大学论文:gdp预测方法的探讨

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1、GDP预测方法的探讨摘要国内生产总值GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标,也是中国新国民经济核算体系中的核心指标,它反映一国的经济实力和市场规模.经过多年的研宄,前人也尝试用多种方法尝试过对GDP的预测,但大多数方法都比较单一,说服性不强,本文将针对1994-2011年的相关数据叙述几种具有代表性的预测方法.如一元线性回归预测法、多元线性冋归预测法、趋势外推法,并对预测模型进行对比进而阐述个人观点.关键词:GDP预测方法探讨DiscussiononGDPPredictionMethodZhouJ

2、iyuDirectedbyLecturerJiangShutaoABSTRACTGrossdomesticproductGDPisanimportantcomprehensivestatisticalindicatorsofaccountingsystem,anditisthecoreindexofChinesenewnationaleconomicaccountingsystem.GDPreflectseconomicstrengthandmarketscaleofacountry.Afteryea

3、rsofresearch,theformeralsotrytouseavarietyofmethodstopredictGDP,butmostmethodsaresingle,persuasionisnotstrong.Thispaperwilldescribesomerepresentativepredictionmethodsfortherelevantdataduring1994-2011,comparetoeachmethodandelaboratethepersonalviews.KEYWO

4、RDS:GDPPredictionMethodDiscussion«I歡嫉II•前W11一元线性回归预测法错误!未定义书签。1.1一元线性回归预测法简述错误!未定义书签。1.2—元线性回归预测法在GDP预测屮的应用错误!未定义书签。2多元线性回归预测法错误!未定义书签。2.1多元线性回归预测法的简述错误!未定义书签。2.1多元回归预测法在GDP预测屮的应用错误!未定义书签。3时间序列趋势外推法错误!未定义书签。3.1趋势外推法的简述及简单判断错误!未定义书签。3.2指数预测模型在GDP预测屮的应用错误

5、!未定义书签。3.3二次抛物线模型在GDP预测屮的应用错误!未定义书签。3.4三次抛物线模型在GDP预测屮的应用错误!未定义书签。4总结错误!未定义书签。参考:献12至夂i射13—1—刖BGDP是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终结果,这个指标不仅能从总体上度量国民产出和收入规模,也能从整体上度量经济波动和经济周期状态.成为宏观经济屮最受关注的经济数据,被认为是衡量国民经济发展、判断宏观经济运行状况的一个重要指标,也是政府制定经济发展战略和经济政策的重要依据.因此,准确的分析预测G

6、DP具有重要的理论和现实意义.所谓“GDP预测方法的探讨”就是指通过比较多种GDP预测方法找到一种预测精度高的预测方法.GDP综合反映了一国经济的发展状况以及宏观经济的跌涨起落,其形成是一个非常复杂的过程,影响因素众多.因此,其预测几乎要牵涉到经济体系屮的一切部分,且涉及到的数据体系具有一定的特性,这也给GDP的预测带來了一定的难度,使GDP预测成为一个研宄难题,引起很多专家和学者的关注,也取得了这方面的一些研究成果.本文就针对经济领域屮的GDP数据进行研究,希望给出其发展规律.众所周知,近年来我国G

7、DP—直保持较快的增长速度,GDP是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区所有常住单位全部生产活动的最终结果.因此,准确的分析预测GDP具有重要的理论和现实意义.考虑到GDP数据的特殊性,本文主要运用大学《统计预测与决策》这本书屮的三种简单易懂的预测方法(一元回归预测法、多元回归预测法、时间序列趋势外推法)模拟丫几种常见的模型进行GDP数据的模拟.借鉴前人的经验和人量文献一元线性回归预测法将采用第三产业增加值作为参变量进行拟合;考虑到线性回归预测增加指标可以提高预测精度所以第二种方法选择丫多

8、远回归预测法,为丫避免多重共线性多元线性回归预测法采用农林牧渔业总产值、第三产业增加值作为自变量进行模拟预测;第三种方法是时间序列的趋势外推法,将涉及指数模型、二次抛物线模型、三次抛物线模型.同时.本文将以1994一2011年近18年的数据完成本次论文,论文思路清晰,方法简单易懂但不失预测性.1一元线性回归预测法1.1一元线性回归预测法简述一元线性回归预测法是指成对的W个变量数据分布大体呈直线趋势时,采用适当的计算方法,找到两者之间特定的检验公式,即一元

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