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基于时间序列分析的黔西南州经济增长分析与预测-基于1978-2007年的黔西南州宏观经济数据

作　者: 陆美
导　师: 田应福
学　校:
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 黔西南州经济增长 ARIMA模型 ADL模型预测
分类号: F127
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 43次
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内容摘要

对自相关的时间序列，能建立动态的时间序列模型。根据过去的观测值，预测此序列在未来某个时刻的状态，为时间序列的预测。时间序列的预测方法有着广泛的应用背景，在解决经济发展，金融市场动态，气象预报和水文预报等领域的预测问题时，都可以利用时间序列的预测方法。结合黔西南的实际州情，本文采用EVIEWS统计软件及时间序列分析法对1978—2007年的黔西南州宏观经济数据进行了系统分析，构建了GDP序列的ARIMA模型，响应变量为GDP序列的ADL模型，对投资、消费对黔西南州经济增长的相互作用进行了实证研究，并预测黔西南州未来8年经济增长的变化趋势，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。通过对黔西南州的宏观经济动态ADL模型，我们掌握黔西南州的宏观经济系统的主要特征及其运行机制，GDP与投资、消费互相影响，互相促进；通过预测，我们了解和掌握了经济增长的变化趋势，能有效地对政策制定进行合理化建议。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
第一章绪论  6-12
  1.1 课题背景  6-8
  1.2 研究目的  8
  1.3 文献综述  8-11
  1.4 文章结构和研究内容  11-12
第二章 ARIMA 模型与 ADL 模型简介  12-24
  2.1 ARMA 模型  12-14
    2.1.1 ARMA 模型的结构  12-13
    2.1.2 ARMA 模型自相关函数的截尾性  13-14
  2.2 ARIMA 模型  14-17
    2.2.1 ARIMA 模型的结构  14-15
    2.2.2 ARIMA 模型的性质  15-17
  2.3 ADL 模型及残差自回归模型  17-22
    2.3.1 ADL 模型  18-19
    2.3.2 残差自回归模型  19-22
  2.4 本章小结  22-24
    2.4.1 ARIMA 建模流程  23
    2.4.2 ADL 建模流程  23-24
第三章黔西南州经济增长的模型分析  24-31
  3.1 GDP 序列的 ARIMA 模型  25-26
  3.2 建立 GDP 的 ADL 模型  26-27
  3.3 建立 GDP 的 ADL 残差自回归模型  27-29
  3.4 建立 GDP 与投资的 Granger 成因分析  29-31
第四章黔西南州经济增长的预测  31-35
第五章结论与展望  35-36
  5.1 结论  35
  5.2 展望  35-36
参考文献  36-39
个人简介在读期间发表的学术论文  39-40
致谢  40

基于时间序列分析的黔西南州经济增长分析与预测-基于1978-2007年的黔西南州宏观经济数据

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