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中国人均GDP时间序列的实证分析与预测
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摘要
本文结合1970～2009年我国的人均GDP数据,应用SAS软件进行分析,建立中国人均GDP的时间序列ARMA模型,并在此模型的基础上对我国2011～2013年人均GDP进行了短期预测,探讨经济发展趋势,深入分析这一指标对于反映我国经济发展历程、探讨经济增长规律、研究波动状况、制定相应的宏观调控政策有着十分重要的意义。
作者
郭景威
李宏斌
机构地区
北京林业大学经济管理学院
长春理工大学
出处
《经济论坛》
2012年第3期9-12,共4页
Economic Forum
关键词
人均GDP
时间序列
ARMA模型
预测
分类号
F222.33 [经济管理—国民经济]
F224
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6
1
张丽.
天津市人均GDP时间序列模型及预测[J]
.北方经济（学术版）,2007(3):44-46.
被引量：13
2
王燕编著..应用时间序列分析[M].北京:中国人民大学出版社,2005:262.
3
刘颖,张智慧.
中国人均GDP(1952-2002)时间序列分析[J]
.统计与决策,2005,21(02X):61-62.
被引量：28
4
靳珊.
ARIMA模型在贵州GDP中的应用[J]
.科教文汇,2007(10Z):154-155.
被引量：7
5
魏宁,边宽江,袁志发.
基于ARIMA模型的陕西省GDP分析与预测[J]
.安徽农业科学,2010,38(9):4933-4935.
被引量：23
6
赵盈.
我国GDP时间序列模型的建立与实证分析[J]
.西安财经学院学报,2006,19(3):11-14.
被引量：28
二级参考文献
16
1
李战江,曹海燕.
使用ARIMA模型对内蒙古GDP进行时序建模及预测[J]
.内蒙古农业大学学报（自然科学版）,2008,29(2):173-175.
被引量：10
2
徐雅静,汪远征.
ARIMA模型在河南省GDP预测中的应用及SAS实现[J]
.中国科技信息,2006(10):216-219.
被引量：16
3
赵盈.
我国GDP时间序列模型的建立与实证分析[J]
.西安财经学院学报,2006,19(3):11-14.
被引量：28
4
陕西省统计局.陕西统计年鉴2008[M].北京:中国统计出版社,2008.
被引量：4
5
[美]古扎拉蒂.计量经济学(第三版)[M].北京:中国人民大学出版社,2000..
被引量：6
6
GeorgeE.P.Box Gwilym M Jenkins and Gregory C.Reinsel[M].北京:中国统计出版社,2003.1-2.
被引量：1
7
薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京:电子工业出版社,2004..
被引量：272
8
[美]弗朗西斯·X·迪博尔德.经济预测(第二版)[M].北京:中信出版社,2003.
被引量：1
9
靳珊.
ARIMA模型在贵州GDP中的应用[J]
.科教文汇,2007(10Z):154-155.
被引量：7
10
文明刚,颜丙胜.
ARIMA模型在河北GDP预测中的应用[J]
.科技创业月刊,2007,20(11):176-177.
被引量：4
共引文献
86
1
王爱俭,赵鹏.
天津金融业增加值现状及其预测研究[J]
.天津师范大学学报（社会科学版）,2013,33(3):35-38.
被引量：1
2
赵宪民.
莱芜市人口的具有外生变量的时间序列预测模型[J]
.河北北方学院学报（自然科学版）,2013,29(2):38-42.
3
陈发雨.
宁波市GDP的时间序列分析[J]
.消费导刊,2008,0(24):66-66.
被引量：2
4
于小娟.
ARIMA模型在短期预测中的应用——以预测广东省“十二五”期间GDP为例[J]
.市场经济与价格,2013(12):52-54.
5
徐旭.
基于ARMA模型的我国第三产业总产值时间序列分析[J]
.价值工程,2006,25(8):10-12.
被引量：2
6
汪远征,徐雅静.
多元平稳时间序列ARIMAX模型的应用[J]
.统计与决策,2007,23(18):132-135.
被引量：24
7
靳珊.
ARIMA模型在贵州GDP中的应用[J]
.科教文汇,2007(10Z):154-155.
被引量：7
8
候青霞,张德生,武新乾,张慧芳.
中国人均GDP的FAR模型[J]
.重庆文理学院学报（自然科学版）,2007,26(6):41-44.
9
杨晓冬,洪涛,孙颖.
国际资本投入对我国房价的影响分析与预测[J]
.哈尔滨商业大学学报（自然科学版）,2008,24(4):506-509.
被引量：1
10
于家傲,杨淑波.
黑龙江垦区生产总值模型构建及预测[J]
.农场经济管理,2008(6):51-52.
同被引文献
46
1
崔亚飞.
工商管理研究热点与发展趋势的国内外比较[J]
.中国外资,2013(16):156-156.
被引量：8
2
朱慧明,韩玉启,郑进城.
基于正态—Gamma共轭先验分布的贝叶斯AR(p)预测模型[J]
.统计与决策,2005,21(01X):8-9.
被引量：15
3
刘颖,张智慧.
中国人均GDP(1952-2002)时间序列分析[J]
.统计与决策,2005,21(02X):61-62.
被引量：28
4
陈悦,刘则渊.
悄然兴起的科学知识图谱[J]
.科学学研究,2005,23(2):149-154.
被引量：815
5
张维,李帅,熊熊,邱勇,黄华卿,钮元新,邢恩泉.
基于文献计量方法的“十一五”期间工商管理学科国内外研究热点比较与分析[J]
.科学学与科学技术管理,2006,27(3):5-10.
被引量：32
6
赵盈.
我国GDP时间序列模型的建立与实证分析[J]
.西安财经学院学报,2006,19(3):11-14.
被引量：28
7
乔兆颖.
山东省GDP的时间序列分析[J]
.北方经济（学术版）,2007(1):17-18.
被引量：2
8
成刚,袁佩琦,陈瑾.
北京市人均GDP的时间序列分析及预测[J]
.生产力研究,2007(3):83-84.
被引量：16
9
王燕.应用时间序列分析[M].北京:中国人民大学出版社,2012.
被引量：14
10
董承章,马燕林,吴靖.计量经济学.北京:机械工业出版社,2011.
被引量：1
引证文献
8
1
张先兵,张松.
我国人均国内生产总值的时间序列分析(1952-2011)与静态预测(2012-2015)[J]
.现代管理科学,2013,1(6):64-67.
被引量：2
2
谷平华,刘志成.
考虑生态环境影响的区域工业生态化增长评价[J]
.系统工程,2018,36(9):121-131.
被引量：2
3
陈洁,曹克章,刘哲.
基于时间序列的江苏人均GDP预测研究[J]
.南京工程学院学报（社会科学版）,2015,15(4):74-78.
被引量：6
4
熊健,尹姗姗.
基于贝叶斯估计的中国人均GDP之时序模型[J]
.数理统计与管理,2016,35(4):623-629.
被引量：11
5
李田莉.
基于ARIMA模型的中国人均GDP时间序列分析[J]
.中国经贸,2016,0(11):84-85.
6
曹静.
国内年度GDP数据的贝叶斯时间序列分析[J]
.信阳农林学院学报,2017,27(1):35-38.
7
张婷,杨文.
基于时间序列的我国工商管理文献数量趋势分析[J]
.吉林农业科技学院学报,2017,26(2):49-52.
被引量：3
8
单伟,袁象.
基于时间序列分析的上海人均GDP预测研究[J]
.社会科学前沿,2016,5(3):410-417.
二级引证文献
23
1
许付常.
基于时间序列的山东省人均GDP分析与预测[J]
.金融教育研究,2015,28(1):57-63.
被引量：1
2
涂洋,杨桂元.
基于IOWGA算子的江苏人均GDP的组合预测模型[J]
.常熟理工学院学报,2017,31(2):78-84.
被引量：2
3
张静.
贝叶斯时序模型在经济预测中的应用——以甘肃省人均GDP为例[J]
.中国统计,2017,32(4):67-69.
被引量：3
4
傅霞,吕伟,郑春华.
方差已知条件下平稳AR模型的贝叶斯分析[J]
.河南科学,2017,35(5):689-695.
5
张静.
基于贝叶斯时序模型的甘肃省人均GDP预测[J]
.数理统计与管理,2018,37(2):205-210.
被引量：7
6
冯金平,王伟,陈宇.
我国GDP的多步预测研究——基于Kalman滤波和泰勒展开的结合[J]
.数学的实践与认识,2018,48(11):183-189.
被引量：5
7
王沁,楼心怡,欧攀.
基于ARIMA-PLS的动态组合模型的人均GDP预测分析[J]
.现代商业,2018(25):51-54.
8
王成.
基于ARIMA模型的安康市人均GDP预测研究[J]
.统计与管理,2018,33(4):66-68.
被引量：4
9
张金勇,匡翠萍,董博灵,韩雪健.
基于人口和GDP的主要水污染物排放量预测——以秦皇岛市为例[J]
.人民长江,2019,50(4):71-75.
被引量：3
10
周侃,刘宝印,樊杰.
汶川Ms 8.0地震极重灾区的经济韧性测度及恢复效率[J]
.地理学报,2019,74(10):2078-2091.
被引量：52
1
窦志武,苏德银,王志宏.
投资规模与经济增长[J]
.辽宁工程技术大学学报（社会科学版）,2000,2(4):1-5.
2
马磊,徐维.
浅谈制度变迁与经济增长[J]
.科技情报开发与经济,2007,17(30):134-136.
3
王迎红.
山西经济与全国经济周期性波动的相关性分析[J]
.经济师,2014(9):89-90.
4
邹腊英.
主成分分析法衡量各地区经济发展水平[J]
.中外企业家,2011(7X):47-48.
被引量：7
5
吴金桃.
经济增长影响就业的实证分析[J]
.商场现代化,2009(31):104-106.
被引量：3
6
刘兆鹏,陈敏.
基于ARIMA模型的安徽省城乡收入差距的预测[J]
.四川理工学院学报（自然科学版）,2013,26(6):77-79.
被引量：3
7
宋群.
“十二五”我国经济社会发展处于新的转型期[J]
.中国经贸导刊,2010(3):15-17.
被引量：4
8
魏立桥,崔跟山.
甘肃省经济增长周期规律简论(上)[J]
.开发研究,1996(3):9-11.
被引量：1
9
张驰.
我国各地区城乡居民人均收入的对应分析[J]
.数理统计与管理,2003,22(1):14-18.
被引量：5
10
钟云燕.
广州市经济波动状况的实证研究[J]
.统计与预测,1996(5):29-31.
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