基于HP滤波和ARIMA模型的我国GDP分析与预测

选取中国改革开放以来GDP的年度数据,运用HP滤波技术将GDP序列分解为长期趋势部分(Trend)和短期波动部分(Circle)并进行宏观描述性分析。对GDP序列建立ARIMA(p,d,q)模型,依据赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)和杜宾-瓦特森(DW)检验值筛选出最优模型并评价模型的精确性,运用该模型对GDP序列做近期预测。结果表明:我国GDP序列长期趋势表现为持续增长特征,短期趋势表现为波动特征;我国GDP的对数序列是一阶单整序列;ARIMA(1,1,2)模型能够很好地反映GDP变化的规律,其预测的平均相对误差为0.015。