基于时间序列的我国GDP的短期预测

• 作者: 张江城
• 来源期刊: 商
• 关键词: GDP 时间序列模型 ARMA 预测
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 财政金融
• 页码范围: 204-206
• 页数: 3页
• 字数: 1791字
• 语种: 中文

摘要

随着经济全球化的深入,一国的经济实力在国家实力中的重要性越来越突出,世界各国都开始疯狂发展经济,以在国际竞争中求得一席之位.GDP(国内生产总值)从某个侧面反映了国家的经济实力,成为了各国衡量经济实力的重要指标.中国从改革开放之后,经济不断发展,GDP数据逐年增加,并呈现一定的规律.若能准确的预测中国之后几年的GDP数据,对国家宏观调控具有重要意义.本文在各项预测方法中选择了时间序列模型作为研究对象.从时间序列的基本概念出发,了解时间序列模型的种类与建模方法,以整套的时间序列建模理论为基础,在我国GDP数据上建立了ARMA模型,应用ARMA模型对2012年我国GDP数据进行预测,其预测结果与实际值之间相差很小,拟合结果比较满意;在此基础上,预测未来三年的GDP数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张江城	武汉大学经济与管理学院	2	4	1.0	2.0