湖南省国内生产总值年度数据的时间序列分析Word格式文档下载.docx

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经过多次尝试之后确定AR

（2）模型能够有很好的检验效果（如下图）。

并且其白噪声检验结果如下，证明信息已经被完全提取。

最后得出结果模型为

则去掉差分后的ARIMA（2,2,0）模型为：

利用该模型预测2010年湖南省GDP指标量为：

经查询知道湖南省2010年GDP指标量为15902.12亿元，超出95℅的预测区间，但还是相差不大。

基本认为模型能够很好的表示该时间序列。

预测图如下：

4．结论

本文使用时间序列分析的方法对湖南省国内生产总值的年度数据序列进行了随机性分析，并运用模型预测方法对我国的国内生产总值进行了小规模的预测。

通过模型识别、比较以及检验，最终选定ARIMA（2,2,0）模型：

从该论证过程可以看出，在对经济指标做预测时，往往面对不平稳的时间序列模型，我们要进行多阶差分之后，才能得到平稳的序列，建立理想的预测模型。

参考文献

[1]王燕.应用时间序列分析

[2]徐国祥．统计预测和决策（第二版）

[3]赵蕾.ARIMA模型在福建省GDP预测中的应用

[4]中国统计年鉴2010，

附：

所用数据

湖南省历年GDP指标

年份

GDP

人均GDP（元）

GDP（亿元）

占全国比重

增幅（%）

全国

（本币）

湖南

本币

美元

比重（%）

位次

1978

146.99

87.29

4.23

11

11.7

16.4

381

286

170

1979

178.01

114.48

7.6

9.1

419

343

221

1980

191.72

127.98

7.8

5.2

463

365

244

1981

209.68

122.98

5.5

492

394

231

1982

232.52

122.83

12

9.4

528

430

227

1983

257.43

130.28

10.9

9.2

583

470

238

1984

287.29

123.46

15.2

695

519

224

1985

349.95

119.15

13.5

12.0

858

626

213

1986

397.68

115.17

8.9

8.1

963

703

204

1987

469.44

126.13

11.6

9.3

1,112

818

220

1988

584.07

156.92

11.3

8.2

1,366

999

268

1989

640.80

170.20

4.1

3.6

1,519

1,074

285

1990

744.44

155.64

3.8

4.0

1,644

1,228

257

1991

833.30

156.55

7.9

1,893

1,357

255

1992

986.98

178.93

14.2

11.1

2,311

1,595

289

1993

1,244.71

216.02

14.0

12.4

2,998

1,997

347

1994

1,650.02

191.44

13.1

10.6

4,044

2,630

305

1995

2,132.13

255.31

10

10.3

5,046

3,359

402

1996

2,540.13

305.52

10.0

12.1

5,846

3,963

477

1997

2,849.27

343.70

3.73

6,420

4,420

533

1998

3,025.53

365.45

3.66

8.5

6,796

4,667

564

1999

3,214.54

388.32

3.64

8.4

7,159

4,933

596

2000

3,551.49

428.98

3.61

9.0

7,858

5,425

655

2001

3,831.90

462.96

3.53

8.3

8,622

6,120

739

2002

4,151.54

501.58

3.44

13

9,398

6,734

814

2003

4,659.99

563.00

3.30

9.6

10,542

7,589

917

2004

5,641.94

681.64

3.37

10.1

12,336

9,165

1,107

2005

6,596.10

805.22

3.47

12.2

14,185

10,562

1,289

2006

7,688.67

964.28

12.7

12.8

16,500

12,139

1,522

2007

9,439.60

1,255.02

15.0

20,169

14,959

1,989

2008

11,555.00

1,663.76

13.9

23,708

18,147

2,613

2009

13,059.69

1,911.83

3.58

13.7

25,575

20,428

2,990

程序

datanew;

inputs;

t=_n_;

cards;

1244.71

1650.02

2132.13

2540.13

2849.27

3025.53

3214.54

3551.49

3831.90

4151.54

4659.99

5641.94

6596.10

7688.67

9439.60

11555.00

13059.69

;

procgplotdata=new;

plots*t;

symbolc=redv=circlei=jion;

run;

procarimadata=new;

identifyvar=snlag=8;

difs=dif（s）;

数据

plots*tdifs*t;

symbolv=starc=blacki=jion;

identifyvar=difsnlag=8;

difs=dif（dif（s））;

identifyvar=difsnlag=8minicp=（0:

5）q=（0:

5）;

identifyvar=s（1,1）nlag=8;

estimatep=（0,2）;

forecastlead=1out=jj;

difs=dif