arma模型在gdp預測中的應用

1、- 1 -ARMA 模型在 GDP 預測中的應用摘 要國內生產總值 GDP 是核算體系中一個重要的綜合性統計指標，也是中國新國民經濟核算體系中的核心指標，它反映一國（或地區(qū)）的經濟實力和市場規(guī)模，它是影響經濟生活乃至社會生活的最重要的經濟指標。對其進行的分析預測具有重要的理論與現實意義。時間序列是指同一種現象在不同時間上的相繼觀察值排列而成的一組數字序列。時間序列預測方法則是通過時間序列的歷史數據揭示現象隨時間變化的規(guī)律,將這種規(guī)律延

2、伸到未來,從而對該現象的未來做出預測。時間序列分析的基本模型有: ARMA 模型和 ARIMA 模型。 本文基于時間序列理論,以我國 1978 年至 2012 年三十五年來國內生產總值為基礎,利用 EVIEWS 軟件對數據進行時間序列分析,建立時間序列模型,并對模型進行檢驗,綜合各種條件最終確定較適合模型。最后利用所建模型對我國未來2 年的國內生產總值做出預測。關鍵詞：時間序列；GDP；ARMA 模型- 3 -型（Moving Av

3、erage Model,MA)和自回歸移動平均模型（auto-regressive moving average model，ARMA） 。ARMA（p,q）過程的基本定義為：其中，εt 定義為方差為σ2 的白噪音過程，c 是常數項，αi 和θj 分別是自回歸系數和移動平均系數。顯然，如果 q=0，那么 ARMA 模型就成為了一個純 AR 過程，而如果 p=0,則變成了一個純 MA 過程。1 1 2 21 1 2 2t t t p t