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基于ARIMA-GMDH的GDP預(yù)測模型

發(fā)布時間:2017-07-15 22:05

  本文關(guān)鍵詞:基于ARIMA-GMDH的GDP預(yù)測模型


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【摘要】:文章先對四川省GDP分別建立了ARIMA時間序列模型和GMDH變量自回歸模型來進行預(yù)測;然后利用GMDH自組織建模方法建立ARIMA-GMDH組合預(yù)測模型來預(yù)測;最后使用Bonferroni-Dunn方法對三個模型的穩(wěn)定性進行分析檢驗。模型預(yù)測結(jié)果和穩(wěn)定性檢驗結(jié)果表明:基于ARIMA-GMDH組合的GDP預(yù)測模型的擬合和預(yù)測都優(yōu)于另外兩種單預(yù)測模型。相比之下組合模型在擬合和預(yù)測效果具有較高的可靠性、準確性和穩(wěn)定性。
【作者單位】: 四川大學工商管理學院;
【關(guān)鍵詞】GDP ARIMA GMDH 組合預(yù)測
【基金】:國家自然科學基金資助項目(70771067)
【分類號】:F222.33;F224
【正文快照】: 0引言對GDP的定量預(yù)測模型種類繁多。最初人們多用單一模型預(yù)測,如回歸分析法、時間序列分析法、灰色預(yù)測法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。但是不同的預(yù)測方法也自身存在局限性,可能會影響預(yù)測效果。例如ARIMA模型可能存在共線性、過擬合的現(xiàn)象,會影響模型的預(yù)測能力[1];GMDH自回歸模

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