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《中国科学技术大学》 2018年
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用时间序列模型预测非洲国内生产总值

Annie Uwimana  
【摘要】:预测发展中国家的经济增长是一项有问题的任务,因为它们所面临的特殊性而独有。本研究用于预测经济变量价值的主要手段是时间序列分析,利用历史数据对模型的时间变化进行描述。本文利用箱-詹金斯方法对随机机制进行了建模,并根据其历史,预测了国内生产总值(gdp)系列的未来。箱-詹金斯技术由四步迭代过程组成:模型辨识、模型拟合、模型诊断和预测。鉴于国内生产总值是一个非平稳的系列,第一个差异和第二个差异,使其静止,并进行了增强迪克-更充分的测试,以确认平稳的差分系列。模型识别过程产生了一个随机步行模型的GDP系列。应用ARIMA模型得到实证结果,发现所得到的模型适合于预测非洲的经济产出。最后一点是,非洲20个最大的经济体为预测未来的时间序列价值,使用了适当的模型。根据估计结果,我们得出的结论是,从1990年展望2030,将有一个增长的GDP增长,在非洲经济的平均速度将是5.52%,并且GDP可能达到2兆1852亿1000万美元到10兆1861亿8000万美元。模型拟合后,采用泰尔不等式系数对预测精度进行了分析。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F14

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