摘要:为了更精确地预测国内生产总值(GDP)，本文提出了一种基于季节差分自回归滑动平均(SARIMA) 和支持向量机(SVM) 组合模型的预测方法来进行GDP预测。利用SARIMA模型良好的线性拟合能力和SVM模型强大的非线性关系映射能力，把GDP时间序列的数据结构分解为线性自相关结构和非线性结构两部分，构造两者结合起来的ARIMA-SVM组合预测模型.通过对三种预测模型的实证分析发现：组合预测模型比单项预测模型具有更高的精度.

【关键词】国内生成总值；SARIMA模型；支持向量机；组合预测模型

目录

摘要

Abstract

1-引言-1

2-组合预测模型-1

2.1-SARIMA模型-1

2.2-SVM模型-3

2.3-SARIMA-SVM组合模型-5

2.4-模型评价标准-6

3-实证研究-6

3.1-建立SARIMA模型-7

3.2-建立SVM模型-12

3.3-建立SARIMA-SVM组合模型-12

3.4-模型预测结果对比分析-13

4-总结-14

参考文献-16