基于ARIMA-GMDH的GDP预测模型

发布时间：2017-07-15 22:05

  本文关键词：基于ARIMA-GMDH的GDP预测模型

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【摘要】：文章先对四川省GDP分别建立了ARIMA时间序列模型和GMDH变量自回归模型来进行预测;然后利用GMDH自组织建模方法建立ARIMA-GMDH组合预测模型来预测;最后使用Bonferroni-Dunn方法对三个模型的稳定性进行分析检验。模型预测结果和稳定性检验结果表明:基于ARIMA-GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测都优于另外两种单预测模型。相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。
【作者单位】： 四川大学工商管理学院;
【关键词】： GDP ARIMA GMDH 组合预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70771067)
【分类号】：F222.33;F224
【正文快照】： 0引言对GDP的定量预测模型种类繁多。最初人们多用单一模型预测,如回归分析法、时间序列分析法、灰色预测法、人工神经网络法等。但是不同的预测方法也自身存在局限性,可能会影响预测效果。例如ARIMA模型可能存在共线性、过拟合的现象,会影响模型的预测能力[1];GMDH自回归模

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本文编号：545955