基于贝叶斯估计的中国人均GDP之时序模型

发布时间：2017-12-16 22:18

  本文关键词：基于贝叶斯估计的中国人均GDP之时序模型

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【摘要】：本文应用SAS软件对1952-2009年的中国人均GDP建立时间序列模型并对2010-2013年的中国人均GDP进行了预测;在此基础上建立了以时间序列模型得到的参数信息作为先验信息的两种贝叶斯修匀模型与算法。由此所得的参数贝叶斯估计及预测,能充分利用样本信息和参数的先验信息,因而具有更小的方差或平方误差,估计参数更科学。为了检验该方法对先验分布的灵敏性,我们做了基于两种先验分布的模拟预测。将预测结果与传统时间序列预测相比,发现单一正态观测值、方差已知的先验分布的贝叶斯模型得到的预测值更准确,而基于先验分布为指数分布的贝叶斯模型的预测误差较大,预测效果差。
【作者单位】： 广州大学经济与统计学院;
【基金】：全国统计科学研究重点项目(2014LZ57)
【分类号】：O212.8;F222.33
【正文快照】： 0引言人均国内生产总值从核算期内的国内生产总值和常住人口两方面进行考虑,虽然不能像国内生产总值(GDP)反映一个国家的综合国力,但是却客观反映了一个国家或地区的富裕程度和人民生活水平的高低。尤其像我们这样的人口基数大的国家,用这一指标衡量更加准确。因此,准确的对

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本文编号：1297684