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.     

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。     

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。     

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%。     

基于时间序列的我国GDP的短期预测

随着经济全球化的深入,一国的经济实力在国家实力中的重要性越来越突出,世界各国都开始疯狂发展经济,以在国际竞争中求得一席之位。GDP(国内生产总值)从某个侧面反映了国家的经济实力,成为了各国衡量经济实力的重要指标。中国从改革开放之后,经济不断发展,GDP数据逐年增加,并呈现一定的规律。若能准确的预测中国之后几年的GDP数据,对国家宏观调控具有重要意义。本文在各项预测方法中选择了时间序列模型作为研究对象。从时间序列的基本概念出发,了解时间序列模型的种类与建模方法,以整套的时间序列建模理论为基础,在我国GDP数据上建立了ARMA模型,应用ARMA模型对2012年我国GDP数据进行预测,其预测结果与实际值之间相差很小,拟合结果比较满意;在此基础上,预测未来三年的GDP数据。     

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。     

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。     

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。     

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     

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。     

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。     

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。     

四川农民人均纯收入的时间序列模型的建立与分析

大多数的经济时间序列存在惯性,或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。农民人均纯收入的增长具有其内在的规律性。本文收集到了四川1978年～2004年的农民人均纯收入统计数据,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,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型,并对其进行了分析。     

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。     

由人均量来看内蒙古的经济增长——内蒙古人均GDP的时间序列分析

该文运用AIKIMA模型对内蒙g-aNGDP的历年数据（1952—2005）进行分析处理建模,优化模型,揭示其变化规律,并对2006—2008年内蒙古人均生产总值进行预测与其实际人均生产总值进行比较,以此确认模型的可信度。最后,依据最终得到的平均相对误差仅为2．33％N可信模型AR．IMA（1,2,0）来预测2009—2011年的内蒙古人均生产总值。     

时间序列模型在物流需求预测中的应用

本文通过介绍物流需求知识、预测方法及时间序列预测方法,采用随机时间序列模型进行物流需求预测。探讨时间序列模型在物流需求预测中的应用,以期为物流需求预测提供全新方法和借鉴。     

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。     

武汉市服务业发展的时间序列模型应用研究

通过武汉市服务业发展水平数据分析,利用R语言与时间序列理论,对数据进行了不同的模型试验,最终按照统计准则,选出了最优模型,对该模型的残差进行了随机性检验,利用该模型对武汉市服务业发展水平进行了预测,通过模型预测结果可以看出,武汉市在新型城镇化背景下,服务业在2015年会持续向上增长。     

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。