广西GDP的ARIMA模型预测与非参数统计分析
下载需积分: 19 | PDF格式 | 205KB |
更新于2024-08-11
| 73 浏览量 | 举报
"广西GDP的统计预测模型及其应用* (2008年),作者:梁鑫,谢佳利,李朝"
这篇论文探讨了如何运用统计方法建立广西GDP的预测模型,主要关注点在于时间序列分析和非参数统计方法的应用。作者使用了SPSS统计软件,并选择了非参数统计的卡方检验和Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验法,对1950年至2006年广西的GDP数据进行实证分析。
首先,ARIMA(自回归整合滑动平均模型,Autoregressive Integrated Moving Average)是一种常用的时间序列建模技术,它结合了自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个概念。在这篇论文中,作者在AIC(Akaike Information Criterion)准则下选择了ARIMA(1,2,1)模型。AIC是一种用于模型选择的统计量,旨在平衡模型的复杂性和拟合度,选取最优模型。ARIMA(1,2,1)意味着模型包含一个自回归项、两个差分和一个移动平均项,这有助于捕捉数据中的趋势、季节性和随机波动。
接下来,论文使用非参数统计方法对建立的ARIMA模型进行了适应性检验。非参数统计方法不依赖于数据的具体分布形式,因此更加灵活,可以提供对模型适用性的独立验证。卡方检验常用于检查两个或多个分类变量之间是否存在关联,而K-S检验则是用来检验样本是否来自同一分布或者一个未知的连续分布,这两种方法在这里帮助确认模型是否能有效描述广西GDP的时间序列特性。
论文进一步将2001年至2006年的实际GDP值与ARIMA模型的预测值进行对比,通过这种验证方法评估模型的预测性能。最后,基于这个模型,作者对广西未来五年(2008至2012年)的GDP进行了预测,为政策制定者和经济学家提供了有价值的参考信息。
值得注意的是,论文指出在确定模型阶数时,单纯依赖ACF(自相关函数图)和PACF(偏自相关函数图)可能会导致阶数判断的误差,因为它们的特征可能不总是清晰。因此,作者采用AIC准则来寻找最佳阶数,这种方法更为系统化和精确。此外,由于统计年鉴中GDP算法的更新,之前的预测模型可能不再适用,强调了模型定期更新和校正的重要性。
这篇论文为广西GDP的预测提供了严谨的统计方法,展示了ARIMA模型和非参数统计检验在经济数据分析中的应用价值,对于理解地区经济发展趋势和制定相应策略具有重要意义。
相关推荐








weixin_38539705
- 粉丝: 6
最新资源
- 山东大学单片机实验教程之LCD 1602显示实验详解
- Dockerized Debian/Ubuntu deb包构建器:一站式解决方案
- 数字五笔:电脑上的手机笔划输入法
- 轻松实现自定义标签输入,Bootstrap-tagsinput组件教程
- Android页面跳转与数据传递的入门示例
- 又拍图片下载器:批量下载相册图片的利器
- 探索《Learning Python》第五版英文原版精髓
- Spring Cloud应用演示:掌握云计算开发
- 如何撰写奖学金申请书的完整指南
- 全面学成管理系统源码:涵盖多技术领域
- LiipContainerWrapperBundle废弃指南:细粒度控制DI注入
- CHM电子书反编译工具:一键还原内容
- 理解PopupWindows回调接口的实现案例
- Osprey网络可视化系统:开源软件平台介绍
- React组件:在谷歌地图上渲染自定义UI
- LiipUrlAutoConverterBundle不再维护:自动转换URL和邮件链接