混沌时间序列分析法在生产总值预测中的应用分析  

GDP Forecasting Based on Chaotic Time Series Analyses

作　　者：王春峰[1] 宋袆[1] 

机构地区：[1]天津大学管理学院,天津300072

出　　处：《天津大学学报（社会科学版）》2007年第2期137-139,共3页Journal of Tianjin University：Social Sciences

基　　金：博士点基金资助项目(20040056041);天津市科技发展计划资助项目(06YEGZGX05400)

摘　　要：国内生产总值是国家经济建设中一个重要的参数,是衡量国家经济实力和经济发展规模的重要指标,利用混沌动力学原理,采用相空间重构技术的混沌时间序列分析法,对改革开放以来(1978-2004年)我国国内生产总值(GDP)时间序列进行了分析,计算了时间序列的嵌入维数、延迟时间等关键参数,建立了局域预测模型。并且把预测结果和用灰色系统预测结果进行了比较。结果表明,用混沌时间序列分析法预测国内生产总值具有较好的精度。Chaotic time series method based on phase space reconstitution was applied to analyzing China＇s GDP data （from 1978 to 2004）. Some key parameters such as embedding dimensions and delay time were calculated, and a model was built for prediction. Compared with gray method anticipation, the outcome of this method is better.

关 键 词：混沌时间序列 相空间重构 国民生产总值 预测 

分 类 号：F123[经济管理—世界经济]