【正文】 好及利率的上升會增加該國貨幣的吸引力。寧夏回族自治區(qū)是我國五個(gè)自治區(qū)之一，特別是在寧東外送電工程列入國家“十二五”重點(diǎn)規(guī)劃項(xiàng)目的情況下，研究寧夏實(shí)際人均GDP的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性和變動(dòng)趨勢，對于地方政策的制定有特別重要的意義。一類是離散型的，一類是連續(xù)型的。用滯后算子表示(1 f 1L f 2 L2 … f p Lp) xt = F(L) xt = ut其中 F(L) = 1 f 1 L f 2 L2 … f p Lp 稱為自回歸算子，或自回歸特征多項(xiàng)式。k階差分表示為xt xt k = Dk xt = (1 Lk ) xt = xt Lk xt2次1階差分表示為D2 xt = DDxt = Dxt Dxt 1 = (xt xt1) (xt1 xt2) = xt 2xt 1+ xt 2或 D2 xt = (1 L)2 xt = (1 2L + L2) xt = xt 2xt 1 + xt 2 以上兩式運(yùn)算結(jié)果相同，說明差分算子和滯后算子可以直接參與運(yùn)算。若f11 0，k =1時(shí)有負(fù)峰值然后截尾。k =1, 2有兩個(gè)峰值然后按指數(shù)或正弦衰減。根據(jù)對系統(tǒng)進(jìn)行觀測得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，用曲線擬合方法對系統(tǒng)進(jìn)行客觀的描述。現(xiàn)在我們對時(shí)間序列分析的一個(gè)有效應(yīng)用是對該誤差項(xiàng)ut序列建立ARMA模型。模型擬合程度較高，實(shí)際人均GDP的變動(dòng)有99%的部分是由于時(shí)間的變動(dòng)造成的，說明時(shí)間趨勢對實(shí)際人均GDP的影響很大，其他的誤差影響微乎其微。1．模型5軟件計(jì)算的預(yù)測結(jié)果是：已知2007年寧夏實(shí)際的實(shí)際人均GDP實(shí)際數(shù)為：所以，其精確度為：2．模型6軟件計(jì)算的預(yù)測結(jié)果是：預(yù)測精度是：比較模型5和6，可知從對下一期的預(yù)測精度來說，模型6明顯優(yōu)于模型5。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式注明并表示感謝。經(jīng)過這次畢業(yè)設(shè)計(jì)，我的能力有了很大的提高，比如操作能力、分析問題的能力、合作精神、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ髯黠L(fēng)等方方面面都有很大的進(jìn)步。在我的十幾年求學(xué)歷程里，離不開父母的鼓勵(lì)和支持，是他們辛勤的勞作，無私的付出，為我創(chuàng)造良好的學(xué)習(xí)條件，我才能順利完成完成學(xué)業(yè)，感激他們一直以來對我的撫養(yǎng)與培育。回首四年，取得了些許成績，生活中有快樂也有艱辛。作者簽名: 二〇一〇年九月二十日致 謝時(shí)間飛逝，大學(xué)的學(xué)習(xí)生活很快就要過去，在這四年的學(xué)習(xí)生活中，收獲了很多，而這些成績的取得是和一直關(guān)心幫助我的人分不開的。在此，我借這個(gè)機(jī)會，感謝每一位曾給我授過課的老師，每一曾幫助過我的同學(xué)，朋友，每一位讓我獲得思考靈感和學(xué)習(xí)動(dòng)力的人，正式有了你們的幫助和支持，才有了這篇論文的出世。因此寧夏實(shí)際人均GDP有著很強(qiáng)的時(shí)間趨勢的性質(zhì)。，對非平穩(wěn)序列先通過使用差分法使之平穩(wěn)化后，才能建立ARMA模型，這種處理方式喪失了變量的長期變動(dòng)的信息，只適用于短期預(yù)測。 寧夏人均GDP模型的建立從圖1與表1得出的結(jié)論，我們設(shè)變量為寧夏實(shí)際人均GDP的對數(shù)形式。對于非平穩(wěn)時(shí)間序列則要先將觀測到的時(shí)間序列進(jìn)行差分運(yùn)算，化為平穩(wěn)時(shí)間序列，再用適當(dāng)模型去擬合這個(gè)差分序列。k =1, 2有兩個(gè)峰值然后按指數(shù)衰減。其中 F(L) Dd 稱為廣義自回歸算子。4. 單積（整）自回歸移動(dòng)平均過程 差分：用變量xt的當(dāng)期值減去其滯后值從而得到新序列的計(jì)算方法稱為差分。 0，則稱 {xt} 為白噪聲過程。也用 {xt , t206。尤其是我們這樣的人口大國，用這一指標(biāo)反映經(jīng)濟(jì)增長和發(fā)展情況更加準(zhǔn)確、深刻和富有實(shí)際意義。如美國在1929年至1999年之間就進(jìn)行過11次歷史數(shù)據(jù)調(diào)整。居民消費(fèi)除了直接以貨幣形式購買貨物和服務(wù)的消費(fèi)外，還包括以其他方式獲得的貨物和服務(wù)的消費(fèi)支出，即所謂的虛擬消費(fèi)支出。從國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的角度看，生產(chǎn)出來但沒有賣出去的產(chǎn)品只能作為企業(yè)的存貨投資處理，這樣是從生產(chǎn)角度統(tǒng)計(jì)的GDP和從支出角度統(tǒng)計(jì)的GDP相一致。國內(nèi)生產(chǎn)總值平減指數(shù)用名義國內(nèi)生產(chǎn)總值與實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值比率計(jì)算的物價(jià)水平衡量指標(biāo)。本人授權(quán)　　 　 　大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。 國內(nèi)生產(chǎn)總值分為名義國內(nèi)生產(chǎn)總值與實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值。如果年初全國企業(yè)存貨為2000億美元而年末為2200億美元，則存貨投資為200億美元。凈出口可能是正值，也可能是負(fù)值。這時(shí)，GDP核算所需要的和所能搜集到的各種統(tǒng)計(jì)資料、會計(jì)決算資料和行政管理資料基本齊備。 此外，就小部分來看，省州之間的GDP研究也對國家的宏觀調(diào)控有著重要的意義。簡記為 {xt} 或 xt。, t 206。其可逆性則只依賴于移動(dòng)平均部分，即 Q(L) = 0的根取值應(yīng)在單位圓之外。則稱yt 為 (p, d, q) 階單積（整）自回歸移動(dòng)平均過程，記為ARIMA(p, d, q)。ARMA（1，1）xt = f1 xt1 + ut + q1 ut1k =1有峰值然后按指數(shù)衰減。對于短的或簡單的時(shí)間序列，可用趨勢模型和季節(jié)模型加上誤差來進(jìn)行擬合?！笆晃濉保ǎㄖ挥?jì)算了2006年－2008年數(shù)據(jù)））%。實(shí)現(xiàn)模型識別的基本手段是考察數(shù)據(jù)序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的截尾性，如表32所示，模型類別自回歸AR（P）移動(dòng)平均MA（Q）ARMA（p,q）自相關(guān)系數(shù)拖尾截尾拖尾偏自相關(guān)系數(shù)截尾拖尾拖尾通過對搜集數(shù)據(jù)的分析，確定了這種混合時(shí)間序列模型為： （2）這其中?？梢?，模型5對殘差序列的假設(shè)是通過全部檢驗(yàn)的。”目標(biāo)基本符合。畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）使用授權(quán)聲明本人完全了解濱州學(xué)院關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定。最后，我要感謝我的父母對我的關(guān)系和理解，如果沒有他們在我的學(xué)習(xí)生涯中的無私奉獻(xiàn)和默默支持，我將無法順利完成今天的學(xué)業(yè)。老師們認(rèn)真負(fù)責(zé)的工作態(tài)度，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)精神和深厚的理論水平都使我收益匪淺。首先，我要特別感謝我的知道郭謙功老師對我的悉心指導(dǎo)，在我的論文書寫及設(shè)計(jì)過程中給了我大量的幫助和指導(dǎo)，為我理清了設(shè)計(jì)思路和操作方法，并對我所做的課題提出了有效的改進(jìn)方案。論文密級：□公開 □保密（___年__月至__年__月）(保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議)作者簽名：_______ 導(dǎo)師簽名：______________年_____月_____日 _______年_____月_____日獨(dú) 創(chuàng) 聲 明本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)，是本人在指導(dǎo)老師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果，成果不存在知識產(chǎn)權(quán)爭議。第四章 結(jié)果及結(jié)論為了確保預(yù)測的準(zhǔn)確性，在已知2009年寧夏實(shí)際人均GDP的情況下，為增大樣本量，使模型更加準(zhǔn)確，把2009年數(shù)據(jù)代入方程，重新估計(jì)計(jì)量方程的參數(shù)，經(jīng)檢驗(yàn)，模型性質(zhì)及結(jié)論并未改變，并以此預(yù)測2013年－2017年的實(shí)際人均GDP。對原模型進(jìn)行廣義差分，整理得到最終模型 (5)（）　（）?。ǎ?（）R2=，F(xiàn)=，DW＝DW＝。ARMA模型提供了ut，未來值可能是什么的一些信息，它幫助我們解釋模型(1)中時(shí)間變量t無法解釋的那部分變差。③預(yù)測未來。相關(guān)圖能顯示出變化的趨勢和周期，并能發(fā)現(xiàn)跳點(diǎn)和拐點(diǎn)。若q1 0，交替式指數(shù)衰減。但該過程的特點(diǎn)是經(jīng)過相應(yīng)次差分之后可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)平穩(wěn)過程。如果一個(gè)線性隨機(jī)過程可表達(dá)為： xt = f 1 ut1 + f 2 ut 2 + … + f p utq + ut其中fi, i = 1, …, p是自回歸參數(shù)，ut是白噪聲過程，則稱為q階平均移動(dòng)過程，記做MA（q）,因?yàn)閤t是由ut 和ut的q個(gè)滯后項(xiàng)的加權(quán)和構(gòu)成，所以，稱為平均移動(dòng)過程，“移動(dòng)”指隨著時(shí)間t變化，“平均”指加權(quán)和之意。一種是抽樣于連續(xù)變化的序列。時(shí)間序列分析常用在國民經(jīng)濟(jì)宏觀控制、區(qū)域綜合發(fā)展規(guī)劃、企業(yè)經(jīng)營管理、市場潛量預(yù)測、氣象預(yù)報(bào)、水文預(yù)報(bào)、地震前兆預(yù)報(bào)、農(nóng)作物病蟲災(zāi)害預(yù)報(bào)、環(huán)境污染控制、生態(tài)平衡、天文學(xué)和海洋學(xué)等方面。因此，一般來說，高經(jīng)濟(jì)增長率會推動(dòng)本國貨幣匯率的上漲，而低經(jīng)濟(jì)增長率則會造成該國貨幣匯率下跌。 GDP的確定方法國家統(tǒng)計(jì)局每年公布GDP數(shù)據(jù)計(jì)算需要經(jīng)過以下幾個(gè)過程：初步估計(jì)過程、初步核實(shí)過程和最終核實(shí)過程。政府轉(zhuǎn)移支付是政府不以取得本年生產(chǎn)出來的商品與勞務(wù)的作為報(bào)償?shù)闹С?，包括政府在社會福利、社會保險(xiǎn)、失業(yè)救濟(jì)、貧困補(bǔ)助、老年保障、衛(wèi)生保健、對農(nóng)業(yè)的補(bǔ)貼等方面的支出。建造住宅的支出不屬于消費(fèi)。s permanent population (currently use census register population) pared to pute, get the per capita gross domestic product. Is the measure of the living standards of the people of all countries to a standard, in order to even more objective measure, often with purchasing power