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时间序列分析在国际关系预测中的应用——以中法关系为例
引用本文:漆海霞.时间序列分析在国际关系预测中的应用——以中法关系为例[J].欧洲研究,2009(4).
作者姓名:漆海霞
作者单位:清华大学国际问题研究所;
摘    要:在国际关系预测领域,目前较多文献集中于经验预测或者回归模型预测。而在计量经济学中,时间序列预测方法是前沿的预测方法。因此,本文将时间序列分析方法引入国际关系预测领域,以中法关系为例,建立了ARIMA模型。根据模型检测,中法关系属于非平稳序列,也就是说中法关系变化不是水平波动,容易出现大起大落的趋势。通过经验事实的检验表明,文中对双边关系的预测具有较高的准确率。

关 键 词:时间序列  中法关系  预测  

The Time-Series Analysis in Forecasting International Relations
QI Haixia.The Time-Series Analysis in Forecasting International Relations[J].Chinese Journal of European Studies,2009(4).
Authors:QI Haixia
Abstract:Nowadays a number of literature focus on experimental studies or on regression models in forecasting international relations. As a leading forecasting method frequently used in the econometrics,the time-series analysis is relatively neglected in the IR field,into which the author introduces the time-series analysis and builds an ARIMA model by applying it in forecasting the Sino-French relations. According to the time-series analysis,the relationship between China and France belongs to the non-stationary se...
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