期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
时间序列分析在青海省GDP预测中的应用——兼评新冠肺炎疫情冲击
被引量:
1
下载PDF
职称材料
导出
摘要
本文利用两类时间序列模型对青海省2020年GDP进行有效预测,并分析了新冠肺炎疫情对青海省GDP的影响,认为2020年必然成为青海经济发展的结构断点,在目前疫情防控形势持续向好的基础上,二季度青海省GDP有望企稳回正,全年GDP预测实现5%左右的增长。强化刺激消费政策,加大招商引资力度,保质保量推进固定资产投资,是推动青海经济尽快走出泥潭,实现经济复苏的关键。
作者
徐茜
机构地区
中国人民银行西宁中心支行
出处
《青海金融》
2020年第6期4-8,共5页
Qinghai Finance
关键词
时间序列
经济增长
疫情冲击
分类号
F124.7 [经济管理—世界经济]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
21
参考文献
3
共引文献
26
同被引文献
7
引证文献
1
二级引证文献
1
参考文献
3
1
李连友,李帆.
中国经济预测准确性的再评析——基于2011—2015年GDP数据[J]
.宏观经济研究,2019(6):45-57.
被引量:2
2
张伟,田金方,曹灿.
基于混频大数据的宏观经济总量实时预测研究[J]
.宏观经济研究,2020(2):15-29.
被引量:9
3
王鄂,张霆.
时间序列在湖南省GDP预测中的应用——基于ARIMA模型[J]
.青岛大学学报(自然科学版),2019,32(3):136-140.
被引量:18
二级参考文献
21
1
乌家培,欧阳进.
国内宏观经济模型预测性能的比较分析[J]
.预测,1996,15(3):1-3.
被引量:4
2
郝香芝,李少颖.
我国GDP时间序列的模型建立与预测[J]
.统计与决策,2007,23(23):4-6.
被引量:28
3
曾波,刘思峰,方志耕,谢乃明.
灰色组合预测模型及其应用[J]
.中国管理科学,2009,17(5):150-155.
被引量:70
4
夏纪军,康健.
中国宏观经济预测偏误研究[J]
.管理世界,2009,25(11):21-28.
被引量:9
5
华鹏,赵学民.
ARIMA模型在广东省GDP预测中的应用[J]
.统计与决策,2010,26(12):166-167.
被引量:47
6
刘汉,刘金全.
中国宏观经济总量的实时预报与短期预测——基于混频数据预测模型的实证研究[J]
.经济研究,2011,46(3):4-17.
被引量:106
7
廖信林,王立勇.
对中国2011年经济增长率预测准确性的评析[J]
.经济学动态,2012(2):4-10.
被引量:2
8
胡铁雯,顾海兵.
近10年来中国宏观经济主要指标年度预测之准确度的综合分析[J]
.学术界,2012(9):16-27.
被引量:1
9
李连友,张曦.
对2006-2010年中国经济预测准确性的评析[J]
.统计研究,2012,29(12):77-80.
被引量:3
10
吴友群,王立勇,廖信林.
对中国2012年经济增长率预测准确性的评析[J]
.经济学动态,2013(2):33-38.
被引量:2
共引文献
26
1
刘星辰,冯长焕.
基于ARIMA模型分析四川省GDP[J]
.时代经贸,2020,0(5):98-101.
被引量:2
2
张伟,田金方,曹灿.
基于混频大数据的宏观经济总量实时预测研究[J]
.宏观经济研究,2020(2):15-29.
被引量:9
3
吴越,张焕明.
基于Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型的长三角粮食产量的预测[J]
.武汉轻工大学学报,2020,39(1):30-36.
被引量:10
4
蔡淅韵.
基于ARIMA模型的国内生产总值预测[J]
.科技传播,2020,12(10):40-41.
5
左喜梅,刘文翠.
基于混频数据的宏观经济组合预测模型与实证[J]
.统计与决策,2020,36(7):132-136.
被引量:3
6
林怡思,刘娟.
基于ARIMA模型Y公司在线直播课程的销量预测[J]
.知识经济,2020(17):63-65.
7
王佳佳.
基于ARIMA模型的安徽省GDP的分析与预测[J]
.枣庄学院学报,2020,37(5):38-44.
被引量:6
8
阮素梅,张盟.
金融集聚与宏观投资——基于分位数回归和中介效应模型的实证分析[J]
.财贸研究,2020,31(9):40-52.
被引量:9
9
董田田,董学士,张睿,崔居福.
基于指数加权移动平均法的企业销量预测[J]
.青岛大学学报(自然科学版),2020,33(4):50-54.
被引量:8
10
肖东亚.
基于ARIMA模型的江苏省GDP的预测分析[J]
.中小企业管理与科技,2021(19):120-121.
被引量:3
同被引文献
7
1
郭心悦.
基于计量模型的广东省GDP影响因素的实证分析[J]
.时代金融,2021(13):51-54.
被引量:3
2
胡鹏,武墨.
基于Eviews对货币供应量影响我国GDP水平差异性的分析[J]
.农村经济与科技,2016,27(20):96-98.
被引量:4
3
杨洋.
黑龙江省GDP影响因素实证分析[J]
.农村经济与科技,2017,28(11):193-194.
被引量:2
4
左盛威.
GDP影响因素的计量经济分析[J]
.中国证券期货,2011,14(2X):168-169.
被引量:12
5
王鼎立.
GDP影响因素的计量经济分析[J]
.中国商论,2017,0(9):175-178.
被引量:7
6
高原,黄诗曼.
基于VAR模型的广东省经济可持续发展路径探究[J]
.科技和产业,2021,21(5):204-209.
被引量:2
7
傅培瑜.
新冠疫情对国内外宏观经济影响量化分析[J]
.当代石油石化,2021,29(4):18-23.
被引量:4
引证文献
1
1
卫彦晶,谢成兴,王丰效.
基于VAR模型的新疆地区生产总值实证分析及预测[J]
.边疆经济与文化,2021(11):31-35.
被引量:1
二级引证文献
1
1
寇露彦,廖竞,李学俊,吴昌述,熊建华.
基于VAR模型的加拿大气候变化预测[J]
.计算机与现代化,2022(10):13-18.
被引量:5
1
李佳,黄之豪,王佳慧.
基于独立循环神经网络方法的GDP预测[J]
.统计与决策,2020(14):24-28.
被引量:8
2
游文倩,庄科俊.
基于组合预测模型对安徽省GDP的预测研究[J]
.黑龙江工业学院学报(综合版),2020,20(4):103-107.
被引量:5
3
罗志丹,刘英.
中国季度GDP预测模型的比较[J]
.统计与决策,2020(5):33-37.
被引量:6
4
马震.
新中国成立70年来青海经济发展历程及启示[J]
.柴达木开发研究,2019(5):31-35.
被引量:1
5
王国春,刘振鹏,王奕文,王琛荣,王海春.
青海省公路网规划发展概况[J]
.青海科技,2020,27(4):35-38.
被引量:1
6
顾辰喆.
“红色行动”赋能复工复产[J]
.党的生活(江苏),2020(7):45-45.
7
赵延双,余斌.
规模化猕猴桃园提质降本增效技术措施[J]
.西北园艺(果树),2020(4):19-21.
被引量:1
8
蒋永灵,鲍恩忠.
深圳市企业外迁问题分析及对策建议——以半导体照明产业为例[J]
.经济技术协作信息,2020(24):12-13.
9
邹远香,马骏,钱荣志.
浅析乡村振兴战略下句容产业融合发展的成效及策略[J]
.农业装备技术,2020,46(4):62-62.
被引量:1
青海金融
2020年 第6期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部