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基于时间序列的经济预测-以中国出口商品贸易总值和某城市税收为例

作　者: 张哲
导　师: 王德辉; 朱复康
学　校: 吉林大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 广义时间序列模型回归-时间序列模型中国出口贸易总值税收总值预测
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

近年来，许多实际问题都需要对时间序列数据进行建模分析和预测，本文系统的给出了基于R语言的广义时间序列模型、回归-时间序列模型建模的理论基础、具体建模步骤、检验方法、筛选准则及预测方法，给出了便于实际从业者使用的预测指南。此外，本文还运用这些理论，用R语言展示了2001年1月至2012年5月我国出口商品贸易总值、1994年至2011年某城市税收总值的具体建模方法、并给出了这些模型的预测值、预测区间和预测精度。结果表明，广义时间序列模型和回归-时间序列模型的预测精度较好，但随着预测步数的增大，预测精度相应降低。因此，这两种模型更适合运用历史数据进行短期预测。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
第1章引言  7-9
第2章应用时间序列模型简介  9-29
  2.1 自回归模型  9-18
  2.2 滑动平均模型  18-22
  2.3 ARIMA 模型  22-24
  2.4 广义时间序列模型  24-25
  2.5 回归-时间序列模型  25-29
第3章中国出口商品贸易总值时间序列模型的建立及预测实证分析  29-55
  3.1 出口商品贸易总值广义时间序列模型的建立  29-42
  3.2 出口商品贸易总值回归-时间序列模型的建立  42-47
  3.3 模型的预测  47-55
第4章某城市 2011 税收收入模型建立与预测实证分析  55-95
  4.1 广义时间序列模型的建立及预测  55-64
  4.2 回归-时间序列模型的建立及预测  64-95
第5章总结  95-97
参考文献  97-101
导师及作者简介  101-103
致谢  103

基于时间序列的经济预测-以中国出口商品贸易总值和某城市税收为例

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