關(guān)于我國(guó)工業(yè)增加值的統(tǒng)計(jì)建模與預(yù)測(cè).pdf

1、本文搜集了我國(guó)2001年1月至2005年12月各月工業(yè)增加值的歷史數(shù)據(jù)，利用時(shí)間序列分析的理論和方法進(jìn)行建模。首先根據(jù)數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖將序列分解成三部分：趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)。通過(guò)Eviews軟件提供的季節(jié)調(diào)整方法，得出經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后的序列圖形大體上與二次函數(shù)、指數(shù)函數(shù)類似，于是分別用這兩個(gè)函數(shù)去模擬，通過(guò)比較，二次函數(shù)效果更好一些，同時(shí)得出用二次函數(shù)預(yù)測(cè)趨勢(shì)項(xiàng)的結(jié)果。其次對(duì)去除趨勢(shì)項(xiàng)后的序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整得到了各月的季節(jié)因子。然后通過(guò)觀察對(duì)

2、原序列去掉趨勢(shì)項(xiàng)和季節(jié)項(xiàng)后剩余的隨機(jī)項(xiàng)曲線圖，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)項(xiàng)并不平穩(wěn)，于是采用一階差分使序列變得平穩(wěn)。通過(guò)對(duì)差分后序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖的分析，分別采用ARMA(1，1)、ARMA(2，1)、ARMA(2，0)三種模型進(jìn)行模擬，經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)ARMA(1，1)模型效果最好。最后，用此模型對(duì)2006年1月和2月隨機(jī)項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)的趨勢(shì)項(xiàng)乘上季節(jié)因子再加上隨機(jī)項(xiàng)，最終得到2006年1月和2月工業(yè)增加值的預(yù)測(cè)值。通過(guò)和實(shí)際值的對(duì)比，表明用二