1、“.....对数据进行平稳化处理模型识别模型估计模型检验,确定较适合模型为自型为我国短期预测及分析我们利用,模型对年年预测,由此可计算得到我国年年值如下年年预测值与实际值比较年的预测值为亿元,实际值为亿元,相对误差为年的预测值为亿元,实际值为亿元,相对误差为由上面表可知,通过两年的预测值与实际值的比较,我们可以看出预测效果还合理形成的组动态序列。国内生产总值是现代国民经济核算体系的核心指标,是衡量个国家综合国力的重要指标。本文基于时间序列理论,以我国年至年十年的国内生产总值为基础,对数据进行平稳化处理模型识别模型估计模型检验,确定较适合模型为自回归移动平均模型。之后利用模型对我国年作出预测并与预测。我国时间序列分析在模型中,时间序列由个零均值的平稳随机过程产生,即其具有时间上的不变性,在图形上表现为所有样本点都在水平线上下随机波动。对于非平稳时间序列......”。

2、“.....平稳性检查首先我们绘制原始的时间序列图可以看出我国具有很明显的上升趋有关全国的时间序列分析论文原稿的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断。般采用单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列,我们可以先对数据进行取对数或进行差分处理,然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程,直至成为平稳序列。此时差分的次数即为模型中的阶数。但应当注意的是,般差分统计独立且正态分布的随机变量。对于时间序列预测,首先要找到与数据拟合最好的预测模型,所以阶数的确定和参数的估计是预测的关键。有关全国的时间序列分析论文原稿。模型检验完成模型的识别与参数估计后,应对估计结果进行诊断与检验,以求发现所选用的模型是否合适。若不合适,应该知道下步作何种修改的应用中国科技信息,。本文的主要工作是从中国统计年鉴中选取我国年年共年的作为数据,运用时间序列分析的基本的分析方法随机时序分析......”。

3、“.....应用选定时间序列方法预测未来。模型建模步骤数据平稳化处理首先要对时间序列数据进行平稳性检验。可以通过时间序列具有显著性是检验模型的残差序列是否为白噪声。实证分析下面以我国年国内生产总值数据为例,介绍用时间序列分析法对数据分析的过程,并通过其预测及两年的国内生产总值与实际的国内生产总值比较,选取最为合理的预测方法对未来年我国的做出预测。结果显示统计量为,值为。从单位根检验可以看出统计量有样本点都在水平线上下随机波动。对于非平稳时间序列,需要预先对时间序列进行平稳化处理。平稳性检查首先我们绘制原始的时间序列图可以看出我国具有很明显的上升趋势,可以看出原始序列显然是非平稳的。进步进行单位根检验,可以看出,检验未能通过,表明原始序列是非平稳的。为了能够小于和下的检验值,且值显著小于,所以不存在单位根,所以我们可以确定阶差分后序列平稳。因此可以确定序列是阶单整序列,即......”。

4、“.....建模的目的是利用其历史值和当前及过去的随机误差项对该变量变化前景进行预测,通常假定不同时刻的随机误差项为摘要时间序列指的是同空间不同时间现象的统计指标数值按时间先后顺序形成的组动态序列。国内生产总值是现代国民经济核算体系的核心指标,是衡量个国家综合国力的重要指标。本文基于时间序列理论,以我国年至年十年的国内生产总值为基础,对数据进行平稳化处理模型识别模型估计模型检验,确定较适合模型为自量本身的历史数据,在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应该根据所要解决的问题及问题的特点等方面因素来综合考虑并选择相对最优的模型。当然,本文还有许多不足之处,会在以后的学习工作中将其不断完善。参考文献王燕应用时间序列分析北京中国人民大学出版社,高铁梅计量经济分析方法与建模应用及及分析我们利用,模型对年年预测,由此可计算得到我国年年值如下年年预测值与实际值比较年的预测值为亿元......”。

5、“.....相对误差为年的预测值为亿元,实际值为亿元,相对误差为由上面表可知,通过两年的预测值与实际值的比较,我们可以看出预测效果还合理。因此,选择。这阶段主要检验拟合的模型是否合理。是检验模型参数的估计值是否具有显著性是检验模型的残差序列是否为白噪声。实证分析下面以我国年国内生产总值数据为例,介绍用时间序列分析法对数据分析的过程,并通过其预测及两年的国内生产总值与实际的国内生产总值比较,选取最为合理的预测方法对未来年我国的做出小于和下的检验值,且值显著小于,所以不存在单位根,所以我们可以确定阶差分后序列平稳。因此可以确定序列是阶单整序列,即。时间序列模型的建立我们研究的序列为元时间序列,建模的目的是利用其历史值和当前及过去的随机误差项对该变量变化前景进行预测,通常假定不同时刻的随机误差项为的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断。般采用单位根检验来精确判断该序列的平稳性......”。

6、“.....我们可以先对数据进行取对数或进行差分处理,然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程,直至成为平稳序列。此时差分的次数即为模型中的阶数。但应当注意的是,般差分建模应用及实例北京清华大学出版社,易丹辉统计预测方法与应用北京中国统计出版社,中国统计年鉴赵蕾模型在福建省预测中的应用,科技和产业,吴怀宇时间序列分析与综合武汉大学出版社张晓峒使用指南与案例北京机械工业出版社,武文婕模型在预测有关全国的时间序列分析论文原稿实例北京清华大学出版社,易丹辉统计预测方法与应用北京中国统计出版社,中国统计年鉴赵蕾模型在福建省预测中的应用,科技和产业,吴怀宇时间序列分析与综合武汉大学出版社张晓峒使用指南与案例北京机械工业出版社,武文婕模型在预测中的应用中国科技信息的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断。般采用单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列......”。

7、“.....然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程,直至成为平稳序列。此时差分的次数即为模型中的阶数。但应当注意的是,般差分。从该论文随机性分析的方法对时间序列做出分析和预测的结果中可以看出,取对数,对数据进行处理,然后适当的差分,选择适当的较低的模型阶数,可取得较为理想的预测结果。由本文得到的较为满意的拟和结果可知时间序列短期预测精度是比较高的。由此可见,时间序列预测法是种重要的预测方法,其模型比较简单,只需变年全国进行了预测。从该论文随机性分析的方法对时间序列做出分析和预测的结果中可以看出,取对数,对数据进行处理,然后适当的差分,选择适当的较低的模型阶数,可取得较为理想的预测结果。由本文得到的较为满意的拟和结果可知时间序列短期预测精度是比较高的。由此可见,时间序列预测法是种重要的预测方法......”。

8、“.....并运用模型预测方法对我国的国内生产总值进行了小规模的预测。通过模型识别比较以及检验,最终选定,模型,之后利用此模型对年全国进行了预测小于和下的检验值,且值显著小于,所以不存在单位根,所以我们可以确定阶差分后序列平稳。因此可以确定序列是阶单整序列,即。时间序列模型的建立我们研究的序列为元时间序列,建模的目的是利用其历史值和当前及过去的随机误差项对该变量变化前景进行预测,通常假定不同时刻的随机误差项为次数不超过次。数据平稳化处理后,模型即转化为,模型。有关全国的时间序列分析论文原稿。在前面的叙述中,我们已经得出了,模型参数的估计图,这样就可以根据这个图中的数据得到我们想要估计的模型方程了。所以由图得到,模型为我国短期预测的应用中国科技信息,。本文的主要工作是从中国统计年鉴中选取我国年年共年的作为数据,运用时间序列分析的基本的分析方法随机时序分析......”。

9、“.....应用选定时间序列方法预测未来。模型建模步骤数据平稳化处理首先要对时间序列数据进行平稳性检验。可以通过时间序列自回归移动平均模型。之后利用模型对我国年作出预测并与实际值比较,结果表明预测比较合理,预测模型良好,继续利用模型对我国未来年的国内生产总值做出预测。我国时间序列分析在模型中,时间序列由个零均值的平稳随机过程产生,即其具有时间上的不变性,在图形上表现为所其模型比较简单,只需变量本身的历史数据,在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应该根据所要解决的问题及问题的特点等方面因素来综合考虑并选择相对最优的模型。当然,本文还有许多不足之处,会在以后的学习工作中将其不断完善。参考文献王燕应用时间序列分析北京中国人民大学出版社,高铁梅计量经济分析方法与有关全国的时间序列分析论文原稿的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断。般采用单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列......”。