| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 前言 | 第11-19页 |
| ·GDP的定义及我国GDP的描述 | 第11-12页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究状况 | 第13-16页 |
| ·时间序列分析的国内外研究状况 | 第13-15页 |
| ·国内外对GDP的研究状况 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作及创新与不足 | 第16-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文的创新点 | 第17-18页 |
| ·本文的不足之处 | 第18-19页 |
| 第二章 时间序列分析的基本原理 | 第19-26页 |
| ·时间序列简介 | 第19页 |
| ·随机时间序列模型的特征 | 第19-23页 |
| ·随机过程(stochastic process) | 第19-20页 |
| ·自相关函数和偏自相关函数 | 第20-21页 |
| ·平稳随机过程 | 第21页 |
| ·平稳性的检验 | 第21-22页 |
| ·常用的检验统计量 | 第22-23页 |
| ·AR、MA、ARMA模型 | 第23-26页 |
| ·滞后算子 | 第23页 |
| ·自回归模型(auto-regressive,AR) | 第23-24页 |
| ·移动平均模型(Moving Average,MA) | 第24页 |
| ·自回归移动平均模型(ARMA) | 第24页 |
| ·ARIMA模型的确定 | 第24-26页 |
| 第三章 我国GDP常规时间序列建模 | 第26-36页 |
| ·我国GDP数据的初步分析 | 第26页 |
| ·我国GDP数据的平稳性分析 | 第26-30页 |
| ·建立我国GDP常规时间序列模型 | 第30-36页 |
| ·模型的选择与定阶 | 第30-32页 |
| ·AR(2)模型的建立与预测 | 第32-33页 |
| ·MA(2)模型的建立与预测 | 第33-34页 |
| ·AR(2)与MA(2)模型预测数据相对误差的对比 | 第34-36页 |
| 第四章 我国GDP包含结构突变的趋势平稳模型 | 第36-49页 |
| ·包含跳跃式结构突变的趋势平稳模型 | 第36-37页 |
| ·包含斜率改变式结构突变的趋势平稳模型 | 第37-39页 |
| ·剔除结构突变和时间趋势后的平稳性检验 | 第39-42页 |
| ·对残差建立ARMA模型 | 第42-44页 |
| ·利用ARMA(1,2)模型对我国GDP进行预测 | 第44-46页 |
| ·包含结构突变的趋势平稳模型与常规时间序列模型的预测误差对比 | 第46-47页 |
| ·包含结构突变的趋势平稳模型对我国GDP的一步拟合结果 | 第47-49页 |
| 第五章 结论与建议 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·建议 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-58页 |
| 缩略词 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第60页 |
