广东省GDP时间序列预测——基于神经网络与ARIMA模型

作者：梁文光

来源：技术与市场, 2010, 17(06): 7-9.

• ARIMA模型
• BP神经网络
• 单位根检验
• 实际GDP ARIMA model
• BP neural network
• unit-root Test
• real GDP

文章通过收集1978-2007年的广东省实际GDP,运用ARIMA对广东省GDP进行时间序列预测,为提高预测的精确度,同时采用BP神经网络对ARIMA模型下的误差进行预测,并结合BP神经网络的误差预测值对实际GDP预测值进行修正,从预测结果表明:BP神经网络与ARIMA的组合预测明显优于单一方法的预测。还在组合预测模型下给出了广东省2008-2012年的实际GDP预测值。并将其转化为名义GDP,其中2008年的名义GDP为35597.10亿元,2009年为40591.12亿元和2010年为46537.22亿元。

• 单位
  澳门科技大学