ARIMA模型与指数平滑法对山东省GDP的实证分析

文借助Eviews6.0和Excel软件,建立了ARIMA(1,2,1)预测模型和三次指数平滑预测模型,对山东省1978年到2010年国内生产总值(GDP)数据进行分析,并对2011年到2013年的GDP进行预测。结果表明,ARIMA模型预测结果与真实值相比平均相对误差小,结果更为精确,基本符合事实。因此,选择ARIMA(1,2,1)模型作为最优模型为有关部门制定经济发展战略、经济发展规划提供重要依据。     

基于(残差)Auto-Regressive模型利用MATLAB解决经济非平稳时间序列的预测分析

利用(残差)Auto—Regressive模型对我国1978年—2005年的GDP进行建模与预测,显示出该拟合模型优于ARIMA模型,并运行MATLAB软件,实现了建模仿真的全过程,显示了MATLAB的强大科学计算与可视化功能.     

混合时间序列模型在经济增长预测中的应用

把趋势外推模型和ARIMA模型结合起来可构建混合时间序列这一新的预测模型.利用该模型,并以1978~2000年我国GDP总量数据为依据,通过Eviews5.0软件对模型进行估计,并根据建立的新模型对2001~2004年GDP总量作预测效果检验.结果表明,通过混合时间序列模型实施预测,误差相对较小,效果更好.     

基于ARIMA模型的国内生产总值预测

本文通过对1952年以来的各年度GDP数据进行数学建模,利用ARIMA模型对年度GDP进行了预测。实验结果表明：ARIMA模型对GDP年度数据预测的一步预测相对误差可以保持在3%以内,具有较高的预测精度。     

湖北省人均 GDP 的 ARIMA 模型及预测

介绍求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的模型拟合方法,利用SAS统计软件实现模型的拟合。采用时间序列分析方法,对湖北省1978～2013年人均GDP的数据进行分析。通过对数据平稳性检验、模型参数检验、白噪声检验等分析,建立了ARIMA（1,1,0）时间序列模型,并对未来十年的湖北省人均GDP数据进行预报。     

基于多重时间序列模型的城市固定资产投资与GDP的动态关系

针对固定资产投资与GDP动态关系的研究,首先采用Granger Causality Test确定固定资产投资与GDP存在因果关系,建立了固定资产投资与GDP的多重时间序列模型,并用Q统计量检验模型的适应性;对模型分析得出,固定资产投资会推动GDP增长,且具有4~5 a的正向滞后作用;最后,分别应用该模型和ARIMA模型预测厦门市2000—2008年GDP值,结果表明,该模型预测误差比ARIMA模型低8%左右.     

山西省城乡居民收入差距的时间序列分析

本文以 1978-2009年陕西省城乡居民收入差距的统计数据为依据,用ARIMA模型进行分析,结果显示 ARIMA（7,2,0）具有较为准确的预测效果.利用该模型对未来几年山西城乡居民收入差距进行分析.     

基于ARIMA模型的我国GDP短期预测

国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标,因此对GDP的预测越来越受到政府和公众的关注.由于影响GDP的因素有很多,而且这些因素间又常常存在多重共线性,所以准确找出影响GDP的重要因素并进行建模比较困难,而且经济数据常常是自相关非平稳的,因此本文采用ARIMA模型来拟合1991年到2010年的GDP数据并预测GDP.结果表明ARIMA(1,1,1）能较好拟合GDP数据,预测表明我国经济发展势头良好.     

基于ARIMA模型的我国粮食产量时间序列分析

本文介绍求和自回归于移动平均模型ARIMA（p,d,q）的建模方法。基于1978-2009年我国粮食生产总量的数据分析与预测,并用Eviews软件完成建模过程。通过两个模型预测效果的比较,结果表明,平滑ARIMA模型比ARIMA模型预测的准确度大大提高。     

职工工资增长的数学模型

根据山东省职工历年平均工资统计数据,建立了三个不同的社会平均工资增长数学模型,并预测了我国未来几年社会平均工资增长.计算结果表明,ARIMA模型较另两个模型具有更好的预测效果.