GDP预测

摘要： 运用时间序列预测方法,对1998—2017年陕西省乡村就业人数序列进行分析,建立了1998—2017年陕西省农村就业人数的求和自回归移动平均模型(ARIMA)。结果显示,ARIMA(1,1,0)模型能够提供较为准确的预测结果,可为陕西省农村就业状况提供参考数据,并据此提出政策建议。

摘要： GDP作为评估经济发展的重要指标,如何准确预测显得尤为重要。采用多种不同方法对四川省GDP进行预测分析。首先构建ARIMA模型预测,进而采用BP人工神经网络模型预测,并分别更改节点激励函数、神经元节点个数,对比预测效果的变化,从而探究算法结构对GDP预测效果的影响。由于BP模型容易陷入局部最优,为解决算法的固有缺点,进一步采用GA-BP算法,即在权值和阈值的更新迭代上加入遗传算法,算法稳定性更高。最后采用灰色预测模型对四川省GDP进行粗略预测,并对几种方法加以比较。

摘要： 东北三省作为我国的老工业基地,其工业基础雄厚。但是近年来,随着经济转型和经济中心南移,其发展日显疲态。本文选取东北三省2010—2020年GDP及第一、二、三产业数据为样本构建灰色预测及灰色关联模型。实证结果表明,未来一段时间内各省不同产业侧重不同,经济发展不均衡,且GDP增长仍保持较低增速。本文为东北三省的经济发展提出相关经济政策建议,为政府和相关部门出台相关经济政策提供理论支撑和思考视角。

摘要： 国内生产总值(GDP)对于一个国家或地区经济综合实力的衡量、经济发展态势的了解以及经济政策制定等诸多方面都起着重要的作用。文章以云南省1978—2020年GDP相关数据构建两种最为常用的时间序列模型—ARIMA模型和VAR模型,从单变量和多变量的角度分别对云南省GDP进行预测,通过样本内预测误差比较发现,ARI(1,1)和三变量VAR(1)模型预测效果明显优于IMA(1,1)模型。文章据此运用这两个模型对云南省未来五年(2021—2025年)的GDP进行了预测。研究结果表明,ARI(1,1)和VAR(1)模型预测结果虽有差别,但总体上都预测了云南未来五年的GDP并均呈现出总体上稳增的趋势。最后,本文根据预测结果,提出了云南未来五年经济发展的政策建议。

摘要： [目的/意义]随着机器学习算法研究的不断突破,在GDP预测领域中的应用也日益广泛。系统梳理该领域的相关议题,有助于学术研究的纵深发展。[方法/过程]运用文献分析法对公开发表的学术成果进行归纳,梳理机器学习在GDP预测领域研究的进展与脉络。[结果/结论]现有研究逐渐将原本以灰色预测模型、因子模型、传统时间序列和动态因子模型为主的短期预测功能扩展为以神经网络为核心,支持向量机、贝叶斯算法为补充的长期预测功能。同时,各种研究通过对原有参数进行优化、将模型进行对比、利用不同模型进行组合预测等方式来提高预测精度。机器学习与GDP预测的结合,也使建模思想从线性转向非线性,从关注模型参数优化转向与其他方法相结合。除此之外,算法改进与模型运用的多样性、不同模型之间的多维度比较,仍然是该领域的重点和难点。未来研究可以尝试在深入对比各模型的基础上实现更加有效的组合,或挖掘仍未被使用的模型的潜在预测能力。

摘要： 随着国家快速的发展,每年的GDP指数也日益被人们所关注,通过搜集重庆市2009~2020年的全市GDP数据,对数据进行差分化处理,再利用自相关和偏相关的检验,结合二阶差分、ACI和BIC的原则,建立ARIMA(0,1,0)模型,发现拟合效果满意,并对重庆市未来12年的GDP指数进行了预测,为未来的发展提供了一个科学的参考。0.引言GDP是国民经济发展的重要指标,一方面代表着整个国家或者地区的发展状况和人民的生活状况;另一方面代表着国家经济的增长、人民生活的发展、市场价格的变化和社会发展的速度等。因此,GDP指标对于一个国家制定其相应的政策和明确经济发展方向有着至关重要的作用。通常生产总值一般都具有一定的趋势性和可预测性,但是GDP容易受到其他原因产生波动。

摘要： GDP总量和增长率的预测对于政府部门掌握经济发展预期,及时进行政策调整,确保经济平稳运行具有重要意义。综合考虑各种宏观经济预测模型的优缺点、科学性和基础数据可获得性,本文重点采用C-D生产函数模型和影响因素模型,同时结合来自统计部门、交通部门、人民银行和电力公司的相关指标预测当季GDP总量,再利用GDP核算实践中的价格缩减指数推算GDP增长率,并根据预测结果进行相互验证。最后,通过与其他时间序列预测模型进行对比分析,进一步突出C-D生产函数模型和影响因素模型不仅具有相对较高的准确性和可解释性,同时在非正常波动情况下的预测效果更佳。

摘要： 为了预测新疆的GDP,本文选取了1978—2019年的新疆GDP历史数据,运用ARIMA(2,1,2)模型对新疆2020—2022年的GDP做出了短期预测,从而为政府部门经济规划提供一定的参考。

摘要： GDP时间序列数据具有线性和非线性特征.自回归模型能解释线性部分,而单纯地使用线性回归分析GDP时间序列数据不符合实际情况.将自回归模型中不具显著性的解释变量作为非参数部分引入自回归模型,充分考虑GDP时间序列的线性和非线性的混合特点,构建半参数可加自回归模型,该模型更符合现实意义.利用我国1978～2019年的GDP数据进行实证分析,结果表明该模型不仅反应了GDP时间序列的非线性特征,而且在解释能力、拟合效果和预测精准度上有一定优势.

摘要： 基于广西统计局年鉴数据,采用时间序列方法建立ARIMA模型进行拟合分析,并预测桂林市未来GDP数值.用SAS统计软件分析得知,原序列2阶差分后为平稳非白噪声序列,ARIMA(1,2,1)模型可以较好地拟合原序列,并通过了模型显著性检验与参数显著性检验.利用建立的模型对桂林市2020年GDP做出预测值与真实值比较,结果的相对误差在合理范围之内,说明预测的模型拟合良好,最后利用A RIM A模型对桂林市未来五年的GDP进行预测.

摘要： 运用灰色系统理论的动态建模方法,根据最近5年的时间序列数据,建立了西藏自治区GDP的灰色预测模型,并用SPA对预测结果进行分析和评价,结果表明,该方法有一定的实用性和科学性。

摘要： 运用灰色系统理论的动态建模方法,根据最近5年的时间序列数据,建立了西藏自治区GDP的灰色预测模型,并用SPA对预测结果进行分析和评价,结果表明,该方法有一定的实用性和科学性。

摘要： 运用灰色系统理论的动态建模方法,根据最近5年的时间序列数据,建立了西藏自治区GDP的灰色预测模型,并用SPA对预测结果进行分析和评价,结果表明,该方法有一定的实用性和科学性。

摘要： 运用灰色系统理论的动态建模方法,根据最近5年的时间序列数据,建立了西藏自治区GDP的灰色预测模型,并用SPA对预测结果进行分析和评价,结果表明,该方法有一定的实用性和科学性。

摘要： 运用灰色系统理论的动态建模方法,根据最近5年的时间序列数据,建立了西藏自治区GDP的灰色预测模型,并用SPA对预测结果进行分析和评价,结果表明,该方法有一定的实用性和科学性。

摘要： @@GDP的预测对于经济规划和建设具有重要意义,目前的预测方法存在着很多不尽如人意的地方。由于影响因素的多样性,待预测数据不可避免地存在波动情况,因而用现有方法所采用的规则直线或曲线很难满足需要。神经网络以其特有的自学习、自组织、联想记忆和并行处理等功能,已被证明是进行预测的

摘要： @@GDP的预测对于经济规划和建设具有重要意义,目前的预测方法存在着很多不尽如人意的地方。由于影响因素的多样性,待预测数据不可避免地存在波动情况,因而用现有方法所采用的规则直线或曲线很难满足需要。神经网络以其特有的自学习、自组织、联想记忆和并行处理等功能,已被证明是进行预测的

摘要： @@GDP的预测对于经济规划和建设具有重要意义,目前的预测方法存在着很多不尽如人意的地方。由于影响因素的多样性,待预测数据不可避免地存在波动情况,因而用现有方法所采用的规则直线或曲线很难满足需要。神经网络以其特有的自学习、自组织、联想记忆和并行处理等功能,已被证明是进行预测的

摘要： @@GDP的预测对于经济规划和建设具有重要意义,目前的预测方法存在着很多不尽如人意的地方。由于影响因素的多样性,待预测数据不可避免地存在波动情况,因而用现有方法所采用的规则直线或曲线很难满足需要。神经网络以其特有的自学习、自组织、联想记忆和并行处理等功能,已被证明是进行预测的

摘要： 在现行方法的NAL单元报头中，即使是在nal_ref_flag的值根据nal_unit_type的值被唯一决定的情况下，也分别对nal_ref_flag和nal_unit_type分配比特，是没有效率的设计。动态图像预测编码装置具有：输入单元，其输入构成动态图像的多个图像；以及编码单元，其通过利用画面内预测或者画面间预测中的任意一个方法对所述图像进行编码而生成压缩图像数据，并与包头信息一起进行打包，包头信息包括图片类型，编码单元以唯一地表示编码后的图片数据是否在对其它图片进行解码时被用来参照的方式决定图片类型。

摘要： 本发明公开了一种基于N‑BEATS的GDP预测方法，包括：在数据平台下载原始GDP数据集；对原始GDP数据集进行数据预处理，得到预处理后的GDP数据集；对预处理后的GDP数据集进行特征选择，提取预处理后的GDP数据集的数据特征；建立N‑BEATS模型；将预处理之后的GDP数据集对N‑BEATS模型进行训练，得到训练好的N‑BEATS模型；基于原始GDP数据集，采用训练好的N‑BEATS模型对待预测的GDP进行预测。本发明更易于训练，预测的准确性也有所提高，同时它可以提供可解释的输出，使用尽可能少的先备知识，即大幅减小训练集数据量，缩短训练时间，预测效率优于LSTM和SVM模型。

摘要： 本发明公开一种基于车辆通行数据的GDP预测方法及装置，所述方法包括：获取高速公路的历史车辆通行数据并生成多种营运指标和各种营运指标对应环比；设定待分析的GDP对象，使用相关性分析模型对包括多种营运指标和多种营运指标对应环比的汇总数据进行相关性分析，选出置信度与支持度大于预设阈值的多种营运指标作为相关指标；在选定的回归时间段内，根据所述相关指标对所述GDP对象进行多元回归，得到各种相关指标的权重；根据所述各种相关指标的权重和预测时间段内各种相关指标取值，计算预测时间段内的所述GDP对象预测值。采用本发明实施例，通过使用高速公路相关营运指标对GDP准确预测，便捷且成本低。

摘要： 本发明公开了一种基于GDP增长指标区域宏观经济预测教育建模方法，包括以下步骤：步骤一：获得与该区域城市经济发展相关的不同时间频度的该区域城市发展的微观经济数据；其中上述微观经济数据包含该区域对应时间段的企业用电量、中长期贷款余额、路货运量和教育质量，并以四者增速与GDP增速拟合模型的一个简单回归分析结果作为权重，然后根据公式：评估GDP增长指标＝工业用电量增速×35％+中长期贷款余额增速×30％+铁路货运量增速×20％+教育质量×15％；获取对应区域的评估GDP增长指标。有益效果：利用评估GDP增长指标将区域宏观经济进行预测的构建模型，最终解决现有区域宏观经济预测效果差的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于集成算法和企业用电数据的GDP预测方法，包括：获取数据、构建数据集、一级学习以及二级学习四个步骤。该方法选用Stacking思想进行GDP模型预测，通过集成学习进行GDP预测，相较于单个预测模型存在的不足，集成之后的模型泛化能力更好，得到的预测结果更加准确可靠。通过企业用电数据来表现地区的GDP增长趋势，相较于传统的GDP预测方法，数据源更容易获取，易于实现。

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的预测县级单位时序GDP的方法，包括：首先基于GEE平台收集和管理研究区域内时间序列的多源遥感数据和县级矢量边界数据及年度县级GDP数据；然后基于GEE平台进行数据处理，并提出一种基于直方图统计的特征提取方法，将特征封装为深度学习所需的张量，按照时间将数据划分为训练集和验证集；再基于卷积神经网络建立深度学习体系结构，并将数据特征张量输入到网络中利用历史数据进行训练，保存训练后的模型；最后将验证实际数据输入模型，得到预测结果。本发明所提出的技术方案可以提高预测精度，节省人力成本，有利于帮助相关部门和政府统计到准确的社会经济数据，从而有针对性的提供产业援助和制定政策。

摘要： 本发明提供了一种基于支持向量回归模型的地区单位GDP能耗预测方法，本发明建立了一套完整的基于支持向量回归(SVR)的地区单位GDP能耗预测模型，模型涵盖了原始数据PCA预处理、数据延伸、模型优化、模型预测性能评估等过程，具有建模规则简单通用，便于计算实现及优化等优点，能够根据具体需要灵活快速的对地区单位GDP能耗进行预分析。

摘要： 本发明公开了一种基于评估GDP增长指标的区域宏观经济预测建模方法及应用，步骤一：获得与该区域城市经济发展相关的不同时间频度的该区域城市发展的微观经济数据；然后获取对应区域的评估GDP增长指标；步骤二：利用上述获取的微观经济数据，结合对应时间段宏观经济发展指标，以及计算获得的评估GDP增长指标这三方关系，然后利用CES生产函数模型，构建区域未来发展宏观的预测模型；步骤三：采用获取的宏观经济指标及相关区域宏观经济中区域未来发展宏观的输出预测结果，利用改进的C‑D生产函数模型对该区域的经济增长进行分析，构建该区域宏观经济长期预测模型。本发明最终解决现有区域宏观经济预测效果差的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于倒向回归方程的应用电力大数据预测GDP的方法：步骤1、采集历史数据；步骤2、进行变量设置；步骤3、对工业企业用电量、GDP等变量进行对数差分处理；步骤4、设置正向回归方程并进行参数估计；步骤5、利用估计的参数推导倒向回归方程模型：则下一期GDP的预测值GDP

摘要： 本发明提供了基于电力消费指数计算GDP或CPI的方法及计算GDP或CPI的系统，包括：基于电力消费指数对应的指标从电力消费市场获取各项指标对应的指标数据，并采用熵权法计算各项指标的权重；基于各项指标的权重和各项指标数据计算电力消费指数；基于确定的所述电力消费指数与GDP之间的关联关系，计算GDP；或基于确定的所述电力消费指数与CPI之间的关联关系计算CPI。本发明提供的技术方案准确的计算了GDP或CPI，实现了准确预测电力行业发展趋势，指导制定产业策略。