导读:本文包含了经济预测模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:残差修正,灰色预测,GM(1,1)模型
经济预测模型论文文献综述
邢晏,冯长焕[1]（2019）在《基于GM(1,1)模型残差修正的经济预测》一文中研究指出为提高我国国内生产总值GDP总量预测精度,更好地为宏观经济政策提供参考信息,在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上,进行残差修正,建立GM(1,1)残差改进模型。经过实证分析,结果表明:GM(1,1)残差改进模型具有较好的可行性与精确性。(本文来源于《渭南师范学院学报》期刊2019年11期）
邬琼,邹蕴涵[2]（2019）在《动态因子模型在我国经济预测中的应用研究》一文中研究指出本文在构建158维经济数据集的基础上,利用动态因子模型对我国季度GDP增速进行预测。实证结果表明,我国宏观经济运行特征可由2个因子刻画,而这2个因子存在动态相关性。如果不考虑因子的动态相关性,则会高估因子个数。在进行样本外预测时发现,与ARMA模型、VAR模型以及指数平滑模型相比,动态因子模型具有较高的预测精度,从而可以为宏观管理部门以及经济决策者提供一定的参考依据。(本文来源于《中国物价》期刊2019年08期）
蔡格菁,傅海彬,蒋仁斌,黄斌,张政[3]（2019）在《基于ARIMA模型的渔业经济预测及其优化》一文中研究指出渔业作为国民经济的重要基础之一,对其进行预测十分必要。本文采用时间序列ARIMA模型对渔业总产值进行预测,根据模型预测结果进行误差分析。考虑通货膨胀对预测模型的影响,利用居民消费价格指数(CPI)对模型进行进一步优化。进而以江苏省渔业总产值为例,将1995—2014年的数据作为训练样本,建立模型并结合CPI指数对其优化,以2015—2018年数据作为测试样本,验证了优化模型具有较好的预测效果。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年04期）
田春福,肖玲仙,刘再涛,张舒婷[4]（2019）在《基于SPSS的云南省农业经济预测模型》一文中研究指出本文以昆明市历年粮食产量为被解释变量,采用历年林地面积等因素作为解释变量和云南省昆明市2005—2017年统计数据,运用SPSS软件,建立多元线性回归预测模型,并对未来发展现状进行分析和预测。(本文来源于《当代教育实践与教学研究》期刊2019年06期）
赵莉,王广仲[5]（2018）在《基于ARIMA模型的经济预测分析——以梅龙镇为例》一文中研究指出将数据分析方法中的时间序列分析应用于经济预测分析中,选取梅龙镇产业转型升级和经济发展的重要阶段2006-2017年的生产总值(GDP)总额为研究对象,采用时间序列预测的ARIMA模型,对梅龙镇未来叁年的生产总值(GDP)总额进行实证分析和预测。结果表明,ARIMA(0,1,1)模型的预测精度在短期内确实较高,2018-2020年梅龙镇的生产总值(GDP)总额依次约为1581814、1577339、1573230万元,未来叁年梅龙镇的生产总值(GDP)总额将以较低速度增长,经济总量基本持平,经济效益有所下降,这与梅陇镇聚焦产业转型情况下的经济运行现状趋势相符,进一步表明实验所建立的ARIMA(0,1,1)模型对梅陇镇生产总值(GDP)总额非平稳时间序列的预测是可靠的,具有较好的参考和使用价值,这对正确认识梅陇经济发展的规律性和企业的生产、经营活动具有重要参考价值和指导意义。(本文来源于《现代商业》期刊2018年31期）
何媛[6]（2018）在《非等时距的GM(1,1)模型及其在经济预测中的应用》一文中研究指出自从加入WTO后,我国国民经济呈现快速增长,如何在快速增长的经济中建立一种数学模型来提前预测增长率是学术界普遍关注的问题。相关专家提出灰色预测的方法,了解分析灰色预测方法并不是根据原始的数据进行相关的预测操作的,主要是以原始数据为基础,并在此基础上利用生成的数作为预测,改变原有离散数据的离散状态,实现原始数据连续化。不仅如此,还需要应用微分方程代替原始的查分方程,保证数据处理的过程中较为容易。因此,需要在GM(1,1)模型的基础上,在合理使用相关方法中,构建出非等时距的GM(1,1),建立起该模型能够实现对经济变量的长期数学预测。因此,本文以非等时距的GM(1,1)的构建为研究对象,并对其在经济预测中的作用进行详细的分析,旨在促进该模型在我国经济增长中预测作用的实现。(本文来源于《当代经济》期刊2018年16期）
张劲帆,刚健华,钱宗鑫,张龄琰[7]（2018）在《基于混频向量自回归模型的宏观经济预测》一文中研究指出本研究利用中国宏观经济指标构建了基于贝叶斯估计的混合频率向量自回归模型(MF-BVAR),并对该模型预测中国宏观经济运行情况的效果进行了检验。本文模型在允许多变量、不同频数据共存的条件下提高了模型估计的自由度,从而实现高精度预测。实证结果显示,在对宏观经济管理部门所关注的核心经济变量CPI、RPI和GDP等进行预测时,MF-BVAR模型相对于目前广泛应用的同频向量自回归模型和MIDAS模型,预测精度都有显着改善。本文亦发现房地产投资对于模型预测能力的重要作用,从样本外预测的角度佐证了房地产部门对于中国宏观经济的重要影响。本文也验证了中国股票市场表现不能对预测宏观经济运行提供额外贡献。(本文来源于《金融研究》期刊2018年07期）
耿浩[8]（2018）在《中国金融行业宏观经济预测的同侪效应的结构模型估计》一文中研究指出在不完全信息的静态博弈的框架下,本文研究了中国金融机构宏观经济预测行业中专业预测者们之间的策略性互动。给定预测者本身的宏观预测能力,在面对来自其他专业预测者的预测能力的不确定性时,专业预测者们试图做出比他们的同行更为准确的预测。本文之后构建了预测博弈模型,并使用Bajari等人(Bajari et al.2012)提出的两步估计量来实证地估计博弈模型策略互动中的同侪效应。本文估计的结果发现:1.专业预测者们之间存在显着的正向的同侪效应。2.更有实力的预测者存在非对称的同侪效应。本文的基本结果在经过多个稳健性检验后仍然成立。本文的研究结果表明,宏观经济预测的使用者需要考虑专业预测者们的竞争所带来的同侪效应。(本文来源于《山东大学》期刊2018-05-31）
周建,唐成千[9]（2018）在《基于混频加权抽样模型的中国宏观经济预测机制研究》一文中研究指出利用混合频率数据抽样方法(MIDAS)构建不同权重函数形式的混频预测模型,使用5种高频解释变量对中国季度GDP增长率进行短期预测,并根据预测结果分析各种加权方式基于每种高频解释变量的预测效果。研究结果表明,利用不同的高频解释变量和不同的加权方式预测结果差异明显,利用国房景气指数对于中国季度GDP进行预测时精确度优于使用其他4种变量。(本文来源于《经济问题》期刊2018年06期）
王国兰[10]（2018）在《一类非均衡蛛网模型的动态分析与经济预测》一文中研究指出蛛网模型是动态经济分析中的一个经典模型,本文讨论了其平衡点的稳定性,推广了已有模型中参数的取值范围,建立了测度微分方程模型,对新产品的畅销期限进行了预测.(本文来源于《中央民族大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
经济预测模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文在构建158维经济数据集的基础上,利用动态因子模型对我国季度GDP增速进行预测。实证结果表明,我国宏观经济运行特征可由2个因子刻画,而这2个因子存在动态相关性。如果不考虑因子的动态相关性,则会高估因子个数。在进行样本外预测时发现,与ARMA模型、VAR模型以及指数平滑模型相比,动态因子模型具有较高的预测精度,从而可以为宏观管理部门以及经济决策者提供一定的参考依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
经济预测模型论文参考文献
[1].邢晏,冯长焕.基于GM(1,1)模型残差修正的经济预测[J].渭南师范学院学报.2019
[2].邬琼,邹蕴涵.动态因子模型在我国经济预测中的应用研究[J].中国物价.2019
[3].蔡格菁,傅海彬,蒋仁斌,黄斌,张政.基于ARIMA模型的渔业经济预测及其优化[J].计算机与现代化.2019
[4].田春福,肖玲仙,刘再涛,张舒婷.基于SPSS的云南省农业经济预测模型[J].当代教育实践与教学研究.2019
[5].赵莉,王广仲.基于ARIMA模型的经济预测分析——以梅龙镇为例[J].现代商业.2018
[6].何媛.非等时距的GM(1,1)模型及其在经济预测中的应用[J].当代经济.2018
[7].张劲帆,刚健华,钱宗鑫,张龄琰.基于混频向量自回归模型的宏观经济预测[J].金融研究.2018
[8].耿浩.中国金融行业宏观经济预测的同侪效应的结构模型估计[D].山东大学.2018
[9].周建,唐成千.基于混频加权抽样模型的中国宏观经济预测机制研究[J].经济问题.2018
[10].王国兰.一类非均衡蛛网模型的动态分析与经济预测[J].中央民族大学学报(自然科学版).2018