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往期目录 > 2024年 第10期
基于SARIMA-LSTM模型的季度GDP预测
作者:何雅婷1 孙 滢1、2 高岳林1、2
作者单位:1.北方民族大学数学与信息科学学院;2.宁夏科学计算与智能信息处理协同创新中心
【摘  要】国内生产总值作为国民经济核算的核心指标,被广泛用于衡量一个国家或地区的经济状况和发展水平。准确预测国内生产总值能够为政府提供决策及宏观调控的可靠依据。本文选取国家季度生产总值作为分析对象,以非线性组合的方式构造基于残差修正的SARIMA-LSTM组合模型,结合SARIMA的线性拟合能力和LSTM的非线性映射能力,并引入相关经济指标修正预测结果,通过与多个基准模型进行比较,验证本文提出的组合模型在预测能力上的优势。研究发现,本文提出的组合模型在长期和短期预测方面都表现出色,能够更准确地捕捉GDP序列的非线性变化和不确定性,同时,具有更强的泛化能力。
【关键词】季度GDP预测;SARIMA模型;LSTM神经网络;非线性组合

【中图分类号】 F124.1       【文献标识码】 A         【文章编号】1672-2949(2024)10-0028-05

基金项目:宁夏自然科学基金(项目编号:2021AAC03185);北方民族大学研究生创新项目(项目编号:YCX23097)
作者简介:何雅婷(2000-),女,汉族,甘肃白银人,北方民族大学数学与信息科学学院硕士研究生,研究方向为大数据分析与统计决策;孙滢(1982-),女,汉族,吉林省吉林市人 ,博士,北方民族大学数学与信息科学学院副教授,硕士生导师,宁夏科学计算与智能信息处理协同创新中心研究员,研究方向为金融统计与风险管理;高岳林(1963-),男,汉族,陕西榆林人,博士,北方民族大学数学与信息科学学院教授,博士生导师,宁夏科学计算与智能信息处理协同创新中心主任,研究方向为最优化与人工智能、大数据分析与经济社会统计。
文章著录格式:何雅婷,孙滢,高岳林. 基于SARIMA-LSTM模型的季度GDP预测 [J]. 时代经贸,2024(10):028-032

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