摘要4-5
Abstract5-8
1 绪论8-9
1.1 探讨背景8
1.2 探讨近况8-9
1.3 论文的组织结构9
2 时间序列浅析基本论述9-12
2.1 时间序列的定义9-10
2.2 平稳时间序列的定义及其作用10-11
2.2.1 平稳时间序列的定义10-11
2.2.2 平稳时间序列的作用11
2.3 相关函数与自相关函数11-12
2.4 白噪声序列12
3 求和自回归移动平均 ARIMA(p,d,q)模型12-16
3.1 AR(p)模型12-13
3.1.1 AR(1)模型12
3.1.2 AR(p)模型及其稳定性浅析12-13
3.2 MA(q)模型13-15
3.2.1 MA(1)模型13-14
3.2.2 MA(q)模型及其平稳性浅析14-15
3.3 ARMA(p,q)模型15
3.4 ARIMA(p,d,q)模型15-16
4 协整浅析论述16-22
4.1 单整与协整16-17
4.1.1 单整概念16
4.1.2 协整概念16-17
4.2 协整检验17-19
4.2.1 两变量协整联系的检验17
4.2.2 多变量协整联系的检验17-19
4.3 误差修正模型19-22
4.3.1 两变量的误差修正模型19-20
4.3.2 误差修正模型的建立20-21
4.3.3 多变量的误差修正模型21-22
4.4 Granger(格兰杰)因果联系检验22
5 实证浅析22-34
5.1 数据的选择与处理23-24
5.1.1 数据选择23
5.1.2 数据处理23-24
5.2 平稳性浅析24-25
5.2.1 散点图24-25
5.2.2 ADF 检验25
5.3 ARIMA(p,d,q)模型拟合与预测25-28
5.3.1 教育支出的拟合模型与预测25-27
5.3.2 国民生产总值 GDP 的拟合模型与预测27-28
5.5 协整检验模型28-29
5.6 误差修正模型29-31
5.7 Granger 因果联系检验31-32
5.8 模型的修正32-34
6 总结与展望34-36