摘 要：本文采用来自国家统计局1992年以来的全国生产总值季度数据，运用时间序列分析的有关方法，分别对1992年至2018年的全国生产总值季度数据建立了混合分解模式+误差自回归组合模型和X-11模型，并用2019年四个季度和2020年前三个季度的数据验证与对比两个模型的预测效果，最终确定了混合分解模式+误差自回归组合模型为预测我国GDP季度数据的良好模型。最后，本文用该模型对我国2020年最后一个季度以及2021年的GDP季度数据进行预测。

关键词：GDP季度序列;混合分解式;误差自回归;组合模型;X-11模型

一、引言

国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被认为是衡量国家经济状况的最佳指标。国内生产总值对于判断经济态势运行、衡量经济综合实力、正确制定经济政策等诸多方面均起着不可替代的作用。自1985年以来，国内生产总值的核算已经成为我国经济管理部门了解经济运行状况的重要手段和制定经济发展战略、规划、年度计划以及各种宏观经济政策的重要依据。因此，深入研究并建立国内生产总值发展规律模型具有重要的现实意义。

近年来，国内外有一些学者运用时间序列分析的方法研究了GDP的发展规律并对其未来的发展情况进行了预测。魏宁、边宽江等通过SPSS分析1952-2007年陕西省的GDP数据，并预测了陜西省2008-2013年的GDP分布情况。靳珊运用Eviews软件分析了1950-2006年贵州的GDP数据，通过建立ARIMA（1，1，1）模型以揭示贵州GDP的增长变化规律。……