時間序列組合模型在經(jīng)濟預(yù)測中的應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-07-25 16:04 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 +mt當(dāng)有理由相信這種趨勢能夠延伸到未來時，賦予變量t所需要的值，則可以得到相應(yīng)時刻的時間序列未來值。趨勢外推法就是以時間t為自變量找出一系列歷史數(shù)據(jù)的趨勢線并外推于將來所進行的中長期預(yù)測。誤差項t既反映y的長期趨勢中隨機波動的影響，又包含構(gòu)成y預(yù)測模型的主要因素之外的其他因素的影響。在運用趨勢外推法進行預(yù)測以后，由于mt一般不能滿足平穩(wěn)性條件，導(dǎo)致預(yù)測值存在較大的誤差，因此需要對模型進行修正。修正方法就是對誤差項mtt建立ARMA模型，與趨勢外推法結(jié)合，建立組合模型。由于它既包含了可由時間變量t解釋的y的部分變化，又包含了時間變量不可解釋的但可由ARMA模型解釋的y的另一部分，因而預(yù)測的精確度得到了提高。3實際情況分析數(shù)據(jù)表1 1992年—2012年中國GDP數(shù)據(jù)年份 GDP(億元) 年份 GDP(億元) 年份 GDP(億元)1992 1999 2006 1993 2000 2007 1994 2001 2008 1995 2002 2009 1996 2003 2010 1997 2004 2011 1998 2005 2012 模型的預(yù)測首先畫出歷年中國GDP的曲線圖，如圖1圖11991—2012年中國GDP曲線由圖1可以看出，GDP隨時間變化呈現(xiàn)出上升的趨勢，并且沒有明顯的季節(jié)變動，而且該曲線的形狀與二次曲線模型相似，因此，根據(jù)趨勢外推法的基本原理，可以建立以時間t為自變量，GDP為因變量的趨勢模型：^ ^ ^GDP=a+bxt+cxt2（t=…21），在eviews中可得到結(jié)果如下圖2圖2 趨勢外推模型的參
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