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

  更多相關(guān)文章： 時(shí)間序列分析 回歸模型 GDP 預(yù)測(cè) ARIMA模型

【摘要】：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP),指的是國(guó)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(guó)民經(jīng)濟(jì)核算的核心指標(biāo),同時(shí)也能衡量一個(gè)國(guó)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(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值將增長(zhǎng)7%左右,比去年下降約0.5個(gè)百分點(diǎn)：在國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)中顯示,剛過(guò)去的1-3月中國(guó)GDP的增速放緩至7%,是2009年第一季度以來(lái)增速最低的。這些數(shù)據(jù)告訴我們,對(duì)于GDP的研究分析在國(guó)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(cè)和回歸分析預(yù)測(cè)是現(xiàn)有的兩種常用的預(yù)測(cè)方法。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是研究預(yù)測(cè)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(lái)分析動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),對(duì)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(cè)分析。時(shí)間序列預(yù)測(cè)主要是利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)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(lái),進(jìn)行預(yù)測(cè)。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。回歸分析模型是對(duì)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(guò)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(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為基礎(chǔ),對(duì)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(duì)于GDP的影響,并對(duì)安徽省2014-2020年的GDP進(jìn)行預(yù)測(cè)。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(duì)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(duì)安徽省GDP的貢獻(xiàn)成三足鼎立之勢(shì)；第三階段(2001-2013年)農(nóng)業(yè)增加值對(duì)于安徽省的貢獻(xiàn)越來(lái)越低,而第二產(chǎn)業(yè)則取代第一產(chǎn)業(yè),成為對(duì)安徽省GDP貢獻(xiàn)最高的產(chǎn)業(yè)。利用SAS和MATLAB軟件對(duì)安徽省第一,第二,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP進(jìn)行預(yù)測(cè)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(duì)2009-2013年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值做預(yù)測(cè)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(cè)值進(jìn)行比較,分析相對(duì)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(cè)結(jié)果更好,并用其對(duì)2015年安徽省GDP進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間序列分析 回歸模型 GDP 預(yù)測(cè) ARIMA模型
【學(xué)位授予單位】：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F224;F127
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 問(wèn)題的提出8
• 1.2 論文研究的目的和意義8-9
• 1.3 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3.1 時(shí)間序列分析的國(guó)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(guó)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(jiǎn)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(shí)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(cè)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(jiǎn)介50

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：927859