基于ARMA模型对我国GDP季度数据的建模

本文利用我国1992年至2010年GDP的季度数据,建立一个能够有效模拟我国经济时间序列趋势、季节和周期变化的预测模型。分析表明包含季节虚拟变量、ARMA（1,1）的线性趋势模型能够很好地拟合我国实际GDP的值。最后本文对中国2011年一季度的GDP进行预测,并根据预测的结果分析了我国当前的景气状况。     

应用时间序列分析法对上证指数的实证分析

一、概述时间序列分析法是应用随机过程理论和数理统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以解决实际问题的一种研究方法。作为经济领域研究的主要工具之一,时间序列分析法采用合适的模型描述历史数据随时间变化的规律,并预测经济变量值。自回归-滑动平均模型(A R M A,AutoRegressive-MovingAverageModels)是适用于经济时间序列发展形态的一种高级预测方法,它描述时间序列的动态性和发展变化规律。而自回归-求和-滑动平均模型(ARIMA,AutoRegressive-Integrated-MovingAverageModels)是在ARMA模型的基础上发展起来的。它能够…     

ARMA和VAR模型对GDP的预测效果探究

本文回顾了GDP预测的不同模型,并用ARMA模型和VAR模型对季度GDP进行预测,将预测结果与相对权威的主观预测朗润预测进行比较,以检验ARMA模型和VAR模型的预测效果。     

ARMA和VAR模型对GDP的预测效果探究

本文回顾了GDP预测的不同模型,并用ARMA模型和VAR模型对季度GDP进行预测,将预测结果与相对权威的主观预测朗润预测进行比较,以检验ARMA模型和VAR模型的预测效果     

基于改进多尺度阈值去噪的人民币汇率实证分析

考虑到金融时间序列中噪声的干扰,有必要在金融建模研究中做适当的去噪处理。不同于传统的小波阈值去噪,本文应用改进的多尺度阈值技术对人民币/美元汇率序列进行去噪处理,并基于不同误差分布情况下综合分析,确定ARMA（1,1）-GARCH（1,1）-T为最佳拟合模型,最终给出预测效果,证实了应用新的多尺度阈值方法去噪后的汇率模型预测精度较高。     

基于SAS软件的时间序列分析在GDP预测中的应用

国内生产总值(GDP)是国民经济核算的核心指标,GDP预测的准确与否直接关系到就业、收入分配等许多国计民生的重大问题.根据1982年～2001年GDP数据,利用SAS统计软件,建立时间序列ARMA模型来预测未来5年的GDP的数值.通过比较模型预测数据与实际数据,证明模型预测精度较高.该结论不仅为GDP的预测提供了可靠信息,也可以在一定程度上作为政府决策的依据和参考.     

最优加权组合法在四川省GDP预测中的运用研究

在国民经济发展的过程中,国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济总体经济运行状况的重要指标。GDP预测对国家的经济政策和措施的制定具有战略性意义。单一的GDP预测方法,由于模型本身的特点和适应条件的限制,测算结果只包含了所研究系统的部分信息,无法准确反映系统的全部信息和其真正的发展规律。考虑用最优加权组合法将多个单一模型的优势综合起来,组成一个预测模型,就有可能比较合理地描述系统的整体情况。文章运用最优加权组合预测法对四川省1978—2014年的GDP走势进行预测。预测结合定性、定量方法,考虑采用指数回归方法、时间序列预测方法建立四川省GDP的单一预测模型,运用SPSS,Excel,Eviews等专业软件分别对这两种预测方法进行操作。采用最小二乘法进行权重分配并进行组合预测。结果发现,相对于单一预测模型,组合预测的误差最小,预测结果更可靠。     

2004～2010年湖南经济增长率预测

以1953～2003年湖南GDP增长率为基础,建立时间序列模型,即ARMA模型,对湖南未来7年的GDP增长率作出预测.判断它是否位于可运行区间内,并根据预测结果提出相应的对策和建议,做到未雨绸缪.     

安徽省城市化水平时间序列分析

城镇化是农业人口转化为城市人口的过程,即以农村人口不断向城市迁移和聚集为特征的一种历史过程.文章分析了我省城市化水平的现状,并利用了从2004~2014的十年间的城镇人口占总人口的比重,即城市化率;利用时间序列分析去拟合ARMA模型,并利用模型预测法对安徽省城市化水平时间序列数据进行预测分析。     

股票资金流强度的实证分析

由于很难从相同金额的“资金流向”判断其对流通市值不同的个股的影响强度,“股票资金流强度”的概念为解决上述问题而被提出.本文引入股票资金流强度的概念,应用Matlab软件及其数学公式计算出相对资金流强度时间序列,使用ARMA模型对招商银行资流强度的历史数据（2013-03-05到2013-08-16）建模并预测.预测结果可以看出预测误差很小.该模型对股票资金流强度的预测有一定的指导作用,能够较好的反映股票资金流强度的变化特征.     

ARIMA模型在湖北省GDP预测中的应用——时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析

本文介绍求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的建模方法及Eviews实现。广泛求证和搜集从1952年到2006年以来湖北省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,结合统计软件EVIEWS运用ARMA建模方法,将ARIMA模型应用于湖北省历年GDP数据的分析与预测,得到较为满意的结果。     

基于ARMA模型对经济发展的预测——以我国工业生产总值指数为例

本文以我国1978年至2010年工业生产总值指数的年度数据为代表,建立了能够有效模拟我国经济时间序列趋势的预测模型。分析我国改革开放以来经济发展的宏观趋势。首先根据工业总产值指数序列特征对其做数据处理得到具有平稳性的二阶差分工业总产值指数序列,然后观测其自相关函数与偏自相关函数,最终建立具有高精度的ARMA模型,并对2011年我国工业总产值指数进行有效预测。     

浅析甘肃省地区生产总值的预测——基于ARMA模型的实证分析

为了更好认识和预测甘肃省GDP的发展状况,本文将对近年来甘肃省GDP运用ARMA模型进行简单的分析与预测。从而可以提出对于甘肃省GDP进一步增长的建议。     

基于ARMA模型对经济发展的预测——以我国工业生产总值指数为例

本文以我国1978年至2010年工业生产总值指数的年度数据为代表,建立了能够有效模拟我国经济时间序列趋势的预测模型.分析我国改革开放以来经济发展的宏观趋势.首先根据工业总产值指数序列特征对其做数据处理得到具有平稳性的二阶差分工业总产值指数序列,然后观测其自相关函数与偏自相关函数,最终建立具有高精度的ARMA模型,并对2011年我国工业总产值指数进行有效预测     

基于ARMA模型的日经225指数实证研究

股票价格指数作为经济的晴雨表,一直广受关注,因此,选取合适的实证研究方法对股票价格指数进行预测分析,具有重要的实证意义。本文结合实证金融学中平稳时间序列模型的相关知识,对日经225指数进行实证研究,经过模型筛选以及模型检验,相比较而言,选取ARMA(1,1)模型对日经225指数的拟合度较好。并在此基础之上,对日经225指数的走势进行了预测效果检验。     

基于ARIMA模型的河北省人口预测

本文基于河北省人口数据资料,在ARMA自相关原理及时间序列平稳性分析基础上,运用ARIMA模型对河北省未来五年的人口数量进行了预测,并给出了相应建议。     

VaR-GARCH模型在我国股指期货风险管理中的应用

股票指数期货交易风险,是指由于股票指数期货市场运作的不确定性,而使市场参与者遭受损失的可能性以及对整个社会、经济环境造成危害的可能性。VaR风险评估是预测股指期货合约的市场风险的主流方法,可用于对利率风险、汇率风险、证券、期货及其他衍生产品价格风险等各种市场风险的度量。由于金融资产价格涨跌率时间序列具有波动性、时变方差效应,因此多采用能够精确估计样本区间波动指标的GARCH模型。于是股指期货多将两者结合,构建了VaRGARCH模型。本文通过阐述VaR-GARCH模型的基本原理,结合具体实践,分析了该模型在股指期货风险管理的应用。     

后金融危机时代人民币汇率风险研究——基于动态VaR-ARMA模型的分析

本文利用VaR模型通过对2007年4月02日至2010年9月30日人民币兑美元汇率进行实证研究,通过对金融危机后人民币兑美元汇率数据分析．分别建立基于GARCH模型和ARMA模型的汇率风险测度VaR模型。通过对汇率收益率序列分段建模,以期可以提高汇率风险度量的精度,构建能够衡量人民币兑美元汇率风险特性的模型．为金融机构、监管部门以及投资者规避汇率险提供决策依据和理论参考。     

时间序列分析在我国GDP预测中的应用

GDP是反映一国经济增长、经济规模、人均经济发展水平、经济结构和价格总水平变化的一个基础性指标,而且也为国家和地区在部署战略方针和制定宏观经济政策上提供了一种参考和依据。改革开放后,中国的经济实力不断提高,GDP连年增长,并呈现一定规律。如果可以准确地预测未来中国之后几年的GDP,将为国家的宏观调控工作提供巨大帮助。本文基于时间序列分析理论,以我国1986年~2016年国内生产总值为基础,利用EViews8.0软件,对数据进行拟合分析,建立模型,并利用所建模型对我国未来三年的GDP作出预测。     

外商直接投资对宁夏经济影响的实证分析

本文选取1996-2005年间宁夏外商直接投资（FDI）和国内生产总值（GDP）的时间序列数据，采用经济计量模型，进行实证分析。结论是FDI对宁夏经济增长有较大的正面影响。