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基于ARIMA模型的陕西省GDP分析与预测 被引量：23
1
作者 魏宁 边宽江 袁志发 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第9期4933-4935,共3页
依据2008年《陕西统计年鉴》与1952～2007年陕西省GDP相关数据,采用SPSS统计软件及时间序列分析法,通过时间序列的平稳性检验、根据时间序列模型的识别规则进行定阶、模型检验、模型预测4大步骤在AIC准则下建立了ARIMA(1,2,1)时间序列模... 依据2008年《陕西统计年鉴》与1952～2007年陕西省GDP相关数据,采用SPSS统计软件及时间序列分析法,通过时间序列的平稳性检验、根据时间序列模型的识别规则进行定阶、模型检验、模型预测4大步骤在AIC准则下建立了ARIMA(1,2,1)时间序列模型,并根据ACF图和PACF图对模型做了适应性检验,然后对2002～2007年的实际值与预测值作比较,并利用该模型对陕西省未来6年的GDP做出预测。结果表明,各年实际值与预测值之间的相对误差均控制在5%以内,该模型的预测效果相对较好;根据模型预测的2008～2013年陕西GDP数据分别为6477.50亿、7656.62亿、9058.66亿、10735.10亿、12744.69亿、15158.20亿元,从预测结果看,陕西省的GDP在2008～2013年6年内仍将呈现出较高的增长趋势;该模型得出的预测结果只是一个预测值,而国民经济是一个复杂多变的动态系统,应随时注意经济运行中蕴藏着调整的风险,适时根据实际情况调整相应的目标值。 展开更多
关键词 GDP ARIMA模型 acf图 Pacf图 时间序列分析
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基于ARIMA模型的陕西省GDP分析与预测(英文) 被引量：1
2
作者 魏宁 边宽江 袁志发 《Asian Agricultural Research》 2010年第1期34-36,41,共4页
依据2008年陕西统计年鉴与1952～2007年陕西省GDP相关数据,采用SPSS统计软件及时间序列分析法,通过时间序列的平稳性检验、根据时间序列模型的识别规则进行定阶、模型检验、模型预测4大步骤在AIC准则下建立了ARIMA(1,2,1)时间序列模型,... 依据2008年陕西统计年鉴与1952～2007年陕西省GDP相关数据,采用SPSS统计软件及时间序列分析法,通过时间序列的平稳性检验、根据时间序列模型的识别规则进行定阶、模型检验、模型预测4大步骤在AIC准则下建立了ARIMA(1,2,1)时间序列模型,并根据ACF图和PACF图对模型做了适应性检验,然后对2002～2007年的实际值与预测值作比较,并利用该模型对陕西省未来6年的GDP做出预测。结果表明,各年实际值与预测值之间的相对误差均控制在5%以内,该模型的预测效果相对较好;根据模型预测的2008～2013年陕西GDP数据分别为6477.50亿、7656.62亿、9058.66亿、10735.10亿、12744.69亿、15158.20亿元,从预测结果看,陕西省的GDP在2008～2013年6年内仍将呈现出较高的增长趋势;该模型得出的预测结果只是一个预测值,而国民经济是一个复杂多变的动态系统,应随时注意经济运行中蕴藏着调整的风险,适时根据实际情况调整相应的目标值。 展开更多
关键词 GDP ARIMA模型 acf图 Pacf图 时间序列分析
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