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    基于ARIMA模型的我國國內生產總值的分析與預測

    [摘要]本文先介紹了ARIMA模型,而后重點在于ARIMA方法與傳統法的比較,指出了ARIMA方法與傳統方法的異同,關鍵的不同點主要有三個方面:建模的基本思想不同、前提不同以及適用范圍不同,最后運用ARIMA模型對我國1978—2009年的GDP總額進行了分析與預測,得出ARIMA(2,2,2)模型可以對我國的GDP序列作短期預測。

    [關鍵詞]ARIMA模型;GDP;時間序列分析;預測

    1ARIMA模型簡介

    博克斯與詹金斯于20世紀70年代初提出了一種著名的時間序列預測方法,這種技術性地被稱為ARIMA方法論的新預測方法,在“讓數據自己說話”思想的指引下,改變了傳統的構造單一方程或聯立方程模型,著重于分析經濟時間序列本身的隨機性質。BJ預測方法把時間序列看做隨機過程來研究、描述,考察了時間序列的動態特征、持續特征,揭示了時間序列過去與現在、將來與現在的相互關系。ARIMA模型不是從任何經濟理論推演出來的,所以有時候被稱之為乏理論模型。

    1.1 ARIMA模型的形式

    第四,模型的診斷分析。檢驗模型的擬合值和實際值的殘差序列是否為一個白噪聲序列。

    2 ARIMA方法和傳統法的比較

    ARIMA方法和傳統法均為時間序列分析法,即通過分析變量隨時間發展變化的特征,以變量的已有數據建立時間序列模型的方法。而兩種方法的主要區別在于:

    2.1 建模的基本思想不同

    ARIMA方法建模的基本思想是:將預測對象隨時間推移而形成的數據序列視為一個隨機序列,用一定的數學模型來近似描述這個序列。這個模型一旦被識別后就可以從時間序列的過去值及現在值來預測未來值。而傳統法建模的基本思想是:認為事物的變化是漸進式的,影響事物發展的因素在時間軸上是基本不變的,事物的發展具有穩定性和類推性。因此可以采用定性、定量相結合的方法,并根據時間序列的歷史數據描述出這種確定性的趨勢,并依此來預測將來的發展變化。

    2.2 前提不同

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