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《厦门大学》 2001年
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Alternative Statistical Methods to Forecast China's Gnp

Ashraf Fetoh Eata  
【摘要】: 本文建立了一个能准确预测中国GNP的统计模型。笔者运用多种统计方法(回归方法、时间序列方法以及回归和时间序列相结合的方法)估计所选统计模型,并采用经济学、统计学及计量经济学的判别准则选出最准确的预测模型。 本文的主要目的是找出能够预测中国GNP的最佳模型,该目标通过八个子目标来实现,笔者分别在各章节中对各子目标进行了具体论述。本文共八部分,结构如下: 第一部分主要运用解释变量进行模型回归,并用相应的诊断检验找出最准确的模型。第二部分用主成分因子代替解释变量估计得到回归方程。第三部分引入时间滞后变量进行模型回归。第四部分用单变量ARIMA模型预测中国的GNP。第五部分至第七部分用回归和时间序列相结合的方法估计模型。其中第五部分采用多变量的时间序列方法进行分析,第六部分对第一部分所选出的模型的残差用ARIMA模型进行了拓展,第七部分讨论可用于AR(1)模型的统计方法。最后一部分(第八部分)是比较选择部分,笔者用各种准则对所有的模型进行挑选,最后得到最准确的模型。 本文数据来源于1986年、2000年的《中国统计年鉴》,笔者所用数据为1952年~1999年中国年GNP及中国的进出口总值。 本文的结论为:包含了中国进口总值的多变量ARIMA(0,1,2)为本文所有估计模型中最准确的模型。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:F222

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