ARMA和VAR模型对GDP的预测效果探究

本文回顾了GDP预测的不同模型,并用ARMA模型和VAR模型对季度GDP进行预测,将预测结果与相对权威的主观预测朗润预测进行比较,以检验ARMA模型和VAR模型的预测效果。     

浅析甘肃省地区生产总值的预测——基于ARMA模型的实证分析

为了更好认识和预测甘肃省GDP的发展状况,本文将对近年来甘肃省GDP运用ARMA模型进行简单的分析与预测。从而可以提出对于甘肃省GDP进一步增长的建议。     

2004～2010年湖南经济增长率预测

以1953～2003年湖南GDP增长率为基础,建立时间序列模型,即ARMA模型,对湖南未来7年的GDP增长率作出预测.判断它是否位于可运行区间内,并根据预测结果提出相应的对策和建议,做到未雨绸缪.     

基于卡尔曼滤波算法的上证50指数预测

本文基于ARMA模型构建卡尔曼滤波算法的线性状态空间模型,然后利用ARMA模型的卡尔曼滤波算法来预测上证50指数,并且将预测结果与基于ARMA模型的预测结果进行了比较,结果表明,结合了ARMA模型的卡尔曼滤波算法的预测准确度为52.1%,明显优于单纯的ARMA模型。     

基于ARMA模型对我国GDP季度数据的建模

本文利用我国1992年至2010年GDP的季度数据,建立一个能够有效模拟我国经济时间序列趋势、季节和周期变化的预测模型。分析表明包含季节虚拟变量、ARMA（1,1）的线性趋势模型能够很好地拟合我国实际GDP的值。最后本文对中国2011年一季度的GDP进行预测,并根据预测的结果分析了我国当前的景气状况。     

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。     

基于DSGE-VAR方法预测中国宏观经济

基于DSGE-VAR方法对中国主要宏观经济变量进行预测,并将其与古典VAR和贝叶斯VAR预测以及主观性预测加以对比。由RMSE指标可以发现DSGE-VAR在样本外预测方面有较强的竞争力。在短期预测方面,DSGE-VAR不输于主观判断性的专家预测,总体优于DSGE模型;在中长期预测方面,DSGE-VAR模型与DSGE和VAR模型不相上下。     

湖南宏观经济模型与经济波动

针对湖南经济波动的剧烈程度高于全国这一事实,建立一个湖南经济波动的预警模型.同时以政府消费和出口为先决变量,以GDP、居民消费和投资为内生变量,利用3SLS法建立一个联立方程组作为湖南的宏观经济模型.模型分析表明,政府消费对GDP等重要变量的乘数效应较大,因而应加大对政府消费的调控.在此基础上,结合ARMA模型和宏观经济波动模型对2010年以前的GDP、消费和投资增长率进行预测,通过系统化分析方法量化以上变量的无警区间,结果表明湖南未来几年的GDP、消费和投资波动将趋于稳定.     

基于VAR的宏观经济预测及与郎润预测的比较

宏观经济预测的主要方法包括向量自回归(VAR)预测和主观判断性预测.目前国内还没有人对VAR模型和主观预测的准确度进行比较.基于1994年到2008年期间的月度数据,本文估计了一个包含六个变量的VAR模型.利用均方根误差(RMSE),评估了VAR模型的样本外(out-of-sample)预测绩效,并将其与郎润预测加以比较.结果发现:货币对于未来经济活动没有预测力.VAR模型对CPI、商品零售额的预测优于郎润预测;对固定资产投资和工业增加值的预测二者不相上下;对进出口额的预测劣于郎润预测.     

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.     

信贷资产质量前瞻性预测与压力测试——基于ARMA模型和VAR模型的研究

本文利用ARMA模型和VAR模型,对重要宏观经济指标、商业银行信贷资产的规模与质量进行预测分析,对商业银行房地产开发贷款增速和质量进行压力测试,并对指标间的波动特性及变化规律进行量化.研究结果表明,宏观经济波动对商业银行信贷资产的增长和质量稳定均有显著影响.商业银行应加强基础数据的整理、储备,将土地、物业作为抵质押物的...     

基于VAR模型的财政支出关于财政收入的预测分析

本文首先通过Granger因果关系检验证明财政收入是财政支出的决定因素.在此基础上,建立财政支出关于财政收入的VAR模型,对未来5年即2017---2021年的财政支出数值进行预测.由结果可知,未来5年我国财政支出将呈稳步增长态势,为我国合理控制财政支出规模提供了客观依据.在分析的过程中,我们同时可以看出此VAR模型预测的相对误差较小,预测精度较高.     

原油价格变动对经济增长和通货膨胀的影响——基于美国1980～2008年季度数据的时间序列分析

本文分析了原油价格波动对经济增长和通货膨胀的影响及其传导机制,并用回归分析和ARMA模型、GARCH过程、VAR模型等方法和美国1980-2008年季度数据进行检验。     

原油价格变动对经济增长和通货膨胀的影响——基于美国1980~2008年季度数据的时间序列分析

本文分析了原油价格波动对经济增长和通货膨胀的影响及其传导机制,并用回归分析和ARMA模型、GARCH过程、VAR模型等方法和美国1980-2008年季度数据进行检验     

最优加权组合法在四川省GDP预测中的运用研究

在国民经济发展的过程中,国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济总体经济运行状况的重要指标。GDP预测对国家的经济政策和措施的制定具有战略性意义。单一的GDP预测方法,由于模型本身的特点和适应条件的限制,测算结果只包含了所研究系统的部分信息,无法准确反映系统的全部信息和其真正的发展规律。考虑用最优加权组合法将多个单一模型的优势综合起来,组成一个预测模型,就有可能比较合理地描述系统的整体情况。文章运用最优加权组合预测法对四川省1978—2014年的GDP走势进行预测。预测结合定性、定量方法,考虑采用指数回归方法、时间序列预测方法建立四川省GDP的单一预测模型,运用SPSS,Excel,Eviews等专业软件分别对这两种预测方法进行操作。采用最小二乘法进行权重分配并进行组合预测。结果发现,相对于单一预测模型,组合预测的误差最小,预测结果更可靠。     

基于贝叶斯混频模型的中国宏观经济预测研究

本文通过构建中国宏观经济系统的BMF-VAR模型对中国的宏观经济进行预测分析,并与相关模型的预测结果进行比较,来检验BMF-VAR模型对中国宏观经济进行预测时的适用性。研究结果表明,多变量BMF-VAR模型更适合于短期预测,多变量有效信息的增加促进了短期预测精度的提高;两变量BMF-VAR模型在预测精度方面整体上优于相对应的同频模型;通过BMF-VAR模型能够估计出潜在的月度GDP增长率,且相比于通常所使用的规模以上工业增加值月度增长率更加贴近于真实的GDP增长率走势,有效地解决了月度GDP增长率缺失的问题,据此进行决策会更加有效合理,具有重要的理论和现实意义。     

汇率预测及对新疆跨境贸易人民币结算的思考——基于ARMA模型的实证分析

随着国与国之间的联系日益密切,外汇的产生是商品流通以及商品经济发展的必然结果;而汇率作为两国货币的比价,那么一国的国际收支、利率水平、经济发展、财政赤字、外汇储备、居民的心理预期以及汇率政策等都会引起汇率的波动。因此对汇率走势进行预测有着重要意义,但对汇率进行准确预测是困难的。而ARMA模型可以分析实际金融时间序列变量动态过程,较好的模拟和预测时间序列的动态特征。故选取人民币兑美元汇率变动的历史数据为样本,通过建立ARMA(1,0)模型,对人民币未来走势做出预测,加之新疆作为"丝绸之路经济带"的核心区,对如何发展和推广跨境贸易人民币结算业务提供一定思路。     

中国季度GDP的即时预测与混频分析

及时、准确地获得GDP短期预测值对于宏观调控和企业决策至关重要。本文在收集我国实时碎尾数据集的基础上,采用混频动态因子模型,将我国季度GDP的预测频率由“季度”提高到“日度”。研究结果表明,相对于混频抽样模型以及MFVAR等现有模型,混频动态因子模型能够有效解决实时预测中需要面临的数据问题,包括混频指标、碎尾特征、数据的周期性缺失等。本文模型在每个数据发布日,均可更新GDP的预测结果,这不仅将最新的经济活动信息迅速地体现到GDP预测中,而且显著提高了GDP即时预测的准确性,且预测结果随着月度数据信息的增加趋近于GDP真实值。此外,本文还估算了拟GDP季度同比增长率和GDP月度同比增长率两个月度数据序列,为我国宏观经济监测与政策分析提供一定的数据支撑。     

基于ARMA模型的我国国内旅游客源预测

运用ARMA(1,2)模型对我国1994~2009年游客人数进行分析并选取2004~2007年的游客人数作为原始数据建模,同时依据该模型计算2007~2009年我国的游客人数,并对2010~2012年的国内旅游人数进行预测,结果显示:预测结果与实际情况拟合得很好,游客数量会持续上升。旅游管理部门应根据实际情况和预测结果合理地安排旅游景点的建筑服务设施,提高旅游产品的质量与旅游接待水平,促进旅游业的健康发展。