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.     

基于时间序列的山西省GDP预测分析

GDP即国民生产总值,是衡量一个国家综合实力的指标。本文在时间序列分析理论的基础上,以山西省1993年到2013年21年来的GDP总值为基础,使用Eviews软件和Excel对数据进行针对时间的分析,对模型进行检验,然后利用本文所建立的模型对山西省未来的6年作出预测。     

基于时间序列模型的中国GDP增长预测分析

作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标,如果能够对GDP做出正确的预测,必然可以有效引导宏观经济健康发展,为高层管理部门提供决策依据。选用适合短期预测的ARIMA模型对中国1952～2010年的GDP进行计量建模分析,预测结果认为未来五年中国的经济增长仍将处于一个水平较高的上升通道。     

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。     

基于时间序列的山东省人均GDP分析与预测

人均国内生产总值综合考虑了一个地区经济总量和人口基数,能够较好地反映一个地区经济增长和居民经济生活水平。本文以1978—2013年的山东省人均GDP数据为样本,用时间序列分析方法建立自回归预测模型。根据预测,山东省“十二五”期间人均GDP呈现出先慢后快的增长特点,可能原因是前期受金融危机影响较大,后期影响逐渐减弱。政府应保持宏观经济政策连续性稳定性,不断扩大开放,实施创新驱动,加快转方式调结构促升级,深化国民收入分配体制改革,实现经济持续健康发展和社会和谐稳定。     

ARIMA模型在云南省GDP预测中的应用

从云南省经济发展的实际情况出发,以1978～2013年云南省GDP统计资料为依据,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函数、偏自相关函数的性质确认序列应当适合的模型,利用时间序列模型中的ARIMA模型中的Box-Jenkins方法,对云南省1978～2013年的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(1,1,1)模型。模型实证分析的结果表明:在时间序列分析建模与预测方面Box-Jenkins方法是精度较高且切实有效的方法模型。     

基于时间序列的我国汇率走势预测的实证研究

本文在简单介绍汇率预测及时间序列模型的基础上,利用时间序列模型中的ARIMA模型和EGARCH模型,分别对我国汇改以后的人民币/美元日汇率值进行实证研究,并对结果进行分析比较,结果表明EGARCH模型相对于ARIMA模型结果更加可靠,更适合于预测人民币/美元的日汇率走势。     

基于时间序列的我国汇率走势预测的实证研究

本文在简单介绍汇率预测及时间序列模型的基础上,利用时间序列模型中的ARIMA模型和EGARCH模型,分别对我国汇改以后的人民币/美元日汇率值进行实证研究,并对结果进行分析比较,结果表明EGARCH模型相对于ARIMA模型结果更加可靠,更适合于预测人民币/美元的日汇率走势。     

基于ARIMA模型的我国人民币汇率的时间序列分析

大多数经济时间序列呈现非平稳性,因而不能直接用ARIMA模型进行分析。但是通过对原始序列进行差分,将其转换为平稳时间序列,再用ARIMA模型进行建模。本文通过对2000-2010年我国人民币汇率时间序列的分析,预测2010年6-12月数据,并证实了ARIMA模型是一种很好的短期预测模型。     

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。     

ARMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

居民消费价格指数(CPI)是宏观经济分析和决策,价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标。本文利用近年来的月度数据,通过对居民消费价格指数自相关函数与偏相关函数的统计识别,建立了一个ARMA模型,并运用Eviews软件估计出其参数。利用这个模型对我国的居民消费价格指数进行合理的预测。     

LME铜价时间序列的预测模型

铜价的波动对于铜加工企业来说有着巨大的影响,是铜产品中成本影响的最不确定因素,本文借助Box-Jenkins建模法和ARIMA模型的理论以及Eviews 3.1软件,建立时间序列ARIMA模型,结果表明模型拟合比较成功,通过实际数据与预测数据的比较,证明该模型的预测精度较高,给铜加工企业的备科计划带来一定的参考意义.     

用ARMA对我国GDP预测的实证研究

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问序列的理论与方法较多,而ARMA模型在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性,又考虑了随机波动的干扰性．对经济运行短期趋势的预测准确率较高．是近年应用比较广泛的方法之一。由于国内生产总值（GDP）不仅能够在总体上度量国民产出和收入规模,也能够在整体上度量经济波动和经济周期状态阁此．对GDP进行精确的拟合和分析对分析一国的宏观经济发展趋势具有重要意义。在本文中研究中,根据ARMA模型的应用条件,选取1978年以来我国实行市场经济体制的（IDP时间序列数据进行建模分析。     

ARMA时间序列模型在自助设备现金需求预测中的应用

银行自助设备现金需求量本身是不确定的,它受到地区环境、人口密度、季节周期等诸多复杂因素的共同影响,很难对各影响因子进行有效选择,并对各因子的影响权重进行量化分析。因此,传统的回归分析法和人工神经网络等人工智能方法,往往在这类预测问题上显得比较困难。但是无论有多少作用因子,以及它们是如何作用的,最终导致的现金需求量结果却总是依时间表现出一定的周期性和稳定性。白助设备在每个加钞周期内的现金需求量的集合是一个典型的时间序列。时间序列预测模型     

ARMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

居民消费价格指数(CPI)是宏观经济分析和决策,价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标。本文利用近年来的月度数据,通过对居民消费价格指数自相关函数与偏相关函数的统计识别,建立了一个ARMA模型,并运用Eviews软件估计出其参数。利用这个模型对我国的居民消费价格指数进行合理的预测。     

我国人口时间序列拟合模型的比较

通过对我国1949年至2012年共49年的人口数据进行实证分析,分别运用确定性因素分解法和ARIMA模型两种不同的时间序列分析方法,对我国人口的变化规律进行了拟合研究。     

应用ARIMA模型预测我国能源消费量

本文采用ARIMA模型型对1974年-2003年我国能源消费量的年度数据进行分析,结果显示,ARIMA模型不但适合于我国能源消费量的非平稳时间序列的特点,并且可以用于未来值的预测。     

基于R的新疆GDP分析与预测

根据新疆地区历年GDP数据的特点,基于R语言,建立求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)。通过对数和差分运算对数据进行平稳化处理,根据自相关系数、偏自相关系数以及单位根检验判断其平稳性,选择合适的ARIMA模型,进行预测和比较,得到较为满意的结果。     

时间序列分析在青海省GDP预测中的应用——兼评新冠肺炎疫情冲击

本文利用两类时间序列模型对青海省2020年GDP进行有效预测,并分析了新冠肺炎疫情对青海省GDP的影响,认为2020年必然成为青海经济发展的结构断点,在目前疫情防控形势持续向好的基础上,二季度青海省GDP有望企稳回正,全年GDP预测实现5%左右的增长。强化刺激消费政策,加大招商引资力度,保质保量推进固定资产投资,是推动青海经济尽快走出泥潭,实现经济复苏的关键。     

时间序列模型在金融产品价格预测的效果分析

金融市场的波动率对资产定价、组合投资以及风险管理无论是在理论上还是在实践上都是非常重要的。本文选取两种不同的时间序列模型——实际波动率和GARCH模型,对不同的金融产品价格进行预测并分析比较各自的效果。