基于時(shí)間序列模型的gdp的預(yù)測(cè)畢業(yè)論文-wenkub
2023-07-08 17:24:20 本頁(yè)面
【正文】 s in a very concise summary of the statistics,and to evaluate and measure the national economic situation,economic growth trends and the economic performance of the wealth of society provides a most prehensive scale,it can be said It is the impact of economic life and social life as well as the most important economic indicators. Analysis of timely and accurate forecasts of great theoretical and practical significance. Time series refers to the same space at different times of the statistical indicators of a phenomenon of the time sequence of values formed by a group of dynamic predicting way of time series is achieved by exploring the laws that phenomenal change with time,in the historical statistics of time series extend the laws to the future so as to predict the future of a traditional analytical method of time series analysis applied in economy is mainly the analytical method of time series in a fixed time,such as Exponential Smoothing method,Moving Average method,Deposition of the time series and so the development of society,many uncertain elements impose influences on economy,which should be attached importance to 1970,Box and Jenkins proposed an analytical method of time series based on random theory which not only takes the theory of time series analysis to a new level but also promotes the preciseness of basic analytical models of time series are model and Based on time series theory to China from 1978 to 2022 the gross domestic product of three decades, based on the smooth of the data processing, model identification, parameter estimation, establish a time series model, and model testing, to determine more suitable model for autoregressive moving average model . Model of China39。 用 公 式 表 示 為 ： 。當(dāng) GDP 的 增 長(zhǎng) 數(shù) 字 處 于 正 數(shù) 時(shí) ， 即 顯 示 該 地 區(qū) 經(jīng) 濟(jì) 處 于 擴(kuò) 張 階 段 ； 反 之 ， 如 果 處于 負(fù) 數(shù) ， 即 表 示 該 地 區(qū) 的 經(jīng) 濟(jì) 進(jìn) 入 衰 退 時(shí) 期 了 。因 此 ， 一 個(gè) 季 度 GDP 縮 減 指 數(shù) 的 增 加 ， 便 足 以 表 明 當(dāng) 季 的 通 貨 膨 脹 狀 況 。 反 過 來 說 ， 如 果 一 國(guó) 的GDP 出 現(xiàn) 負(fù) 增 長(zhǎng) ， 顯 示 該 國(guó) 經(jīng) 濟(jì) 處 于 衰 退 狀 態(tài) ， 消 費(fèi) 能 力 減 低 時(shí) ， 該 國(guó) 中 央 銀 行將 可 能 減 息 以 刺 激 經(jīng) 濟(jì) 再 度 增 長(zhǎng) ， 利 率 下 降 加 上 經(jīng) 濟(jì) 表 現(xiàn) 不 振 ， 該 國(guó) 貨 幣 的 吸 引 力也 就 隨 之 而 減 低 了 。 但 實(shí) 際 上 ， 經(jīng) 濟(jì) 增 長(zhǎng) 率 差 異 對(duì) 匯 率 變 動(dòng) 產(chǎn) 生 的 影 響 是 多 方 面 的 ： 一 是 一 國(guó) 經(jīng) 濟(jì) 增 長(zhǎng) 率 高 ， 意 味 著 收 入 增 加 ， 國(guó) 內(nèi) 需 求 水 平 提 高 ， 將 增 加 該 國(guó) 的進(jìn) 口 ， 從 而 導(dǎo) 致 經(jīng) 常 項(xiàng) 目 逆 差 ， 這 樣 ， 會(huì) 使 本 國(guó) 貨 幣 匯 率 下 跌 。每 次 在 發(fā) 表 初 步 預(yù) 估 數(shù) 據(jù) (The Preliminary Estimates)后 ， 還 會(huì) 有 兩 次 的 修 訂 公 布(The First Revision amp。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）是指一個(gè)國(guó)家或地區(qū)所有常住單位在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果。并對(duì)未來五年我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出預(yù)測(cè)，為政府制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略提供依據(jù)。 該 方 法基 于 隨 機(jī) 過 程 理 論 和 數(shù) 理 統(tǒng) 計(jì) 學(xué) 方 法 ， 研 究 隨 機(jī) 數(shù) 據(jù) 序 列 所 遵 從 的 統(tǒng) 計(jì) 規(guī) 律 ， 以 用于 解 決 實(shí) 際 問 題 。時(shí) 間 序 列 是 按 時(shí) 間 順 序 的 一 組 數(shù) 字 序 列 。 二 是 考 慮 到 事 物 發(fā) 展 的 隨 機(jī) 性 。時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法則是通過時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律，將這種規(guī)律延伸到未來，從而對(duì)該現(xiàn)象的未來做出預(yù)測(cè)。時(shí)間序列分析的基本模型有： 模型和 模型。2 時(shí)間序列分析基本方法 [1] 時(shí)間序列分析的預(yù)處理 差分運(yùn)算一階差分 1tttX???階差分 p1ppptX??步差分 kkttk差分方法是一種非常簡(jiǎn)便、有效的確定性信息提取方法，Cramer 分解定理在理論上保證了適當(dāng)階數(shù)的差分一定可以充分提取確定性信息。 平穩(wěn)性檢驗(yàn)平穩(wěn)性是某些時(shí)間序列具有的一種統(tǒng)計(jì)特征。 對(duì)序列的平穩(wěn)性有兩種檢驗(yàn)方法，一種是根據(jù)時(shí)序圖和自相關(guān)圖顯示的特征做出判斷的圖檢驗(yàn)方法；一種是構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的方法。k (21)??121nkttktknttXXr?????其中， 是樣本量， 為滯后期， 代表樣本數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。k?k?? (22)??11,1,2,3,1kikiikikiikirrk????????????????其中 是滯后 期的自相關(guān)系數(shù)。也可用以下的方法在理論上檢驗(yàn)。1tttX?????1??tX若 ，則序列是非平穩(wěn)的，存在單位根，通過檢驗(yàn) 是否可能為 1，判斷序列是否1??平穩(wěn)序列。Fuller) 于 1979 年給出了檢驗(yàn)用的模擬的臨界值，故稱檢驗(yàn)稱為 DF 檢驗(yàn)。檢驗(yàn)t? tY分程為 (26)1121ttttpttXX???????????????式中的參數(shù) 視具體情況而定，一般選擇能保證 是白噪聲的最小的 值。 是由它的 個(gè)滯后變量的加權(quán)和以及 相加而成。??AR 過程中最常用的是 、 過程，??ARp21tttX?????保持其平穩(wěn)性的條件是特征方程 ??10L根的絕對(duì)值必須大于 1，滿足| ，也就是： 。t注意：（1）由定義知任何一個(gè) 階移動(dòng)平均過程都是由 個(gè)白噪聲變量的加qq權(quán)和組成，所以任何一個(gè)移動(dòng)平均過程都是平穩(wěn)的。 的??,ARMpqpq ??,ARMpq一般表達(dá)式是 12 12tttpttttqtXX?????????????????即 ????2 21 1P qpt tLLLL???或 ttX???其中 和 分別表示 的 ， 階特征多項(xiàng)式。對(duì)非平穩(wěn)的時(shí)間序列，我們可以先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)或進(jìn)行差分處理，然后判斷經(jīng)處理后序列的平穩(wěn)性。但應(yīng)當(dāng)注意的是，差分運(yùn)算的階數(shù)并不是越多越好。??,ARIMpdq??,ARMpq 模型識(shí)別我們引入自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量來識(shí)別 模型的系數(shù)??,ARMpq特點(diǎn)和模型的階數(shù)。在 平 穩(wěn) 時(shí) 間 序 列 自 相 關(guān) 函 數(shù) 和 偏 自 相 關(guān) 函 數(shù) 上 初 步 識(shí) 別 模 型 階 數(shù) 和 ，ARMpq然 后 利 用 AIC 定 則 準(zhǔn) 確 定 階 。具體運(yùn)用時(shí)，在規(guī)定范圍內(nèi)使模型階數(shù)從低到高，分別計(jì)算 AIC值，最后確定使其值最小的階數(shù)是模型的合適階數(shù)。pq 參數(shù)估計(jì)確定模型階數(shù)后，應(yīng)對(duì) 模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。這一階段主要檢驗(yàn)擬合的模型是否合理。用殘差序列計(jì)算 Q 統(tǒng)計(jì)量的值。??2Qkpq????0H 若 ，則拒絕 。下面以
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