基于ARMA模型的上海市人均GDP时间序列分析与预测

本文分析了上海市人均GDP水平时间序列(1978年至2008年),在将数据平稳化的基础上建立自回归移动平均模型(ARMA模型),从中找出上海市人均GDP序列变化的规律,并在此基础上对未来几年的指标数值进行了预测。     

山东省人均GDP时间序列模型的建立

人均GDP的增长具有其内在的规律性。从山东省的实际情况出发,以1978--2002年山东省逐年人均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函数、偏自相关函数的性质,确认序列应当适合的模型,从而建立其时间序列模型。     

中国人均GDP时间序列模型建模研究

本文对中国人均GDP1949年至2004年时间序列进行研究,建立了用于预测的时间序列模型,结果为ARIMA(1,2,1)。     

基于时间序列的郑州市人均生产总值的预测

随着社会经济的不断发展、生活水平的提高及人口的增加,通过GDP这一宽泛的指标来反映一个地区经济的发展状况是不准确的。由于GDP不能很准确地反映平均每个人的生活水平,而人均GDP则能弥补GDP的这点不足。因为人均GDP=总产出/总人口,它是一个既考虑经济总量大小又考虑人口数量因素的综合性指标,所以常常用来了解和把握一个国家或者地区的宏观经济运行状况、发展水平和人民生活水准。所以论文利用ARIMA模型对人均生产总值进行短期的预测。     

基于ARMA模型的我国外贸进出口总额的时间序列分析

大多数经济时间序列呈现非平稳性,因而不能直接用ARMA模型进行分析。但是通过对原始序列进行差分,将其转换为平稳时间序列,再用ARMA模型进行建模。本文通过对我国自建国以来的历年进出口总额的时间序列的分析,证实了ARMA模型是一种很好的短期预测模型。     

中国人均GDP时间序列建模与相关分析

人均GDP是衡量一个国家和地区经济发展水平和综合经济实力的重要指标。本文在相关背景下收集了1978-2008年中国人均GDP时间序列数据,应用了SPSS软件进行数据分析并建立时间序列模型,利用模型预测了2009,2010年人均GDP数值,对制定相应的宏观调控政策有十分重要的意义。     

我国人均国内生产总值的时间序列分析(1952-2011)与静态预测(2012-2015)

国内生产总值是最重要的宏观经济指标,人均国内生产总值是衡量国家发展程度与人民生活水平的重要标志。党的十八大报告提出到2020年全面建成小康社会,实现GDP和人均收入比2010年翻一番的目标,因此对我国人均国内生产总值进行时间序列分析与静态预测对实现GDP总量翻番的目标具有重要意义。文章从国内生产总值和时间序列模型的基本理论出发,选取了自1952年至2011年人均GDP的60个样本数据,建立了以时间序列为基础的AR(1)模型,模型通过了EViews软件中的所有检验,模型的精度较高。文章利用AR(1)模型对2012年至2015年的人均GDP做出了预测,预测结果表明,至十二五期末,我国的名义人均GDP基本可实现比2010年翻一番的目标。     

运用ARMA模型对股价预测的实证研究

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。     

湖北省农村居民人均纯收入的时间序列模型

本文利用湖北省1980-2008年农村居民人均纯收入时间序列数据,建立了ARMA(自回归移动平均)模型进行时间序列分析.分析结果表明,ARMA(1,1)模型能够提供较好的预测结果,因而可以用其进行预测,为相关部门提供参考数据.     

基于ARMA模型的我国进出口额的时间序列研究

一国的进出口贸易会对一国的经济发展起非常重要的作用。本文以我国的进出口额数据为基础,运用时间序列分析的方法,对我国进出口额数据建立ARMA模型,揭示了我国进出口贸易的规律性,并做出了短期预测。     

基于我国CPI时间序列的神经网络预测模型

近年来,我国的居民消费价格指数涨幅屡创新高。根据我国1990年-2008年的CPI时间序列,首先利用时间序列分析方法确定输入向量,然后应用改进BP算法的人工神经网络分别预测出2011年和2012年我国CPI将分别为104.9和105.2,实验结果证实了BP神经网络模型用于CPI预测的准确性和可行性。     

西部人均GDP调控目标的推定——以黔南经济数据为例

为了使西部地区的人均GDP赶上全国平均水平,西部地区经济经济决策者有必要制定长达几十年的远景规划,在此基础上制定每年的经济增长目标,逐年缩小人均GDP与全国平均水平的差距.本文从数学上推导出:各地区每年经济增长目标的制定,要考虑到当年全国人均GDP目标、上一年本地人均GDP、上一年全国人均GDP、远景规划年限的长短等因素.     

产业结构与人均生产总值之间关系的实证研究

在我国新型城镇化的大背景下,产业结构调整和优化升级是我国建设绿色经济的重要途径。产业结构不仅关系到环境的治理还与我国人民生活水平有着密切的关系。本文通过Eviews建立我国2005年至2013年13个省份的产业结构与人均生产总值之间的面板数据模型,结果表明:产业结构与人均生产总值之间存在着正相关的关系,经济发展有助于产业结构升级,产业结构的升级和优化同样可以提高人均生产总值进而提高人民生活水平。     

基于时间序列模型的区域收入差异预测和分析

当前,我国区域收入的差距明显,特别是东西部之间,由于各种因素的影响,城镇居民收入增长数量和增长速度的差距越拉越大,已成为构建和谐社会征程中的不利因素。本文搜集了全国、浙江和四川城镇居民人均可支配收入的历年数据,运用EViews与SPSS统计软件对其进行了分析和建模,预测和分析了全国、浙江省和四川省城镇居民人均可支配收入的发展趋势,并提出了相关的建议。     

结构时间序列模型在经济预测方面的应用研究

本文开发了一种新的经济时间序列预测方法——利用结构时间序列模型进行预测。在结构时间序列模型中由经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不可观测的变量，不能利用传统的回归分析方法求解模型，因此，本文采用状态空间方法来求解结构时间序列模型。本文通过ARIMA模型来研究经济时间序列的结构，在此基础上建立了不同形式的结构时间序列模型，并利用结构时间序列模型对我国社会消费品零售总额、狭义货币供给量(M1)和国内生产总值(GDP)等经济时间序列进行了预测。实证研究表明，结构时间序列模型具有良好的预测效果。从而为经济时间序列预测提供了一种新的有效方法。     

基于ARMA模型的我国第三产业总产值时间序列分析

大多数经济时间序列存在着惯性,或者说具有迟缓性。通过对这种惯性分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。本文从我国历年(1953-2004)的第三产业总产值数据出发,将这些数据平稳化,建立自回归移动平均模型(ARAM),从中找出我国第三产业发展的内在规律性。