基于ARIMA模型的西安市国内生产总值预测分析

发布时间：2021-01-01 08:49

　　国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济状况的重要指标,对促进经济增长和协助相关部门做出经济决策具有重要意义。本文以陕西省西安市为例,选取西安市1983年至2019年GDP指标数据作为样本,实证分析找到拟合 GDP 最优模型ARIMA（1,1,1）模型,对西安市GDP数据进行预估、检验。结果表明模型的GDP预测值与实际值误差在5%以内。并运用模型预测西安市未来5年GDP数据。本文对GDP的指标分析具有一定现实意义,希望能为西安市的经济决策提供参考。 

【文章来源】：时代金融. 2020年22期

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

西安市 GDP 的时间趋势图

2.ARIMA 模型的建立和求解。运用博克思-詹金斯法,选择合适的p,d和q值,对西安市lnGDP 的一阶差分变量做自相关分析,图2给出西安市lnGDP 的自相关(ACF)系数和偏自相关(PACF)系数图。表4 模型的拖尾截尾性判断标准 模型 自相关系数 偏自相关系数 AR(p) 拖尾 p阶截尾 MA(q) q阶截尾 拖尾 ARMA(p,q) 拖尾 拖尾

根据表5可知,由DW自相关检验可知MA模型存在一阶正自相关,从其余模型根据AIC准则,SC 准则越小越好,判断其最优模型,发现ARIMA(1,1,1)模型优于其他模型,p值为1,q值为1,拟合效果较好。图3是其模型运算结果。可对lnGDP初步建立ARIMA(1,1,1)模型。利用 1983-2019 年样本数据建立 ARIMA 模型,结果见下表:取 p=1,q=1,建立 ARIMA(1,1,1)模型:

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测[J]. 王爽,汪海飞.  对外经贸. 2020(04)
[2]基于改进GM（1,1）模型的西安市GDP预测[J]. 孙爱民.  价值工程. 2020(09)
[3]基于ARIMA模型的青岛市GDP预测分析[J]. 戴琳琳.  河北能源职业技术学院学报. 2019(03)
[4]基于ARIMA模型的我国城镇居民人均可支配收入的分析与预测[J]. 杨探.  时代金融. 2018(26)
[5]基于ARIMA模型的我国国内生产总值的分析与预测[J]. 郑少智,杨卫欣.  中国市场. 2010(48)

硕士论文
[1]时间序列模型在地级市GDP预测中的应用[D]. 李守丽.郑州大学 2013



本文编号：2951298