广西GDP的时间序列分析与预测模型.pdf
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1、2 0 1 0年第o 7期 (总第 1 2 2 期)沿海企业与科技 N O 0 7。2 0 1 0 C O A S T A L E N T E R P R I S E S A N D S C I E N C E&T E C H N O L OG Y (C u mu l a t i v e l y N0 1 2 2)广西 G DP的时间序列分析与预测模型 许阳千 摘要 文章利用时间序列分析 中的A R I M A探索宏观经济预警系统中的基础数学模型。首先把广西1 9 7 8 2 0 0 8 年GD P时间序列平稳化,A DF检验后确认二阶差分为平稳序列,根据AC F和 P AC F图并且结合 A
2、 I C准则最终模型确定为 A ro MA(2。0,3)。关键词 广西;G D P;经济增长;A R J MA模型;非平稳时间序列 基金项 目 2 0 0 9 年广西经济管理干部 学院青年项 目“构建广西宏观 经济监测预警调控 系统”(项 目标号:O 9 B J L B O 1 3)的阶段性成果 作者简介 许阳千,广西经济管理干部学院教师,研究方向:数量经济,广西南宁,5 3 0 0 0 7 中图分类号 F 1 2 7 文献标识码 A 文章编号 1 0 0 7 7 7 2 3(2 0 1 0)0 7 0 0 5 4 0 0 o 4 一、引 言 目 前在宏观经济预警方面总的来说有三类方 法,分别
3、是景气指数预警法、模型预警法、统计预警 法。景气指数预警是最早同时也是机构最常用的 方法,这种方法利用与宏观经济有密切相关的数 据指标作为基础,通常以加权计算方式得出最终 的综合指数。该方法在理论上简单,但选择经济指 标无统一标准,很难避免出现两种指标问出现相 关现象,在操作层面上不易。模型预警是随着数 学、计算机科学等 自 然学科的发展而发展起来的,利用这些 自 然学科的方法解决经济中的问题。目 前常见的模型预测法如基于模糊理论的F u z z y 推 理、基于人工智能理论的人工神经网络(A N N)等。模型预警法给今后的宏观经济预警系统提供了很 好的平台,扩充了预警学科的研究面,但该研究
4、目 前大部分还停留在理论层面的研究,对于实际的 实证分析还需要进一步探索。统计预警法是基于计量经济学,有一套比较 完整成熟的统计方法和模型研究经济中出现的各 种现象,其中时间序列分析是计量经济学中的一 个研究分支。在统计学中传统的时间数列分析方 法一般是回归预测技术,建立回归方程,这都完全 依赖于历史统计资料,预测精度好坏,完全取决于 回归方程的质量。而且对待历史数据都是完全相 同的权重,即使是预测精度好的回归方程,也会随 着时间的推移和经济环境的变化使得预测精度逐 渐下降。实际经济情况中,大部分经济数据都有惯 性或延迟性,也就是说即将出现的经济现象与前 某段时间数据有较密切关系而与其他一些历
5、史数 5 4 据非相关。如很多经济学家认为金融危机 3 年后 美国可能会出现经济下滑,原因是 7 0 0 0 亿的救市 资金将逐步到期,这存在着巨大的风险。A R M A模型 y 1 3 t t+a J Y J 拟+Y 坤瞩 +A 正是利用经济数据的惯性预测,一方面涉及现 期和前期的Y值,在意义上是“让数据 自己说话”;另一方面,再加上过去和现在的白噪音随机误差 项,组成一个 A R M A ,q)模型。本文将利用计量经 济学中时间序列分析 A R M A模型对广西 1 9 7 8 2 0 0 8 年的G D P 样本进行分析预测。二、数据分析与处理(一】1 9 7 82 0 0 8广西 GD
6、 P线圈分析 数据来源:(2 0 0 9 广西统计年鉴 图 1 广西 GD P 1 9 7 82 0 0 8时间序列 从图 1 可以看出,G D P的增涨有明显的指数 趋势,是一个非平稳时间序列,而 A R I M A模型需 要平稳时间序列,最常用的方法是自回归求积移 动平均法(A R I M A),也称为博克斯 一詹金斯(B o x-J e n k in s)法,该方法需通过对数据进行差分运 算后达到平稳时间序列。(二 J 差 分 通过对 Y序列作一阶差分如图 2 所示。从图 上能看出后半部分有明显的趋势,即一阶差分也 是非平稳的。继续做二阶差分如图 3 所示。从图上 能看出已经没有明显趋势
7、,但比较难看出是否为 平稳的,需对其进行 A D F 单位根检验。三阶差分能 从图像上看出是平稳的序列,但是由于差分运算 阶数过多,因此丢掉很多细节性信息。所以,在经 济数据的处理中一般最多只用二阶差分来作预 测,于是进行二阶差分检验。DY 图 2一阶差分 图 3 二 阶差分(三)AD F检验 由于已经对序列进行差分消除趋势,故采用 单位根方法分别对一阶、二阶差分进行平稳性检 验,回归形式为 l,y。一 ,通过 E v i e w s 6 0 进行扩充迪基 一 富勒(A D F)检验。一阶差分由麦金 农计算的 l、5 和 1 0 临界 T统计量分别是 一3 6 7 9 3 2 2、一 2 9
8、6 7 7 6 7 和 一 2 6 2 2 9 8 9。由于所计算的 下 值为 2 6 7 2 4 2 8,在绝对值上分别小于 1 和 5 临 界值,不能拒绝 6=0即一阶差分呈现有一单位 根,一阶差分仍是非平稳的。同理,对二阶差分进行 A D F 检验,麦金农计算 的 1、5 和 1 O 临界 T 统计量 蝴U 是 一 3 6 8 9 1 9 4、一2 9 7 1 8 5 3和 一 2 6 2 5 1 2 1,所 计 算 的 下值 为 一3 5 5 4 2 5 0,说明二阶差分后的时间序列在 9 5 的 置信水平下是平稳的。虽然三阶差分在 9 9 的置 信水平下能通过平稳性检验,但由于高阶的
9、差分 会导致一些细节数据丢失,笔者决定用二阶差分 后的时间序列进行建模。如图4 所示:M a e n n(m 稍嘲 o n e-s i t p 啪 e s 图 4 A DF检验 三、模型识(I d e n t if i c a t io n)(一)相关图(c o r r e lo g r a m)和偏相关图(p a r t ia l c o r r e l o g r a m)使用 E v i e w 6 0,计算二次差分后的时间序列 2 0阶自相关函数(A C 和偏相关函数(P A C F),如图 5 所示。从自相关和偏自相关图上可看到 A C F与 P A C F 都在延迟大概三阶后,基本
10、控制在两个标准 差范围之内,可认为该序列在零轴附近波动,具有 短期相关性,同时也可认为该序列为平稳随机序 列。样本的自相关函数和偏 自相关函数没有出现 明显的截尾现象,基本上出现逐步衰减态势,二者 都呈现一定的拖尾特性,由此可认定该序列为平 稳的白噪声序列,可构造 A R M A模型。Au t o co r r el a l i o n Pa r t i a t C o f 猷a t o n AC PAC O-t al PT o b 图 5 二阶序 列 自相关、偏相关圈(二)确定参数 从图5 上可大致考虑 p=3、q=3,但要最终确定 P-q的参数值,笔者采用 A I C准则进行判断,最终 选
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- 广西 GDP 时间 序列 分析 预测 模型
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