【正文】 些。當然，我國在GDP的計算體系上也有一些缺憾，例如我國長期采用的原產生于前蘇聯和東歐國家的統(tǒng)計核算體系，從實際情況看，不少地方已經滯后于時代的發(fā)展了。這時，該國中央銀行將可能減息以刺激經濟再度增長，利率下降加上經濟表現不振，該國貨幣的吸引力也就隨之降低了。但實際上，經濟增長率差異對匯率變動產生的影響是多方面的： 　　一是一國經濟增長率高，意味著收入增加，國內需求水平提高，將增加該國的進口，從而導致經常項目逆差，這樣，會使本國貨幣匯率下跌。實際人均GDP是一個最能體現一個國家的經濟實力、發(fā)展水平和生活水準的綜合性標志。我國省區(qū)經濟是國民經濟的重要組成部分，而省區(qū)經濟又具有相對獨立性。它一般采用曲線擬合和參數估計方法（如非線性最小二乘法）進行。 　 時間序列的定義 隨機過程：隨時間由隨機變量組成的一個有序序列稱為隨機過程。隨機過程也常簡稱為過程。時間序列中的元素稱為觀測值。離散型時間序列可通過兩種方法獲得。比如中國的年基本建設投資額序列、農作物年產量序列等。 T； Cov(xt , xt + k ) = 0，(t + k ) 206。1. 自回歸過程如果一個線性隨機過程可表達為xt = f 1 xt1 + f 2 xt 2 + … + f p xtp + ut其中fi, i = 1, …, p是自回歸參數，ut是白噪聲過程，則這個線性過程xt 稱為 p階自回歸過程，用AR(p) 表示。對于一般的自回歸過程AR（p）,特征多項式可分解為：F(L) = 1 f 1 L f 2 L2 … f p Lp保證AR過程平穩(wěn)的一個必要但不充分條件是P個自回歸系數之和要小于1，即 AR(p)過程中最常用的是一階自回歸過程：xt = f 1 xt1 + ut和二階自回歸過程：xt = f 1 xt1 + f 2 xt 2 + ut。對于MA(1) 過程E(xt) = E(ut) + E(q 1 ut 1) = 0Var(xt) = Var(ut) + Var(q 1 ut 1 ) = (1 + q 12 ) su2 3．自回歸平均移動過程 由自回歸和移動平均兩部分共同構造的隨機過程稱為自回歸移動平均過程，記為ARMA(p, q)，其中p, q分別表示自回歸和移動平均分量的最大滯后階數。以ARMA(1, 1)為例， xt f1 x t1 = ut + q1 ut1或 (1 f1 L) xt = (1 + q 1 L) ut很明顯只有當 1 f1 1和 1 q 1 1 時，上述模型才是平穩(wěn)的，可逆的。 例如，對于隨機過程xt，一階差分可表示為xt xt1 = D xt = (1 L) xt = xt L xt其中 D 稱為一階差分算子。該過程也是非平穩(wěn)的。對于一個非季節(jié)性經濟時間序列常?？梢杂煤幸粋€或多個單位根的隨機過程模型描述。這種取名的目的是與后面的稱謂相一致。若f1 0，正負交替地指數衰減。若q1 0，k =1時有負峰值然后截尾。k =1, 2時有兩個峰值然后截尾。k =1有峰值然后按指數衰減。k =1有峰值然后按指數或正弦衰減。②根據動態(tài)數據作相關圖，進行相關分析，求自相關函數。拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變?yōu)橄陆第厔莸狞c。對于平穩(wěn)時間序列，可用通用ARIMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合ARIMA模型等來進行擬合。如圖21所示，可根據實際情況，查表進行選擇。當觀測值取自兩個以上變量時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。根據時間序列模型可調整輸入變量使系統(tǒng)發(fā)展過程保持在目標值上.第三章 寧夏人均GDP建模及預測 寧夏人均GDP數據的選取通過察看2010年統(tǒng)計寧夏統(tǒng)計年鑒及網絡資料，整理歷年來寧夏人均GDP的信息圖表，如下圖所示：表31 寧夏19802010人均GDP 單位：元/人年份名義人均GDP實際人均GDP年份名義人均GDP實際人均GDP198043340419963926118219814604021997427712511982469426199846071339198352548319994900144819846155392000537615641985737623200160391695198682366020026647184119879226962003773420431988114376220049199224319901317803200510239245219911511826200611847272919921718879200714649304319932146950200817892337319942740101420092177735621995344810872010268603909圖31，實際人均GDP時間序列從表圖1可以看出，30多年來，寧夏實際人均GDP經歷了從低速增加到高速增長過程。從圖１寧夏實際人均GDP的時間序列圖觀察，實際人均GDP呈現出明顯的指數增長趨勢。一般的時間序列分析都是利用模型（1）預測的長期趨勢，它一般由技術的持續(xù)進步、勞動力的持續(xù)增長、教育水平的持續(xù)提高和經濟制度不斷優(yōu)化等系統(tǒng)性因素的影響。在預測時，可先利用ARMA模型得到誤差項ut的一個預測值，再用模型(1)得到Y的預測。幾乎所有的經濟數據記錄都不是零均值序列，需要進行零化處理。B為滯后算子，P代表AR的項數，Q代表MA的項數，是假定它服從正態(tài)分布時的自噪聲殘差部分。這也符合大部分統(tǒng)計計量經濟學家認為ARMA 模型主要適合短期預測的結論。根據DW＝，對樣本容量30，解釋變量3個的模型，5%顯著水平，dl＝，du ＝，模型中DL，顯然模型中存在序列相關性。由上述模型5可知，年度寧夏實際人均GDP的增長不僅與本期時間段有關，而且與上兩期的干擾性有關。在其他方面和模型3分析類似。 表33 兩個模型預測效果比較預測標準模型5模型6RMSEMAET不等系數通過上表可以明顯的看出，模型6的RSME（均方誤差）、MAE(平均絕對誤差)以及不等系數都要小于模型5，所以，使用模型6預測寧夏實際人均GDP將會更加科學準確。%，這比寧夏“十一五”（只計算了2006年－2008年數據）%。致謝本文從選題到正式成文歷時數月，全程獲得了我的導師李欣老師的大力支持和悉心教導，在此我向李欣老師致以衷心的感謝。參考文獻［１］王少平．我國實際GDP的時間趨勢與周期演變［J］．經濟研究，1999，（07）．［２］成剛，袁佩琦，陳瑾．北京市人均GDP的時間序列分析及預測［J］．生產力研究，2007，（03）．［３］張曉峒計量經濟分析［M］北京：經濟科學出版社，2000．［４］閆榮國，趙關偉．我國實際人均GDP的趨勢分析及預測［J］．統(tǒng)計與信息論壇，2003，（09）．［５］寧夏統(tǒng)計年鑒2010［M］．中國統(tǒng)計出版社，2009．［６］新中國五十年統(tǒng)計資料匯編［M］．中國統(tǒng)計出版社，1999年．學位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下進行的研究工作所取得的成果。學位論文作者（本人簽名）： 年 月 日學位論文出版授權書本人及導師完全同意《中國博士學位論文全文數據庫出版章程》、《中國優(yōu)秀碩士學位論文全文數據庫出版章程》(以下簡稱“章程”)，愿意將本人的學位論文提交“中國學術期刊（光盤版）電子雜志社”在《中國博士學位論文全文數據庫》、《中國優(yōu)秀碩士學位論文全文數據庫》中全文發(fā)表和以電子、網絡形式公開出版，并同意編入CNKI《中國知識資源總庫》，在《中國博碩士學位論文評價數據庫》中使用和在互聯網上傳播，同意按“章程”規(guī)定享受相關權益。本聲明的法律后果由本人承擔。本人愿意按照學校要求提交學位論文的印刷本和電子版，同意學校保存學位論文的印刷本和電子版，或采用影印、數字化或其它復制手段保存設計（論文）；同意學校在不以營利為目的的前提下，建立目錄檢索與閱覽服務系統(tǒng)，公布設計（論文）的部分或全部內容，允許他人依法合理使用。本次畢業(yè)設計大概持續(xù)了半年，現在終于到結尾了。沒有他們的幫助，我將無法順利完成這次設計。再次對周巍老師表示衷心的感謝。四年的大學生活就快走入尾聲，我們的校園生活就要劃上句號，心中是無盡的難舍與眷戀。學友情深，情同兄妹。是他們在我畢業(yè)的最后關頭給了我們巨大的幫助與鼓勵，給了我很多解決問題的思路，在此表示衷心的感激。 25