1. 研究目的与意义及国内外研究现状

对于中国的gdp的预测和分析，最常用的方法为回归分析法和时间序列分析法，其中arma模型常作为最优模型被应用到gdp的预测和分析中。arma模型主要分析的是单个变量的时间序列，因此必然会出现忽略变量间内在联系的情况，所以为了克服这个缺点，可以将arma模型扩展到针对具有一组变量的时间序列，将arma模型中的变量转换为向量形式。由于自回归模型可以相互转化，因此向量自回归模型（var模型）用来分析国内生产总值较为合理。

本文选取与支出法公式有关的因素：居民消费水平（元）、就业人口（万人）、农业生产总值（亿元）、能源消费总量（万吨标准煤）、社会消费品零售总额（亿元），通过建立var模型分析各因素对国内生产总值的影响程度。通过了解这些因素在中国宏观经济发展中的贡献，了解规律并总结相关经验，以便更深刻的了解与中国经济增长有关的因素，从而对经济发展起到借鉴作用。

2. 研究的基本内容

研究内容主要包括以下几个方面：

1.研究背景与意义

2.单位根检验

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2016.2.1：确定研究方向为国民总收入，查找数据；

2016.3.1：确定模型，查询有关var模型的相关知识；

2016.4.1：完成e-views软件的自学，数据分析出结果；

4. 参考文献

[1] 许宪春. 国内生产总值核算的重要意义和作用[j]. 中国统计, 2003(2):8-9.

[2] 陆懋祖. 高等时间序列经济计量学[m]. 上海人民出版社, 1999.

[3] 刘宏杰. 中国税收收入与国内生产总值之间的经验测度——基于var模型的经济计量分析(1978-2007)[j]. 上海财经大学学报, 2009, 11(1):72-78.