本文關(guān)鍵詞：基于ARIMA模型的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文通過(guò)對(duì)1952年以來(lái)的各年度GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,利用ARIMA模型對(duì)年度GDP進(jìn)行了預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:ARIMA模型對(duì)GDP年度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的一步預(yù)測(cè)相對(duì)誤差可以保持在3%以內(nèi),具有較高的預(yù)測(cè)精度。
【作者單位】： 工業(yè)和信息化部;
【關(guān)鍵詞】： ARIMA GDP預(yù)測(cè)
【分類號(hào)】：F222.33;F224
【正文快照】： 0引言ARMA模型即自回歸移動(dòng)平均模型(Autoregressive MovingAverage Model),是一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。所依據(jù)的基本思想是利用平穩(wěn)時(shí)間序列的觀察值之間都具有依賴關(guān)系或自相關(guān)性,這種自相關(guān)性表明了變量發(fā)展的延續(xù)性,通過(guò)定量描述這種自相關(guān)性,就可以利用序列的歷史值預(yù)測(cè)將

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