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相似文献
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1.
文章中分别利用灰色理论与统计学方法建立广西百色市的经济增长预测模型,并应用这些模型对西部民族地区百色市的GDP进行预测。经过对不同的预测结果进行比较,利用预测精确度高的模型求出百色市未来几年的国内生产总值预测值,为百色市作出经济发展决策提供一定的参考依据。  相似文献   

2.
运用基于VAR模型的单位根检验、格兰杰因果检验、广义脉冲响应函数法与方差分解法,考察了新疆1990—2011年期间三类工业环境污染指标与人均GDP之间的长期动态影响特征。格兰杰因果检验表明,经济发展和环境污染关系并不显著。脉冲响应分析结果表明环境污染对经济增长存在着反向作用,并具有一定滞后效应。方差分解结果显示人均GDP是解释各类污染排放的预测方差的重要变量,然而污染排放对经济增长的预测方差贡献度则相对较小。  相似文献   

3.
该文以湖北省1987-2010年的人均GDP时间序列数据建立了3种时间序列预测模型,然后通过一系列预测精度指标对比分析,选出ARMA模型为最优预测模型。并以2008-2010年的数据作为检验数据对其预测效果进行了检验,证实了其预测效果非常理想,最后对湖北省2011年和2012年人均GDP值进行了短期外推预测。  相似文献   

4.
海南省GDP的灰色预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
国内生产总值(GDP)是衡量一个国家或地区经济实力的指标.本文利用海南省从2000年到2009年的GDP,建立了海南省国内生产总值的灰色预测模型,即GM(1,1)模型,对2010年至2014年的海南省国内生产总值作了预测.  相似文献   

5.
运用协整检验和格兰杰因果检验,选取2003年~2009年青岛市国内生产总值(GDP)和贷款余额的季度数据,分析青岛市贷款余额与经济增长之间的关系。研究结果表明:贷款余额是经济增长的格兰杰原因;贷款结构对经济增长有重要影响,短期贷款对经济增长推动作用要远大于长期贷款。从长期来看,应做好信贷资金的统筹规划,更好地促进青岛市经济的增长。  相似文献   

6.
选取1990—2009年江苏省人均GDP为样本数据,2010—2014年江苏省人均GDP作为验证数据,分别建立了ARIMA模型、指数平滑模型和多元回归模型对未来3年的江苏省人均GDP进行预测,然后在前3种单向预测方法基础上建立基于诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子组合预测模型,再对此模型进行相应的效率评价.最后用组合预测模型对未来3年江苏省人均GDP进行预测.结果表明:相比于上述3种单项预测方法,基于IOWGA算子的组合预测模型的预测精度更高.预测结果表明2015—2017这3年,江苏人均GDP会继续增长,人民生活水平将继续提高.  相似文献   

7.
将GM(1,1)模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测。以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005至2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度.  相似文献   

8.
基于灰色BP网络的GDP总量组合预测模型应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
将GM(1,1)模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测.以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005-2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度.  相似文献   

9.
对银行来说,分析量化操作风险,对管理者进行相关决策十分重要。贝叶斯网络能够很好地表达不确定因素之间的因果关系,并用于推理决策,是提高操作风险管理水平的有效途径。通过构建贝叶斯网络模型,将可能导致贷款者拖欠还款的各种影响因素引入到具有因果关联的网络结构中,计算出各类指标对拖欠的影响程度。并且通过分析节点,直观地显示了每个模型的预测效果,为银行预测潜在贷款拖欠者,并进行相关风险管理提供了理论依据。  相似文献   

10.
基于最优组合模型的中国GDP预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1990~2010年中国GDP数据,在建立ARIMA、多项式趋势拟合模型和GM(1,1)模型基础上,以误差平方和最小为最优准则建立组合预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。所得结果误差优于三个模型的分别预测,表明组合预测模型在时间序列数据的预测中更有优势。并用所建的组合预测模型进行2011~2015年的预测。  相似文献   

11.
选取中国改革开放以来GDP的年度数据,运用HP滤波技术将GDP序列分解为长期趋势部分(Trend)和短期波动部分(Circle)并进行宏观描述性分析。对GDP序列建立ARIMA(p,d,q)模型,依据赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)和杜宾-瓦特森(DW)检验值筛选出最优模型并评价模型的精确性,运用该模型对GDP序列做近期预测。结果表明:我国GDP序列长期趋势表现为持续增长特征,短期趋势表现为波动特征;我国GDP的对数序列是一阶单整序列;ARIMA(1,1,2)模型能够很好地反映GDP变化的规律,其预测的平均相对误差为0.015。  相似文献   

12.
CPI已经成为当前社会各界对国家经济形势进行分析和判断的重要的参考指标。通过建立VAR模型进行协整分析并运用脉冲响应函数以及GRANGER检验分析M2和GDP的变化对CPI的影响,指出在短期内GDP与M2的增加都会促进CPI的上升,但是在长期内,GDP与M2在对CPI的影响上则会产生一定的相互抵消作用。  相似文献   

13.
改革开放以来,外贸出口规模的持续扩大为我国赚得了大量的外汇,增强了我国的经济实力,促进了我国经济的增长。本文通过对我国外贸出口与GDP增长之间的相关关系的实证分析,得出了外贸出口额与我国GDP增长的关联度很大的科学论断并借助于对出口额的预测间接预测了我国未来5年的GDP。  相似文献   

14.
该文基于ARIMA模型在分析预测不平稳时间序列的独特优势,根据1978-2013年的国内生产总值对2014-2016年的国内生产总值进行预测,预测结果一方面表明模型ARIMA能够很好地拟合我国GDP走势,ARIMA模型是一种精度较高且切实有效的方法模型,另一方面表明我国经济走势较好,这不仅有助于政府制定更加贴合实际的经济金融政策,而且有助于投资者选择更优的个人投资计划。  相似文献   

15.
就收入因素与人口因素关系模型的构建作了探讨,找到了GDP与总人口的无约束的二阶二次多项式分布滞后正负反馈模型。从模型的各项综合评价指标看,无论是GDP关于总人口的正反馈模型.还是其负反馈模型,均是与预测效果拟合相当良好的经济计量模型。  相似文献   

16.
采用等维灰色递补GM(1,1)模型建模原理,预测黄冈市第十二个五年规划GDP,年均增长率有望达到和超过预期的目标。预测结果可靠,可作为研究决策时参考的依据。  相似文献   

17.
基于1978—2018年安徽省GDP数据,首先建立ARIMA(0,1,1)模型和Holt-Winters无季节性模型,再通过B-G组合预测模型选择最优组合权重,最后建立组合预测模型(ARIMA-Holt-Winters无季节性模型)。通过比较ARIMA-Holt-Winter无季节性模型、ARIMA(0,1,1)模型和Holt-Winters模型的预测结果,发现ARIMA-Holt-Winters无季节性模型能够更加较为准确地描述安徽省GDP状况,能够得到较好的短期预测结果,为政府制定经济目标和实施相关经济政策提供参考。  相似文献   

18.
探索性时空数据分析技术与GIS技术的结合为区域经济研究提供了灵活方便、交互式可视化工具.文章以福建省66个县市1999—2008年的GDP值作为分析数据,利用同比计算法算出福建省2000—2007年各县市的GDP增长速度,并用Matlab分析计算全局Moran系数、局部Getis统计及Z检验值,并结合GIS技术确定福建省县域不同年度的空间经济模式和空间关联度,揭示福建省GDP增长速率的空间关联的结构,认识其内在规律及其动态演变过程,从时空角度对GDP增长速率进行分析,为寻找区域差异的对策及构建区域经济的空间模型、区域经济发展提供参考决策.  相似文献   

19.
在时间序列分析理论的基础上,以山东省2007年第一季度到2011年第四季度的GDP总值为基础,利用SPSS软件,对数据进行时间序列分析,建立时间序列分析模型,并对模型进行检验。利用建立的模型对山东省在2012年的GDP的增长趋势做出预测。  相似文献   

20.
通过对温州1978年—2003年GDP增长的分析,用ARIMA模型进行拟合,在此基础上预测2008年前温州经济的发展趋势。未来5年,温州GDP将以15%左右的增长速度飞速发展,将于2007年突破2000亿大关。温州的蓬勃发展得益于其强大的民营经济。  相似文献   

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