圖

2.ARIMA 模型的建立和求解。運(yùn)用博克思-詹金斯法,選擇合適的p,d和q值,對(duì)西安市l(wèi)nGDP 的一階差分變量做自相關(guān)分析,圖2給出西安市l(wèi)nGDP 的自相關(guān)(ACF)系數(shù)和偏自相關(guān)(PACF)系數(shù)圖。表4 模型的拖尾截尾性判斷標(biāo)準(zhǔn) 模型 自相關(guān)系數(shù) 偏自相關(guān)系數(shù) AR(p) 拖尾 p階截尾 MA(q) q階截尾 拖尾 ARMA(p,q) 拖尾 拖尾

根據(jù)表5可知,由DW自相關(guān)檢驗(yàn)可知MA模型存在一階正自相關(guān),從其余模型根據(jù)AIC準(zhǔn)則,SC 準(zhǔn)則越小越好,判斷其最優(yōu)模型,發(fā)現(xiàn)ARIMA(1,1,1)模型優(yōu)于其他模型,p值為1,q值為1,擬合效果較好。圖3是其模型運(yùn)算結(jié)果�？蓪�(duì)lnGDP初步建立ARIMA(1,1,1)模型。利用 1983-2019 年樣本數(shù)據(jù)建立 ARIMA 模型,結(jié)果見下表:取 p=1,q=1,建立 ARIMA(1,1,1)模型:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ARIMA模型的海南省國內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)[J]. 王爽,汪海飛.  對(duì)外經(jīng)貿(mào). 2020(04)
[2]基于改進(jìn)GM（1,1）模型的西安市GDP預(yù)測(cè)[J]. 孫愛民.  價(jià)值工程. 2020(09)
[3]基于ARIMA模型的青島市GDP預(yù)測(cè)分析[J]. 戴琳琳.  河北能源職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(03)
[4]基于ARIMA模型的我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的分析與預(yù)測(cè)[J]. 楊探.  時(shí)代金融. 2018(26)
[5]基于ARIMA模型的我國國內(nèi)生產(chǎn)總值的分析與預(yù)測(cè)[J]. 鄭少智,楊衛(wèi)欣.  中國市場(chǎng). 2010(48)

碩士論文
[1]時(shí)間序列模型在地級(jí)市GDP預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 李守麗.鄭州大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2951298