ARIMA模型在我国R&D经费支出预测中的应用被引量：1

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摘要 ARIMA模型是时间序列分析的基本模型,在时间序列短期预测方面有较好的效果,本文利用ARIMA模型拟合样本数据,用过去的我国R&D经费支出值来预测未来的R&D经费支出走势,从而为政府制定政策提供较好的依据。

作者刘雪梅张晓芬

机构地区辽宁工业大学经济学院

出处《辽宁工业大学学报（社会科学版）》 2013年第1期18-19,共2页 Journal of Liaoning University of Technology:Social Science Edition

基金辽宁省社科联资助项目(2012lslktzijjx-29)

关键词时间序列分析 ARIMA模型

分类号 F127 [经济管理—世界经济]

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参考文献4

1张晓峒.计量经济学软件EViews使用指南[M].天津:南开大学出版社,2005.
2王艳.应用时间序列分析[M].北京:中国人民大学出版社.2005.
3范玉妹,玄婧.ARMA算法在GDP预测中的应用[J].江南大学学报（自然科学版）,2010,9(6):736-740. 被引量：14
4刘爱萍,郜文明.ARIMA模型在省级全社会固定资产投资预测中的应用[J].河南金融管理干部学院学报,2008,26(4):105-107. 被引量：4

二级参考文献7

1石美娟.ARIMA模型在上海市全社会固定资产投资预测中的应用[J].数理统计与管理,2005,24(1):69-74. 被引量：55
2刘颖,张智慧.中国人均GDP(1952-2002)时间序列分析[J].统计与决策,2005,21(02X):61-62. 被引量：28
3赵蕾,陈美英.ARIMA模型在福建省GDP预测中的应用[J].科技和产业,2007,7(1):45-48. 被引量：38
4王淑芬,李本言,陈美.基于ARMA模型的天津市“十一五”经济增长预测分析[J].环渤海经济瞭望,2007,21(5):8-10. 被引量：5
5顾岚.时间序列分析在经济中的应用[M],北京:中国统计出版社,1993.
6成刚,袁佩琦,陈瑾.北京市人均GDP的时间序列分析及预测[J].生产力研究,2007(3):83-84. 被引量：16
7汪会宝.ARMA模型在我国GDP增长分析中的应用[J].今日南国（理论创新版）,2008(4):103-104. 被引量：3

共引文献18

1王永宏,饶继广.基于ARIMA模型自动预测我国保险行业保费收入的应用和实践[J].软件产业与工程,2010(6):39-44. 被引量：2
2吕文红.深圳创业板指波动性的实证研究[J].辽宁工业大学学报（社会科学版）,2011,13(4):12-13.
3朱云飞,赵志伟.“预决算偏离度”视角下的税收收入预测研究——以河北省为例[J].扬州大学税务学院学报,2012(3):85-89. 被引量：4
4梁妍,夏乐天.时间序列ARMA模型的应用[J].重庆理工大学学报（自然科学）,2012,26(8):106-109. 被引量：14
5沈艳,张庆国,叶静芸.基于季节ARIMA模型的铜陵市气温序列的预报[J].安徽农业大学学报,2012,39(5):837-842. 被引量：1
6迟道才,张特男,吴秀明,张兰芬.ARMA模型在太子河流域年降水量预测中的应用[J].沈阳农业大学学报,2012,43(5):607-610. 被引量：11
7杜鑫,吴钢,许东.基于ARMA模型的地表水水质预测方法研究[J].中国农学通报,2013,29(32):221-224. 被引量：5
8孙学强.离退休人员参加城镇职工基本养老保险人数的ARMA预测[J].重庆理工大学学报（自然科学）,2014,28(8):117-120.
9李冬梅.图书利用率的ARMA模型构建与预测实证分析——以福建农林大学图书馆为例[J].图书馆理论与实践,2014(9):16-18. 被引量：4
10林雅娜,黄显钧.福建省全社会固定资产投资预测研究——基于ARIMA模型与二次指数平滑法的应用[J].福建商业高等专科学校学报,2015(5):12-16. 被引量：1

同被引文献13

1姚平,梁静国.基于粗集的组合预测方法在我国R＆D经费投入中的应用[J].科技管理研究,2008,28(5):96-97. 被引量：2
2陈有为.基于离散GM模型和指数平滑模型组合的统计预测方法[J].统计与决策,2015,31(10):74-76. 被引量：8
3冷建飞,高旭,朱嘉平.多元线性回归统计预测模型的应用[J].统计与决策,2016,32(7):82-85. 被引量：120
4张金水.广东省R&D经费发展趋势分析与预测[J].广东科技,2002,11(8):18-20. 被引量：2
5张良强,周功元.福建省R&D经费投入的发展趋势预测与分析[J].技术与创新管理,2016,37(6):650-656. 被引量：3
6胡凤良,王丽琼,左瑞亭,张舰齐.几种统计预测方法对1998年南京降水的跨季节预测试验及分析[J].气候与环境研究,2017,22(1):23-34. 被引量：4
7刘昕.宏观经济数据短期统计预测的应用及展望[J].中国统计,2017,32(9):6-8. 被引量：8
8李野,鲁淑,袁翔,袁林.基于相关性分析的宏观经济指标预测算法[J].指挥信息系统与技术,2020,11(1):84-88. 被引量：4
9中国社会科学院宏观经济研究中心课题组,李雪松,陆旸,汪红驹,冯明,娄峰,张彬斌,李双双.未来15年中国经济增长潜力与“十四五”时期经济社会发展主要目标及指标研究[J].中国工业经济,2020,0(4):5-22. 被引量：95
10成雨,李君,文莎,邱君降.信息化和工业化融合“十三五”规划指标预测与展望[J].中国管理信息化,2020,23(17):136-142. 被引量：1

引证文献1

1倪苹,黄智华.科技指标预测方法研究--以广州市R&D经费投入预测为例[J].调研世界,2022(1):67-76. 被引量：3

二级引证文献3

1韩凤芹,索朗杰措,陈亚平.中国财政科技投入的特征、问题与趋势判断--基于中长期发展的视角[J].科学管理研究,2023,41(1):139-146. 被引量：1
2项燕.知识粘性、创新投入与经济增长:调节作用与门限效应[J].山东青年政治学院学报,2023,39(6):94-104.
3赵艳艳,李向荣.基于GM(1,1)模型的山西省R&D经费投入预测研究[J].吕梁学院学报,2024,14(5):66-70.

1陈静.影响我国居民消费增长的实证分析[J].商场现代化,2007(09S):51-52.
2郭煜,张家成.人力资本、实物资本与经济增长的实证分析——以山西省为例[J].科技创新与生产力,2016(8):29-31.
3李智娜.韩国产业政策的演变及其启示[J].商业时代,2007(6):100-101. 被引量：4
4喻胜华,张静.基于Lasso和BP神经网络的组合预测及其应用——以居民消费支出预测为例[J].财经理论与实践,2016,37(1):123-128. 被引量：11
5汪美辰,叶慈南.上海市居民消费的实证分析[J].华东经济管理,2003,17(4):11-13. 被引量：5
6发展循环经济的政策选择[J].质量春秋,2005(11):8-10.
7何谓新常态？[J].老年世界,2015,0(2):52-52.
8霍影.中国经济体制改革及经济增长路径分析(1949～2009)(下):计量经济学层面[J].生态经济,2010,26(4):65-68. 被引量：3
9霍影.中国经济体制改革及经济增长路径分析(1949～2009)(上):制度经济学层面[J].生态经济,2010,26(3):37-40. 被引量：1
10霍影.基于新古典增长模型的中国经济增长路径分析[J].南京财经大学学报,2009(6):1-5. 被引量：1

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