时间序列分析在辽宁省GDP预测中的应用.doc

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时间序列分析在辽宁省GDP预测中的应用

　　摘要：

GDP是衡量一个国家或地区经济状况和综合实力的核心指标，做好GDP核算对于判断宏观经济运行状况以及制定正的宏观经济政策具有重大意义。

本文以辽宁省1978-2013年的GDP为样本数据，建立ARIMA模型来拟合其动态发展路径并进行预测。

研究结果表明，ARIMA（1，1，1）能较好地刻画辽宁省GDP的动态变化趋势，预测的精度也相对较高。

　　关键词：

ARIMA;GDP;预测;时间序列分析

　　一、引言

　　国内生产总值（GrossDomesticProduct）是指在一定时期内一国或一地区经济中运用生产要素所生产的全部最终产品和服务的价值，常被公认为衡量国家经济状况和综合实力的核心指标。

　　"十二五"时期是辽宁老工业基地全面振兴的关键时期，产业结构优化升级取得新进展，区域协调发展形成新格局，改革开放实现新突破，基础设施和生态环境建设取得新成效，民生建设得到新加强。

国内很多学者都曾基于ARIMA模型对我国GDP、各省GDP以及人均GDP进行过预测研究，如李娜，薛俊强[1]（2013）。

中国省区经济是国民经济的重要组成部分，而省区经济又具有相对独立性，因此做好GDP核算对于判断宏观经济运行状况以及制定正确的宏观经济政策具有重大意义。

　　二、ARIMA模型的建模思路

　　ARIMA模型（autoregressiveintegratedmovingaveragemodel）是伯克思和詹金斯（Box-Jenkins）于20世纪70年代初提出的著名时间序列预测方法[2][3]。

　　1、ARIMA模型的形式

　　对于一个非平稳时间序列yt，经过d阶差分后成为平稳序列，则称该序列为d阶单整序列。

对于一个单整时间序列，可以通过差分（d阶）将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。

设yt是单整（d阶）时间序列，则可对其平稳性转化，有ut=（1-L）dyt，式中，ut为平稳序列。

　　2、ARIMA模型的建立步骤

　　首先进行时间序列的平稳性检验。

判断时间序列数据是否平稳，目前最常用的方法是运用ADF单位根检验进行准确判断。

如果该序列非平稳，则可通过差分变换或者对数差分变换得到一个平稳序列，最终确定阶数d。

　　其次，通过自相关系数和偏相关系数确定模确定模型AR和MA的阶数，并根据AIC准则或SIC准则确定模型自回归阶数p与移动平均阶数q。

　　再次，利用最小二乘法来估计模型中自回归和移动平均项系数，并根据t统计量对参数进行显著性水平检验。

检查残差序列是否为白噪声序列。

若是，则可以认为所选择的模型能够很好地拟合数据;若不是，则重新选择p，q，再次检验，直到通过残差序列为白噪声序列为止。

　　最后，选择最优模型对时间序列进行预测，用ARIMA模型所进行的预测会比传统的结构计量模型得出更可靠的结果，特别是对于短期预测效果更好。

　　三、ARIMA模型对辽宁省GDP的实证分析

　　1、模型建立

　　本文选取了我国1978―2013年辽宁省生产总值数据[4]（数据来源于辽宁省统计年鉴2014）。

　　对1978-2013年辽宁省生产总值时间序列数据进行处理，做出该序列的时序图。

从时序图可看出该序列呈指数上升趋势，显著非平稳（呈现明显地非平稳特征）。

　　因为数据有指数上升趋势，为减小波动，使其对数化，记为lnGDP，对lnGDP进行ADF检验后得出其为非平稳序列，再将lnGDP进行一阶差分，记为d1，并进行ADF检验，结果如表1所示。

　　从表1可知在显著性水平0.05下，-3.520778<-2.951125，且P值小于0.05，因此d1是平稳的（拒绝原假设，表明d1为一阶单整序列），即d取1。

在Eviews软件中做出对数一阶差分序列的自相关和偏自相关图，如图1所示。

　　自相关系数和偏自相关系数在滞后阶数为1之后一直处于置信区间内（在一阶截尾），根据AIC，SC准则，经过合理筛选和选择，p取1，q取1，以ARIMA（1，1，1）模型作为最终模型。

　　2、模型的估计和检验

　　根据以上的分析，对ARIMA（1，1，1）模型作普通最小二乘法估计，得到估计方程及其统计检验结果，如图2所示。

　　我们可以得到ARIMA（1，1，1）模型的回归方程如下（其中，μ为模型的残差项）：

　　信息量准则统计量AIC=-3.180503，SC=-3.045825，标准误差SE=0.047300，R2=0.349144，调整后的R2=0.307153。

在Eviews软件中做出残差序列的自相关和偏自相关图，如图3所示。

　　对模型的Q统计量进行白噪声检验，从图3可看出，残差对应的自相关与偏自相关均落入置信区间内，故认为该残差为一白噪声过程，从而通过检验，模型回归显著成立。

　　从表2可以看出模型的残差通过ADF单位根检验，残差为白噪声。

因此，该模型用于预测是可行的。

　　3、模型的预测

　　本文先用ARIMA（1，1，1）模型对辽宁省2012年与2013年GDP进行预测，预测值与实际值误差较小，说明该模型可以进行短期预测。

其次用该模型对辽宁省2014年GDP预测如表3：

　　四、总结

　　时间序列分析在中国省区GDP预测中的应用是一项有现实意义的课题，在实际运用中，由于GDP的特殊性，ARIMA模型是预测GDP的较好选择，但是预测只是估计量，真正精确的还是真实值。

在应用中，应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型[5]。

　　ARIMA模型虽然在短期内预测比较正确，但随着预测期的增长，预测误差会逐渐增大。

在时间序列分析建模过程中，影响经济增长的因素很多，未考虑一些特殊事件，包括一些不可控的因素，比如金融危机和自然灾害[6]。

在建模过程中对这一类特殊事件的影响值得进一步深入探讨。

　　>参考文献：

　　[1]李娜，薛俊强.基于最优ARIMA模型的我国GDP增长预测[J].统计与决策，2013，09：

23-26.

　　[2]张晓峒.计量经济学软件Eviews使用指南（第二版）[M].南开大学出版社，2004

　　[3]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京：

清华大学出版社，2011.

　　[4]辽宁省统计年鉴2014

　　[5]KirtiSoni，SangeetaKapoor，KulwinderSinghParmar，DimitrisG.Kaskaoutis.StatisticalanalysisofaerosolsovertheGangeticHimalayanregionusingARIMAmodelbasedonlong-termMODISobservations[J].AtmosphericResearch，2014

　　[6]SimonStevenson.AcomparisonoftheforecastingabilityofARIMAmodels[J].JournalofPropertyInvestment&;Finance，2007

　　（3）风险部门的设置

　　首先，风险部门的独立性不够。

我国的风险管理部门和合规稽核部门机构设立在管理部门之下，而不是董事会，这就造成我国的风险管理部门相当于一个业务部门在运行，很难去全面统筹各个部门。

其次，缺乏专业团队的指导。

由于证券公司遇到的风险种类繁多，设计会计、法律等各个方面，所以需要不同领域的人才进行指导。

而我国的证券公司通常缺少具备不同领域知识的复合型人才。

　　正是由于风险监管方面存在的种种问题，才会出现像去年光大乌龙指那样的事件，这也给我国券商业敲响了警钟，在券商规模逐渐扩大、经营种类日益繁多的今年，更要加快风险管理的建设，做到居安思危。

　　4、专业人才缺乏

　　在一般的情况下，大型综合券商由于具备品牌、地域、资金、政策等方面的优势，较为容易吸引优秀人才，因此会形成少数的顶尖人才集中在一些大型的证券公司，而中小型的券商在人才竞争中处于优势，人才匮乏。

并且，由于我国证券行业发展时间不长，虽然从业人员大多学历较高，但是缺乏实践经验，与外国大型投行的员工相比，目光要短浅很多。

　　在人才短缺的情况下，券商为了生存和发展，争夺人才的竞争愈演愈烈。

从社会行业人才的平均流动频率来看，券商间的人才流动比率较高。

如何稳定业务骨干人才队伍，是当前券商面临的急需解决的重要问题。

一些人才在短期效应的诱惑下，形成局部个体利益优化，但却要付出整体利益下降甚至恶化的成本和代价，从而导致社会效益下降，资源配置效率低下等问题。

还有的大型券商突然失去整个业务部门，这不利于券商业务发展的连续性。

　　此外，我国券商普遍存在声誉不高的问题，特别是在国际上声誉较差，这种情况下，券商很难承担起振兴民族经济的大业。

　　三、结论和建议

　　1、扩大资本规模，提高竞争实力

　　对于一个企业，资金规模和盈利能力永远是最为核心的，目前我国券商普遍资金规模较小，较多的资金集中在较少的几个证券公司。

这很难使得我国券商业得到普遍的发展，核心竞争力的难以提高。

为了提高竞争力，一些已经具备一定规模的证券机构，会通过兼并一些实力相对薄弱的机构，迅速增加自身实力。

　　在证券机构合作的过程中，地方政府应提供积极的服务，为券商之间的合并出力，使之形成更具市场竞争力的大型证券公司。

　　2、形成行业结构的阶梯化

　　现代投行所提供的服务主要分为综合服务和专项服务。

即使对那些为数不多的综合性投资银行来说，一方面不断拓展业务，形成多样化的业务范围，另一方面有结合自身实际，推动业务向着专业化方向发展。

以美国证券业为例，如美林、高盛、所罗门兄弟公司等，它们在业务上各有侧重，美林公司善于组织项目融资、产权交易、乐于充当敌意收购方的财务顾问，所罗门兄弟公司擅长商业票据发行和政府债券交易，其经纪业务以投资机构为主。

　　通过行业内部的兼并重组与优胜劣汰，我国券商业必然会形成更为合理的分工格局，建立起以大型券商为主、地区券商为依托、各类专业化公司为主导的行业结构。

　　3、推进融资融券业务的发展

　　之前的分析中已经看出，今年来我国融资融券规模显著扩大，所取得的收入也日益提高，这表明了我国券商有志于推动融资融券进一步发展的愿望。

再者，融资融券业务的开展有利于证券公司改变其传统的经纪业务模式，进而产生双向的盈利，对于我国大多数的证券公司而言，尽快实行融资融券业务是其未来的主要发展方向，因此对融资融券当前所存在的问题应尽快采取措施来应对。

较易实行的方法是扩大融资融券标的股票的范围，根据当前市场情况和各公司现状开放更多符合交易所融资融券交易实施规定的标的证券，从而满足投资者的不同需求，进而推动资本市场的健康发展。

与此同时所增加得中小企业标的股票也有利于形成多层次的融资融券市场构架。

　　>参考文献：

　　[1]中国在证券业协会.中国证券业协会公布2013年度证券公司会员经营业绩排名情况.

　　[2]中国在证券业协会.中国证券业协会公布2012年度证券公司会员经营业绩排名情况.

　　[3]郑振龙等.中国证券市场发展简史.经济科学出版社，2000.

　　[4]张根.试论我国证券公司的发展及其前景[M].金融经济出版社，2013.