时间序列分析在江苏省GDP预测中的应用_信息与计算科学.doc

摘 要:在国民经济发展过程中，国内生产总值(GDP)是衡量一个国家综合国力重要的指标.这个指标把国民经济的全部活动产出成果概括在一个简明的统计数字之中，为评价和衡量国家经济状况、经济增长的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最重要的经济指标.对其进行分析预测具有重要的理论和现实意义.

    一个国家的国内生产总值同时又是由各省的生产总值所构成，因此研究各省的生产总值对研究国内生产总值乃至全国经济都起着重要的作用.

本文基于时间序列理论，以江苏省1960年至2009年五十年来的GDP数据为基础，利用Eviews软件对数据进行时间序列分析，建立时间序列模型，并对模型进行检验，综合各种条件确定较适合的ARIMA(3,2,5)模型和ARIMA(1,1,1)模型，并对两种模型的预测精度进行对比得出ARIMA(3,2,5)模型预测更为准确的初步结论.最后利用所建模型对江苏省未来5年的GDP数值做出预测.

关键词：时间序列；GDP；Eviews；ARIMA模型

目录

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论-1

1.1 研究的背景和目的-1

1.1.1 背景-1

1.1.2 目的-1

1.2 时间序列分析法简述-1

1.3 本文的主要工作-2

第2章 时间序列分析基本方法-3

2.1 ARIMA模型原理-3

2.2 ARIMA模型的建模步骤-3

2.2.1 数据平稳性检验-3

2.2.2 对差分后平稳序列进行ARIMA拟合-4

2.2.3 参数检验-4

2.2.4 模型检验-5

2.2.5 模型预测-5

第3章 ARIMA模型对江苏省GDP的实证分析-7

3.1 模型一的建立-6

    3.1.1 对数据进行平稳化处理与检验-7

    3.1.2 ARMA(p,q)模型的建立与检验-9

    3.1.3 模型的预测-10

3.2 模型二的建立-10

    3.2.1对数据进行平稳化处理与检验-11

    3.2.2 ARMA(p,q)模型的建立与检验-12

    3.2.3 模型的预测-13

3.3 两种预测方式对比-14

第4章 结论与展望-17

4.1 结论-17

4.2 不足之处及未来展望-17

参考文献-18

致  谢-19