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。     

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。     

基于灰色模型成都市GDP总量预测

近年来,成都市GDP保持稳定增长,已跨入全国副省级城市前列。基于成都市经济发展现状,本文采用灰色模型对成都市GDP总量进行科学预测,以期为成都市经济发展提供方向性建议。     

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。     

基于灰色模型的东北三省GDP预测分析

东北三省作为我国的老工业基地,其工业基础雄厚。但是近年来,随着经济转型和经济中心南移,其发展日显疲态。本文选取东北三省2010—2020年GDP及第一、二、三产业数据为样本构建灰色预测及灰色关联模型。实证结果表明,未来一段时间内各省不同产业侧重不同,经济发展不均衡,且GDP增长仍保持较低增速。本文为东北三省的经济发展提出相关经济政策建议,为政府和相关部门出台相关经济政策提供理论支撑和思考视角。     

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。     

河南省GDP总量和人均GDP翻番进程探析及预测

<正> 改革开放以来至党的“十三大”,我国确立了经济发展分三步走的战略目标,选择了代表经济发展规模和水平的国内生产总值(简称GDP)和人均GDP作为衡量经济发展水平的标准。作为人口大省和农业大省的河南,已于“九五”时期提前实现了第二步战略目标,经济发展步入快车道。新世纪伊始,我们进入社会主义现代化建设的新阶段,以实现小康和赶超中等发达国家为下一步目标。全面总结建国以来河南GDP总量和人均GDP翻番的历程,回顾第二步战略目标的实现情况,并对第     

安徽省各市R&D人员数量对GDP影响的实证分析

随着安徽省各市经济竞争的不断加剧,经济增长对科研活动领域的创新发展要求越来越高,研发投入也越来越大,安徽各地市对研发人才的竞争日趋激烈。本文基于安徽省2021年度统计年鉴中关于从事研究与试验发展的人员数量与GDP的相关统计数据,利用现代计量经济模型进行实证分析,得出结论,安徽省各市研究与试验发展人员数量是安徽省各市GDP的格兰杰原因,且在长期内两者保持均衡变动关系,为此本文提出促进安徽省R&D人员数量与GDP保持协调的发展政策建议,以供参考。     

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。     

安徽省专利产出与GDP的实证分析

根据专利制度的经济作用,运用线性回归分析,检验专利产出和GDP之间的相关性,以期对有关政府部门和企业的专利战略调整起到一定的导向作用,为安徽省的经济发展战略规划提供参考。提出目前我省应努力提高专利产出的质量和专利转化率,对专利制度的完善应加强对原创性技术的重视和对专利技术商业化环境的改善。     

青海省各地区人均GDP的马尔科夫预测

选取2001年～2006年数据,运用马尔科夫转移概率矩阵方法,建立一个预测青海省各地区人均GDP在数年之后发展变化的预测模型,并利用一步转移概率矩阵和基期对青海省各地区20年后的变化情况进行预测。     

安徽省人均GDP时间序列模型的建立

人均GDP是一个使用频率很高的统计指标,其增长具有其内在的规律性。文章以1978-2003年安徽省逐年人均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、偏自相关的性质,确认序列应当适合的模型,从而建立其时间序列模型。     

宁夏实际人均GDP时间序列分析及预测

实际人均GDP是具有重要经济意义的指标,它的增长具有一定的内在规律性,文章建立了宁夏实际人均GDP的带趋势项的混合时间序列模型,分析研究了模型的稳定性和可外推性,预测了2011年～2015年宁夏实际人均GDP的发展水平,说明宁夏实际人均GDP具有一定的时间趋势.     

灰色预测模型在江苏省GDP预测中的运用分析

从理论和实际应用上探讨灰色系统建模的原理,分析GM(1,1)模型的运用与检验过程。灰色预测模型既是灰色系统理论的重要内容之一,也是预测理论与应用中被广泛使用的一种预测方法,因此,对灰色预测模型的研究具有重要的意义。首先建立一个1978-2009年的江苏省GDP的时间序列数据,然后运用GM(1,1)模型进行预测,检验结果显示GM(1,1)模型能够提供精确的预测。     

基于ARIMA模型的经济形势预测分析--以重庆市GDP为例

有效预测GDP增长对当地政府制定宏观政策及调控意义重大,而ARIMA模型是短期预测的强有力工具。依据1949-2012重庆市GDP为研究样本,首先通过对样本数据取对数及差分处理使数据序列变成平稳时间序列,然后使用赤池和施瓦茨信息等多种准则确定最优滞后阶数p和q,再使用BG和残差正态性等多种假设检验,最终确定ARIMA(7,1,4)模型。研究结果表明,模型具有较好的预测效果和现实意义,可推扩至各行业做相应的短期预测分析。     

基于ARIMA模型的经济形势预测分析--以重庆市GDP为例

有效预测GDP增长对当地政府制定宏观政策及调控意义重大,而ARIMA模型是短期预测的强有力工具。依据1949-2012重庆市GDP为研究样本,首先通过对样本数据取对数及差分处理使数据序列变成平稳时间序列,然后使用赤池和施瓦茨信息等多种准则确定最优滞后阶数p和q,再使用BG和残差正态性等多种假设检验,最终确定ARIMA(7,1,4)模型。研究结果表明,模型具有较好的预测效果和现实意义,可推扩至各行业做相应的短期预测分析。     

ARIMA模型在黑龙江GDP预测中的应用

<正>一、引言经济运行过程从较长时间序列看,由于市场机制的作用,呈现一定的规律,这对预测提供了依据。目前,预测经济运行时间序列的理论与方法较多,运用传统的结构法建立模型进行分析和预测GDP往往比较困难,而AR-MA模型在经济预测过程中既考虑了时间因素,又考虑了随机因素的干扰,因此对短期的经济运行趋势预测有较高的准确率,是近几年应用比较广泛的方法之一。本文根据ARIMA模型的应用条件,选取黑龙江GDP的1978至2010年时间序列数据建模进行分析,并依据所建模型