基于DFA方法和BP神经网络的GDP预测模型

发布时间：2017-10-31 11:34

  本文关键词：基于DFA方法和BP神经网络的GDP预测模型

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【摘要】：文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
【作者单位】： 四川大学商学院;
【关键词】： DFA BP神经网络 GDP 预测
【基金】：教育部人文社会科学研究规划基金项目(11YJA630029)
【分类号】：F222.33;F224
【正文快照】： 0引言GDP是一个国家(地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,它是宏观经济中最受关注的经济统计数字,同时它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。由于它的重要性,学者们对其做了广泛的研究。近年来,基于GDP的预测模型也频频出现。如回归分析法、时间序

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本文编号：1122208