時間序列組合模型在經(jīng)濟預測中的應(yīng)用-展示頁
2025-07-07 16:04本頁面
【正文】 1，模型的平穩(wěn)性完全取決于自回歸模型的參數(shù)（(j1,j模型構(gòu)造了一種更為復雜的白噪聲序列的線性組合，近似的逼近一個平穩(wěn)序列，可以看出的根都落在單位元之外。ARMA(p,q)過程的平穩(wěn)充要條件是滯后多項式j(luò)qp為移動平均系數(shù)t（2）式（1）中j1Ljpq為自回歸系數(shù)，QqytBqeLt22t11tjpjtp=LARMA(p,q)。模型）和移動平均模型（簡稱是由回歸模型（簡稱詹金斯(B—J)法。在二十世紀七十年代提出的時序分析模型,即自回歸移動平均模型(AutoregressiveMovingAverageModel),用此模型所作的時間序列預測方法也稱博克斯和英國統(tǒng)計學家模型是由美國統(tǒng)計學家預測方法介紹 ARMA的發(fā)展趨勢進行預測。本文在建立兩個單項預測模型的基礎(chǔ)上,提高預測精度,往往是各有條件、各有特點,然而單個預測模型僅包含或體現(xiàn)所研究系統(tǒng)的局部信息,的預測,而一個國家的國內(nèi)生產(chǎn)總值又是由各省生產(chǎn)總值所構(gòu)成的，因此研究各省生產(chǎn)總值對研究國內(nèi)生產(chǎn)總值以及各省乃至全國經(jīng)濟都起著重要作用。對Product)是一個國家或地區(qū)在一定時期內(nèi)所生產(chǎn)和提供的最終貨物和服務(wù)的總價值。引言國內(nèi)生產(chǎn)總值(Gross模型。關(guān)鍵詞:所得結(jié)果誤差優(yōu)于兩個模型的分別預測,年—2018年中國的進行分析，并預測年中國年到模型和趨勢外推法建立一個組合模型，對我國年度資料相關(guān)數(shù)據(jù)，用年我國時間序列組合模型在經(jīng)濟預測中的應(yīng)用hhhh（ 東華理工大學）摘要：文中依據(jù)2003—2012GDPARIMA19922012GDP2013GDP。表明組合預測模型在時間序列數(shù)據(jù)的預測中更有優(yōu)勢。ARIMA趨勢外推法；組合預測模型。GDP1Domestic
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