基于时间序列模型的gdp预测.doc

基于时间序列模型的gdp预测.doc基于时间序列模型的GDP预测
摘要
国内生产总值（GDP）是现代国民经济核算体系的核心指标，是衡量一个国家综合国 力的重要指标。国内生产总值（Gross Domestic Product）是指在一定时期内（一个季度或一 年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，它反映，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。这个指标 把国民经济全部活动的产出成果概括在一个极为简明的统计数字之中，为评价和衡量国 家经济状况、经济增长趋势及社会财富的经济表现提供了一个最为综合的尺度。可以说, 它是影响经济生活乃至社会生活的最重要的经济指标。对其进行分析及时准确的预测具 有重要的理论与现实意义。
时间序列是指同一空间、不同时间某一现象的统计指标数值按时间先后顺序形成的 一组动态序列。时间序列预测方法则是通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的 规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。传统的时间序列分析方 法在经济中的应用，主要是确定性的时间序列分析方法，包括指数平滑法、移动平均法、 时间序列的分解等等。随着社会的发展,许多不确定因素在经济生活中的影响越来越大， 必须引起人们的重视。1970年，Box和Jenkins提出了以随机理论为基础的时间序列分 析方法，使时间序列分析理论上升到了一个新的高度，预测的精度大大提高。时间序列 分析的基本模型有：ARMA模型和AR1MA模型。
本文基于时间序列理论，以我国1978年至2007年三十年的稳化处理、模型识别、参数估计，建立时间序列模型，并对模型进行检验， 确定较适合模型为自回归移动平均模型A7?/W（l,2,2）o利用ARIMA（\,2,2）模型对我国 2006—2007年GDP作出预测并与实际值比较，结果表明相对误差均在3%之内，预测 模型良好，继续利用ARIMA（1,2,2）模型对我国未来5年的国内生产总值做出预测。
关键词：时间序列，国内生产总值，ARMA模型，模型
Time Series Model for Forecasting GDP
ABSTRACT
Gross domestic product (GDP) is the modern heart of the System of National Accounts indicators,is a measure of a country an important indicator of overall national is defined as a certain period of time (one quarter or year),a country or region^ economy in the production of all final goods and services of value,it reflects the national and regional economic development and people's living standards,a measure of a nation is often regarded as the best indicator of economic indicator in all the activities of the national economy's output results in a very concise summary of the statistics,and to evaluate and measure the national economic situation,economic growth trends and the economic performance of the wealth of society provides a most comprehensive scale,it can be said It is the impact of economic life and social life as well as the most important economic indicators. Analysis of timely and accurate forecasts of great theoretical and practical significance.
Time series refers to the same space at different times of the statistical