组合模型在我国GDP预测中的应用
本文关键词:组合模型在我国GDP预测中的应用
更多相关文章: 组合预测方法 GDP 指数平滑模型 拟合模型 ARIMA模型 支持向量回归模型
【摘要】:将组合预测法应用于我国GDP的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将指数平滑模型、拟合模型、ARIMA模型和支持向量回归模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RESE)和希尔不等系数(Theil IC)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。
【作者单位】: 辽宁师范大学;
【关键词】: 组合预测方法 GDP 指数平滑模型 拟合模型 ARIMA模型 支持向量回归模型
【基金】:辽宁省高等学校科研项目资助(2008343)
【分类号】:F224.9;F222.33
【正文快照】: 目前,趋势预测的应用范围越来越广,对预测精度的要求越来越高,而单一预测模型会丢失一些有用信息,致使预测结果有较大的误差。为了尽可能多地利用有用信息,20世纪60年代Bates和Granger首次提出了组合预测理论,所谓组合预测是对同一个问题,采用两种以上不同预测方法进行预测。
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本文编号:538629
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