时间序列分析方法在全社会固定资产投资预测中的应用.docx

摘要  全社会固定资产投资为社会的发展提供了有效动力，其对社会发展具有重大意义，通过时间序列分析方法的模型拟合及预测可以对全社会固定资产投资做出相应的预判及措施。本文收集了2011-2016年全社会固定资产投资各月的季调环比数据，分别运用两个模型ARIMA模型和残差自回归模型对观察值序列进行了模型拟合与预测，根据两者的拟合效果进行模型间的比较和选择分析，并根据两个模型的拟合结果对全社会固定资产投资的发展趋势进行分析与预判。

关键词：全社会固定资产投资 环比 ARIMA模型 残差自回归模型

目录

摘要

ABSTRACT

1 引言-1

2 研究文献综述-2

3 时间序列分析方法概述-3

3.1 ARMA模型-3

3.2 ARIMA模型-4

3.3 Auto-Regressive模型-5

4 全社会固定资产投资月度环比预测模型-5

4.1 样本数据资料-5

4.2 ARIMA模型的应用-6

4.3 Auto-Regressive模型的应用-11

5 模型的比较与选择-15

6 对模型预测趋势的分析及建议-16

参考文献-18

致谢-19