学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于结构突变理论的我国GDP时间序列实证分析
作 者: 张新国
导 师: 王新军
学 校: 山东大学
专 业: 项目管理
关键词: GDP 时间序列分析法 ARIMA模型 结构突变
分类号: F124
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 141次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
国内生产总值(GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区所有常住单位全部生产活动的最终结果。常被认为是衡量一个国家整体经济实力的重要指标。它不但能反映一个国家的经济表现,更可以反映一国的国力与财富。这个指标在我国国民经济核算体系中处于极其重要的地位,对于判断国家经济是否健康发展起着关键作用。因此,准确的分析预测GDP具有重要的理论和实际意义。时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列分析是动态数据分析处理的一种重要的方法,它以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列),并对其建立数学模型,再进一步应用于预测、自适应控制等诸多方面,是一个具有相当高的实际应用价值的研究领域。时间序列预测方法则是通过序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律,将该规律延伸到未来,从而对该现象的未来做出预测。传统的时间序列分析方法在经济中的应用主要是确定性时间序列分析方法,主要包括指数平滑法、移动平均法、时间序列的分解等。随着社会经济的发展,许多不确定因素在经济生活中的影响越来越大,必须引起人们的广泛重视。ARMA模型是由美国统计学家George E. P. Box与英国统计学家GunlymM. Jenkins提出的,亦被称为B-J模型,它是一动态模型是对随机过程的动态描述,是当同时用到AR和MA方法时的一种模型。但是,由于生活中很多数据本身是非平稳的,在进行建模之前需要对原始数据进行差分处理,故时间序列分析中最常用的模型是ARIMA模型。本文选用1952年—2006年55年来我国的GDP数据作为研究对象,首先,建立了常规时间序列ARIMA (2,1,0)模型与ARIMA (0,1,2)模型,然后建立了更为合理的包含结构突变的趋势平稳模型,并分别分析了包含斜率突变和跳跃突变两种不同的突变模型,发现最优模型为在突变点1978年发生了斜率改变的趋势平稳模型。然后利用残差建立了时间序列模型,经过对比检验发现残差的最优模型为ARMA (1,2),再将残差的估计值代入包含结构突变的趋势平稳序列模型,最终还原得到了我国GDP的实际预测值。通过预测、检验、比较,发现包含结构突变的趋势平稳序列模型对我国1952年到2006年间GDP数据进行模拟、预测的效果最优。
|
全文目录
相似论文
- 论完善我国政府绿色GDP绩效评估的对策,D630
- 具有主客观信息集成特征的经济预测方法及其应用,F224
- 电信业增加值在GDP中的比重变化趋势及影响研究,F626
- 基于数据挖掘的城市圈比较研究,O212.1
- 基于格兰杰因果检验和因子分析的金融危机预警模型的研究,F224
- 中国经济增速和农民收入增速动态关系的统计研究,F124;F323.8
- 基于环境生态经济系统能值分析怀化市绿色GDP的研究,S731.2
- 中国2007年绿色GDP投入产出表的编制与分析研究,F205
- 政府政策对宏观经济影响的计量分析,F124;F224
- 城市化与刑事发案率关系研究,F299.2
- 内蒙古环境空气质量评价及其与经济增长的关系,X823
- 中国绿色GDP投入产出模型研究,F222.33;F205
- 远期汇率变动的期限结构特征研究,F830.92
- 服务业FDI与沈阳市经济增长关系分析,F719;F127;F224
- 面板数据的变结构协整检验,F224
- 中国A股和H股分割与一体化的实证研究,F832.51
- 结构突变下的中国股票市场与房地产市场,F832.51;F293.3
- 绿色GDP指标纳入我国地方政府绩效评估体系研究,X321
- 基于ARIMA模型对沪深300指数的预测分析,F832.51
- 基于专利产出的知识产权与经济增长关系的实证研究,F204
中图分类: > 经济 > 世界各国经济概况、经济史、经济地理 > 中国经济 > 经济建设和发展
© 2012 www.xueweilunwen.com
|