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理 论 新 探 基于GMDH 组合的中国GDP 预测模型研究 腾格尔，何 跃 （四川大学 工商管理学院，成都 610064 ） 摘 要：文章对中国季度GDP 分别建立了ARIMA 和ARCH 模型，并利用GMDH 自组织建模方 法提出了新的组合预测模型。 模型预测结果及对比表明，基于 GMDH 组合的GDP 预测模型的拟合 和预测效果， 在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。 文章还使用Bon- ferroni-Dunn 检验方法进一步验证了组合模型的拟合能力要优于单一模型。 关键词： 预测； ； ； ；组合预测 GDP GMDH ARIMA ARCH 中图分类号： 文献标识码： 文章编号： （ ） F201 A 1002－6487 2010 07－0017-03 由我国季度 的发展趋势（见图 ）来看，我国的 GDP 1 GDP 0 引言 走势呈现以下几个特征： 总体上看呈现逐年向上的趋势，并 且具有一定的周期性，即 个季度为一个周期，其中第一季 4 GDP 是现代国民经济核算体系的核心指标，它在一定程 度明显偏低，以后各季度逐渐增加，在第四季度达到最高，表 度上反映了一个国家和地区经济发展状况以及人民生活水 现出显著的增长趋势，具有明显的非平稳性。 使用EVIEWS 平，通过 能够提供经济状况的较完整概况，对于经济研 [6] GDP 软件 对数据进行一系列处理和分析如下： 究、经济管理具有重要意义。 （1）数据预处理。 经过对GDP 数据取对数进行一阶差分 本文拟使用中国 年的实际 数据， 首先 后，由图 可知自相关系数与偏相关系数落入置信区间并快 2001~2009 GDP 2 利用 2001~2007 年的数据建立时间序列ARIMA(p,d,q) 模型 速趋近于零，数据变得平稳。 和 模型，用 年的 数据进行检验；然后 （ ）模型识别。 由图 可知，自相关系数与偏相关系数都 ARCH 2008~2009 GDP 2 2 使用 方法将 模型和 模型建立组合预 具有拖尾性， 自相关系数在 或 时显著不为 ，所以确 GMDH ARIMA ARCH k=1 2 0 定 的值为 ， 或 。 偏相关系数在 时显著不为 ，则确 测模型，并对中国GDP 增长进行实证分析；最后，利用 Bon- p 1 2 3 k=1 0