摘要：通过选取四川省1981~2020年的GDP相关数据，先用确定性时间序列分析法进行简单预测分析，再通过一系列分析建立ARIMA（1,1,0）模型来预测，然后通过相对误差的分析和所建立的Holter-Winter非季节短期预测模型进行对比分析，最终确定最合适的ARIMA（1,1,0）模型来对四川省2021和2022年的GDP数据进行预测。并由此为今后四川省制定宏观经济调控目标和进行经济决策提供了参考。

关键词：时间序列  经济分析  GDP  ARIMA模型  GDP的预测

目录

摘要

Abstract

绪论-1

1.1 研究目的和意义-1

1.2 国内外研究与发展状况-2

1.2.1 国外研究现状-2

1.2.2 国内研究现状-2

2 时间序列模型-3

2.1 时间序列的概念-3

2.2 时间序列模型-4

2.3 时间序列模型的建立步骤-5

3 基于时间序列的四川省GDP预测分析-6

3.1 数据选取与简单分析-6

3.1.1 数据选取-6

3.1.2 数据的简单分析-7

3.2 确定性时间序列分析法-7

3.2.1平均增长量法-7

3.2.2 简单移动平均法-8

3.3 ARIMA模型的识别与建立-10

3.3.1 时间序列的观察-10

3.3.2 平稳性检验-10

3.3.3 平稳化处理-10

3.3.4 白噪声检验-11

3.3.5 模型定阶-11

3.4 模型的参数估计及检验-12

3.4.1 模型的参数估计-12

3.4.2 模型的检验-13

3.5 模型的预测分析及应用-13

3.5.1 预测分析结果-13

3.5.2 应用：Holter-Winter预测模型对比-14

4 结论、建议与研究不足-14

4.1 总结-14

4.2 建议-15

4.3 研究不足-15

参考文献-17

致谢-19