經濟時間序列的趨勢分析及其實證研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、經濟時間序列數(shù)據(jù)反映了經濟各個方面的運行狀況,對其進行正確分析具有重要的意義。經濟時間序列具有不穩(wěn)定、復雜和難以預測的特征,分析方法包括傳統(tǒng)的計量經濟學方法,統(tǒng)計學方法和近幾年發(fā)展起來的機器學習方法,這些方法都具有一定的優(yōu)點,也存在一些不足,計量經濟學方法對假設條件的要求比較嚴苛,神經網絡等方法容易發(fā)生過擬合等問題。
　　為了進一步提高趨勢分析的準確性,本文將計量經濟學中的ARIMA模型與支持向量機模型相結合,由于ARIMA模型在

2、線性時間序列的分析中有較高的準確性,而支持向量機模型在非線性時間序列建模上具有較好的能力,所以將兩者結合,形成混合模型,利用混合模型對經濟時間序列進行分析。
　　本文首先選取社會消費品零售總額的時間序列進行實證研究,社會消費品零售總額反映社會商品購買力的實現(xiàn)程度和零售市場的規(guī)模狀況。在計量經濟學建模時,根據(jù)其擾動項同方差的特點選擇了ARIMA模型,再利用支持向量機模型對其進行研究,最后,引入ARIMA與支持向量機混合模型,將ARI

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