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基于ARIMA模型的山西省人均實際GDP預測

2012-10-13 05:02:54翟明娟
長治學院學報 2012年5期
關鍵詞:模型

翟明娟

(長治學院 數(shù)學系,山西 長治 046011)

人均實際GDP是衡量一個國家或地區(qū)經濟發(fā)展水平的最普遍的一個標準,人均實際GDP高,意味著人均社會財富及福利水平也就高。科學合理準確地對山西省人均實際GDP進行預測,對于山西省建設全面小康社會有著重要意義。文章以1978-2010年山西省人均實際GDP為樣本數(shù)據(jù),通過建立ARIMA模型對其進行統(tǒng)計分析,以揭示山西省人均實際GDP數(shù)據(jù)之間的內在規(guī)律,并進行短期預測。

1 模型的建立

1.1 樣本數(shù)據(jù)的獲得

自1978年以來的山西省每年的人均GDP數(shù)據(jù)在現(xiàn)有的很多統(tǒng)計資料中均可查閱,但這些數(shù)據(jù)均是以當年價格核算的,沒有剔除物價上漲的因素。為消除物價變化因素對人均財富的影響,文章擬在已有統(tǒng)計資料的基礎上對山西省人均實際GDP進行折算。

選取山西省名義生產總值(按當年價格計算的山西省GDP)、山西省以1978年為基期的商品零售定基價格指數(shù)(簡稱山西省商品零售價格指數(shù))、山西省常住人口這三個變量,具體數(shù)據(jù)見表1的第2、3、4列。其中山西省名義生產總值1978年至2004年的數(shù)據(jù)來自《輝煌山西60年》(資料篇)第240頁;2005年至2010年的數(shù)據(jù)來自2011年的《山西省統(tǒng)計年鑒》。這兩部工具書中2005年至2008年的數(shù)據(jù)不一致,是由于全國第二次經濟普查后對其修訂所致,表中所列數(shù)據(jù)以修訂后為準。山西省常住人口1978年至2008年的數(shù)據(jù)來自《輝煌山西60年》(資料篇)第248頁;2009年、2010年的數(shù)據(jù)來自2011年的《山西省統(tǒng)計年鑒》;山西省商品零售價格指數(shù)(1978=100)1978年至2008年的數(shù)據(jù)來自《輝煌山西60年》(資料篇)第299頁,2009年、2010年的數(shù)據(jù)來自2011年的《山西省統(tǒng)計年鑒》。

利用表中第2列數(shù)據(jù)除以第4列相應數(shù)據(jù)可得到第5列數(shù)據(jù);再將第5列數(shù)據(jù)除以第2列的相應數(shù)據(jù)可得第6列數(shù)據(jù),即1978年至2010年的山西省人均實際GDP數(shù)據(jù)。

記山西省人均實際GDP為yt,該數(shù)據(jù)為時間序列數(shù)據(jù),其序列圖如圖1所示。從圖1可以看出:該序列呈現(xiàn)為動態(tài)趨勢且又含有隨機波動的非平穩(wěn)時間序列。山西省近30多年的人均實際GDP呈一定的線性與指數(shù)增長趨勢,為不平穩(wěn)序列,其單位根的ADF檢驗如表2所示。從表2可以看出:該序列的ADF檢驗統(tǒng)計值為2.571809,大于10%的臨界值,因此判斷該序列存在單位根,為不平穩(wěn)時間序列。由于ARIMA模型要求數(shù)據(jù)為平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù),因此建立模型之前,先要對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化處理。

表1 山西省1978-2010年各項數(shù)據(jù)

圖1 山西省人均實際GDP時序圖

圖2 山西省人均實際GDP對數(shù)差分時序圖

表2 山西省人均實際GDP序列的ADF檢驗結果

1.2 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)處理

首先對山西省人均實際GDP數(shù)據(jù)取對數(shù)。將指數(shù)趨勢化為線性趨勢,然后將對數(shù)數(shù)據(jù)進行一次差分,以消除線性趨勢,并記為Δlnyt,其序列圖如圖2所示。從圖2可直觀看出該序列上下隨機波動,已消除了趨勢性。另外從其單位根檢驗結果表即表3可知:序列Δlnyt在5%的顯著性水平下不存在單位根,為平穩(wěn)序列,可對其建立ARMA模型。

表3 山西省人均實際GDP對數(shù)差分序列的ADF檢驗結果

1.3 模型的識別

確認合適模型的過程叫模型識別。采用AR(p)、MA(q)還是 ARMA(p,q)為確定模型的類型,需要借助于取對數(shù)以后的能源消費的一階差分序列的自相關和偏相關圖。從圖3可以看出:該序列的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)都是拖尾的,初步判斷應建立ARMA模型。

圖3 山西省人均實際GDP對數(shù)差分序列的自相關與偏相關圖

為確定模型的階數(shù),需要利用AIC準則,以AIC小者為好,表4列出各模型的AIC值。

表4 ARMA模型的AIC數(shù)值表

從表4得知模型ARMA(5,3)的AIC值最小。但該模型的部分參數(shù)的顯著性檢驗通不過,不是特別好,因此再考慮AIC次小的模型ARMA(5,5),同樣該模型的部分參數(shù)不顯著。同樣模型ARMA(5,2)和 ARMA(3,5)的部分參數(shù)不顯著。經過多次計算與比較,最終選擇模型ARMA(5,3),該模型的各項指標均優(yōu)于其它模型,且殘差的正態(tài)隨機性也通過了檢驗。

1.4 模型的參數(shù)估計

選擇最小二乘法,并利用軟件eviews3.1計算得到模型ARIMA(5,1,3)的估計結果如表5所示。

表 5 ARIMA(5,1,3)的估計結果

從表5的估計結果可得模型為:

模型的殘差平方和很小,為0.040328;判定系數(shù)為0.747637,接近1,說明模型對因變量的解釋能力較高;DW的值為2.157146,接近2,說明模型的殘差不存在序列自相關現(xiàn)象。

1.5 模型的殘差檢驗

為檢驗上述模型是否合適,還需對模型進行殘差序列是否為零均值的白噪聲檢驗。若殘差通過檢驗,則認為模型是合適的,可用于預測,否則還需要對模型進行修改。

圖4是由模型(1)對山西省人均實際GDP一階差分序列進行擬合后的實際值、擬合值與殘差圖。從圖中可看出:模型的擬合值與實際值的變動具有較好的一致性,模型的殘差較小,消除了線性與指數(shù)趨勢,且在零均值上下隨機波動。表5是殘差序列的ADF檢驗結果表。從表5中可知:該序列在1%的顯著性水平下為平穩(wěn)序列。綜合上述各結果,殘差序列在1%的顯著性水平下為白噪聲序列,即說明山西省人均實際GDP一階差分序列的擬合值是實際值的無偏估計[1]。

圖4 山西省人均實際GDP對數(shù)差分序列的實際值、擬合值與殘差圖

表5:殘差序列的ADF檢驗結果表

2 模型的預測

由模型ARIMA(5,1,3)即模型(1),可得 lnyt的預測公式為:

進一步可得山西省人均實際GDP序列yt的預測公式為:

由預測公式(2)可得2007年至2011年的山西省能源消費的預測值,進一步可得2007年至2010年的預測誤差,結果如表6所示。

表6 2007-2010年山西省人均實際GDP的實際值與預測值對比分析表(單位:元)

由表6可得:2007年至2010年份的預測誤差均在4%以內,效果比較好,可用于外推預測。

3 結論

通過對山西省1978-2010年的人均實際GDP序列進行的分析與建立的 ARIMA(5,1,3)模型表明:該模型的預測效果良好,可用于外推預測。根據(jù)預測公式(2)可得2011年山西省人均實際GDP將達到7385.20元,2012年將達到8462.39元,2013年將達到10159.32元。對照國際上比較通行的人均GDP達到800美元為小康,達到4000美元為富裕的標準。按照現(xiàn)行匯率計算,山西省單就人均GDP這一項指標在2008年就已經達到小康水平,但要達到富裕階段還需要一段時間的努力。

[1]朱艷科.廣東省能源消費的ARIMA模型預測分析[J].數(shù)學的實踐與認識,2012,(02):14-18.

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[3]楊偉傳.中國能源消費的ARIMA模型預測分析[J].統(tǒng)計與決策,2009,(11):71-72.

[4]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與 Eviews應用[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2002.

[5]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模[M].北京:清華大學出版社,2006.

[6]牛仁亮主編.《輝煌山西60年》[Z].北京:中國統(tǒng)計出版社,2009.09.

[7]盧建明主編.《山西省統(tǒng)計年鑒》(2011)[Z].北京:中國統(tǒng)計出版社,2011.07.

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