资源描述：
《前移回归分析新方法及其在福建人均GDP预测中的应用.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第11卷第4期集美大学学报(自然科学版)Vo.l11No.42006年12月JournalofJimeiUniversity(NaturalScience)Dec.2006[文章编号]1007-7405(2006)04-0375-06前移回归分析新方法及其在福建人均GDP预测中的应用12沈军,丁跃潮(1.集美大学社会科学系,福建厦门361021;2.集美大学计算机工程学院,福建厦门361021)[摘要]介绍一种称为前移回归的时间序列预测新方法,其建立依据是,经济指标是多项相关因素的函数,一个时间段内各项指标(自变量)的值会影响下一时间段待预测指标(因变量)的取值
2、.这种方法克服了以往时间序列预测只是自身拓展而不考虑多项因素(变量)的不足,也弥补了回归分析预测法必须已知同时期各个自变量值才能预测的缺陷.以福建省人均GDP的预测作为实例,取得较好的效果.[关键词]经济预测;时间序列;前移回归分析;人均GDP[中图分类号]O2124[文献标识码]A0引言时间序列数据的形成往往是多项影响因素综合作用的结果,时间序列的未来取值是可以预测的,[1]经济事物发展时产生的信息就是时间序列数据.福建省统计年鉴(2005)除了收录了全省2004年经济、社会各方面的统计数据外,还汇总了历史重要年份和近二十多年的主要统计数据.2005年[2][3]
3、的经济普查,使部分数据发生改动.2005年福建省国民经济和社会发展统计公报对2005年的经济情况作了全面阐述.总结这一时期的经济发展数量规律,对于今后建设海峡西岸经济带具有重要意义.常用的定量预测方法主要有时间序列平滑预测法和回归分析预测法,都存在一些不足,本文采用新提出的前移回归分析预测法,分析了资料较齐全的1983年至2005年的11项经济指标,较好地进行了人均GDP的预测.1常用定量预测方法及其缺陷预测,是指以准确的调查统计资料和信息为依据,从事物的历史、现状和规律性出发,运用科学的方法,对事物未来发展前景的测定.经济预测是经济决策科学化的工具,是政府编制计划、
4、预见计划执行情况、加强计划指导的依据,也是企业改善经营管理的有效手段之一.预测有定性和定量两种,定量预测的方法主要有时间序列平滑预测法和回归分析预测法两种,都存在一些不足.11时间序列平滑预测法及其缺陷时间序列数据是随时间变化的,是时间的函数.时间序列分析,就是找出指标随时间的变化规律.对于单一指标本身的预测,一般是采用时间序列平滑预测法,包括移动平均法、指数平滑法、差[收稿日期]2006-06-19[基金项目]福建省教育厅科技项目(JA004235)[作者简介]沈军(1959-),女,讲师,从事政治经济学、经济分析与预测、军事理论研究.376集美大学学报(自然
5、科学版)第11卷分指数平滑法、自适应过滤法、直线模型预测法、多项式模型预测法、指数曲线模型预测法、修正指[4~5]数曲线模型预测法、成长曲线预测模型和季节变动预测法等.这些方法是指标值的外推,并没有考虑影响因素,只是曲线的简单数学处理,虽然有参考意义,但不能作为决策的可靠依据.12回归分析预测法及其缺陷时间序列数据又是随各项影响因素变化的,是多个影响因子(自变量)的函数,因此人们采用回归[4,6]分析法.相关变量之间的关系可以是线性的,也可以是非线性的.这里只讨论线性回归分析.当只有一个自变量时,就称为一元线性回归分析,其模型为:Yi=a+bxi+i,i=1,2,其
6、中,a和b称为回归系数,代表各种随机因素对因变量的影响总和.有多个自变量时,就是多元线性回归分析.设x1,x2,,xp是p个可以精确测量或可控制的变量.如果变量y与x1,x2,,xp之间的内在联系是线性的,那么进行n次试验,则可得n组数据:(yi,xi1,xi2,,xip),i=1,2,,n.多元线性回归模型可表示为:y1=b0+b1x11+b2x12++bpx1p+1,y2=b0+b1x21+b2x22++bpx2p+2,yn=b0+b1xn1+b2xn2++bpxnp+n,其中,b0,b1,b2,,bp是p+1个待估参数,即回归系数,i表示第i
7、次试验中的随机因素对yi的影响,通常忽略.通过解线性方程,求得参数b0,b1,b2,,bp,就得到了p元线性回归方程:y=b0+b1x1+b2x2++bpxp.建立回归方程的目的是要利用它来进行预报与控制.在实际问题中,事先并不能断定随机变量Y与x1,x2,,xp之间确有线性关系,在求解回归方程前,线性回归模型只是一种假设,所以在求出线性回归方程之后,还需对其进行统计检验,给以肯定或否定的结论.回归分析预测法不考虑时间顺序,只是按照影响因子的线性表达式求得因变量的值.某个因变量(如某个经济指标)的值,只有
