[发明专利]基于线性回归模型的国民生产总值预测方法及系统

说明书

本申请公开了一种基于线性回归模型的国民生产总值预测方法及系统，涉及宏观经济领域，包括：将新增企业注册数量作为自变量x、国民生产总值增长率作为因变量y，建立线性回归方程；通过最小二乘法估计线性回归方程中的系数，得到增长率预测模型；对增长率预测模型进行模型评估，获取标准预测模型；利用标准预测模型，计算得到预测季度的国民生产总值增长率的标准预测值。本申请无需大量统计繁杂的基础数据，只需获取新增企业注册数量，即可快速简单的预测出国民生产总值增长率，因此有利于降低统计难度，减小时间延迟，从而能够及时预测国民生产总值增长率的变化情况，及时发现宏观经济存在的问题，有利于及时作出调整，避免错过干预的最佳时间。

技术领域

本申请涉及宏观经济领域，具体地说，涉及一种基于线性回归模型的国民生产总值预测方法及系统。

背景技术

宏观经济指标是呈现经济发展趋势的一种方式，主要指标包括国民生产总值、通货膨胀与紧缩、投资指标、消费、金融、财政指标等。宏观经济指标对于宏观经济调控起着重要的分析和参考作用。其中，国民生产总值是指一个国家在某一段时期(通常为一年)内所生产的所有最终产品和服务的价值总和。国民生产总值是衡量一个国家经济运行规模的最重要指标。通常用支出法来衡量国民生产总值。所谓支出法就是通过计算在一定时期内整个社会购买最终产品的总支出来计量国民生产总值。在现实生活中，对最终产品的需求包括四个部分：居民消费支出、企业投资、政府支出和净出口。

常规途径统计国民生产总值涉及了大量的复杂数据，为此国民生产总值的统计结论延后几个月，不能及时发现宏观经济出现的问题，错过干预的最好时机。现有的国民生产总值统计方式主要有以下缺陷：

(1)统计方式复杂，常见的有生产法、收入法、支出法，三种方法从不同的角度反映国民经济生产活动成果，这些方法需要的基础数据繁多，统计方法复杂。

(2)时间延迟大，基于常规的统计方式复杂，协调的基础数据较多，为此延时较大，不能及时的预测国民生产总值增长的变化，不利于及时做出调整。

为了解决现有的国民生产总值统计方法中存在的问题，需要提供一种能够简单快速预测国民生产总值的预测方法及系统。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于线性回归模型的国民生产总值预测方法及系统，无需大量统计繁杂的基础数据，只需获取新增企业注册数量，即可快速简单的预测出国民生产总值增长率，因此有利于降低统计难度，减小时间延迟，从而能够及时预测国民生产总值增长率的变化情况，及时发现宏观经济存在的问题，有利于及时作出调整，避免错过干预的最佳时间。

为了解决上述技术问题，本申请有如下技术方案：

一方面，本申请提供了一种基于线性回归模型的国民生产总值预测方法，其特征在于，包括：

提取N年内分季度的新增企业注册数量和国民生产总值增长率数据，其中，N>10；

对所述新增企业注册数量和所述国民生产总值增长率进行数据预处理；

将所述新增企业注册数量作为自变量x、所述国民生产总值增长率作为因变量y，根据所述自变量x和因变量y，建立线性回归方程：y＝bx+a+e，其中，b为斜率，a为截距，e为随机误差；

通过最小二乘法估计所述线性回归方程中的斜率b、截距a和随机误差e，将所述斜率b、截距a和随机误差e代入所述线性回归方程中，得到增长率预测模型；

将第i个季度的新增企业注册数量代入所述增长率预测模型中，计算得到第i个季度的国民生产总值增长率的预测值

根据公式计算所述增长率预测模型的准确率R²，其中，i≤n，y为n个季度的国民生产总值增长率的平均值，y_i为第i个季度的国民生产总值增长率的实际值，为第i个季度的国民生产总值增长率的预测值；