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综合Winters模型和ARMA模型预测GDP

来源:网络收集 时间:2026-04-03
导读: 以广东省GDP的时间序列数据为依据,分别应用Winters模型和ARMA模型以及加权综合这两个模型的方法对其进行季度性GDP值的短期预测,通过比较由不同方法得出的预测结果的绝对百分误差的大小,选择出绝对百分误差最小的方法. 维普资讯 http://doc.guandang.net 第2

以广东省GDP的时间序列数据为依据,分别应用Winters模型和ARMA模型以及加权综合这两个模型的方法对其进行季度性GDP值的短期预测,通过比较由不同方法得出的预测结果的绝对百分误差的大小,选择出绝对百分误差最小的方法.

维普资讯 http://doc.guandang.net

第2 6卷

第 5期

V 12 No 5 o .6 . Oco e 2 0 tb r 0 7

20 0 7年 1 0月

J URNAL O OF ANJN TI I POLYT ECHNI UNI C VERS TY I

综合 Wit s型和 A MA模型预测 G P ne模 r R D陈美,王红芹,程铁信 (天津工业大学管理学院,天津 30 8 ) 0 34

要:以广东省 G P的时间序列数据为依据,别应用 Wit s型和 A MA模型以及加权综合这两个模型的 D分 n r模 e R

方法对其进行季度性 G P值的短期预测, D通过比较由不同方法得出的预测结果的绝对百分误差的大小,选择出绝对百分误差最小的方法 .

关键词: D;时间序列;Wi es型;A MA模型 G P n r模 t R

中图分类号:14 7 F 2 .

文献标识码: A

文章编号:17—2 X( 07 0—0 3 0 6 104 2 0 )4 0 8— 3

Fo e a tn r c si g GDP t n e r t d W i t r o la wih i t g a e n e s m de nd ARM A o l m deCHEN i Me,W ANG ng q n,CHENG e xn Ho— i Ti— i

( col f ngm n, i j oy cncU iesy Taj 0 10, hn ) Sho o Maae et Ta i Plt h i n ri, i i 30 6 C ia nn e v t nnAb t a t sr c:Ba e n t e sd t fG a g o g GDP,W itr d l s d o i s ̄e aa o u n d n me n e smo e,AR MA d la d a ne r td meh d whc s mo e n n i tg ae t o ih i

c mbn d b h w d l a e c o e o p e it h e s n l o i e y t e t o mo e s r h s n t r d c e s a o a t GDP .B o ai gt e MP f i e e t t— y c mp r h E o f r n h n d meo, te m eh d wih la tM PE ss l ce o fr c s he GDP. ds h to t e s i ee td t o e a tt

Ke od:g s d m scpo

utG P; i ei; n r m dl A MA m dl yw rs r s o et rd c( D ) t sr s Wit s oe; R oe o i me e e

G P反映了全社会最终产品和劳务价值总量, D具有完整的物质内容¨.为境内经济活动成果的集中 j作体现,D G P是整个国民经济核算的基本总量和中心环节 j因此如果能准确地对其进行预测,区域经济,对的发展将具有很强的实践指导作用 .当前对 G P的主 D要研究有:巍通过 G P与其相关变量的数量关系,刘 D 研究了广东省 G P的增长情况,出 G P保持稳定 D得 D对社会的其他系统有重要作用的结论;亚伟和曾仲凡伟在对山东省人均 G P研究时, D通过对数据进行平稳化、均值化处理,用序列相关函数的性质,立零利建了A M R A模型 _; 4王健运用了判别时间序列平稳性的 方法,我国 15- 20对 92 04年的 G P建立时间序列 D A MA模型, R然后用 O S法对时间序列模型的回归参 L数进行了估计¨ . 由此可见, G P的预测研究大多对 D采用单一的时问序列预测方法 A MA模型,是单个 R但

(自回归移动平均 )型以及加权组合它们预测值的模方法,寻找能较准确预测 G P值的预测方法.来 D

1模型的建立G P数据一般呈现上升趋势以及季节性变化的 D

特点,如果对其进行季度性的短期预测,以采用可 Wit s型和 A MA模型来进行预测 . ne模 r R1 1 Witr模型 . nes

此模型是 3个方程式的综合,中每一个方程式其用于平滑模型的 3个组成部分 (稳的、势的和季平趋

节的)且都含有 1,个有关的参数,其基础方程为:]S=O J L t+( 1一O ( f b z) ( O<1 L S+ ) 0< L )一一

1£一

l

b= ( z y S一S一)+(一 ) 1 1 y b一V

( y<1 0< ) (/<1 0<3 )

预测模型往往只体现 G P的某个方面, D若将多个预测模型进行有效组合或多个因素进行科学综合,有可能比较合理地描述系统的客观现实 .者试图分别采用笔 Wies温特线性和季节性指数平滑 )型和 A M n r( t模 R

A

,=了+(一— f J t 1 ) zU£

式中,L y均为模型的初始参数;一次平滑值; O、、 S为

b为趋势平滑值; 为季节平滑值;为季节的长度 3 t f;

收稿 E期:0 7—0 3 t 20 1— 0

作者简介:陈

美( 9O )女, 1 8一,硕士研究生;程铁信( 9 3 )男, 17一,博上,副教授,导师 E m i tx ceg i . n - a:ei hn@s ac li n n o

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