基于SARIMA模型对中国GDP分析及预测

孙皖宁; 杨静; 杨依依; 刘桐同; 白晓东

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基于SARIMA模型对中国GDP分析及预测

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国内生产总值(简称GDP),是衡量一个国家或地区宏观经济状况的一个重要指标,要想做到对宏观经济进行积极而有效的调控,首先要对未来经济的走势进行预测,根据预测结果揭示其变化规律和发展趋势,为制定科学的宏观调控政策提供依据.文章基于时间序列理论,主要利用季节时间序列模型对 2000~2016年中国GDP季度数据建模,并且对2017年季度数据进行预测.结果表明,基于SARIMA 的GDP 预测模型的拟合和预测效果具有较高的可靠性与准确性.

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来源
《中国集体经济》 |2018年第36期|78-80|共3页
作者
孙皖宁; 杨静; 杨依依; 刘桐同; 白晓东;
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作者单位

大连民族大学;

大连民族大学;

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大连民族大学;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
GDP; SARIMA模型; 预测; R语言;

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