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基于ARIMA模型及回歸分析的安徽省GDP預(yù)測研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-27 05:23

  本文關(guān)鍵詞:基于ARIMA模型及回歸分析的安徽省GDP預(yù)測研究


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【摘要】:國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP),指的是國家(或地區(qū))的經(jīng)濟(jì)在一年(或一個(gè)季度)內(nèi)生產(chǎn)的所有最終產(chǎn)品和勞務(wù)價(jià)值的總和;它是國民經(jīng)濟(jì)核算的核心指標(biāo),同時(shí)也能衡量一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況和發(fā)展水平。在今年三月份的兩會(huì)期間,提出2015年國內(nèi)生產(chǎn)總值將增長7%左右,比去年下降約0.5個(gè)百分點(diǎn):在國家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)中顯示,剛過去的1-3月中國GDP的增速放緩至7%,是2009年第一季度以來增速最低的。這些數(shù)據(jù)告訴我們,對于GDP的研究分析在國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定中具有重要的理論和實(shí)際意義。時(shí)間序列預(yù)測和回歸分析預(yù)測是現(xiàn)有的兩種常用的預(yù)測方法。時(shí)間序列預(yù)測是研究預(yù)測目標(biāo)與時(shí)間之間的演變關(guān)系,是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析處理方法;它利用概率統(tǒng)計(jì)學(xué)為理論基礎(chǔ)用來分析動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,并進(jìn)一步進(jìn)行預(yù)測分析。時(shí)間序列預(yù)測主要是利用歷史數(shù)據(jù)對序列隨時(shí)間變化的規(guī)律進(jìn)行揭示,并將這一規(guī)律延伸到未來,進(jìn)行預(yù)測。確定性時(shí)間序列是傳統(tǒng)的時(shí)間序列分析方法,它主要包括指數(shù)平滑法、移動(dòng)平均法、時(shí)間序列的分解等。常用的時(shí)間序列模型主要有:AR模型,MA模型,ARIMA模型;貧w分析模型是對統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行定量描述的一種模型,是研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)(些)變量的具體依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論,通過控制一個(gè)(些)變量的取值去改變另一個(gè)(些)特定變量取值的精確程度。本文主要以安徽省1952年到2013年這62年的國內(nèi)生產(chǎn)總值為基礎(chǔ),對安徽省這62年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行分析以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于GDP的影響,并對安徽省2014-2020年的GDP進(jìn)行預(yù)測。將安徽省GDP發(fā)展分為三個(gè)階段,第一階段(1952-1978年)以第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)為絕對主導(dǎo),其他產(chǎn)業(yè)緩慢發(fā)展;第二階段(1979-2000年)安徽省三大產(chǎn)業(yè)增加值齊頭并進(jìn),對安徽省GDP的貢獻(xiàn)成三足鼎立之勢;第三階段(2001-2013年)農(nóng)業(yè)增加值對于安徽省的貢獻(xiàn)越來越低,而第二產(chǎn)業(yè)則取代第一產(chǎn)業(yè),成為對安徽省GDP貢獻(xiàn)最高的產(chǎn)業(yè)。利用SAS和MATLAB軟件對安徽省第一,第二,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP進(jìn)行預(yù)測分析,將回歸與時(shí)序相結(jié)合,建立ARIMAX模型:利用分析得到的ARIMAX(2,5)對2009-2013年國內(nèi)生產(chǎn)總值做預(yù)測并與僅考慮GDP這一單一因素建立的ARIMA (0,2,1)模型得到的預(yù)測值進(jìn)行比較,分析相對誤差。得到的結(jié)果顯示:利用回歸與時(shí)序相結(jié)合的多元時(shí)間序列模型比時(shí)間序列模型的預(yù)測結(jié)果更好,并用其對2015年安徽省GDP進(jìn)行短期預(yù)測。
【關(guān)鍵詞】:時(shí)間序列分析 回歸模型 GDP 預(yù)測 ARIMA模型
【學(xué)位授予單位】:安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:F224;F127
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 緒論8-13
  • 1.1 問題的提出8
  • 1.2 論文研究的目的和意義8-9
  • 1.3 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-11
  • 1.3.1 時(shí)間序列分析的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.3.2 時(shí)間序列在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.4 論文內(nèi)容及研究方法11-13
  • 1.4.1 論文內(nèi)容11-12
  • 1.4.2 研究方法12-13
  • 第二章 時(shí)間序列基本理論及常用模型13-23
  • 2.1 時(shí)間序列分析13-14
  • 2.2 時(shí)間序列的預(yù)處理14-16
  • 2.2.1 平穩(wěn)性14-15
  • 2.2.2 純隨機(jī)性檢驗(yàn)15
  • 2.2.3 差分運(yùn)算15-16
  • 2.3 時(shí)間序列的四種常用模型16-19
  • 2.3.1 自回歸(AR)模型16
  • 2.3.2 移動(dòng)平均(MA)模型16-17
  • 2.3.3 自回歸移動(dòng)平均(ARMA)模型17
  • 2.3.4 差分自回歸移動(dòng)平均(ARIMA)模型17-19
  • 2.4 基于回歸與時(shí)序相結(jié)合的多元時(shí)間序列分析19-22
  • 2.4.1 多元回歸分析19-20
  • 2.4.2 逐步回歸基本思想及步驟20-21
  • 2.4.3 多元時(shí)間序列分析21-22
  • 2.5 本章小結(jié)22-23
  • 第三章 安徽省GDP階段分析23-30
  • 3.1 安徽省GDP分析24-25
  • 3.2 安徽省分階段研究25-28
  • 3.2.1 緩慢發(fā)展階段(1952年-1978年)25-26
  • 3.2.2 快速發(fā)展階段(1979年-2000年)26-27
  • 3.2.3 高速發(fā)展階段(2001年.)27-28
  • 3.3 安徽省工業(yè)發(fā)展28-29
  • 3.4 本章小結(jié)29-30
  • 第四章 安徽省GDP模型30-44
  • 4.1 安徽省GDP簡單指數(shù)模型30-31
  • 4.2 建立有關(guān)安徽省GDP的ARIMA模型31-37
  • 4.2.1 安徽省1952-2008年GDP數(shù)據(jù)的初步分析31-35
  • 4.2.2 模型的識別與定階35
  • 4.2.3 參數(shù)估計(jì)35-36
  • 4.2.4 模型檢驗(yàn)36
  • 4.2.5 2009-2013 年預(yù)測結(jié)果36-37
  • 4.3 安徽省GDP多元時(shí)間序列模型37-43
  • 4.4 本章小結(jié)43-44
  • 第五章 總結(jié)與展望44-46
  • 5.1 總結(jié)44-45
  • 5.2 展望45-46
  • 參考文獻(xiàn)46-49
  • 致謝49-50
  • 個(gè)人簡介50

【參考文獻(xiàn)】

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2 樊亮;;甘肅省GDP的時(shí)間序列分析與預(yù)測[J];甘肅高師學(xué)報(bào);2013年05期

3 薛冬梅;;ARIMA模型及其在時(shí)間序列分析中的應(yīng)用[J];吉林化工學(xué)院學(xué)報(bào);2010年03期

4 劉愛萍;郜文明;;ARIMA模型在省級全社會(huì)固定資產(chǎn)投資預(yù)測中的應(yīng)用[J];河南金融管理干部學(xué)院學(xué)報(bào);2008年04期

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 羅妤;小波分析與非線性逐步回歸預(yù)測方法的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

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4 劉榮其;基于聚類和時(shí)序分析的林分生長模型[D];福建農(nóng)林大學(xué);2009年

5 湯巖;時(shí)間序列分析的研究與應(yīng)用[D];東北農(nóng)業(yè)大學(xué);2007年

6 吳喜;時(shí)間序列建模與模型選擇的應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

7 田金方;一類經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列分析模型及其應(yīng)用[D];山東師范大學(xué);2003年

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本文編號:927859

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