几种浙江省GDP的预测方法及其比较
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的创新和不足 | 第11-12页 |
| 第2章 模型基本理论 | 第12-26页 |
| 2.1 时间序列基本理论及常用模型 | 第12-18页 |
| 2.1.1 时间序列的预处理 | 第12-13页 |
| 2.1.2 平稳时间序列 | 第13-16页 |
| 2.1.3 非平稳时间序列—ARIMA模型 | 第16-17页 |
| 2.1.4 非平稳时间序列—季节模型 | 第17-18页 |
| 2.2 灰色预测GM(1,1)模型 | 第18-21页 |
| 2.2.1 序列的生成 | 第18-19页 |
| 2.2.2 灰色模型GM(1,1)理论方程 | 第19-20页 |
| 2.2.3 GM(1,1)灰色预测的步骤 | 第20页 |
| 2.2.4 模型检验 | 第20-21页 |
| 2.3 神经网络模型 | 第21-24页 |
| 2.4 组合模型 | 第24-26页 |
| 第3章 浙江省GDP预测实证分析 | 第26-44页 |
| 3.1 数据选取 | 第26页 |
| 3.2 时间序列模型预测 | 第26-35页 |
| 3.2.1 对年度数据进行建模 | 第26-30页 |
| 3.2.2 对季度数据进行ARIMA建模 | 第30-35页 |
| 3.3 GM(1,1)模型预测 | 第35-40页 |
| 3.4 神经网络模型预测 | 第40-42页 |
| 3.5 组合模型预测 | 第42-44页 |
| 第4章 结论 | 第44-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 附录 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
