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。     

时间序列在安徽省GDP预测中的应用——基于ARIMA模型

本文搜集了安徽省1978年-2015年的地区生产总值作为数据基础,根据时间序列的相关理论,对数据进行平稳化检验,在通过合理的平稳化处理之后,对数据进行AIC定则检验,找到最合适的模型,并用此模型对参数进行相关估计。这里最终建立的是自回归移动平均模型,经过检验,识别出的最理想模型为ARIMA(1,1,2)。先利用此模型对安徽省2014年和2015年的GDP作出预测,将预测值与实际值进行相对误差分析,得到的相对误差在可控范围之内,从而认为该模型的可行性高。最终利用ARIMA(1,1,2)模型对我省"一三五"规划期间5年地区生产总值做出预测,结果显示超过了2020年的目标GDP。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于ECM模型的国内失业率预测分析

本文通过对备选宏观经济指标进行主要成分分析,挑选出影响失业率的主要宏观指标对其进行单位根检验和协整检验.并用Engle和Granger两步法构建了体现这些指标和失业率之间联系的误差修正模型(ECM).用ARIMA模型结合误差修正模型,预测出2010年的城镇登记失业率和GDP增长率,以期为我国政府制定宏观经济政策提供参考.     

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。     

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模型的我国快递业务量状况研究

本文通过Eviews8.0软件采用时间序列分析方法,对我国快递业务量的月度数据进行分析,建立ARIMA模型并进行参数估计及检验,对比Holt-Winters季节乘法模型预测结果和实际值进行误差分析,选择ARIMA季节乘积模型,对未来我国的快递业务量进行预测。     

基于ARIMA模型的我国国内生产总值的分析与预测

本文先介绍了ARIMA模型,而后重点在于ARIMA方法与传统法的比较,指出了ARIMA方法与传统方法的异同,关键的不同点主要有三个方面:建模的基本思想不同、前提不同以及适用范围不同,最后运用ARIMA模型对我国1978—2009年的GDP总额进行了分析与预测,得出ARIMA(2,2,2)模型可以对我国的GDP序列作短期预测。     

基于时间序列模型的中国出口总额分析及预测

基于中国近20年来中国出口总额的月度数据,通过对数据特征进行的分析,采用了Holt-Winters滤波方法和ARIMA(0,1,1)模型对数据进行拟合,并对模型进行了相关检验,以此来考虑模型的可行性及拟合效果的优良性。最后对中国出口总额的月度数据进行了预测,结果显示Holt-Winters滤波方法和ARIMA(0,1,1)模型的预测平均相对误差率很小,说明时间序列模型在我国出口总额的预测中具有较好的实用价值。     

广东省人均GDP时间序列建模及预测

人均GDP是一个重要的经济统计指标,其增长具有其内在的规律性。文章以1952-2007年广东省人均GDP的统计资料为依据,针对序列的非平稳特征,对广东省人均GDP变量进行对数化处理,将时间序列的指数趋势转化为线性趋势,对序列继续进行一阶差分处理,变成平稳序列,建立广东省人均GDP时间序列的ARIMA模型并对模型进行检验,最后将模型用于广东省人均GDP的预测分析。计算结果表明,该模型能较好地解决广东省人均GDP的估计和预测问题,预测精度较高。     

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。     

ARMA在我国GDP预测中的应用

本文用ARMA模型对我国1978—2007年GDP数据进行分析,并预测出未来三年的GDP数据。与实际GDP相对照模型预测误差较小,说明ARMA模型非常适合于短期预测。     

基于ARIMA模型的比特币价格预测研究

比特币是一种由开源的P2P软件产生的电子货币,是一种网络虚拟货币,是目前世界上应用最广泛的加密电子货币。比特币的价格波动非常大,近期也是处于一个高波动期。由于比特币主要用作资产而非货币,比特币市场投机性强,波动性更大,同时,与其他投资市场相比,比特币市场效率低下。故对于比特币价格的预测与分析的研究具有重要意义。本文主要选用了2013年10月到2019年4月的比特币收盘价进行分析,采用了ARIMA模型,首先对原始数据的序列进行平稳性检验,数据不稳定时,对数据进行平稳化处理并进行单位根检验。序列平稳时,对比各参数,建立合理的ARIMA模型,同时,与自动生成的ARIMA模型进行比较,选择较为优良的模型进行价格的短期预测。     

上海社会消费品零售额的ARIMA模型预测研究

本文根据2003年2月-2009年9月的上海社会消费品零售额数据,运用ARIMA模型进行预测,其研究结果表明:ARIMA模型能提供较准确的预测效果,可用于上海社会消费品零售额未来的预测,并为上海市政府的宏观决策提供可靠依据.     

国内生产总值影响因素的计量分析

本文采取统计分析与计量经济分析相结合的研究方法,建立GDP及其影响因素模型。以EVIEWS软件为平台,对模型进行OLS参数估计,得到模型的数学方程,并通过经济检验,统计检验,计量学检验得出最终模型,分析城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量、固定资产投资总额、上期GDP和职工工资总额等指标对GDP的影响,并根据所建立的模型拟合差异和经济分析。