樊怡囡
(西安財經(jīng)學(xué)院,陜西 西安 710100)
人均GDP是衡量一個國家一個地區(qū)的綜合經(jīng)濟實力、發(fā)展水平的綜合指標。它從經(jīng)濟總量的大小、人口數(shù)量的因素等因素綜合考量,在學(xué)術(shù)界被廣泛用于衡量和對比一個國家或一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平。本文應(yīng)用eviews統(tǒng)計軟件對陜西省1978年到2015年的人均GDP時間序列數(shù)據(jù)進行分析,并構(gòu)建ARMA時間序列預(yù)測模型,根據(jù)預(yù)測模型對陜西省2016年至2020年人均GDP數(shù)據(jù)進行預(yù)測。
(1)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)來源
本文的原始數(shù)據(jù)來自陜西省統(tǒng)計局官方網(wǎng)站及《陜西省統(tǒng)計年鑒2015》。采用了1978年至2015年陜西省人均GDP的數(shù)據(jù)。
(2)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗
利用eviews繪制陜西省1978-2015年人均GDP時間序列數(shù)據(jù)圖。可以得出陜西省人均GDP序列呈現(xiàn)出一定的指數(shù)趨勢,具有非常明顯的非平穩(wěn)性。
(3)數(shù)據(jù)的純隨機性檢驗
從人均GDP的序列自相關(guān)圖得出陜西省人均GDP序列數(shù)據(jù)具有非平穩(wěn)性,因而我們需要對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化處理。
(4)數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理過程
由原始數(shù)據(jù)繪制的時間序列序具有指數(shù)趨勢。要建立模型,隨機序列必須是平穩(wěn)的,對于含有指數(shù)趨勢的時間序列,可以通過對序列取對數(shù)來消除指數(shù)趨勢,將其轉(zhuǎn)化為線性趨勢。因此對原始時間序列進行優(yōu)化,發(fā)現(xiàn)取對數(shù)后線性趨勢序列仍然不是平穩(wěn)序列,還需要對其進行差分以消除線性趨勢。一階差分后的時間序列基本平穩(wěn),進一步對其進行自相關(guān)檢驗判斷其平穩(wěn)性。檢驗發(fā)現(xiàn)一階差分后的時間序列趨于平穩(wěn),在均值附近相對平穩(wěn)波動。
綜上所述,可以認為對人均GDP進行對數(shù)運算并進行一階差分后的序列認為是平穩(wěn)白噪聲序列,可以建立ARMA模型。
為了將模型更好地擬合,本文用AIC準則及模型顯著性檢驗對ARMA(p,q)進行選擇。將擬合效果較好并且不太復(fù)雜的模型選取為最優(yōu)模型。
根據(jù)建立的模型結(jié)合歷年人均GDP預(yù)測出2016-2020年陜西省人均GDP如下:

表1 2016-2020年陜西人均GDP預(yù)測值
本文選取1978年至2015年陜西省人均GDP數(shù)據(jù)基于灰色預(yù)測方法建模并預(yù)測。
(1)構(gòu)造累加生成列為X(1)={291,627,…383884}
(2)構(gòu)造的矩陣B和數(shù)據(jù)向量Yn如下:
a=-0.154,u=257.6350
(4)得出預(yù)測模型:X(1)(k+1)=1349.9873e0.154k-1672.9545
(5)則預(yù)測2016年到2020年陜西省人均GDP為:

表2 2016-2020年陜西人均GDP預(yù)測值
ARMA(1,1)模型與GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果的比較:
通過查詢,2016陜西省人均GDP為50399元,時序預(yù)測值為56481.85元,灰色預(yù)測值為67039.09元,灰色預(yù)測模型的預(yù)測精度不高。
本文以陜西省人均GDP數(shù)據(jù)為例,對數(shù)據(jù)分別進行了時間序列預(yù)測和灰色預(yù)測,發(fā)現(xiàn),灰色預(yù)測法對于大量的時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測精度不高,僅適用于少量的數(shù)據(jù)序列預(yù)測。