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摘要:本文主要是利用ARIMA模型完成对河南省GDP自2013后未来三年的预测，并通过比较2013年的GDP预测值和真实值之间的关系，得出所建立的模型的精度。本文首先介绍了时间序列模型的基本概念，包括模型的种类、平稳性条件，模型的建立过程，模型的估计，模型的检验和模型的预测。在实证中，本毕业论文所用的数据是1978年到2013年河南省GDP的值，数据来源于《中国统计年鉴》。主要是通过建立ARIMA模型，用Eviews软件进行数据分析处理，完成对河南省GDP后期的预测。从而得出，ARIMA模型适用于短期预测，并且随时间的推移，真实值和预测值之间的误差差会越来越大。19618
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关键词：时间序列;ARIMA模型;河南省GDP;预测
ARIMA Model Application in HeNan Province GDP Forecast
Abstract: This article mainly is to use the ARIMA model to complete the GDP of HeNan province since 2013 forecast for the next three years, and through the comparison between predicted values and real values of GDP in 2013, it is concluded that the accuracy of the established model. This paper first introduces the basic concepts of time series model, including the types of model, stability conditions, the process of establishing model, model estimates, model test and prediction of the model. In the empirical data used in this article is from 1978 to 2013 in HeNan province GDP value, data from China statistical yearbook. Mainly through the establishment of ARIMA model,it uses Eviews software to analyze data processing, completes the GDP forecast in the late of HeNan province. Calculated, ARIMA model is suitable for the short-term prediction, and with the passage of time, the error between the predicted value and actual value will be bigger and bigger.
Key words: time series; ARIMA model; GDP of HeNan province; The forcast
摘要 1
引言 2
1.时间序列模型的基本概念 3
1.1 时间序列模型的介绍 3
1.2时间序列模型的平稳性条件 5
1.3时间序列模型的建立过程 6
1.4时间序列模型的预测 9
2. 样本数据的选取和ARIMA模型的应用实证研究 10
2.1样本数据的选取 10
2.2模型的预处理 11
2.3模型的识别与定阶 13
2.4模型的拟合 14
2.5模型的检验 15
2.6模型的预测 15
3.结语 17
参考文献 18
致谢 19
ARIMA模型在河南省GDP预测中的应用
引言
一个国家的国民经济有很多因素构成，省区经济则是我国国民经济的重要组成部分，在很多研究文献中，中国的省区经济普遍地被认为是宏观经济的一个相对独立的研究对象。因此，选取省区经济数据进行区域经济的研究，无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响，已从背后走到了台前，发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用，而发展相对较慢的省区，其原因与解决方法也值得我们研究。目前，河南正处于新型城镇化、新型工业化、新型农业现代化加速推进阶段。市场需求潜力巨大，区位、市场、要素、政策优势进一步凸显,竞争优势不断增大。因此可见GDP的预测对于河南省经济的发展尤为重要，利用时间序列模型对一个地区GDP后期预测有着至关重要的作用，ARIMA模型适用于生产生活各个领域产量的预测中，而在经济预测中ARIMA模型又是最重要的模型之一。
近几年来国内外许多学者对GDP的发展规律及预测方法进行了研究。赵盈以1954～2004年我国GDP数据资料为依据，采用Box-Jenkins方法建立ARIMA(1,1,1)模型,揭示了我国GDP增长的规律性，并对回归结果进行了实证分析 。靳珊对1950～2006年对贵州的数据进行分析，采用Eviews软件建立ARIMA(1,1,1)模型，揭示了贵州省GDP的增长变化规律 。李占江等利用SAS软件，依据1952～2005年内蒙古GDP数据，建立了ARIMA(0,2,1)模型，并对2006年GDP做出预测 。梁鑫等利用SPSS软件，在AIC准测下建立了ARIMA(1,2,1),采用非参数估计对模型进行了适应性检验，从而对1950～2006年广西GDP数据进行实证分析和预测 。