【摘 要】
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为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR（2）模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目（11BTJ017）,河南省国际科技合作计划项目（134300510034）,河南科技大学博士科研启动基金项目（09001322）
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为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR（2）模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预测结果显示非线性最小二乘法和化归法的均方误差和平均绝对误差相同且最小。此外,还利用1980—2013年河南省人均GDP经济数据进行了拟合与预测实证分析,得到了与模拟比较相类似的结果,这说明非线性最小二乘法和化归法是较优的估计方法。进一步地,基于非线性最小二乘法,给出了河南省人均GDP的短期预测。
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