时间序列分析方法探讨及其新疆GDP预测中的应用
摘要：GDP不仅能从总体上度量国民产出和收入规模,也能从整体上度量经济波动和经济周期状态,成为宏观经济中最受关注的经济数据 ,被认为是衡量国民经济发展、判断宏观经济运行状况的一个重要指标，也是政府制定经济发展战略和经济政策的重要依据。文章将利用时间序列中的ARIMA模型对于新疆GDP进行预测。对新疆省未来几年的状况进行科学预测 ,并对影响发展的主要因素进行系统分析，确定各因素相对于发展的关联程度，为相应的决策部门提供科学依据。
关键词：GDP； ARIMA模型； 拟合ARIMA（1,1,0）模型；
一、文献综述
GDP是世界宏观经济中最受关注的经济数据，也是度量宏观经济的运行情况、衡量国民经济发展状况的一项重要指标，更是政府制定经济政策经济发展战略的主要依据。所以，对GDP的准确分析和预测具有重要的理论和实际双重意义。GDP预测是一种减少不确定性对经济活动影响的经济分析，它利用准确可靠的方法对未来经济进行分析。
它是对将来经济发展的科学认识的活动。经济预测是以科学的理论和方法、可靠的资料、精密的计算及对客观规律性的认识所做出的分析和判断。这种预测是一种分析的程序，它可以重复地连续进行下去。为了提高决策的正确性，需要由预测提供有关未来的情报，使决策者增加对未来的了解。把不确定性或无知程度降到最低限度，并有可能从各种备选方案中做出最优决策。GDP不仅从整体上衡量一个国家或者地区的经济周期状态和经济波动，还能从总体上衡量一个国家或者地区的收入规模和国民产出。
ARIMA模型预测理论作为时间序列分析方法的重要内容之一，同时也是一个新的现代预测方法。时间序列预测方法在解决数据获取性较差的问题时，以获取的信息为基础，利用算子提高序列的光滑度、淮指数性生成新序列，进而实现预测，提高了预测的精度，有效解决了经济社会系统中数据缺失、不真实等影响研究工作的瓶颈问题，弥补了大样本建模要求的不足。
随着时间序列方法的不断拓展，它越来越受到国内外学者的广泛认可。近期，在常用的中英文数据库中以“Prediction of time series”和“时间序列预测”为关键词进行搜索，共有上千篇中英文文献被检索到，其涉足领域包括了教育、能源、经济、环境、交通等多个领域。
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