安徽省人均GDP时间序列模型的建立

人均GDP是一个使用频率很高的统计指标,其增长具有其内在的规律性。文章以1978-2003年安徽省逐年人均GDP的统计数据为依据,将这些数据进行平稳化、零均值化处理,并利用序列的自相关、偏自相关的性质,确认序列应当适合的模型,从而建立其时间序列模型。     

上海GDP的时间序列分析和预测

本文用ARIMA模型对上海市1952年到2007年GDP数据进行分析,并预测出未来一年的GDP数据。对所上海GDP数据进行基本趋势分析并检验数据的平稳性,对平稳处理后的时间序列构建ARIMA模型,最后用Ljung-box检验方法对所建立的模型进行相关性检验,对2008年的上海GDP进行的预测。     

宁夏实际人均GDP时间序列分析及预测

实际人均GDP是具有重要经济意义的指标,它的增长具有一定的内在规律性,文章建立了宁夏实际人均GDP的带趋势项的混合时间序列模型,分析研究了模型的稳定性和可外推性,预测了2011年～2015年宁夏实际人均GDP的发展水平,说明宁夏实际人均GDP具有一定的时间趋势.     

四川农民人均纯收入的时间序列模型的建立与分析

大多数的经济时间序列存在惯性,或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。农民人均纯收入的增长具有其内在的规律性。本文收集到了四川1978年～2004年的农民人均纯收入统计数据,将这些数据进行平稳化、零均值化处理,并利用序列的自相关函数,偏自相关函数的性质,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型,并对其进行了分析。     

武汉市人均GDP时间序列模型构建及预测

ARMA时间序列模型反映某个变量过去的变动规律,并可以利用这个规律对未来值进行短期预测。人均GDP是衡量一个国家或地区经济发展和人民生活水平的一个重要参考指标。本文利用湖北省武汉市1980-2009年的时间序列数据建立武汉市人均GDP的ARMA模型,并利用该模型进行短期外推预测。     

我国城镇居民人均可支配收入的实证分析

为了研究我国城镇居民人均可支配收入的情况,并建立合适的时间序列模型,本文选取1990~2012年城镇居民家庭人均可支配收入的时间序列,应用EViews7.0软件对其进行检验和分析。由于原始数据不是平稳序列,且呈指数形式增长,故对其进行对数化处理,再作二阶差分得到平稳序列。根据二阶差分后的平稳序列作自相关和偏自相关图,从而选定ARMA（2,2）进行拟合与分析。结果表明,我国城镇居民家庭人均可支配收入不仅与前一期、前两期人均可支配收入有关,还与前一期、前两期的扰动项有关。     

指数平滑方法和VAR模型的预测效果的探讨

预测是计量经济学中重要的内容,关于一些重要的经济指标诸如：GDP,通胀,股价,汇率,失业率等我们如何预测呢？本文将通过对一个实例研究曾经相当流行的预测方法：指数平滑法及目前仍旧流行的VAR方法的预测效果。总地来说,基于时间序列数据进行经济预测的方法有五种：单方程回归模型;联立方程回归模型;ARIMA模型;VAR模型及指数平滑法,当然这些预测方法均基于所用的时间序列平稳这一前提（至少通过适当变换可使之平稳）。     

基于ARIMA模型的经济形势预测分析--以重庆市GDP为例

有效预测GDP增长对当地政府制定宏观政策及调控意义重大,而ARIMA模型是短期预测的强有力工具。依据1949-2012重庆市GDP为研究样本,首先通过对样本数据取对数及差分处理使数据序列变成平稳时间序列,然后使用赤池和施瓦茨信息等多种准则确定最优滞后阶数p和q,再使用BG和残差正态性等多种假设检验,最终确定ARIMA(7,1,4)模型。研究结果表明,模型具有较好的预测效果和现实意义,可推扩至各行业做相应的短期预测分析。     

基于ARIMA模型的经济形势预测分析——以重庆市GDP为例

有效预测GDP增长对当地政府制定宏观政策及调控意义重大,而ARIMA模型是短期预测的强有力工具。依据1949-2012重庆市GDP为研究样本,首先通过对样本数据取对数及差分处理使数据序列变成平稳时间序列,然后使用赤池和施瓦茨信息等多种准则确定最优滞后阶数p和q,再使用BG和残差正态性等多种假设检验,最终确定ARIMA(7,1,4)模型。研究结果表明,模型具有较好的预测效果和现实意义,可推扩至各行业做相应的短期预测分析。     

基于ARIMA模型的我国GDP分析预测

改革开放后,中国走上市：场经济道路,与以往的计划经济相比,国内生产总值的计量应该以改革开放1978年为分水岭,GDP经济模型的建立应当以此为计量起点,做出分析和预测。基于Box—Jenkins（博克斯一詹金斯）方法的时间序列分析技术,对我国1978--2008年的年度GDP数据序列进行建模分析,验证该序列的时间序列特性,研究并选择了序列的最佳ARIMA模型,通过模型对我国2007—2011年度的GDP进行了预测。模型实证分析的结果表明：在GDP时间序列分析建模与预测方面,Box—Jenkins方法及其ARIMA模型是一种精度较高且切实有效的方法模型。     

时间序列在安徽省GDP预测中的应用——基于ARIMA模型

本文搜集了安徽省1978年-2015年的地区生产总值作为数据基础,根据时间序列的相关理论,对数据进行平稳化检验,在通过合理的平稳化处理之后,对数据进行AIC定则检验,找到最合适的模型,并用此模型对参数进行相关估计。这里最终建立的是自回归移动平均模型,经过检验,识别出的最理想模型为ARIMA(1,1,2)。先利用此模型对安徽省2014年和2015年的GDP作出预测,将预测值与实际值进行相对误差分析,得到的相对误差在可控范围之内,从而认为该模型的可行性高。最终利用ARIMA(1,1,2)模型对我省"一三五"规划期间5年地区生产总值做出预测,结果显示超过了2020年的目标GDP。     

基于ARIMA模型的经济形势预测分析--以重庆市GDP为例

有效预测GDP增长对当地政府制定宏观政策及调控意义重大,而ARIMA模型是短期预测的强有力工具。依据1949-2012重庆市GDP为研究样本,首先通过对样本数据取对数及差分处理使数据序列变成平稳时间序列,然后使用赤池和施瓦茨信息等多种准则确定最优滞后阶数p和q,再使用BG和残差正态性等多种假设检验,最终确定ARIMA(7,1,4)模型。研究结果表明,模型具有较好的预测效果和现实意义,可推扩至各行业做相应的短期预测分析。     

四川农民人均收入的时间序列模型的建立与分析

大多数的经济时间序列存在惯性，或者说是迟缓性，通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。杞民人均纯收入的增长具有其内在的规律性。本文收集到了四川1978年～2004年的红民人均纯收入统计数据，将这些数据进行平穗化、零均值化处理，并利用序列的自相关函数，偏自相关函数的性质，确认数据所适合的模型，从而建立了时间序列模型，并对其进行了分析。     

ARIMA模型在黑龙江GDP预测中的应用

<正>一、引言经济运行过程从较长时间序列看,由于市场机制的作用,呈现一定的规律,这对预测提供了依据。目前,预测经济运行时间序列的理论与方法较多,运用传统的结构法建立模型进行分析和预测GDP往往比较困难,而AR-MA模型在经济预测过程中既考虑了时间因素,又考虑了随机因素的干扰,因此对短期的经济运行趋势预测有较高的准确率,是近几年应用比较广泛的方法之一。本文根据ARIMA模型的应用条件,选取黑龙江GDP的1978至2010年时间序列数据建模进行分析,并依据所建模型     

城市化与经济发展研究综述

在对城市化与经济发展之间的关系上 ,通过模型回归 ,提出城市化率与人均GDP的一般对应关系 ;运用城市化率与人均GDP的对数回归模型与时间序列数据研究城市化增长指标来表示城市化与经济的发展 ,使近年有关城市化与经济发展关系的研究趋势越来越定量化、科学化、全面化     

基于ARMA模型的我国国内生产总值的预测研究

本文应用时间序列的ARMA模型对剔除价格因素的我国历年实际GDP序列进行实证研究,得出我国GDP的回归模型,并依次预测我国2011年实际GDP和名义GDP。     

成渝经济区“十二五”人均GDP预测研究

《成渝经济区区域规划》指出成渝经济区"十二五"经济发展目标:到2015年,地区生产总值占全国的比重达到7%,人均地区生产总值达到39000元。本文建立成渝经济区1997-2010的人均GDP序列,根据序列的变动趋势,建立一元三次曲线模型,对成渝经济区"十二五"期间的人均GDP预测。实证结果表明:按现在的发展速度,到"十二五"末年,难以实现成渝经济区人均GDP39000元的经济发展目标。提出政策建议:优化重庆、成都核心城市功能;推进产业结构优化升级;加快区域现代综合交通体系的建设。     

基于时间序列的我国GDP的短期预测

随着经济全球化的深入,一国的经济实力在国家实力中的重要性越来越突出,世界各国都开始疯狂发展经济,以在国际竞争中求得一席之位。GDP(国内生产总值)从某个侧面反映了国家的经济实力,成为了各国衡量经济实力的重要指标。中国从改革开放之后,经济不断发展,GDP数据逐年增加,并呈现一定的规律。若能准确的预测中国之后几年的GDP数据,对国家宏观调控具有重要意义。本文在各项预测方法中选择了时间序列模型作为研究对象。从时间序列的基本概念出发,了解时间序列模型的种类与建模方法,以整套的时间序列建模理论为基础,在我国GDP数据上建立了ARMA模型,应用ARMA模型对2012年我国GDP数据进行预测,其预测结果与实际值之间相差很小,拟合结果比较满意;在此基础上,预测未来三年的GDP数据。     

我国GDP时间序列的模型建立与实证分析

本文利用统计软件对我国1987年到2012年实际GDP时间序列数据进行了分析,解释趋势性,利用PP检验,检验我国GDP序列的平稳性,并建立我国GDP对数序列的ARIMA模型,得到我国GDP内在的规律性,可以用来做我国GDP时间序列的拟合和预测。     

基于ARIMA模型下的时间序列分析与预测——以上海市社会消费品零售总额为例

大多数的时间序列存在着惯性。通过对这种惯性的分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。本文以1978年到2007年上海市社会消费品零售总额数据为研究对象,将这些数据平稳化并做分析,发现ARIMA(1,1,1)模型能较好的对上海市社会消费品零售总额进行时间序列分析和预测。