本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列分析的我國(guó)GDP預(yù)測(cè)模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：GDP(Gross Domestic Product)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算的核心指標(biāo),常被公認(rèn)為衡量一個(gè)國(guó)家(或地區(qū))經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo),我們可以從GDP的變化判斷出一個(gè)國(guó)家(或地區(qū))經(jīng)濟(jì)狀況的盛衰。時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)方法是通過(guò)序列的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律,將該規(guī)律延伸到未來(lái),從而對(duì)該現(xiàn)象的未來(lái)走勢(shì)做出預(yù)測(cè),在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。將時(shí)間序列分析法應(yīng)用到我國(guó)GDP預(yù)測(cè)中,利用時(shí)間序列模型,能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)我國(guó)GDP將來(lái)走勢(shì),為國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)的有效調(diào)控和政策制定提供理論引導(dǎo)。本文基于時(shí)間序列分析理論,選用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2000年第一季度至2014年第一季度我國(guó)GDP累計(jì)值57個(gè)季度數(shù)據(jù),借助EViews 6.0軟件,SAS 9.1.3軟件和Matlab 2011a軟件,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析,分別建立乘積季節(jié)ARIMA模型,疊合模型和虛擬變量回歸模型,在疊合模型中建立全新的高斯函數(shù)與正弦函數(shù)和的疊合模型形式,以及在虛擬變量回歸模型中開(kāi)拓建立含多個(gè)虛擬變量的非線性回歸模型這一新思路,并通過(guò)計(jì)量模型對(duì)2014年后三個(gè)季度我國(guó)GDP進(jìn)行預(yù)測(cè)。分析探討三種模型的準(zhǔn)確性,選擇相對(duì)預(yù)測(cè)誤差最小的模型成為相對(duì)最優(yōu)預(yù)測(cè)模型,具有較高的理論和實(shí)際作用。
【關(guān)鍵詞】：GDP 時(shí)間序列分析 乘積季節(jié)ARIMA模型 疊合模型 虛擬變量回歸模型
【學(xué)位授予單位】：蘇州科技學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F223;F224
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 研究背景和意義10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 時(shí)間序列分析研究動(dòng)態(tài)10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)外有關(guān)GDP的研究現(xiàn)狀11
• 1.3 本文的主要工作11-13
• 第二章 乘積季節(jié)ARIMA模型13-24
• 2.1 乘積季節(jié)ARIMA模型相關(guān)基本概念13-15
• 2.1.1 序列平穩(wěn)性13
• 2.1.2 乘積季節(jié)(SARIMA) 模型13-15
• 2.2 乘積季節(jié)ARIMA模型相關(guān)基本方法15-19
• 2.2.1 單位根檢驗(yàn)法15-16
• 2.2.2 差分變換16-17
• 2.2.3 白噪聲檢驗(yàn)17
• 2.2.4 信息準(zhǔn)則17-19
• 2.3 乘積季節(jié)ARIMA模型的建立過(guò)程19-20
• 2.3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)19
• 2.3.2 對(duì)差分后的平穩(wěn)序列進(jìn)行ARMA擬合19-20
• 2.3.3 參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)20
• 2.3.4 模型的有效性檢驗(yàn)20
• 2.3.5 模型的預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)20
• 2.4 乘積季節(jié)ARIMA模型在我國(guó)GDP預(yù)測(cè)中的應(yīng)用20-24
• 2.4.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)及處理20-21
• 2.4.2 模型的識(shí)別與確定21-23
• 2.4.3 模型的預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)23-24
• 第三章 疊合模型24-31
• 3.1 疊合模型的原理與方法24-26
• 3.1.1 疊合指數(shù)函數(shù)模型24
• 3.1.2 疊合三角函數(shù)模型24-26
• 3.1.3 疊合模型26
• 3.2 對(duì)我國(guó)GDP時(shí)間序列建立疊合模型26-28
• 3.2.1 我國(guó)GDP時(shí)間序列特征分析26
• 3.2.2 趨勢(shì)部分?jǐn)M合26-27
• 3.2.3 建立疊合三角函數(shù)模型27-28
• 3.3 我國(guó)GDP時(shí)間序列疊合模型的改進(jìn)28-31
• 3.3.1 疊合模型形式改進(jìn)28-29
• 3.3.2 對(duì)我國(guó)GDP時(shí)間序列建模29-31
• 第四章 虛擬變量回歸模型31-36
• 4.1 多元線性回歸回顧31
• 4.2 虛擬變量31-32
• 4.2.1 定義31-32
• 4.2.2 賦值方法32
• 4.3 建立虛擬變量回歸模型32-34
• 4.3.1 設(shè)定虛擬變量32
• 4.3.2 參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)32-34
• 4.4 我國(guó)GDP虛擬變量回歸模型34-36
• 4.4.1 設(shè)定虛擬變量34
• 4.4.2 參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)34
• 4.4.3 模型的預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)34-36
• 第五章 結(jié)論及展望36-38
• 5.1 結(jié)論36
• 5.2 展望36-38
• 參考文獻(xiàn)38-41
• 致謝41-42
• 附錄42-43
• 作者簡(jiǎn)歷43

【相似文獻(xiàn)】

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