基于时间序列模型的山东省GDP研究与分析
发布时间：2022-07-12 15:22
山东省作为全国的一个经济大省和人口大省,多年来GDP总量在全国各个省份的排名均为第三名,但与前两名广东省与江苏省之间存在较大的差距,并且由于人口众多导致山东省人均GDP的排名并不理想。GDP总量排名第四与第五的省份浙江省与河南省展现出强劲的追赶势头,其中河南省的经济增长速度已经超过山东省,而浙江省与山东省增速持平。山东省经济发展境况并不乐观,急需对经济发展模式采取积极的措施进行优化和调整。GDP（国内生产总值）作为一个核心指标,常用来衡量一个国家或者是地区的经济发展状况,同样地,地区GDP（地区生产总值）是用来衡量一个地区经济发展状况的核心指标,本文研究内容围绕山东省GDP展开。本文在对时间序列模型ARIMA模型的理论知识进行介绍之后,就1980年至2015年的山东省GDP的年度数据进行ARIMA模型的构建,利用模型对山东省经济增长趋势进行分析,并对山东省GDP进行短期预测,以便为此后政府工作的开展提供参照。随着社会经济的健康快速发展,山东省生产总值的构成比重也发生着剧烈的转变,第二产业和第三产业产值所占比重明显上升,可见第二产业和第三产业都获得了飞速发展,而对于第一产业产值而言,其产...
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容及方法
第2章 ARIMA模型
2.1 ARIMA模型的分类
2.1.1 自回归模型
2.1.2 移动平均模型
2.1.3 自回归移动平均模型
2.1.4 自回归单整移动平均模型
2.2 ARIMA模型的建模步骤
2.2.1 序列的平稳性检验
2.2.2 ARIMA模型的识别、检验及预测
第3章 向量自回归模型
3.1 VAR模型的基本理论
3.2 向量自回归模型的建立
3.2.1 模型估计
3.2.2 模型检验
3.3 格兰杰因果检验
3.4 脉冲响应函数
3.5 方差分解
第4章 基于ARIMA模型的实证分析
4.1 数据选取与处理
4.1.1 数据预处理
4.1.2 自相关函数图
4.1.3 单位根检验
4.2 ARIMA模型的构建
4.2.1 模型识别
4.2.2 模型检验
4.2.3 模型筛选与比较
4.3 ARIMA模型的预测
第5章 基于VAR模型的实证分析
5.1 第一产业的VAR模型
5.2 第二产业的VAR模型
5.3 第三产业的VAR模型
第6章 结论与建议
6.1 关于第一产业的结论与建议
6.2 关于第二产业的结论与建议
6.3 关于第三产业的结论与建议
6.4 总结
6.5 研究不足
参考文献
致谢
学位论文评阅及答辩情况表
【参考文献】：
期刊论文
[1]产业结构调整与生产率提升的经济增长效应——基于中国城市动态空间面板模型的分析[J]. 于斌斌. 中国工业经济. 2015(12)
[2]我国产业结构变迁与劳动收入占比的演化[J]. 于泽,章潇萌,刘凤良. 中国人民大学学报. 2015 (04)
[3]产业结构、城市规模与中国城市生产率[J]. 柯善咨,赵曜. 经济研究. 2014(04)
[4]FDI对我国经济增长、就业影响研究——基于VAR模型[J]. 刘宏,李述晟. 国际贸易问题. 2013(04)
[5]基于VAR模型的民航运输业与GDP关系实证分析[J]. 刘兰娟,董万好. 财经研究. 2009(08)
[6]中国GDP的趋势周期分解与随机冲击的持久效应[J]. 王少平,胡进. 经济研究. 2009(04)
[7]中国税收收入与国内生产总值之间的经验测度——基于VAR模型的经济计量分析（1978-2007）[J]. 刘宏杰. 上海财经大学学报. 2009(01)
[8]中国能源消费与GDP关系的再检验——基于省际面板数据的实证分析[J]. 吴巧生,陈亮,张炎涛,成金华. 数量经济技术经济研究. 2008(06)
[9]中国劳动力市场发育与就业变化[J]. 蔡昉. 经济研究. 2007(07)
[10]中国税收超GDP增长之谜的实证解释[J]. 吕冰洋,李峰. 财贸经济. 2007(03)
本文编号：3659367
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
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摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容及方法
第2章 ARIMA模型
2.1 ARIMA模型的分类
2.1.1 自回归模型
2.1.2 移动平均模型
2.1.3 自回归移动平均模型
2.1.4 自回归单整移动平均模型
2.2 ARIMA模型的建模步骤
2.2.1 序列的平稳性检验
2.2.2 ARIMA模型的识别、检验及预测
第3章 向量自回归模型
3.1 VAR模型的基本理论
3.2 向量自回归模型的建立
3.2.1 模型估计
3.2.2 模型检验
3.3 格兰杰因果检验
3.4 脉冲响应函数
3.5 方差分解
第4章 基于ARIMA模型的实证分析
4.1 数据选取与处理
4.1.1 数据预处理
4.1.2 自相关函数图
4.1.3 单位根检验
4.2 ARIMA模型的构建
4.2.1 模型识别
4.2.2 模型检验
4.2.3 模型筛选与比较
4.3 ARIMA模型的预测
第5章 基于VAR模型的实证分析
5.1 第一产业的VAR模型
5.2 第二产业的VAR模型
5.3 第三产业的VAR模型
第6章 结论与建议
6.1 关于第一产业的结论与建议
6.2 关于第二产业的结论与建议
6.3 关于第三产业的结论与建议
6.4 总结
6.5 研究不足
参考文献
致谢
学位论文评阅及答辩情况表
【参考文献】：
期刊论文
[1]产业结构调整与生产率提升的经济增长效应——基于中国城市动态空间面板模型的分析[J]. 于斌斌. 中国工业经济. 2015(12)
[2]我国产业结构变迁与劳动收入占比的演化[J]. 于泽,章潇萌,刘凤良. 中国人民大学学报. 2015 (04)
[3]产业结构、城市规模与中国城市生产率[J]. 柯善咨,赵曜. 经济研究. 2014(04)
[4]FDI对我国经济增长、就业影响研究——基于VAR模型[J]. 刘宏,李述晟. 国际贸易问题. 2013(04)
[5]基于VAR模型的民航运输业与GDP关系实证分析[J]. 刘兰娟,董万好. 财经研究. 2009(08)
[6]中国GDP的趋势周期分解与随机冲击的持久效应[J]. 王少平,胡进. 经济研究. 2009(04)
[7]中国税收收入与国内生产总值之间的经验测度——基于VAR模型的经济计量分析（1978-2007）[J]. 刘宏杰. 上海财经大学学报. 2009(01)
[8]中国能源消费与GDP关系的再检验——基于省际面板数据的实证分析[J]. 吴巧生,陈亮,张炎涛,成金华. 数量经济技术经济研究. 2008(06)
[9]中国劳动力市场发育与就业变化[J]. 蔡昉. 经济研究. 2007(07)
[10]中国税收超GDP增长之谜的实证解释[J]. 吕冰洋,李峰. 财贸经济. 2007(03)
本文编号：3659367
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jingjiguanlilunwen/3659367.html