基于四类时间序列模型的GDP预测效果比较  

作　　者：聂淑媛[1] 

机构地区：[1]洛阳师范学院数学科学学院,河南洛阳471934

出　　处：《统计与决策》2024年第2期63-67,共5页Statistics & Decision

基　　金：河南省软科学研究计划项目(232400410342);国家自然科学基金资助项目(62072222)。

摘　　要：文章基于1992—2020年的季度GDP数据,实证分析了新冠肺炎疫情事件的异常影响效应,探讨了两大重要分解因素——季节因素和趋势因素之间极强的交互性。根据GDP序列的特点,分别选取三参数指数平滑乘法模型、SARIMA(1,1,1)×(0,1,1)4模型、阶梯干预模型和X-12-ARIMA模型进行建模,并依据MAPE等评价指标,得到了相对最优拟合模型——X-12-ARIMA模型。预测结果显示,我国具有良好的经济发展前景。

关 键 词：X-12-ARIMA模型 SARIMA模型 干预模型 季节调整 GDP预测 

分 类 号：O213.9[理学—概率论与数理统计]