湖南省国内生产总值年度数据的时间序列分析Word下载.docx
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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;
datar;
dot=1to33;
output;
end;
datakk;
mergerjj;
procgplotdata=kk;
plots*t=1forecast*t=2l95*t=3u95*t=3/overlay;
symbol1c=blacki=nonev=star;
symbol2c=redi=jionv=none;
symbol3c=greeni=jionv=nonel=32;
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