arima模型預(yù)測gdp劉春鋒的論文請勿作抄襲使用-預(yù)覽頁
【正文】 系數(shù)；p為自回歸模型階數(shù)；是均值為0方差為 的白噪聲序列。在這個時候如果對我國GDP進行預(yù)測，難免有些偏差，因此本文選擇受金融危機影響較小、地處中原、經(jīng)濟持續(xù)平穩(wěn)增長的河南省為例，收集改革開放30年來的數(shù)據(jù)對2010年的GDP進行預(yù)測。關(guān)鍵字：平穩(wěn)性、ARMA模型、ARIMA模型 由于2008年金融海嘯的全面性的爆發(fā)，我國的整體經(jīng)濟水平難免呈現(xiàn)不良的發(fā)展趨勢，4萬億的救市計劃，終于達到2009年的保八目標(biāo)。 ARIMA模型的建立時間序列模型有四種：自回歸模型AR、移動平均模型MA、自回歸移動平均模型ARMA、自回歸差分移動平均模型ARIMA，可以說前三種都是ARIMA模型的特殊形式。當(dāng) p=0 時，ARMA(0, q) = MA(q)；當(dāng)q = 0時，ARMA(p, 0) = AR(p)。1991年跨上千億元臺階，2000年GDP突破5000億元，2005年GDP突破1萬億元大關(guān)，未來兩三年內(nèi)有望進一步突破20000億元大關(guān)。 在識別階段，我們可以利用自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)來試探性用ARIMA模型表現(xiàn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生機制。從y1的散步圖的分布圖可以判斷此序列是非平穩(wěn)的。由于ARMA涉及非線性估計問題，我們用數(shù)據(jù)處理軟件對此估計。為了選取正確的ARIMA模型，需要有高度的技巧。依據(jù)時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測的方法有五種：指數(shù)平滑法、單一方程回歸法、聯(lián)立方程回歸模型、自回歸求積移動平均模型以及向量自回歸模型。根據(jù)估計結(jié)果，y2超前一期的預(yù)期模型為： = 。它根據(jù)時間序列反映出來的規(guī)律和發(fā)展趨勢進行推導(dǎo)和延伸，從而預(yù)測以后時期可能達到
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