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。     

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。     

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。     

ARMA模型在我国劳动参与率预测中的应用

劳动参与率是全部就业人口与失业人口占一个国家或地区所有工作年龄人口的比例.体现了当地劳动力参与社会经济活动的程度,并反映了区域经济的发展与活跃程度.ARMA模型"基于让数据自己说话"原理着重于经济时间序列本身的概率或随机性质,对时间序列数据的短期预测非常成功.本文采用ARMA模型预测了我国劳动参与率,并分析了劳动参与率下降的原因,最后提出相关建议.     

ARIMA模型在我国全社会固定资产投资预测中的应用

投资是拉动经济增长的三驾马车之一,因此研究我国全社会固定资产投资对研究我国经济增长有着重要的现实意义。通过1980—2007年我国全社会固定资产投资的相关数据,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模型应用于我国历年全社会固定资产投资数据的分析与预测,建议政府抓住投资机遇,合理安排投资比例和投资金额,促进经济的健康发展。     

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。     

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。     

我国农村居民消费水平预测的实证研究

本文介绍了自回归移动平均模型即ARIMA(p,d,q)模型的基本原理、构建及其应用方法。文章广泛搜集从1952年到2011年以来我国农村居民消费水平的相关数据,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E-views运用ARMA建模方法,将ARIMA模型应用于我国农村居民消费水平的分析与预测,得到较为满意的结果。     

ARIMA模型和X-11过程在农民人均现金收入预测中的应用研究

本文通过对我国2000—2014年的农民现金收入季度数据进行时间序列建模,利用ARMA模型和X-11过程来分析预测短期内我国农民现金收入的变动趋势,为短期内预测我国农民现金收入提供有效参考。     

海南国内生产总值的统计预测模型

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家或地区经济实力的指标。建立了海南建省以来的GDP预测模型,并通过时间序列模型得到自变量的预测年度数据,进而对海南"十一五"与"十二五"期间的国内生产总值进行了预测,为制订经济发展规划提供参考。     

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。     

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     

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ARMA模型的居民消费价格指数预测分析

居民消费价格指数(CPI)是反映通货膨胀程度的重要指标,也是国民经济核算中的缩减指标。运用时间序列ARMA模型,以近年来的月度数据为分析对象,用Eviews软件来拟合模型,预测2008年底至2009年第一季度我国居民消费价格指数,以使人们更好地预期未来经济。     

ARMA模型在国内生产总值预测中的应用

国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。本文收集我国1978年至2012年来国内生产总值的数据,利用EVIEWS软件对数据进行时间序列分析,建立时间序列模型,并且最终通过确立的模型对我国未来GDP作出预测。     

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。