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湖南省人均GDP的模型建立與分析

2016-09-18 03:33:37張銳姚晗
關(guān)鍵詞:時(shí)序殘差湖南省

張銳 姚晗

湖南省人均GDP的模型建立與分析

張銳姚晗

人均GDP是體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的綜合指標(biāo)。本文針對(duì)湖南省歷年人均GDP數(shù)據(jù)構(gòu)建混合時(shí)序模型,并預(yù)測(cè)下年人均GDP數(shù)值,揭示該省人均GDP的潛在發(fā)展規(guī)律,以此為地方政策的制定提供理論依據(jù)。

人均GDP;時(shí)間序列模型;ADF單位根檢驗(yàn)

一、引言

人均GDP既考慮了經(jīng)濟(jì)總量的大小,又很好的結(jié)合了人口因素的影響,所以它較為真實(shí)直觀的反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的發(fā)展水平,是一個(gè)很重要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。因此深入分析該指標(biāo)的增長(zhǎng)趨勢(shì)、波動(dòng)規(guī)律有助于制定相應(yīng)的宏觀政策。

因?yàn)闀r(shí)間序列模型是依據(jù)自身數(shù)據(jù)出發(fā)研究其潛在關(guān)系,所以本文選取時(shí)間序列模型對(duì)湖南省人均GDP值進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文針對(duì)湖南省1978-2012年人均GDP數(shù)據(jù)用Eviews統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析,并根據(jù)其內(nèi)在聯(lián)系給出了相關(guān)模型和預(yù)測(cè)結(jié)果。

二、混合時(shí)序模型

(一)ARMA(p,q)模型

假定時(shí)間序列中部分是自回歸,部分是滑動(dòng)平均,我們可以得到一個(gè)相當(dāng)普遍的時(shí)間序列模型。一般來(lái)說(shuō),如果稱{xt}為自回歸滑動(dòng)平均混合模型,簡(jiǎn)記為ARMA(p,q)。從一般表達(dá)形式可看出數(shù)據(jù)xt既和其滯后序xt-i(i=1,2 …p)列有關(guān),也和滯后序列的誤差εt-i有關(guān)。此模型針對(duì)平穩(wěn)序列,否則應(yīng)先對(duì)原序列進(jìn)行處理,使其平穩(wěn)后再進(jìn)行模型建立。

(二)ARIMA模型

若某一時(shí)間序列為非平穩(wěn)序列,但進(jìn)行d次差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列,則有如下定義:若一個(gè)時(shí)間序列的d次差分是一個(gè)平穩(wěn)的ARMA過(guò)程,則稱為自回歸滑動(dòng)平均求和模型。若yt服從ARMA(p,q)模型,我們稱是ARIMA(p,d,q)過(guò)程。ARIMA(p,d,q)模型的實(shí)質(zhì)就是將ARMA(p,q)模型和差分運(yùn)算進(jìn)行組合。

(三)混合時(shí)序模型

本文用傳統(tǒng)時(shí)序分析方法提取確定性因素,但只有確定性因素是不夠的,因?yàn)闀r(shí)序中還存在一些系統(tǒng)性因素以外的隨機(jī)變動(dòng)因素,這些是不能用普通時(shí)序方法來(lái)分析的。隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),隨機(jī)因素在經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中所占比重逐漸加大,并且這些隨機(jī)因素呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。因此我們?cè)趯?shí)際分析中應(yīng)將傳統(tǒng)時(shí)序分析方法和隨機(jī)分析方法結(jié)合起來(lái)建模,以此達(dá)到對(duì)時(shí)間序列信息的充分提取。因此本文擬建立混合時(shí)序模型,先用傳統(tǒng)時(shí)序方法模擬人均GDP序列中的確定性影響因素,擬合后所存在的誤差項(xiàng)反映的是其他一些隨機(jī)因素的綜合影響,它不滿足隨機(jī)誤差的經(jīng)典假設(shè),會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)沒(méi)有意義。所以本文對(duì)于誤差項(xiàng)再采用ARMA模型進(jìn)行擬合,以此來(lái)消除一般時(shí)間序列存在的序列相關(guān)性,以此達(dá)到修正傳統(tǒng)時(shí)間序列模型的目的。本文用的混合時(shí)序模型如下:

其中εt為白噪聲,μt為誤差項(xiàng)。

三、湖南省人均GDP預(yù)測(cè)模型的建立與分析

(一)樣本的選擇

本文利用湖南省1978-2012年的人均GDP數(shù)值進(jìn)行研究,數(shù)據(jù)由《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得到。數(shù)據(jù)走勢(shì)圖呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)。為去除此種趨勢(shì)影響和避免異方差問(wèn)題,可對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。

(二)湖南省人均GDP模型的建立

走勢(shì)圖反映出對(duì)數(shù)化的人均GDP隨時(shí)間變化呈明顯規(guī)律性,設(shè)置如下兩種模型對(duì)原時(shí)間序列進(jìn)行擬合,用Eviews軟件進(jìn)行回歸得到:

從上述兩個(gè)模型的DW值可以看出兩個(gè)模型的殘差項(xiàng)均存在序列相關(guān)性,此時(shí)不能采用傳統(tǒng)最小二乘法進(jìn)行估計(jì),可以采用混合時(shí)序模型,用ARMA模型擬合殘差項(xiàng),來(lái)消除殘差項(xiàng)序列相關(guān)性的負(fù)面影響。在用ARMA模型進(jìn)行擬合殘差項(xiàng)前要保證該序列為平穩(wěn)序列。若序列不平穩(wěn),則要對(duì)該序列進(jìn)行差分,再擬合。本文用ADF檢驗(yàn)殘差序列的平穩(wěn)性。

結(jié)果顯示均通過(guò)了檢驗(yàn),所以繼續(xù)用ARMA(p,q)模型對(duì)殘差序列進(jìn)行擬合。在擬合中要依據(jù)其自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)函數(shù)選擇p與q的具體值,并根據(jù)SIC準(zhǔn)則,進(jìn)行ARMA最優(yōu)模型選擇。將最優(yōu)模型分別與模型一、二結(jié)合,最后得到人均GDP混合時(shí)序模型分別為:

模型一對(duì)應(yīng)的最終混合時(shí)序模型為:

模型二對(duì)應(yīng)的最終混合時(shí)序模型為:

第三個(gè)模型的t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)均符合條件,但模型四的t2系數(shù)較為不顯著。通過(guò)擬合效果圖得出混合時(shí)序模型都較好的反映了真實(shí)序列的相關(guān)信息。

(三)模型檢驗(yàn)

(1)參數(shù)顯著性檢驗(yàn):相關(guān)結(jié)果表明模型三通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),模型四的t2系數(shù)不顯著,但整體系數(shù)顯著。(2)系數(shù)整體顯著性檢驗(yàn):相關(guān)結(jié)果表明均通過(guò)了F檢驗(yàn)。(3)相關(guān)性檢驗(yàn):在模型三和四中DW值都大約為2,代表殘差項(xiàng)不存在一階自相關(guān)性。然后繼續(xù)進(jìn)行LM檢驗(yàn),得出兩個(gè)模型的殘差序列不存在多階序列相關(guān)性。

綜上所述,模型三、四均通過(guò)了模型檢驗(yàn),我們用其對(duì)已知的2013年湖南省人均GDP值進(jìn)行預(yù)測(cè),后將預(yù)測(cè)值與真實(shí)值對(duì)比,來(lái)選擇最優(yōu)的模型對(duì)其擬合。2013年湖南省人均GDP真值為36763元,用模型三進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果為38376元,相差1613元,用模型四進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果為35513元,相差1250元??梢悦黠@看出模型四預(yù)測(cè)精度較高,所以選模型四擬合該序列。

(四)預(yù)測(cè)2014年湖南省人均GDP數(shù)值

通常構(gòu)建模型中使用的數(shù)據(jù)較少,且時(shí)間序列反映的為短期變化情況,因此只適合進(jìn)行短期預(yù)測(cè),在此我們只預(yù)測(cè)2014年數(shù)值。進(jìn)行短期預(yù)測(cè)時(shí)選擇模型四的形式,用已知的1978-2013年的湖南省人均GDP值對(duì)未知的2014年人均GDP值進(jìn)行預(yù)測(cè)。經(jīng)計(jì)算得2014年湖南省人均GDP的值為38445元。今后每經(jīng)過(guò)一年就可以得到一個(gè)新的實(shí)際數(shù)據(jù),即增加一個(gè)樣本觀測(cè)值,按上述方法重新擬合,后再用新的模型對(duì)后續(xù)幾年預(yù)測(cè),以此得到較高精度。

四、結(jié)語(yǔ)

本文用時(shí)間序列混合模型對(duì)湖南省人均GDP值進(jìn)行擬合。經(jīng)研究得出模型四較好的擬合了湖南省人均GDP值,預(yù)測(cè)精度較高。并隨樣本數(shù)據(jù)的增加,會(huì)不斷對(duì)模型進(jìn)行修正,使模型預(yù)測(cè)精度逐漸提高,因此可以認(rèn)為該模型較好的反映了湖南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

[1]成剛,袁佩琦,陳瑾.北京市人均GDP的時(shí)間序列分析及預(yù)測(cè)[J].生產(chǎn)力研究,2007.

[2]嚴(yán)天艷,呂王勇,朱麗萍.中國(guó)人均GDP的時(shí)間序列模型的建立與分析[J].西安民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,6(34).

[3]祝丹.福建省人均GDP預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用[J].漳州師范學(xué)院學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2008,68(2).

(作者單位:湖南科技大學(xué)商學(xué)院)

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