我国货币供应量因素分解模型与ARIMA模型预测的开题报告_第1页
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文档简介

我国货币供应量因素分解模型与ARIMA模型预测的开题报告一、选题背景货币供应量是衡量宏观经济的重要指标之一,其变动对经济发展、通货膨胀等方面都有着重要影响。因此,对货币供应量进行预测和控制是国家宏观经济调控的重要任务之一。目前,除了经验模型和统计模型之外,也涌现出一些新的方法,如机器学习方法和深度学习方法,对货币供应量进行预测。本文选取了我国货币供应量进行预测,利用模型分解和ARIMA模型进行预测,以探究我国货币供应量的变动规律和趋势。二、选题意义货币供应量是国家宏观经济调控的重要指标之一,对宏观经济的稳定和发展至关重要。货币供应量的预测和控制不仅有助于政府及时制定宏观经济政策,还有利于社会各界及时了解经济形势,做出调整和决策。此外,本文所采用的模型和方法为实证研究提供了新的思路和方法,并对深入了解我国经济运行规律有积极的促进作用。三、研究目的和内容本文主要目的是对我国货币供应量进行预测,探究其变动规律和趋势。具体内容包括:1.对我国货币供应量进行分解,得到其趋势成分、季节成分和随机成分;2.基于分解结果,应用ARIMA模型对其进行预测,分析误差和准确度,并与其他经验模型进行对比分析;3.对相关因素进行分析,探究其对货币供应量变动的影响,以为政策制定提供参考。四、研究方法本文将采用模型分解和ARIMA模型进行货币供应量的预测。具体步骤包括:1.数据的收集和整理。采用官方统计数据,进行初步清洗和整理,确保数据的完整性和可靠性;2.对货币供应量进行分解。采用经典的X-11季节性调整方法,得到货币供应量的趋势成分、季节成分和随机成分;3.应用ARIMA模型对货币供应量进行预测。首先对ARIMA模型进行稳定性检验和白噪声检验,然后进行模型参数的估计和预测,最终得到货币供应量的预测结果;4.对预测结果进行分析和验证。对预测结果进行误差分析和准确度分析,分析模型的适用性和可靠性。同时,将ARIMA模型的预测结果与其他经验模型进行对比分析,比较其优劣之处;5.对货币供应量相关因素进行分析。从货币政策、宏观经济运行和社会发展等方面进行分析,探究相应因素对货币供应量变动的影响。五、研究进度本文的研究进度如下:1.数据的收集和整理(已完成);2.对货币供应量进行分解(正在进行);3.应用ARIMA模型进行预测(计划完成时间为6月);4.对预测结果进行分析和验证(计划完成时间为7月);5.对货币供应量相关因素进行分析(计划完成时间为8月);6.撰写研究报告(计划完成时间为9月)。六、预期贡献本文的预期贡献主要体现在以下几个方面:1.对我国货币供应量进行实证研究,深入了解其变动规律和趋势;2.采用模型分解和ARIMA模型进行预测,为货币供应量的预测

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