基于DFA方法和BP神经网络的GDP预测模型
2014-05-15分类号:F222.33;F224
【部门】四川大学商学院
【摘要】文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
【关键词】DFA BP神经网络 GDP 预测
【基金】教育部人文社会科学研究规划基金项目(11YJA630029)
【所属期刊栏目】统计与决策
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