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作者:     李超 ; 柯健 
关键词:     时间序列;ARIMA模型;VAR模型;预测
发表日期:     2021
单位:     安徽财经大学
（1）实验的必要性及实用性。统计部门拥有丰富的历史经济指标数据，高等院校掌握先进的统计理论知识，如何将二者结合起来，运用合适的数量方法，通过对丰富的历史统计数据进行分析比较，从而揭示出统计数据中主要经济指标如GDP、工业和投资等发展变化的规律，并准确预测其未来的趋势，进一步建立并形成客观规律性的应用方法，这在经济领域中有着重要的现实意义，也能够更加及时高效地为党委政府的经济发展提供优质服务。 （2）实验系统的先进性。区域经济预测与决策虚拟仿真实验教学是采用R语言Shiny包开发的交互式web应用程序。Shiny是R中的一种Web开发框架，集成了bootstrap、jquery、ajax特性，Shiny应用程序会根据使用者选择的不同参数自动刷新计算结果。系统为B/S结构（Browser/Server，浏览器/服务器模式），即程序存储在服务器上，用户只要在WEB浏览器输入访问地址即可使用。系统主要实现了安全登陆、数据导入、数据预测与反向控制等功能。 （3）教学设计的合理性。数据预测的预测方法（模型）可以选择ARIMA模型（默认）、指数平滑法模型和VAR模型，在指定（输入）预测期数后，预测值显示栏即能显示指定的预测期的预测值，在预测图的下方分别呈现了预测误差、观测值与拟合值时序图和预测模型参数。反向控制功能可以实现产业层面反向控制、第二产业行业层面反向控制与第三产业行业层面反向控制。产业层面反向控制可以实现在安徽GDP增长率目标给定条件下，在一二三产业三个产业中控制（假定）二个产业目标值来预测第三个产业的增长率目标值。

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