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[本科畢業論文]基于sas與時間序列的上海gdp預測(存儲版)

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【正文】判定原則［5］：一個好的擬合模型應該能夠提取觀察值序列中幾乎所有的樣本相關信息，即殘差序列應該為白噪聲序列；反之，如果殘差序列為非白噪聲序列，那就意味著殘差序列中還殘留著相關信息未被提取，這就說明擬合模型不夠有效。圖31上海19782013年人均GDP時序圖為了能夠對序列進行分析，要使其平穩化。圖36 二階差分后白噪聲檢驗SAS里面的白噪聲檢驗假設是所給的時間序列屬于白噪聲。對模型進行參數估計，結果為：圖310 參數估計由結果中可以看到MU不顯著，而其它參數均顯著，所以要去掉常數項再次估計未知參數結果如圖311，顯然3個未知參數都顯著［10］。/**一階差分**/data GDP。/**一階差分數據的自相關圖、偏自相關圖、純隨機性檢驗、單位根檢驗 **/proc arima data=GDP。plot cfcfGDP*year=1。run。run。什么是奮斗？奮斗就是每天很難，可一年一年卻越來越容易。寧可累死在路上，也不能閑死在家里！寧可去碰壁，也不能面壁。identify var=cfcfGDP(1,1)。/** 定階 **/proc arima。run。symbol c=green v=dot i=join。symbol c=green v=dot i=join。圖39 BIC定階由圖39顯示，在自相關延遲階數小于等于5，移動平均延遲階數小于等于5的所有模型中最優，故我們選擇模型。所以，我們認為模型的差分階數等于2。3 基于時間序列模型的GDP預測實例分析下面以上海1978—2013年人均生產總值數據(見表31)為例，選取最為合理的預測方法對未來4年上海人均GDP的做出預測。模型檢驗完成模型的識別與參數估計后，我們還要對估計結果進行必要的檢驗。因此未知參數的極大似然估計就是使得似然函數（即聯合密度函數）達到最大的參數值。以上的圖的自相關是一個三角對稱的形式，這種趨勢是單調趨勢的典型圖形。對非平穩的時間序列，可以先對數據進行取對數或進行差分運算（模型中的階數即為差分的次數），然后判斷經處理后序列的平穩性。備擇假設：延遲期數小于或等于期的序列值之間有關聯性。（2）自相關圖檢驗自相關圖是一個平面二位坐標懸垂線圖，一個坐標軸表示延時期數，另一個坐標軸表示自相關系數，通常以懸垂線表示自相關系數的大小。差分方式的選擇：序列蘊含著顯著的線性趨勢，一階差分就可以實現趨勢平穩。地區生產總值是指一個地區所有常住單位在一定時期內生產活動的最終成果。上海作為中國最大的經濟中心城市，帶動著我國經濟發展，在中國經濟發展中一直具有重要地位與舉足輕重的影響。最后利用所建模型對上海市未來4至5年的年人均生產總值做出預測。本文以上海為例，從《上海統計年鑒》中選取上海1978年2013年共36年的人均GDP作為數據，運用時間序列分析的基本的分析方法隨機時序分析，進行模型識別、參數估計和模型檢驗，建立上海人均GDP時間序列模型，應用選定時間序列方法預測未來人均GDP，并對未來上海經濟發展做出短期預測，為政府制定經濟發展戰略提供依據。平穩性檢驗平穩性是一些時間序列具有的統計特征,對數據進行平穩性檢驗是分析時間序列的關鍵步驟。（a）DF檢驗（只適用于過程的檢驗）對于1階自回歸序列：檢驗假設為： DF檢驗統計量：，其中，DF檢驗為單邊檢驗，當顯著性水平取時，記為DF檢驗的分位點。，接受原假設，認為該序列為純隨機序列，終止建模。因為差分運算只是對信息的提取、加工過程，每次差分都會使得信息有所損失，所以實際應用中差分運算的階數要適當，應避免過差分現象，一般差分次數不超過2次。模型中，待估參數個未知參數（）。（c）優點：極大似然估計充分應用了每一個觀察值所提供的信息，因而它的估計精度高；同時還具有估計的一致性、漸近正態性和漸近有效性等許多優良的統計性質。假設條件：原假設：殘差序列為白噪聲序列備擇假設：殘差序列為非白噪聲序列即：檢驗統計量：（2）參數的顯著性檢驗（模型結構是否最簡）目的：檢驗每一個未知參數是否顯著非零。故將選擇兩種

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