經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是以提高經(jīng)濟(jì)管理的科學(xué)水平、減少經(jīng)濟(jì)決策的盲目性為目的,來為經(jīng)濟(jì)決策服務(wù)的。與此同時(shí),提高了決策的正確性。因此在本文通過經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)可以掌握未來的變化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)并預(yù)見社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì),同時(shí)也降低了對(duì)未來的不確定性以及在決策的時(shí)候所遇到的各種風(fēng)險(xiǎn)。首先,論文講述了ARIMA模型的發(fā)展前景和研究現(xiàn)狀,簡(jiǎn)要介紹了ARIMA模型的理論知識(shí)方法,詳細(xì)闡述了在ARIMA模型研究時(shí)候的平穩(wěn)性要求以及對(duì)ARIMA模型進(jìn)行識(shí)別的方法,并介紹了在ARIMA模型的參數(shù)估計(jì)中經(jīng)常使用的估計(jì)方法,隨后詳細(xì)地闡述了在ARIMA模型的檢驗(yàn)與預(yù)測(cè)當(dāng)中所運(yùn)用到的自相關(guān)檢驗(yàn),也詳細(xì)講解了預(yù)報(bào)的內(nèi)容,和在ARIMA模型預(yù)測(cè)當(dāng)中的步驟。其次,在ARIMA模型實(shí)證分析中對(duì)新疆就業(yè)以及新疆GDP進(jìn)行分析。在新疆就業(yè)分析的結(jié)果當(dāng)中,介紹了資料來源,說明了普通多元回歸分析的結(jié)果,并與ARIMA模型分析結(jié)果進(jìn)行了比較;從就業(yè)預(yù)測(cè)圖的走勢(shì)來看,未來幾年內(nèi)新疆大學(xué)生就業(yè)率的走勢(shì)會(huì)持續(xù)性地提高,該趨勢(shì)為當(dāng)?shù)卮髮W(xué)生就業(yè)提供了良好的契機(jī),也成為提高大學(xué)生就業(yè)積極性的依據(jù)。在運(yùn)用本文介紹的模型對(duì)新疆的就業(yè)分析當(dāng)中,由模型識(shí)別等基礎(chǔ)... 

【文章來源】：新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：42 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 ARIMA模型的研究狀況
    1.2 ARIMA模型的發(fā)展前景
    1.3 選題意義
2 ARIMA模型簡(jiǎn)介
    2.1 ARMA模型
        2.1.1 AR模型
        2.1.2 MA模型
        2.1.3 ARIMA模型
    2.2 ARIMA模型
    2.3 平穩(wěn)性要求
        2.3.1 數(shù)據(jù)圖檢驗(yàn)法
        2.3.2 自相關(guān)圖檢驗(yàn)法
        2.3.3 單位根檢驗(yàn)法
    2.4 模型的識(shí)別
    2.5 ARIMA模型的參數(shù)估計(jì)
        2.5.1 最大似然估計(jì)
        2.5.2 條件最小二乘估計(jì)
        2.5.3 非條件最小二乘估計(jì)
3 ARIMA模型的檢驗(yàn)與預(yù)測(cè)
    3.1 自相關(guān)檢驗(yàn)
    3.2 預(yù)測(cè)
    3.3 ARIMA模型預(yù)測(cè)的基本步驟
4 ARIMA模型實(shí)證分析
    4.1 ARIMA模型新疆就業(yè)分析
        4.1.1 資料來源
        4.1.2 普通多元回歸分析
        4.1.3 ARIMA模型分析結(jié)果
        4.1.4 小結(jié)
    4.2 ARIMA模型新疆GDP分析
        4.2.1 資料來源
        4.2.2 平穩(wěn)性處理
        4.2.3 模型的識(shí)別與建立
        4.2.4 模型的擬合
        4.2.5 小結(jié)
5 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ARIMA與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的交通流預(yù)測(cè)[J]. 譚滿春,馮犖斌,徐建閩.  中國(guó)公路學(xué)報(bào). 2007(04)
[2]貝葉斯分析理論在情報(bào)研究中的應(yīng)用[J]. 李景龍.  情報(bào)探索. 2007(01)
[3]具有非線性狀態(tài)空間模型的模型預(yù)測(cè)控制[J]. 劉春風(fēng),范文兵,李亞萍.  內(nèi)江科技. 2006(09)
[4]市場(chǎng)因素影響商品期貨價(jià)格的多元模型分析[J]. 朱晉.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2004(01)
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[6]基于成交量的股價(jià)序列分析[J]. 吳沖鋒,吳文鋒.  系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用. 2001(01)
[7]ARIMA模型中時(shí)間序列平穩(wěn)性的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法及應(yīng)用[J]. 劉曉宏,金丕煥,陳啟明.  中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 1998(03)
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碩士論文
[1]ARIMA模型及其在醫(yī)療資源消費(fèi)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[D]. 王衛(wèi)琪.山西醫(yī)科大學(xué) 2008
[2]隨機(jī)時(shí)間序列模型在物流需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 黃麗.武漢大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3039405