2.6 回归预测

   利用回归方程（2.1）进行预测，并与真值进行比较，见下表5：

                              表5  差值表

年份 企业生产预测值 企业生产真值 差值

2008 270720.9 314045.4 43324.53903

2009 236501.8 340902.8 104401.0509

2010 289107.4 401512.8 112405.4498

2011 321727.8 473104.1 151376.2417

3  模型

3.1 平稳时间序列

对于一个时间序列的分析，我们要先讨论该序列是否平稳，即其均值与方差是否随时间的变化而变化且自相关函数是否与时间间隔有关而与时间点无关．对于大多数时间序列而言都是非平稳的，为此在进行时间序列分析时要将非平稳时间序列转化为平稳时间序列[3,4]．

3.1.1 游程检验法源/自:优尔:`论~文'网www.youerw.com

该序列均值为128999.1，时间序列中比均值小记为“-”，比均值大的记为“+”，将符号相同的一组数据记为一个游程．如下表所示：

                          表6  游程检验

年份 生产总值 游程符号 取对数 一阶差分

1995 60793.73 - 4.783859

1996 71176.59 - 4.852337 0.068478

1997 78973.03 - 4.897479 0.045142

1998 84402.28 - 4.926354 0.028875

1999 89677.05 - 4.952681 0.026327

2000 99214.55 - 4.996575 0.043894

2001 109655.2 - 5.040029 0.043454

2002 120332.7 - 5.080384 0.040355

2003 135822.8 + 5.132973 0.052589

2004 159878.3 + 5.20379 0.070817

2005 184937.4 基于线性回归和ARMA在企业中的分析(4):http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_58121.html