基于多重时间序列模型的城市固定资产投资与GDP的动态关系
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【摘要】:针对固定资产投资与GDP动态关系的研究,首先采用Granger Causality Test确定固定资产投资与GDP存在因果关系,建立了固定资产投资与GDP的多重时间序列模型,并用Q统计量检验模型的适应性;对模型分析得出,固定资产投资会推动GDP增长,且具有4~5 a的正向滞后作用;最后,分别应用该模型和ARIMA模型预测厦门市2000—2008年GDP值,结果表明,该模型预测误差比ARIMA模型低8%左右.
【作者单位】: 厦门大学信息科学与技术学院;
【关键词】: 城市GDP 固定资产投资 多重时间序列模型 ARIMA模型
【基金】:厦门市科技项目(3502Z20093005)
【分类号】:F222.33;F123.6
【正文快照】: 经济增长主要由消费、投资及出口等因素影响,投资是经济增长的直接影响因素,而固定资产投资作为投资的重要组成部分,将通过影响投资而间接影响经济增长.在对我国固定资产投资和经济增长之间关系的研究中,已经发现我国的固定资产投资对经济增长有很大的拉动作用,且两者相互决
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本文关键词:基于多重时间序列模型的城市固定资产投资与GDP的动态关系,由笔耕文化传播整理发布。
本文编号:254923
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