本文選題：線性趨勢　切入點：殘差自回歸　出處：《統(tǒng)計與決策》2016年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了探尋具有線性趨勢的殘差自回歸模型的較為合適的估計方法,文章以殘差AR(2)模型為例,對直接最小二乘法、兩步法、非線性最小二乘法和化歸法進行了Monte Carlo模擬,擬合和預測結果顯示非線性最小二乘法和化歸法的均方誤差和平均絕對誤差相同且最小。此外,還利用1980—2013年河南省人均GDP經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行了擬合與預測實證分析,得到了與模擬比較相類似的結果,這說明非線性最小二乘法和化歸法是較優(yōu)的估計方法。進一步地,基于非線性最小二乘法,給出了河南省人均GDP的短期預測。
[Abstract]:In order to find a more suitable method for estimating the residual autoregressive model with linear trend, Monte Carlo simulation of direct least square method, two-step method, nonlinear least square method and regression method is carried out in this paper, taking the residuals ARQ2) model as an example. The fitting and forecasting results show that the mean square error and mean absolute error of the nonlinear least square method and the regression method are the same and the minimum. In addition, the empirical analysis of fitting and forecasting is carried out by using the economic data of Henan Province per capita GDP from 1980 to 2013. The results are similar to those obtained by the simulation, which shows that the nonlinear least square method and the reduction method are the better estimation methods. Furthermore, based on the nonlinear least square method, the short-term prediction of GDP per capita in Henan Province is given.
【作者單位】： 河南科技大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;
【基金】：國家社會科學基金資助項目(11BTJ017) 河南省國際科技合作計劃項目(134300510034) 河南科技大學博士科研啟動基金項目(09001322)
【分類號】：F830;F224

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本文編號：1560423