摘要：近年来我国的GDP一直呈现快速增长的趋势，而一个国家的GDP大幅增长，则反映出该国经济发展蓬勃。上海市作为我国的第一大经济中心城市，掌握着我国的经济命脉，因此，上海市GDP预测研究显得尤为重要。而时间序列分析法在数据的预测上是一种古典而又实用的方法。

本文基于时间序列理论,以上海1979年至2014年三十六年的生产总值为基础，首先运用excel软件对数据进行简单的描述性分析。得出上海市GDP的总体发展趋势以及第一、第二和第三产业占GDP总值的比例。然后根据上海市GDP的数据，建立简单的指数模型并对模型进行检验，由此发现未来几年的拟合效果并不理想。因此，为了更好的对数据进行预测研究，最终选择采用时间序列分析法。先对数据做平稳化处理，然后对模型进行识别与定阶，确定选择ARIMA模型对数据进行拟合，最后对模型进行检验，利用所建模型对上海市未来6年的生产总值做出预测。 

关键词   GDP；时间序列；Eviews；ARIMA模型

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1选题的背景及意义-1

1.1.1课题研究背景-1

1.1.2课题研究意义-1

1.2 国内外研究概况-1

1.3 研究内容与方法-2

1.3.1研究内容-2

1.3.2研究方法-2

2时间序列的理论知识-4

2.1时间序列-4

2.1.1时间序列的数学定义-4

2.1.2时间序列的平稳性-4

2.1.3时间序列的纯随机性-4

2.2时间序列检验的基本理论-4

2.2.1平稳性检验-4

2.2.2单位根检验-4

2.2.3纯随机性检验-5

2.2.4 AIC准则和BIC判别准则-6

2.3 时间序列的常规模型-6

2.3.1 AR模型-6

2.3.2 MA模型-7

2.3.3 ARMA模型-7

2.3.4 ARIMA模型-8

2.4 ARIMA模型的建模步骤-8

3 基于时间序列的上海市GDP预测分析-10

3.1上海市地区生产值的数据分析-10

3.2上海市GDP的简单指数模型-12

3.3上海市GDP的ARIMA模型-13

3.3.1上海市GDP模型的平稳化检验与处理-13

3.3.2模型的识别与定阶-15

3.3.3模型的参数估计-16

3.3.4模型的显著性检验-17

3.3.5上海市GDP短期预测及分析-17

4 结论与建议-19

4.1结论-19

4.2建议-19

致谢-21

参考文献-22

附录-23