ARMA模型擬合甘肅省GDP淺析

火富昌

（蘭州財經(jīng)大學金融學院，甘肅 蘭州 730000）

一、引言

國內生產(chǎn)總值（GDP）是給定時期的經(jīng)濟內生產(chǎn)的所有最終產(chǎn)品和服務的市場價值。GDP常常被認為是對經(jīng)濟表現(xiàn)狀況的最佳衡量指標。GDP的目的是用一個單一的數(shù)字來匯總所有數(shù)據(jù)，它代表了某一給定時期經(jīng)濟活動的貨幣價值。在GDP核算過程中，包括四部分內容：消費、投資、政府購買和進出口。消費有家庭在產(chǎn)品與服務商的支出構成；投資由為未來使用而購買的產(chǎn)品構成；政府購買是政府購買的產(chǎn)品和服務；凈出口是一國賣給其他國家的產(chǎn)品與服務的價值減去外國賣給該國的產(chǎn)品與服務的的價值。

在市場機制的作用下，長期中的經(jīng)濟增長會呈現(xiàn)一定的趨勢規(guī)律，使得某一國家或者某一區(qū)域的GDP具有一定的可測性。國內生產(chǎn)總值既能反映某個經(jīng)濟體的周期性變化，即經(jīng)濟的增長與誰退，同時可以反映出經(jīng)濟增長的幅度。本文擬應用甘肅省2008-2016年季度GDP數(shù)據(jù)，對趨勢變量和季節(jié)虛擬變量進行回歸，引入ARMA模型來反映GDP的動態(tài)變化，并利用該模型對2017年的季度GDP預測。最后通過淺析甘肅省經(jīng)濟的波動及其發(fā)展變化給出政策建議。

二、方法介紹

ARMA模型（Auto-Regressive and Moving Average Model），即自回歸移動平均模型，是研究時間序列的重要方法，由自回歸模型（簡稱AR模型）與移動平均模型（簡稱MA模型）兩種最基本的模型結合起來，就產(chǎn)生了自回歸移動平均模型。由于ARMA模型只是解釋時間序列自身變化規(guī)律和相互聯(lián)系的數(shù)學表達式，不考慮其他相互因素的變動，只要掌握了模型識別的關鍵步驟，該預測方法借助統(tǒng)計軟件實現(xiàn)起來比較簡單。該預測方法的缺陷是未考慮其他因素的影響即沒有自變量與因變量之間的因果關系，只是通過實踐序列自身的變化規(guī)律及趨勢預測。

ARMA模型的三種基本形式：

（一）自回歸模型AR（p）

上式模型為p階自回歸模型，記為AR(p)，其中c為常數(shù)，αt為自回歸參數(shù)，隨機誤差項εt是均值為0，方差為σ2的白噪聲序列。

（二）移動平均模型MA（q）

上式模型為q階移動平均模型，記為MA(q),其中c為常數(shù)，θi為移動平均參數(shù)，是模型的待估計參數(shù)。εt是均值為0，方差為σ2的白噪音過程。

（三）自回歸移動平均模型ARMA（p，q）

上式模型為（p,q）階自回歸移動平均模型，記為ARMA(p,q)其中c為常數(shù)，αt和θi分別為自回歸參數(shù)和移動平均參數(shù)。εt是均值為0方差為σ2的白噪聲序列。

將上面的三個式子寫成滯后算子的表示形式為：

滯后算子多項式需滿足：

從上述關系可得，自回歸AR（p）模型和移動平均MA（q）模型均是 ARMA（p，q）模型的特例。

三、實證分析

（一）初始模型建立

1.原始數(shù)據(jù)。2008-2016年GDP季度數(shù)據(jù)時序如圖1所示（單位：億元）。

圖1 GDP時序圖

通過時間序列圖，可以明顯得出該時間序列具有一個整體向上的線性趨勢，同時通過時序圖可以判斷出原時間序列具有明顯的季節(jié)性。結合他人的研究經(jīng)驗，季度GDP均表現(xiàn)出明顯的積極性，因此判斷2008—2016年甘肅省GDP季度數(shù)據(jù)為一非平穩(wěn)時間序列。

2.原始數(shù)據(jù)處理。由于原始GDP季度序列有很強的趨勢成分和季節(jié)成分，因此數(shù)據(jù)處理的目的是消除趨勢以及進行季節(jié)性調整。

圖2 消除季節(jié)因素的GDP時序圖

圖3 去除季節(jié)因素的GDP對數(shù)序列

對圖2消除季節(jié)因素的GDP取對數(shù)，得到結果，如圖3所示。

通過對圖2及圖3，發(fā)現(xiàn)序列是有趨勢的非平穩(wěn)序列，運用差分法嘗試消除趨勢，使其平穩(wěn)。對取對數(shù)之后的序列進行一階差分，得到新的序列如圖4所示。

圖4 GDP對數(shù)一階差分時序圖

3.實證結果。根據(jù)AIC最小準則對其建立ARMA（1，2）模型，即運用eviews6.0得出實證結果，如圖5所示：

圖5 DLNGDP 的 ARMA（1，2）過程估計

得到回歸方程如下：

預測擬合圖如圖6所示，

圖6 殘差值、實際值和預測值

對DLNGDP殘差序列進行ADF檢驗：

圖7 殘差ADF檢驗結果

根據(jù)圖7所示，殘差序列是平穩(wěn)的，在1%、5%、10%的顯著性水平下均能拒絕原假設，殘差序列不存在相關性。

（三）預測結果，如圖8所示

圖8 DLNGDP的一階差分預測序列

四、結論

（一）經(jīng)濟解釋

利用ARMA模型對甘肅省季度GDP進行了實證，預測及擬合。通過ARMA模型可以得到，在對甘肅省2008—2016年季度GDP進行回歸后，模型的預測值和實際中核算的GDP能夠很好的擬合，對甘肅省季度GDP的增長規(guī)律有了進一步的探索和發(fā)現(xiàn)。

（二）對于甘肅省經(jīng)濟發(fā)展的建議。

1.根據(jù)甘肅省各地區(qū)差異，尋找適合區(qū)域發(fā)展的獨有主題功能區(qū)。各地區(qū)的主體功能區(qū)協(xié)調發(fā)展，合理統(tǒng)一地推動全省經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

2.貫徹落實中央、甘肅省“十三五”規(guī)劃，持續(xù)推進西部大開發(fā)戰(zhàn)略。提升城鎮(zhèn)化建設速度，實現(xiàn)農(nóng)村富余勞動力向城鎮(zhèn)化建設的轉移。在大力發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)，積極鼓勵鄉(xiāng)鎮(zhèn)私營企業(yè)的發(fā)展，擴大農(nóng)村勞動力需求，實現(xiàn)規(guī)?；r(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平。

3.加強人文素質教育，進一步建設教育基礎設施，尤其是邊遠山區(qū)和少數(shù)民族聚居地區(qū)的文化教育，大力發(fā)展職業(yè)教育，大量培養(yǎng)技術型人才。針對科技密集型企業(yè)要鼓勵引進和培養(yǎng)科研、創(chuàng)新人才，使人力資本有效的轉換為生產(chǎn)技術的革新。提高整體人口人文科學素質，為經(jīng)濟持續(xù)良好發(fā)展夯實基礎。