安博文 李春玉 刘红卫

（1.新疆财经大学统计与数据科学学院，新疆 乌鲁木齐 830012；2.西藏大学理学院，西藏 拉萨 850000）

1 文献综述

国内生产总值（GDP）是经济社会（国家或地区）在一定时期内运用生产要素所生产的全部最终产品的市场价值，是衡量一个国家或地区经济发展水平的重要指标。精确预测未来十年西藏地区GDP 的增长和增长速度，可以为政府作出经济发展方面的规划提供理论指导。有关GDP的趋势预测方法，国内外学者都进行了广泛研究。从预测模型来看，主要有自回归滑动平均模型（ARMA 模型）、灰色系统模型（GM(1,1)模型）以及一些其他模型。

ARMA 模型是以随机理论为基础的时间序列分析模型，该模型既包含时间趋势的自回归因素，又考虑了时间序列的移动平均因素。因此，在分析GDP的趋势拟合预测上具有独特优势，相关的成果主要有：华鹏和赵学民（2010）针对广东省1978—2008 的GDP发展状况采用ARIMA 模型进行拟合，实证结果发现ARIMA(1,1,0)拟合效果最优，并基于该模型对广东省GDP进行短期预测［1］；熊志斌（2011）采用ARIMA 模型与神经网络集成的时间序列预测算法，对我国1978—2009 年的GDP 数据进行拟合，实证结果显示，集成模型预测结果精度要优于单一模型的预测精度［2］；尹静和何跃（2011）基于四川省2000—2009 年GDP 的季度数据，采用ARIMA-GMDH 组合模型进行拟合，进一步证实了组合模型的预测效果要好于ARIMA 和GMDH单一模型的预测效果［3］；何黎和何跃（2012）对我国GDP 的季度数据分别用GMDH 模型和ARIMA 模型进行预测，在引入PMI 指标后采用ARCH 模型进行预测，实证结果显示，ARCH模型的预测结果要优于GMDH 和ARIMA 模型［4］；……