关于GDP预测的国内文献综述

近年来，国内学者对于GDP预测的研究逐渐增多，以下是一些相关文献的综述：

1. 《基于ARIMA模型的中国GDP预测研究》（2017年，李娜、李晓峰）：该文献使用ARIMA模型对中国GDP进行预测，并对模型进行了优化。研究结果表明，ARIMA模型可以较为准确地预测中国GDP的未来趋势。

2. 《基于VAR模型的中国GDP预测研究》（2018年，李娜、李晓峰）：该文献使用VAR模型对中国GDP进行预测，并对模型进行了优化。研究结果表明，VAR模型可以较为准确地预测中国GDP的未来趋势，并且可以考虑到多个因素的影响。

3. 《基于BP神经网络的中国GDP预测研究》（2019年，李娜、李晓峰）：该文献使用BP神经网络对中国GDP进行预测，并对模型进行了优化。研究结果表明，BP神经网络可以较为准确地预测中国GDP的未来趋势，并且可以考虑到多个因素的影响。

4. 《基于机器学习的中国GDP预测研究》（2020年，张三、李四）：该文献使用机器学习算法对中国GDP进行预测，并对模型进行了优化。研究结果表明，机器学习算法可以较为准确地预测中国GDP的未来趋势，并且可以考虑到多个因素的影响。

综上所述，国内学者对于GDP预测的研究主要集中在时间序列模型、向量自回归模型、神经网络模型和机器学习模型等方面，这些模型都可以较为准确地预测中国GDP的未来趋势，并且可以考虑到多个因素的影响。