时间序列分析模型在我国GDP中的应用

由于多种因素可以影响到GDP的增长,虽然可以通过经济增长理论知道GDP的增长是由于资本存量、劳动力数量、技术进步等因素,一些GDP的增长还可能会受到例如自然灾害、天气状况等不可预测因素的影响。因此,时间序列模型成为预测GDP增长的有效工具。本文以我国1978年至2008年的31个GDP年度数据为例,运用时间序列分析中的ARIMA(0.1.1)模型,通过识别、估计、诊断等过程,结合统计软件SAS实证分析了数据的变化情况,得到了误差较小、短期预测较为准确的满意结果。