基于arima模型中国gdp发展速度预测

《基于arima模型中国gdp发展速度预测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、基于ARIMA模型中国GDP发展速度预测【摘要】GDP是反映我国宏观经济运行状况的主要指标。若能够对GDP发展速度做出较为准确的预测，也就能够很好指导宏观经济的运行使其健康发展，为相关部门提供相关数据进而为其决策提供参考依据。ARIMA模型适用于计量中国1978-2012GDP模型分析的建立，并预测未来三年中国的经济发展水平。【关键词】ARIMA模型；GDP发展速度；预测一、引言国内生产总值是用来衡量在一定时间或一年的所有最终产品和服务在一个国家或所有常住单位生产和供应区域的总指数。国内生产总值是衡量一国经济运行态势

2、和经济综合实力的标准，在制定宏观经济政策以及在进行经济研究中，都有着非常重要的作用。时间序列预测模型是基于时间的趋势与目标对象的变化，在综合分析目标的历史数据后，并对目标对象的未来变化的预测。。时间序列建模是在连续的历史数据的基础上外推出其走向，即对时间序列进行处理以研究目标变化，再在对未来发展趋势进行的目标对象的规律的推演［1］。当代经济预测中的被普遍认为的较准确的时间序列模型有ARIMA模型，因此选择ARIMA模型对中国1978-2012的GDP发展速度进行拟合，并在拟合的基础上进行外推预测。二、时间序列模型时间

3、序列模型是金融模型的一个重要组成部分。是时间序列分析在金融领域的应用，如股票市场，债券市场，金融衍生工具市场和外汇市场。低频和高频数据均适用；分析的方法有时域、谱域和回归三个分析；主要研究内容是价格或收益率序列建模，和波动或风险建模。时间序列分析的思想:数据序列被认为是伴随时间变化的随机变量，可以在序列上找出一定的规律，并近似地用模型去拟合。人们常运用ARIMA模型来进行实证研究，以达到最优预测效果［2］。三、ARIMA模型的建模步骤（一）数据来源及说明本文研究1978-2012年以来的GDP发展速度，在此基础上对其

4、进行外推预测，观察其是否符合中国新一届领导人的经济发展主张。本文所用数据来源于《中国统计年鉴》和数据汇。根据上述数据对1978年到2012年的GDP增长速度历史统计数据描绘图如（图一）：（二）模型的构建：观察1978年到2012年的GDP增长速度历史统计数据描绘图序列的自相关图和偏自相关图，对该序列进行初步的模型识别。由上图可对该序列初步建立AR（2）模型。【摘要】GDP是反映我国宏观经济运行状况的主要指标。若能够对GDP发展速度做出较为准确的预测，也就能够很好指导宏观经济的运行使其健康发展，为相关部门提供相关数据进

5、而为其决策提供参考依据。ARIMA模型适用于计量中国1978-2012GDP模型分析的建立，并预测未来三年中国的经济发展水平。【关键词】ARIMA模型；GDP发展速度；预测一、引言国内生产总值是用来衡量在一定时间或一年的所有最终产品和服务在一个国家或所有常住单位生产和供应区域的总指数。国内生产总值是衡量一国经济运行态势和经济综合实力的标准，在制定宏观经济政策以及在进行经济研究中，都有着非常重要的作用。时间序列预测模型是基于时间的趋势与目标对象的变化，在综合分析目标的历史数据后，并对目标对象的未来变化的预测。。时间序列

6、建模是在连续的历史数据的基础上外推出其走向，即对时间序列进行处理以研究目标变化，再在对未来发展趋势进行的目标对象的规律的推演［1］。当代经济预测中的被普遍认为的较准确的时间序列模型有ARIMA模型，因此选择ARIMA模型对中国1978-2012的GDP发展速度进行拟合，并在拟合的基础上进行外推预测。二、时间序列模型时间序列模型是金融模型的一个重要组成部分。是时间序列分析在金融领域的应用，如股票市场，债券市场，金融衍生工具市场和外汇市场。低频和高频数据均适用；分析的方法有时域、谱域和回归三个分析；主要研究内容是价格或收

7、益率序列建模，和波动或风险建模。时间序列分析的思想:数据序列被认为是伴随时间变化的随机变量，可以在序列上找出一定的规律，并近似地用模型去拟合。人们常运用ARIMA模型来进行实证研究，以达到最优预测效果［2］。三、ARIMA模型的建模步骤（一）数据来源及说明本文研究1978-2012年以来的GDP发展速度，在此基础上对其进行外推预测，观察其是否符合中国新一届领导人的经济发展主张。本文所用数据来源于《中国统计年鉴》和数据汇。根据上述数据对1978年到2012年的GDP增长速度历史统计数据描绘图如（图一）：（二）模型的构建

8、：观察1978年到2012年的GDP增长速度历史统计数据描绘图序列的自相关图和偏自相关图，对该序列进行初步的模型识别。由上图可对该序列初步建立AR（2）模型。并要考察模型的显著性是否显著，残差是否是白噪声序列，模型参数显著性如何以及对模型平稳性和可逆性的考察。检验结果图示：由上图可知：模型显著，模型参数也显著。该模型是AR（2）所以一定可逆。有