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。     

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。     

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。     

基于季节调整的BP神经网络等三种模型对中国出口研究

本文以出口额、实际汇率、我国GDP、美国IPI及它们的季节变量等六个变量为决定变量,运用BP神经网络、ARIMA及AR-GARCH三种方法,对我国向美国的出口额分别建模,并进行了预测。选取误差指标,分别对三个模型得到的模拟结果和预测结果同真实值进行比较。结果发现,三种模型效果都令人满意,虽在模拟和预测能力上有一定差别,但ARIMA模型优势明显。本文分析了以上结果产生的原因,并结合模型为提高我国出口提出建议。     

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     

基于ARIMA模型的浙江省GDP预测

应用ARIMA模型对浙江省1978年至2007年期间的GDP数据进行分析，从中找出浙江省GDP的规律，然后预测未来四年的GDP数据。与实际情况相比较得出拟合效果比较好，AKIMA模型比较适合短期预测。     

江苏省GDP的ARIMA模型的研究和应用

综合运用了时间序列预测方法,建立了1976年～2006年江苏省GDP的时间序列ARIMA模型(单整自回归移动平均模型)。并对OLS方法估计的模型进行统计检验,并对通过检验的回归结果进行了分析,与实际情况非常相符。     

金融危机背景下山东省GDP增长率的区域差异——基于ARIMA模型预测的比较

采用实证分析的方法,通过建立ARIMA模型预测与实际数据相比较分析金融危机背景下山东省各地市GDP增长率的区域差异,结果显示：区域经济特征的外向性特征与经济成熟度和抗风险能力对GDP增长都具有显著影响.     

基于ARIMA模型的澳门本地生产总值未来走势预测

澳门赌收持续下跌已经有一年多了,经济前景的不明朗,对各行业的负面影响开始浮现。在种种不利因素的影响下,澳门政府需及时调整相对应的宏观经济策略,制定正确的经济发展策略,有效地预测并分析澳门未来GDP走势的整体情况。本文基于时间序列的分析方法对澳门本地生产值总值(GDP)进行建模分析,选择最佳的ARIMA模型对资料进行拟合。通过一系列的实证分析,结果表明ARIMA模型能够有效地预测澳门GDP的走势状况。     

基于ARIMA模型的甘肃省GDP的分析与预测

文章基于甘肃省1992—2021年GDP数据，通过对数据的ADF检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析，确立了ARIMA(0,2,1)模型，得出甘肃省未来两年GDP分别为10938.502亿元和11658.45亿元，该模型具有简单实用、预测精度高的特点，能恰当描述甘肃省GDP状况，可用来做短期预测，为政府部门制订宏观经济计划提供依据和参考。     

时间序列分析在财政收入预测中的应用

介绍求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的建模方法。将ARIMA模型应用于我国财政收入的分析与预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型。     

我国居民消费价格指数时间序列预测——基于ARIMA模型与平滑ARIMA模型的比较分析

对我国CPI的1951-2008年年度数据进行分析预测,用一种短时序数据的结构分析模型——平滑ARIMA模型对数据进行了分析预测。通过对两个模型预测效果的比较,结果表明,相比于ARIMA模型,平滑ARIMA模型预测的准确度大大提高。     

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。     

中国人均GDP的时间序列模型比较分析

人均GDP是衡量一个国家经济发展和居民生活水平的重要指标。运用中国1978至2008年人均GDP数据建立ARIMA模型和Auto-Regressive模型,利用AIC和SBC准则比较分析选出最优模型对2009-2013年的人均GDP进行预测,整个过程都是通过SAS系统实现的。     

基于ARIMA模型的江西省GDP的预测与分析

本文以1978年-2013年36个年度的江西省GDP为研究对象,主要借助于SAS等统计软件,通过对原始数据的预处理。模型的识别、检验和优化,从而最终确定了ARIMA（3,1,0）模型,利用该模型对江西省的GDP进行短期的误差相对较小的预测和分析。     

小波ARMA模型和ARIMA模型对上证指数的预测效果探究

利用小波分析的局部化性质,以非平稳的时间序列上证指数收盘价为实验目标,首先建立传统的时间序列模型ARIMA模型,并做出预测;然后用小波分析与自回归移动平均模型相结合的方法建立小波ARMA模型,做出预测;最后,通过相对误差和平均绝对误差和对二者的预测效果做比较,结果表明:在上证综指序列预测分析中,小波ARMA模型相比单纯的ARIMA模型,其拟合和预测精度都比较高。     

基于ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

为了研究ARIMA模型对经济数据的预测,本文利用统计软件EViews7.2,通过分析我国社会消费品零售总额从2003年1月到2010年12月的月度数据,建立了八种不同参数的乘法季节ARIMA模型。根据模型的预测精度、检验结果,本文确定了最优预测模型ARIMA(2,2,0)×(1,1,1)12,并运用该模型来预测我国2011年1月至12月的社会消费品零售总额,并与2011年实际数值进行比较,拟合效果良好。对于2012年的展望,笔者认为,其值仍将呈速度较快的上升趋势。     

基于BP神经网络和ARIMA组合模型预测浙江省人均国内生产总值

本文应用BP神经网络和ARIMA构成组合预测模型,对“十一五”期间浙江省人均GDP的变化趋势进行了综合分析与预测。预测结果显示,2006年～2010年间,浙江省人均GDP平均将为40624.53元,人均GDP平均增长率为10.01%。