山东省GDP的时间序列分析

本文广泛求证和搜集五十四年来山东省GDP的相关数据,运用统计学和计量经济学原理,从时间序列的定义出发,探索山东省GDP时间序列的平稳性,并结合统计软件EVIEWS运用ARMA建模方法,对山东省GDP时间序列进行识别、估计、诊断和预测后,建立最优计量经济模型进行经济预测,并为各级政府和企业的管理决策提供数量化的建议.     

模式匹配在GDP时间序列预测中的应用

深入分析了自回归整合平均移动模型(ARIMA)以及时间序列在动态时间弯曲(DTW)距离下的匹配技术,并在此基础上建立了由多条时间序列集合而成的GDP整合时间序列预测模型。其基本思想是对与目标序列有着相同发展趋势的时间序列进行搜寻、匹配,并对这些具有相同历史进程时间序列所蕴含的信息进行充分的挖掘与利用,整合形成新的时间序列预测模型。仿真实验表明：整合GDP预测模型的预测准确率显著高于普通ARIMA模型的预测准确率,从而证实了整合时间序列模型用于GDP预测的准确性。     

山东省能源经济环境系统预测与动态分析

文章分别选取GDP、能源生产总量与消费总量、CO2排放量作为经济、能源和环境子系统指标,利用1995-2012年的数据构建了山东省能源经济环境系统向量自回归(VAR)模型,对1997-2015年系统状况进行动态预测,并运用Granger检验、脉冲响应函数和方差分解对其进行动态分析。结果表明:到2015年,山东省GDP、能源生产总量与消费总量、CO2排放量仍将保持较快的增长;长期来看,经济增长与碳排放存在双向Granger因果关系,从经济增长到能源消费、能源生产和能源消费到碳排放均具有单向Granger因果关系;短期内,能源生产、能源消费与经济增长之间相互促进,经济增长促进碳排放,而能源生产、能源消费和碳排放之间具有一定的相互影响。山东省应适当放缓GDP增速,并优化经济结构;发展低碳能源,优化能源消费结构;继续强化实施碳减排政策。     

我国进出口总额的时间序列分析

本文利用1984—2004年中国进出口总额的年度数据，通过自相关函数和单位根检验检验其平稳性，并应用对数差分方法对该数据进行平稳性处理，在此基础上，选择一个最适合的ARMA模型，对2OO5年我国进出口总额数据进行了预测和比较。     

基于PMI指数对我国经济增长进行预测的实证研究

采购经理指数PMI在每月月初发布，超前于其他经济指标，又具有简易性、综合性、国际可比性等优势，满足了经济预测的时效性要求。运用2005年第一季度至2016年第二季度的数据,选取制造业PMI和居民消费价格指数CPI指标，对国内生产总值GDP进行实证分析,运用Stata软件通过序列相关系数检验、单位根检验、VAR模型以及Granger因果关系检验分析得出PMI、CPI和GDP三者间存在长期均衡关系，PMI指数领先总产出指标GDP 3～6个月，对GDP具有正向推动作用；相比CPI指数，PMI能够更准确的预测GDP，提高GDP的预测精度。     

时间序列与BP神经网络在新疆GDP预测中的对比分析

根据新疆维吾尔自治区2009年统计年鉴中的数据,构建并选用合适的时间序列模型、BP神经网络模型,对2004年-2008年的新疆GDP进行预测,并用预测结果与实际值求得相对误差,然后将两种模型的误差进行比较。结果表明,BP模型应用于新疆GDP预测较时间序列预测有较高的预测精度和良好的泛化能力。     

江苏省GDP的时间序列分析

GDP是反映一国或一个地区国民经济的生产规模及综合实力的总量指标,中国近年来GDP增长加快,自2009年江苏省超过山东省成为全国地区GDP排名第二位,引起了广泛关注。2015年地区GDP总量前六名仍然是广东、江苏、山东、浙江、河南、四川。文章选取江苏省1978~2015年的GDP时间序列数据建立ARIMA模型,分析江苏省GDP增长的变化规律,并预测未来短时期内江苏省GDP的变化趋势。     

基于SARIMA模型对中国GDP分析及预测

国内生产总值(简称GDP),是衡量一个国家或地区宏观经济状况的一个重要指标,要想做到对宏观经济进行积极而有效的调控,首先要对未来经济的走势进行预测,根据预测结果揭示其变化规律和发展趋势,为制定科学的宏观调控政策提供依据。文章基于时间序列理论,主要利用季节时间序列模型对2000～2016年中国GDP季度数据建模,并且对2017年季度数据进行预测。结果表明,基于SARIMA的GDP预测模型的拟合和预测效果具有较高的可靠性与准确性。     

台湾经济结构突变、周期波动和经济增长

本文运用结构突变理论,在检验台湾GDP序列的平稳性后,建立台湾GDP序列的拟合模型,实证检验支持台湾GDP序列在1974、1981、2001年产生结构突变,且潜在GDP函数发生了变化。通过分离GDP序列的趋势成分和周期成分,运用周期成分对台湾经济周期波动进行分析。研究发现,台湾经济周期波动主要受世界经济景气和台湾经济发展策略的影响。发生结构突变后台湾经济增长趋势发生变化,这与台湾经济的发展阶段和相应采取的经济发展策略密切相关。论文最后对未来台湾经济增长趋势做出预测。     

基于动态神经网络的广东省经济增长预测

利用动态神经网络的时间序列预测功能,建立动态神经网络预测模型,以广东省1978年-2013年国内生产总值历史数据建立时间序列作为样本进行学习,对广东省GDP的发展趋势进行了模拟,然后对广东省未来五年的GDP发展趋势做出预测。未来五年GDP增长的预测结果表明预测模型具有较好预测效果,可以利用该模型对广东省经济增长进行预测。由于广东省处于经济转型过程中,经济增长未来有放缓趋势。     

基于组合模型的浙江省GDP预测研究

区域GDP的发展趋势是高速公路规划和建设的重要参考依据。基于浙江省1978—2019年的GDP数据,分析数据特性,构建预测模型,掌握发展规律。首先,将GDP数据转化为时间序列,建立ARIMA（2,2,0）模型;其次,将GDP数据以滑动窗口的方式生成输入矩阵,建立BP神经网络模型;最后,利用ARIMA分析GDP时序的线性部分,利用BP神经网络分析GDP时序的非线性部分,建立组合模型。通过计算相对误差比较模型的预测效果,3个模型的平均相对误差分别为6.30%、13.10%、6.08%。结果表明,组合模型的平均相对误差最小,预测效果最好。     

福建省GDP时间序列模型建立及实证分析

根据福建省1981—2011年GDP数据,利用Eviews6.0计量经济学软件和时间序列理论,建立了求和回归移动平均模型ARIMA(4,1,1),并根据模型进行实证分析,结果表明GDP预测效果较好,平均误差9.91%,并预测2014年GDP产值为22 569.578亿元。     

GDP时间序列模型构建及预测——以四川省为例

ARIMA时间序列模型是利用变量过去的变动规律对未来值进行短期预测的合适模型,GDP是衡量一个国家或地区经济发展和宏观经济运行状况的一个重要参考指标.本文利用四川省1978-2012年的时间序列数据建立四川省GDP的ARIMA(1,1,0)模型并利用该模型进行短期预测,预测出四川省在2016年国民生产总值将突破4万亿元,在2010年基础上翻一番.     

时间序列在经济预测中的运用研究

近几年以来,我国的经济得到了快速的发展,为了保证我国经济的可持续发展,进行有效的经济预测是至关重要的,因此,我们可以采用结构时间序列模型对经济进行预测。时间序列模型当中所得到了指标都是不可观测的变量,因此,我们不能使用回归分析这一方法,所以,在对时间序列模型进行解答时,我们要采用一些科学、有效的方法。我们通过不同的结构时间序列模型可以准确的预测出社会消费品零售总额、GDP等,保证了经济预测结果的准确性。本文主要对时间序列在经济预测中的应用进行详细的探究。     

我国进出口总额的时间序列分析

本文利用1984-2004年中国进出口总额的年度数据,通过自相关函数和单位根检验检验其平稳性,并应用对数差分方法对该数据进行平稳性处理,在此基础上,选择一个最适合的ARMA模型,对2005年我国进出口总额数据进行了预测和比较.     

基于逐步回归模型的哈尔滨商品房价格分析

以哈尔滨商品房价格为研究对象,分析了影响房价的因素,选取解释变量。应用SPSS统计软件,建立了逐步回归模型,并验证了多因子逐步回归模型在哈尔滨商品房价格预测中的适用性与可靠性,最后提出了政策性建议。     

时间序列分析在成都GDP预测中的应用

本文基于时间序列理论,对成都市1980～2012年的GDP数据进行分析,初步建立AR（2）、ARMA（2,1）、MA（1）三个模型,再结合AIC准则和简约原则等,最终确定模型为ARIMA（2,3,0）.最后,利用所建模型做出预测,得到成都未来三年的GDP值.     

海南省社会医疗保险基金保障能力预测分析——基于转移函数模型的实证检验

本文利用1994-2014年海南省城镇基本医疗保险基金的相关数据,运用回归与时间序列组合模型(即转移函数模型),对海南省社会医疗保险基金保障能力的影响因素进行分析,并对未来10年海南医疗保险基金保障能力进行预测,为海南省医疗保险基金的有效管理提供有价值的参考。     

ARIMA模型在辽宁省GDP预测中的应用

本文通过建立时间序列模型对辽宁省1978年到2008年的实际国内生产总值时间序列数据进行了分析,经过合理筛选和选择,以ARIMA(1,1,1)模型作为最终模型,并以此模型预测了辽宁省2009-2011年GDP分别为14896.34亿元,17479.48亿元,20455.54亿元。预测误差分别为3%,0.7%。希望可以为辽宁省制定宏观经济政策提供定量依据。     

基于ARMA模型的湖南省民间投资时间序列分析

时间序列分析方法是经济领域研究的主要工具之一。合理的时间序列模型会十分接近真实数据生成过程,运用时间序列模型来预测经济变量具有重要意义。ARMA模型描述时间序列的动态性和发展变化规律,具有广泛的实用性。本文通过ARMA模型分析时间序列的随机性和平稳性,借助EVIEWS软件对湖南省民间投资数据进行具体分析并预测。结果表明,模拟值和真实值接近,在实际应用中ARMA模型对短期内预测民间投资额具有很高的精确性,这一精确性对政府政策的决策和实施起重要作用。