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山東省人均GDP模型的建立與分析

2013-07-04 08:52:46高曉華
對外經(jīng)貿(mào) 2013年1期
關(guān)鍵詞:山東省模型

高曉華

(德州學(xué)院,山東 德州 253023)

一、問題的提出

GDP(Gross Domestic Product)又稱國內(nèi)生產(chǎn)總值,是指在一個國家(或地區(qū))在一定時期內(nèi)(通常指一個季度或一年)所生產(chǎn)出來的全部社會最終產(chǎn)品和勞務(wù)的總和。是經(jīng)濟學(xué)中常用到的一個指標(biāo),反映了一個國家的經(jīng)濟狀況,常被認為是衡量一國綜合國力與財富的最佳指標(biāo)。人均GDP也是衡量國家和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的重要指標(biāo)。山東省作為一個農(nóng)業(yè)大省,2010年全省國內(nèi)生產(chǎn)總值為33805.3億元、2011年為38165億元,連續(xù)兩年全國排名第三位。對山東省人均GDP進行分析,揭示其內(nèi)在變化規(guī)律,具有重要的意義。

二、數(shù)據(jù)的分析與處理

(一)數(shù)據(jù)選取

本文根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》和《山東省統(tǒng)計年鑒》,選取1990—2011年山東省GDP總量和山東省人口總數(shù),通過二者比值,計算出山東省各年人均GDP(見表1)。

表1 1990—2011年山東省人均GDP 單位:元

1998 7944.50 2009 35793.72 1999 8436.16 2010 40853.07 2000 9265.91 2011 47138.93

(二)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

時間序列數(shù)據(jù)建模,需要具備的前提條件是其序列平穩(wěn)。因此,首先需要對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。根據(jù)表1,利用Eviews6.0軟件繪制時序圖,發(fā)現(xiàn)山東省人均GDP含有指數(shù)趨勢,具有很強的非平穩(wěn)性(見圖1)。需要進行平穩(wěn)化處理。通過取對數(shù)將指數(shù)趨勢轉(zhuǎn)化為線性趨勢,從圖2看出,取對數(shù)后的人均GDP向右上方傾斜的趨勢仍舊明顯,依然存在非平穩(wěn)性。需要進行差分。先取一階差分,繪制出一階差分后的時間序列圖(見圖3)。看出一階差分后,數(shù)據(jù)圖前期波動大,后期波動小,但整體仍有向上的趨勢,屬于非平穩(wěn)序列。因此需要進行二階差分(見圖4)。二階差分后,序列基本平穩(wěn)。

圖1 原始數(shù)據(jù)的時間序列圖

圖2 取對數(shù)后的時間序列圖

圖3 一階差分圖

圖4 二階差分圖

序列平穩(wěn)后仍然運用Eviews6.0軟件進行單位根檢驗。輸入數(shù)據(jù),選擇ADF檢驗,發(fā)現(xiàn)一階差分后T值在1%的條件下大于臨界值,不符合平穩(wěn)要求;而二階差分后將T統(tǒng)計量值與ADF檢驗臨界值進行比較,t值為-5.92861,在1%、5%、10%,三個顯著水平下,單位根檢驗的 Mackinnon臨界值分別為 -3.8574、-3.0404、-2.6601,顯然,上述t檢驗統(tǒng)計量值小于相應(yīng)臨界值,從而拒絕原假設(shè),說明序列不存在單位根,是平穩(wěn)序列,且其均值為0.0002,約等于零,符合平穩(wěn)化、零均值的要求??梢越⒛P?見表2)。

表2 二階差分后ADF檢驗值

三、模型的識別與建立

根據(jù)ADF檢驗值的結(jié)果對表1數(shù)據(jù)作2階自相關(guān)和偏相關(guān)圖,從其函數(shù)值可以看出,兩者均表現(xiàn)出十分明顯的拖尾性質(zhì)。因此,認為該序列適合ARMA模型。因為自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)均在K=2以后開始衰減,因此可以考慮p=2,q=2。建立ARMA(2,2)模型:

用Eviews6.0軟件建立ARMA(2,2)模型,結(jié)果如表3所示。

表3 自相關(guān)、偏相關(guān)表

從而得到模型為:

式(2)中的擬合優(yōu)度R2為0.9974,接近于1,DW統(tǒng)計值為1.9431,模型擬合程度較好,為二階差分后時間序列的擬合模型。

四、模型的檢驗

模型檢驗主要是對殘差序列進行檢驗,檢驗殘差序列是否為白噪聲序列,如果是白噪聲序列,則認為模型合理,否則,意味著序列中還存在著有用的信息沒有被提取,需要對模型進行進一步的改進。仍然運用該軟件作殘差序列自相關(guān)分析圖,根據(jù)分析圖對式(2)進行判斷,可以看出殘差序列自相關(guān)基本落入隨機區(qū)間,可以認為殘差序列為白噪聲序列,模型較好地擬合了數(shù)據(jù),通過了檢驗。

五、模型的分析

由上述山東省人均GDP時間序列模型可知,山東省人均GDP的增長不僅與上一期、上兩期人均GDP增長有關(guān),還與本期和上一期、上兩期擾動項有關(guān)。上期人均GDP每增長1%,本期會增加0.125%;上兩期人均GDP每增長1%,本期會下降1.488%。另外,本期人均GDP還與上一期的隨機因素εt有關(guān),系數(shù)是1.7801,以及上兩期的隨機因素εt有關(guān),系數(shù)是0.8035。

[1]張曉峒.eviews使用指南與案例[M].北京:機械工業(yè)出版社,2007:232-238.

[2]官琳琳,門可佩.人均GDP時間序列模型及預(yù)測[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009(12):5340-5341.

[3]符曉燕,楊娜娜.中國人均 GDP的時間序列模型比較分析[J].商業(yè)時代,2011(14):4-5.

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