基于时间序列分析的全国GDP预测模型

本文利用统计软件对我国1978年到2006年的实际GDP时间序列数据进行了分析,建立了ARMA模型,并对2009年到2011年的全国GDP进行了预测。结果表明模型有很好的预测效果。     

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。     

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。     

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。     

基于ARMA模型的我国国内生产总值GDP的预测与分析

本文基于1995—2014年我国国内生产总值GDP的时间序列数据,先后通过平稳性检验及处理、自相关与偏自先关分析,并结合AIC准则定阶,建立模型ARMA(1,2);运用该模型对我国国内生产总值进行预测。     

基于ARMA模型的十堰市GDP增长预测分析

本文使用Eviews软件对1978²009年十堰市GDP时间序列进行拟合,得出了一个ARMA模型,并使用此模型对2010年—2015年十堰市GDP进行了预测,效果理想。     

基于时间序列的物流产业增值预测模型分析

根据1978-2009年的统计数据,首先将我国物流产业增值与我国GDP进行回归分析,然后将我国物流产业增值进行时间序列的四种方法的建模。通过以上五种模型的建立,以2010-2012年的统计数据作为检验数据验证预测效果,依据真实值与预测值的误差百分比进行最优模型的选取,最终选择ARMA（p,q）模型为最优模型,并用该模型对我国2013-2015年的物流产业增值进行定量预测。最终将预测结果结合定性分析进行修正,使预测值更具有现实意义。     

福建省GDP总体分析和第三产业增加值的时间序列分析

选取1993-2018年福建省GDP数据分析福建省总体经济情况,并通过历年各个产业在GDP的比重变化,深入分析福建省产业结构的变化。结果表明福建省第三产业发展相对全国平均水平滞后。因此进一步对第三产业增加值的数据进行实证分析,通过时间序列分析建立ARMA模型,预测出未来三年第三产业增加值的数据,以对政策制定提供参考。     

基于ARMA模型的河北省农村居民家庭恩格尔系数的分析与预测

恩格尔系数是衡量居民消费水平的重要指标，而居民消费水平也可以反映城市的经济发展状况。本文以1980年至2010年的河北省农村居民家庭恩格尔系数作为样本数据，2011年至2012年的数据作为模型检验数据，建立基于时间序列分析的ARMA模型，使用EViews软件对时间序列进行分析与预测，并给出2013年-2014年的预测值。结果表明， ARMA模型预测精度较高，我省农村居民恩格尔系数未来几年仍呈现下降趋势。     

股票收益率预测模型的比较

本文的目的是对ARMA和人工神经网络模型预测股市的能力做比较,在介绍了文中用到的ARMA和人工神经网络模型的理论知识,建模过程,结果检验和预测的方法的基础上,将收益率数据和五个常见的技术指标和我国银行间债券市场7天回购加权平均利率作为神经网络的输入变量,并对模型的预测效果根据它们预测样本,预测范围等进行了对比,结果发现神经网络在输入变量较多时优于ARMA模型。     

发电量与经济增长关系研究

对2000年到2009年上半年的GDP与发电量季度数据进行了回归分析,并建立了回归与ARMA的组合模型。结果表明,从长期来看,发电量对GDP增长有显著影响,并且上一季度发电量每增加1%,GDP增长1.77%。因此,促进电力工业的发展,保证电力供应的充足,对经济发展有着重要影响。     

基于ARMA模型的中印农产品贸易进出口额的时间序列分析

一般各年份各月份的贸易进出口数据都属于典型的时序数据,处理时序数据最常见的方法就是构建合适的ARMA模型对其进行模拟,且其短期预测的精度较高,对短期决策具有很大的指导意义。本文采用季节性ARMA模型对我国与印度的农产品贸易进出口额进行模拟分析和预测,并进行短期的的预测数值,具有一定的现实意义。     

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。     

福建省城乡居民收入差距预测模型比较研究

本文选取福建省1981-2008年间的城乡收入差距值时间序列数据,建立四个时间序列模型进行比较分析,最终确定ARMA模型作为预测模型.并以2006年、2007年和2008年的数据作为检验数据检验该模型预测效果,进一步验证了其预测效果较优,最后利用该模型对福建省2011-2014年城乡收入差距值进行短期外推预测,并给出对策建议.     

基于aRMa模型的人均财政教育投资分析

目前，教育投资直接影响到GDP的增长和整个社会经济的发展。而教育投资很大一部分来自于国家的财政投入，财政性教育经费是衡量国家教育发展的重要指标。该文利用ARMA模型对国家财政教育投资进行了时间序列分析，并利用所建模型进行了2011年及2012年的预测。     

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。     

基于ARMA模型的城镇登记失业率的预测研究

本文以1978年～2007年的城镇登记失业率为样本数据建立ARMA模型,对模型进行识别、估计、检验,并且用2006年～2008年数据进行验证预测,预测精度都达到95%以上。运用此模型对未来5年进行失业预测,为政府制定就业政策提供指导意见。     

ARMA模型在河北省出口形势预测中的应用

选用2010年1月—2012年9月河北省出口额作为样本数据,运用ARMA模型进行实证分析,结果表明:2012年9月预测值与实际值比较,预测误差较小,说明建立的ARMA模型较为实用,可以应用于河北省出口形势的短期预测。     

经济政策对我国经济的干预分析影响

通过对我国GDP序列的分析,结合自相关系数和偏自相关系数,建立ARMA模型,运用干预分析方法对此模型进行修正,最终结果表明干预模型减小了预测误差。通过干预影响序列建立起的干预模型,从定量的角度反应了改革开放后的重大经济政策对我国经济产生的影响。     

基于ARMA模型的我国居民消费价格指数预测

居民消费价格指数(CPI)是用于反映居民家庭一般购买的商品和服务物价变动情况的宏观经济指标,对展示经济运行的平稳性,表现经济发展的质量和效益有重要意义。因此本文建立了一个ARMA模型,选取我国2001年1月到2015年12月的CPI环比月度数据作为样本,运用R3.4.3软件对居民消费价格指数时间序列的自相关系数与偏相关系数进行统计,进行模型定价并估计出其参数,并对2016年1月至5月的居民消费价格指数进行预测。实证结果显示MA(2)模型能较好地拟合商品指数的动态路径,模型的预测值与实际观测值非常接近,表明ARMA模型在居民消费价格指数的预测中效果较好。通过ARMA模型合理预测我国的居民消费价格指数,能够对未来经济发展有初步的了解,为国家有关政策的制定提供理论支持。