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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

上海GDP的时间序列分析和预测

本文用ARIMA模型对上海市1952年到2007年GDP数据进行分析,并预测出未来一年的GDP数据。对所上海GDP数据进行基本趋势分析并检验数据的平稳性,对平稳处理后的时间序列构建ARIMA模型,最后用Ljung-box检验方法对所建立的模型进行相关性检验,对2008年的上海GDP进行的预测。     

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。     

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。     

山东省人均GDP模型的建立与分析

选取1990—2011年山东省人均GDP数据建立时间序列模型。应用Eviews软件对模型进行检验和分析。得出结论:山东省人均GDP增长不仅与上一期、上两期人均GDP增长有关,而且还与本期和上一期、上两期的扰动项有关。上一期人均GDP增长1%,本期会增长0.125%;上两期人均GDP增长1%,本期会下降1.488%。     

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ARMA模型的我国居民消费价格指数预测

居民消费价格指数(CPI)是用于反映居民家庭一般购买的商品和服务物价变动情况的宏观经济指标,对展示经济运行的平稳性,表现经济发展的质量和效益有重要意义。因此本文建立了一个ARMA模型,选取我国2001年1月到2015年12月的CPI环比月度数据作为样本,运用R3.4.3软件对居民消费价格指数时间序列的自相关系数与偏相关系数进行统计,进行模型定价并估计出其参数,并对2016年1月至5月的居民消费价格指数进行预测。实证结果显示MA(2)模型能较好地拟合商品指数的动态路径,模型的预测值与实际观测值非常接近,表明ARMA模型在居民消费价格指数的预测中效果较好。通过ARMA模型合理预测我国的居民消费价格指数,能够对未来经济发展有初步的了解,为国家有关政策的制定提供理论支持。     

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。     

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。     

基于时间序列模型的基坑地表沉降预测分析

随着地铁建设的日新月异,地铁站深基坑降水工程是影响施工安全的关键环节,若降水不当可能会导致地表沉降和周围建筑物倾斜甚至坍塌。本文将对地铁站基坑开挖降水对周围地表影响进行分析,并结合某工程的实时监测数据,运用时间序列模型对基坑周围地表沉降进行模拟预测,结果表明预测值与监测值误差小于2.5%。因此,根据该预警结果可提前识别危险临界值,为地铁站基坑施工安全预警工作提供借鉴。     

基于时间序列模型的珠海市香洲区物流产业预测

如今,物流业对区域经济的发展日益重要。珠海市香洲区大力发展物流业,不仅能促进生产、拉动消费、吸纳大量就业人员,最终还能达到增强香洲区经济实力的目的。本文通过分析香洲区物流业的现状,并用时间序列模型预测香洲区的物流产业,以此来估计香洲区物流业的发展前景。     

时间序列分析与汇率预测

在简要介绍汇率预测和时间序列模型的基础上,使用人民币/欧元的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型并进行预测和评价,进而描述人民币/欧元汇率的变动趋势。