基于ARIMA模型及回歸分析的安徽省GDP預測研究.pdf

1、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)，指的是國家（或地區(qū)）的經(jīng)濟在一年（或一個季度）內(nèi)生產(chǎn)的所有最終產(chǎn)品和勞務價值的總和;它是國民經(jīng)濟核算的核心指標，同時也能衡量一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟狀況和發(fā)展水平。在今年三月份的兩會期間，提出2015年國內(nèi)生產(chǎn)總值將增長7％左右，比去年下降約0.5個百分點;在國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)中顯示，剛過去的1-3月中國GDP的增速放緩至7％，是2009年第一季度以來增速最低的。這些數(shù)據(jù)告訴，對于GDP的研究分析在國家宏觀經(jīng)濟政策

2、的制定中具有重要的理論和實際意義。
　　時間序列預測和回歸分析預測是現(xiàn)有的兩種常用的預測方法。時間序列預測是研究預測目標與時間之間的演變關系，是一種動態(tài)數(shù)據(jù)分析處理方法;它利用概率統(tǒng)計學為理論基礎用來分析動態(tài)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)建立相應的數(shù)學模型，并進一步進行預測分析。時間序列預測主要是利用歷史數(shù)據(jù)對序列隨時間變化的規(guī)律進行揭示，并將這一規(guī)律延伸到未來，進行預測。確定性時間序列是傳統(tǒng)的時間序列分析方法，它主要包括指數(shù)平滑法、移動平均法、時

3、間序列的分解等。常用的時間序列模型主要有:AR模型，MA模型，ARIMA模型。回歸分析模型是對統(tǒng)計關系進行定量描述的一種模型，是研究一個變量關于另一個（些）變量的具體依賴關系的計算方法和理論，通過控制一個（些）變量的取值去改變另一個（些）特定變量取值的精確程度。
　　本文主要以安徽省1952年到2013年這62年的國內(nèi)生產(chǎn)總值為基礎，對安徽省這62年的產(chǎn)業(yè)結構變化進行分析以及產(chǎn)業(yè)結構對于GDP的影響，并對安徽省2014-2020年

4、的GDP進行預測。將安徽省GDP發(fā)展分為三個階段，第一階段（1952-1978年）以第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)為絕對主導，其他產(chǎn)業(yè)緩慢發(fā)展;第二階段（1979-2000年）安徽省三大產(chǎn)業(yè)增加值齊頭并進，對安徽省GDP的貢獻成三足鼎立之勢;第三階段（2001-2013年）農(nóng)業(yè)增加值對于安徽省的貢獻越來越低，而第二產(chǎn)業(yè)則取代第一產(chǎn)業(yè)，成為對安徽省GDP貢獻最高的產(chǎn)業(yè)。利用SAS和MATLAB軟件對安徽省第一，第二，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP進行預測分析，將回歸