基于ARIMA模型对第三产业GDP进行预测并给出代码
时间: 2023-12-25 12:03:36 浏览: 31
ARIMA模型是一种时间序列预测模型,可以用于预测第三产业GDP。下面给出一个简单的ARIMA模型的代码示例。在这个示例中,我们使用Python的pandas和statsmodels库。
首先,我们需要导入所需的库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
```
然后,我们可以使用pandas库读取数据,并将其转换为时间序列:
```python
data = pd.read_csv("third_gdp.csv", index_col=0, parse_dates=True)
ts = data['GDP']
```
接下来,我们可以使用自相关图和偏自相关图来确定ARIMA模型的参数。这里我们使用了statsmodels库中的plot_acf()和plot_pacf()函数。
```python
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(12,8))
fig = plot_acf(ts, lags=40, ax=ax1)
fig = plot_pacf(ts, lags=40, ax=ax2)
plt.show()
```
根据自相关图和偏自相关图的结果,我们可以选择ARIMA模型的参数。在这个例子中,我们选择ARIMA(1,1,1)模型。
```python
model = ARIMA(ts, order=(1,1,1))
results = model.fit()
print(results.summary())
```
最后,我们可以使用ARIMA模型进行预测,并将结果可视化。
```python
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.plot(ts, label='Actual')
ax.plot(results.predict(start=1, end=100), label='Predicted')
ax.legend()
plt.show()
```
完整的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 读取数据
data = pd.read_csv("third_gdp.csv", index_col=0, parse_dates=True)
ts = data['GDP']
# 自相关图和偏自相关图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(12,8))
fig = plot_acf(ts, lags=40, ax=ax1)
fig = plot_pacf(ts, lags=40, ax=ax2)
plt.show()
# ARIMA模型
model = ARIMA(ts, order=(1,1,1))
results = model.fit()
print(results.summary())
# 预测并可视化结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.plot(ts, label='Actual')
ax.plot(results.predict(start=1, end=100), label='Predicted')
ax.legend()
plt.show()
```