【摘 要】
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近年来,江西省经济始终保持稳中有升的发展趋势,但由于新冠肺炎疫情的影响,江西省经济发展状况不可避免会受到影响。GDP作为一个重要的宏观经济指标,在当前世界经济所呈现出复杂和不确定的大背景下,科学准确的对GDP做出预测对提高政府科学决策水平具有一定的现实意义。为实现对江西省GDP的准确预测,本文首先选取ARIMA模型、ARIMAX模型、灰色GM（1,1）模型、BP神经网络模型和非参数自回归模型这五种
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近年来,江西省经济始终保持稳中有升的发展趋势,但由于新冠肺炎疫情的影响,江西省经济发展状况不可避免会受到影响。GDP作为一个重要的宏观经济指标,在当前世界经济所呈现出复杂和不确定的大背景下,科学准确的对GDP做出预测对提高政府科学决策水平具有一定的现实意义。为实现对江西省GDP的准确预测,本文首先选取ARIMA模型、ARIMAX模型、灰色GM（1,1）模型、BP神经网络模型和非参数自回归模型这五种单项模型用于江西省GDP的预测;其次利用平均绝对百分比误差、预测误差的标准差、泰尔不等系数和预测精度这四种评价标准对各单项模型的预测效果进行评价;然后根据各单项模型的预测特点选择ARIMAX模型和BP神经网络模型基于等权法、简单加权平均法、误差平方和倒数法以及误差方差均方倒数法构建四个组合预测模型。由于在这四个组合模型中各单项模型所对应的权系数是固定不变的,无法根据各个时刻的预测效果改变权系数的大小,这就导致了所建立的组合模型无法最大程度利用数据的有效信息;最后,本文根据GDP的数据特征,并结合各单项预测模型的预测优势,在ARIMA模型中引入非参数自回归方法提出了一种基于残差修正的非参数组合预测模型方法。通过对江西省GDP进行预测,并在建立的评价指标体系下对各模型的预测效果进行对比分析。实证分析结果表明,本文建立的基于残差修正的组合预测模型比通过赋予各单项模型不同权重组建的四个组合模型和组合前的各单项模型的预测精度都要高,且在剩余的评价指标下也要优于其它模型。根据基于残差修正的组合模型的预测结果可知,江西省在“十四五”期间的GDP将以年均7.01%的速度增长,GDP总量分别为28280.26亿元,30818.44亿元,32618.72亿元,34770.33亿元和37045.25亿元。
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