時間序列分析論文-我國外匯儲備的短期預(yù)測

吉林財經(jīng)大學(xué)2011-2012學(xué)年第一學(xué)期統(tǒng)計軟件應(yīng)用與實踐基于時間序列分析的論文院別：統(tǒng)計學(xué)院專業(yè)：統(tǒng)計學(xué)年級：0836姓名：王立偉學(xué)號：0401083608基于ARMA模型的吉林省居民消費(fèi)時間序列分析與預(yù)測【摘要】本文以1993—2010年吉林省居民消費(fèi)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)，用ARIMA模型進(jìn)行分析，結(jié)果顯示ARIMA〔1，2，3〕具有較為準(zhǔn)確的預(yù)測效果。利用該模型對我其進(jìn)行分析?！娟P(guān)鍵詞】固定資產(chǎn)投資時間序列分析ARIMA模型一.引言消費(fèi)水平是指一個國家一定時期內(nèi)人們在消費(fèi)過程中對物質(zhì)和文化生活需要的滿足程度。現(xiàn)在的中國市場已完全消除了日用品和食物短缺的現(xiàn)象。居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)亦發(fā)生很大變化。在居民全部消費(fèi)支出中，反映根本生存需要的食品、衣著和根本生活用品支出所占的比重大幅度下降，而表達(dá)開展與享受需求的住房、交通通信、醫(yī)療保健、文教娛樂、休閑旅游等項支出的比重那么迅速上升，生活質(zhì)量進(jìn)一步提高。二.數(shù)據(jù)的時間序列特征分析將1993年至2010年吉林省縣居民消費(fèi)數(shù)額繪制成折線圖，如圖1所示，可以很容易地看出序列具有明顯的增長趨勢，并且可以看出，從2004年到2005年開始，有了顯著提高，并且增加的幅度也有所增大，這主要是因為自生活節(jié)奏加快，消費(fèi)自然上升。圖11993年1月至2010年9月中國外匯儲藏的折線圖1、數(shù)據(jù)的檢驗對此序列進(jìn)行單位根檢驗，如圖2所示，t檢驗結(jié)果為1，無法拒絕序列存在單位根的原假設(shè)，且t檢驗P值大于等于1，說明此序列至少具有一階單位根。之后對序列進(jìn)行一階差分的單位根檢驗，結(jié)果如圖3所示，t檢驗值的P值為0.0271，在置信水平為95%的情況下，可以拒絕原假設(shè)，說明此序列不具有二階單位根，但具有一階單位根，序列不是平穩(wěn)序列。圖2序列的單位根檢驗結(jié)果圖3一階差分后序列的單位根檢驗結(jié)果對該序列繪制了自相關(guān)、偏自相關(guān)圖，如圖4所示，由圖中可以看出，序列的自相關(guān)系數(shù)衰減緩慢，沒有很快趨于0，同樣可以說明該序列是非平穩(wěn)序列。2、序列的調(diào)整由于序列不是平穩(wěn)序列，所以需要對其進(jìn)行變換。由序列的折線圖可以看到，序列是逐漸遞增的，并且增加的幅度在不斷增大，所以，對此序列進(jìn)行對數(shù)差分，以消除序列的趨勢。繪制對數(shù)差分后序列的折線圖，如圖5所示，并且對其進(jìn)行單位根檢驗，檢驗結(jié)果如圖6所示，可以看到，檢驗結(jié)果的P值為小概率，拒絕了序列有單位根的原假設(shè)，所以認(rèn)為對數(shù)差分后的序列沒有單位根，對數(shù)差分后的序列為平穩(wěn)序列。圖5對數(shù)差分后序列的折線圖圖6對數(shù)差分后序列的單位根檢驗結(jié)果之后繪制對數(shù)差分后序列的自相關(guān)、偏自相關(guān)圖，如圖7所示，可以看出序列的自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)迅速衰減到置信帶內(nèi)，同樣可以說明序列為平穩(wěn)序列。圖7對數(shù)差分后序列的自相關(guān)、偏自相關(guān)圖3.模型的建立由于序列為非平穩(wěn)序列，對數(shù)差分后的序列LY為平穩(wěn)序列，所以應(yīng)用LY建立模型。由對數(shù)差分后序列的自相關(guān)、偏自相關(guān)圖可以看到，序列的自相關(guān)系數(shù)有峰值，迅速衰減，偏自相關(guān)系數(shù)同樣有峰值，并且迅速衰減，所以應(yīng)該建立ARMA〔1，1〕模型。如圖8所示，得到ARMA〔1，1〕模型的參數(shù)估計結(jié)果，可以看到AR〔1〕、MA〔1〕和截距項C的t檢驗結(jié)果均為小概率，拒絕原假設(shè)，通過t檢驗；F檢驗結(jié)果為小概率，通過F檢驗；DW檢驗結(jié)果約為1.96，很接近2，說明模型不存在序列相關(guān)，估計結(jié)果有效；估計方程的可決系數(shù)為0.3149，修正后的可決系數(shù)為0.3081。圖8ARMA〔1，1〕模型的參數(shù)估計結(jié)果模型建立好后，對殘差進(jìn)行檢驗，首先看真值、擬合值、殘差圖，如圖9所示，可以看出，模型的擬合程度較好，殘差是圍繞著零均值隨機(jī)波動的。再對殘差進(jìn)行白噪聲檢驗，結(jié)果如圖10所示，可以看到檢驗結(jié)果均為大概率，無法拒絕原假設(shè)，認(rèn)為殘差是相互獨(dú)立的，通過白噪聲檢驗。綜上所述，模型的適應(yīng)性檢驗通過。圖9真值、擬合值、殘差圖圖10殘差的白噪聲檢驗結(jié)果對模型的適應(yīng)性檢驗通過，所以可以根據(jù)模型的估計值，寫出模型的表達(dá)式如下：LY=0.0242576428549+[AR(1)=0.852806326565,MA(1)=-0.523603537085,BACKCAST=1993M03,ESTSMPL="1993M032010M04"]三．短期預(yù)測及結(jié)論利用建立好的模型，2011做外推預(yù)測，得到這一年的外匯儲藏預(yù)測值，結(jié)果如下表所示：年份預(yù)測值實際值相對誤差20107702.8007805.8－3.22%四．政策建議根據(jù)以上分析，可以看出提高居民消費(fèi)水平的根本途徑是大力開展生產(chǎn)力。但在大力開展生產(chǎn)力，增加城鄉(xiāng)居民可支配收入的同時，必須嚴(yán)格控制人口增長。為此，我們可以采取以下措施：〔一〕提高居民整體收入水平，特別是農(nóng)村居民收入水平。

中國是一個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)村居民收入水平低是居民消費(fèi)水平難以提高的重要原因。切實提高農(nóng)民收入，不僅是農(nóng)民由溫飽進(jìn)入小康、改善農(nóng)民生活質(zhì)量的關(guān)鍵，也是刺激消費(fèi)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康快速協(xié)調(diào)開展的重要著力點(diǎn)。１、調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)。調(diào)整和優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力開展高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高校農(nóng)業(yè)，這是當(dāng)前增加農(nóng)村居民收入的關(guān)鍵措施。調(diào)整結(jié)構(gòu)的重點(diǎn)是改善農(nóng)產(chǎn)品品種，提高質(zhì)量，增加效益。一是要抓住當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)充足的時機(jī)，加快調(diào)整糧食品種結(jié)構(gòu)；二是大力開展畜牧業(yè)。畜牧業(yè)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中處于“前拉后帶”的重要環(huán)節(jié)，搞好了可以促進(jìn)種植業(yè)、帶動加工業(yè)，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化增值。三是發(fā)揮種植業(yè)傳統(tǒng)優(yōu)勢，開展農(nóng)林牧漁業(yè)和名、特、優(yōu)、新產(chǎn)品，農(nóng)產(chǎn)品也要提高品牌意識，靠品牌開拓市場。２、依靠科技進(jìn)步，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本錢。在當(dāng)前增收困難的情況下，降低生產(chǎn)本錢，減少農(nóng)民的支出也是增加農(nóng)民收入的一條重要途徑。目前，由于技術(shù)相對落后，我國農(nóng)業(yè)資源的利用率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于興旺國家水平，特別是農(nóng)民在用水、用電、用地等很多方面，缺乏科學(xué)指導(dǎo)，浪費(fèi)嚴(yán)重。據(jù)測算，從1988年到1996年，糧食增長了27.6%,收購價格指數(shù)增長了172.9%,但同期總本錢卻增長了274.3%。這也說明，降低本錢，增加效益是推動農(nóng)業(yè)節(jié)能增效，增加農(nóng)民收入的重要措施?！捕硣?yán)格控制人口增長控制人口增長是人口問題的重點(diǎn)和難點(diǎn)。人口自然增長率越高，越是阻礙社會經(jīng)濟(jì)的開展和人類的進(jìn)步。我們要繼續(xù)實行方案生育政策，實現(xiàn)控制人口規(guī)模的既定目標(biāo)。根據(jù)我國人口現(xiàn)狀和經(jīng)濟(jì)開展水平，要把控制人口出生率、提高人口素質(zhì)和解決人口老齡化等問題通盤考慮，制定一個合理增長、提高質(zhì)量、優(yōu)化年齡結(jié)構(gòu)的綜合人口方案。同時加強(qiáng)對目前人口狀況和人口動態(tài)的研究分析，為人口控制、就業(yè)、遷移與城市化等正確決策提供依據(jù)?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】[1]張曉峒，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)根底[M]，南開大學(xué)出版社，2001年[2]子奈，葉阿忠，高等計量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M],南開大學(xué)出版社，2001年數(shù)據(jù)來自《吉林省統(tǒng)計年鑒》年份居民消費(fèi)年份居民消費(fèi)19941746.00020033496.20019952236.00020034283.00019962641.00020044838.900199