基于組合預(yù)測方法的山東省社會經(jīng)濟重要指標(biāo)預(yù)測
發(fā)布時間:2021-09-03 18:24
山東省正處于新舊動能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期,預(yù)測其經(jīng)濟發(fā)展對制定合理的戰(zhàn)略具有重要指導(dǎo)意義,也是普通群眾比較關(guān)心的問題。GDP作為重要經(jīng)濟指標(biāo),一直被大家所關(guān)注,但是經(jīng)濟系統(tǒng)是一個復(fù)雜的綜合系統(tǒng),僅分析GDP是片面的,因此本文在經(jīng)濟系統(tǒng)的指標(biāo)中挑選了幾個具有代表性的、常用的指標(biāo)做分析和預(yù)測,以期能夠較為全面的分析山東省經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢,并提出可行的建議。單一預(yù)測模型可能具有信息片面、預(yù)測不穩(wěn)定等缺點,本文綜合考慮ARIMA模型、GM(1,1)模型、二次指數(shù)平滑法的優(yōu)缺點,使用組合預(yù)測方法對經(jīng)濟指標(biāo)進行預(yù)測,提高了預(yù)測精度和可靠度。由于基于單一模型預(yù)測誤差大小選擇模型偶然性較強且容易丟棄有用信息,本文提出基于灰色關(guān)聯(lián)度分析和優(yōu)性組合冗余篩選的單一模型選擇方法,用于篩選將要進行組合的單一模型。用方差倒數(shù)法和均方誤差倒數(shù)法計算出模型權(quán)重,基于相對誤差平方和和平均相對誤差最小原則選擇組合預(yù)測模型,對山東省經(jīng)濟指標(biāo)進行預(yù)測,在此基礎(chǔ)上,從經(jīng)濟總量、經(jīng)濟增速、能源供給、人民生活水平等方面進行分析并提出可行的建議。
【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:108 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
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【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于ARIMA模型的山東省地區(qū)生產(chǎn)總值預(yù)測[J]. 宋禧瑞. 現(xiàn)代商業(yè). 2019(33)
[2]基于PCA-RF組合模型的隧道交通事故持續(xù)時間預(yù)測[J]. 何珂,楊順新,郜勇剛. 交通信息與安全. 2019(05)
[3]基于組合預(yù)測模型的煤炭能源消費總量預(yù)測[J]. 戴劍勇,郭睿. 南華大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2019(03)
[4]基于組合模型的農(nóng)產(chǎn)品物價預(yù)測算法[J]. 蘇照軍,郭銳鋒,高岑,王美吉,李冬梅. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(05)
[5]組合預(yù)測模型構(gòu)建方法及其應(yīng)用研究綜述[J]. 凌立文,張大斌. 統(tǒng)計與決策. 2019(01)
[6]基于最小二乘法的灰色組合預(yù)測模型及其應(yīng)用[J]. 王安,楊雨. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2018(22)
[7]廣西南寧市社會經(jīng)濟重要指標(biāo)的組合預(yù)報新方法研究[J]. 肖臨,潘慧. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2019(02)
[8]基于ARIMA模型的山東省GDP的分析與預(yù)測[J]. 嚴(yán)彥文. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2018(04)
[9]基于DGM(1,1)模型的甘肅省經(jīng)濟發(fā)展水平預(yù)測研究[J]. 段淇斌,趙冬青. 南京航空航天大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2017(03)
[10]基于灰色關(guān)聯(lián)和協(xié)整理論的風(fēng)功率組合預(yù)測研究[J]. 趙欣,王爽心,劉如九. 太陽能學(xué)報. 2017(05)
碩士論文
[1]山東省城鄉(xiāng)居民收入差距研究[D]. 張寧.山東財經(jīng)大學(xué) 2018
本文編號:3381625
【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:108 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.1.5自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖??
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【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于ARIMA模型的山東省地區(qū)生產(chǎn)總值預(yù)測[J]. 宋禧瑞. 現(xiàn)代商業(yè). 2019(33)
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[5]組合預(yù)測模型構(gòu)建方法及其應(yīng)用研究綜述[J]. 凌立文,張大斌. 統(tǒng)計與決策. 2019(01)
[6]基于最小二乘法的灰色組合預(yù)測模型及其應(yīng)用[J]. 王安,楊雨. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2018(22)
[7]廣西南寧市社會經(jīng)濟重要指標(biāo)的組合預(yù)報新方法研究[J]. 肖臨,潘慧. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2019(02)
[8]基于ARIMA模型的山東省GDP的分析與預(yù)測[J]. 嚴(yán)彥文. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2018(04)
[9]基于DGM(1,1)模型的甘肅省經(jīng)濟發(fā)展水平預(yù)測研究[J]. 段淇斌,趙冬青. 南京航空航天大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2017(03)
[10]基于灰色關(guān)聯(lián)和協(xié)整理論的風(fēng)功率組合預(yù)測研究[J]. 趙欣,王爽心,劉如九. 太陽能學(xué)報. 2017(05)
碩士論文
[1]山東省城鄉(xiāng)居民收入差距研究[D]. 張寧.山東財經(jīng)大學(xué) 2018
本文編號:3381625
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