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第三产业类论文 地方经济增长分析及预测模型研究-以陕西省为例

2018-12-10 09:49:14来源:组稿人论文网作者:婷婷

  摘要

  摘要:当前地方经济发展形势的分析和预测,对地方经济持续健康发展及政策的制定都有一定的指导作用。为了能科学有效的制定出适合地方经济发展的政策,这时候对地方经济发展的预测就显得非常有必要。陕西省地理位置独特,在东西部经济发展中起承东启西作用并且应国务院要求陕西省将做为西部大开发的新引擎,研究陕西省经济发展具有战略性意义。

  本文首先研究了陕西省近年来,工业、建筑业、第三产业发展现状,并做了简单分析;然后分别从三个方面介绍了两种经济预测的方法,灰色GM(1,1)预侧和ARIMA模型。

  最后,根据相关历史数据,我建立了关于陕西省地区生产总值(GDP)增长的灰色GM(1.1)预测模型。经过求解模型参数,并做后验差模型拟合度检验,预测给出未来五年陕西省地区生产总值(GDP)。

  关键词:工业;建筑业;第三产业;灰色预测;ARIMA模型

  目 录

  引言

  自1978年改革开放以来,我国社会各方面持续高速发展,工业快速发展,不断引进外资,城市化也在不断加深,大量农村务工人员涌入城市并长期定居,城市化规模越来越大。社会各行业也在不断扩大产业结构越来越复杂,在这个过程中,我国经济持续高速增长,不断吸引外企和外资来华发展投资。

  与此同时,随着我国加入世界贸易组织(WTO)中的商品远销海外同时,内地的企业、商品也受到海外企业和商品的冲击,机遇与风险并存,世界经济全球化趋势越来越明显。这时,地理位置、自然资源等非人为等一系列因素,使得国名经济呈现出显著的区域化特征。不同的地区有不同的优势行业,也有全面发展的经济特区。地区经济实力的强弱,反映出该地区各行业发展的强弱,提升地区的经济综合实力才能在地区经济得到国际投资的竞争中胜出,才能更大化的发展地区经济。

  中国改革开放30多年来经济飞速发展且硕果累累,中国广阔的消费市场和自然资源使得中国在经济全球化中处于有利地位,吸引着多方企业、资金来华发展。各种资金、公司更加注重地区的经济综合实力,经济发展又好又快才能为本地区吸引更多的外来资金和外企,促进本地区的发展。地方各级党政领导、各行、各业、广大企业界人士都必须结合地方实际,认真研究应对措施,抓住机遇,迎接挑战,结合不同产业和行业的具体情况,及时制定出应对策略以便本地区能更好的入世,并能正确处理入世给地区社会各方面的发展带来的影响。因此,分析预测地方经济发展,对于地方政府合理规划地方发展战略、处理发展中显现的问题和地方政府及时的对经济的宏观调控都有战略性意义。

  问题分析

  1.1研究背景

  随着经济全球化与中国的改革开放,中国经济在近三十多年间发生了巨大的变化,呈现出崭新的面貌,令世界刮目相看。我的经济得到发展,实力大大增强,同时产业结构也正在发生急剧的变化。尤其是进入21世纪后,经济发展进入新的阶段,奥运、亚运、世博、APEC等世界大型活动的成功申办和举办,给中国经济社会发展、城市建设和中国的改革开放等各个方面都带来深远的影响。在中国苏联时期的计划经济已完全不适用,以市场为导向的社会主义市场经济才能又好又快的发展中国的经济,随着中国经济的发展和制度的完善,我们已经形成了已市场为导向,政府宏观调控为辅的良性发展趋势,并且这种经济制度越来越完善。在这种背景下地区经济的发展对带动全国经济的发展将越来越重要,正确分析本地区经济发展的优势和劣势,并掌握本地区经济发展中的规律和运行机制,深刻理解区域经济发展的规律性问题和影响因素之间的关系,将有利于整体国民经济的协调发展。

  陕西省位于中国西北部,周边与内蒙古、四川、重庆、河南、甘肃、宁夏、山西、湖北8个省市接壤,处于中国的几何中心,所以,在中部和西部经济一体化发展中处于重要地位。陕西省独特的地理位置就决定陕西省经济的发展是西部大开发的成功的关键。同时,我国不断的在扩大内需拉动消费,在这样一个大的经济发展的时代框架下,陕西省的独特地位就表明它在这样的大环境下的优势越来越明显。

  2010年我国省市GDP排名,陕西省GDP为10123.48亿元,排16名(2005年第20名;2010年第16名),正式进入中国的“万亿省份俱乐部”。

  1.2研究意义

  陕西的经济发展,一定程度上影响着西部大开发,影响着东、西部的沟通融合和区域差距的缩小。研究和预测陕西省的经济发展,帮助政府制定出正确、科学的经济发展的策略、应对经济问题的能力和规划陕西省未来发展的战略布局都有重大意义,并且对促进西部大开发等一系列中国的发展具有战略性意义。

  1.3预测技术及本文研究思路

  1.3.1预测的基本含义

  预测就是预先推测或者测定,更为具体的来说,预测就是利用现有的我们所掌握的信息,按照事先我们所熟练掌握的一定的规律和方法,对未来将要发生或者不明其发生趋势的事情进行推算,以便我们预先了解事情可能发展的过程、动向甚至结果。

  1.3.2 预测方法

  (1)定性预测方法

  定性预测是指的预测者根据已经掌握的透彻的相关知识、长期积累的工作经验和一定的分析判断能力,根据所能运用的历史文献和数据序列,然后运用自己的长期从事某项工作而掌握的丰富经验和清晰的分析推断能力,对未来数据走向或者事物的未来发展的可能情况和方向做出预判,最后再通过综合各方面的影响因素和其他权威专家的看法,对事物未来情况做出预测的技术。因为这种预测方法容易受到个人主观因素的影响,所以这种预测方法的精度不够。

  (2)趋势预测方法

  本方法是根据过往历史数据拟合出一条函数曲线来反应预测数据的变化规律,根据这条拟合曲线来估计出所需要时间点上的预测值。比较多见的拟合模型有指数模型、幂函数模型、多项式拟合模型、对数拟合模型以及S曲线拟合模型等。这种方法优点就是操作简单且容易实现,但是这种方法一般只适用于具有稳定变化规律的数据或序列,如果数据具有波动性,则预测误差可能比较大。

  (3)时间序列预测方法

  时间序列预测方法,顾名思义就是该预测方法基于时间序列的基础上,大多处理历史资料和数据,并且考虑到了时间的概念,对具有时间变化规律的数据进行归纳和分析,用来反映出未来的数据变化方向和规律。传统的时间序列预测方法,如指数平滑,ARIMA模型,这些都比较常用。这种方法比较传统和成熟,操作也非常简便,但是这种方法只能预测比较短期的数据,随着时间推移,精度很快降低,并且如果时间序列的影响因素比较多,就会造成预测结构不够准确。

  (4)回归预测方法

  该预测方法是根据历史数据进行分析和推算,计算出数据之间的回归方程式就找到了该数据的变化规律,回归预测分为线性和非线性两种。该方法对数据进行系统的分析和回归分析,可以较好的拟合数据的变化趋势,但是这需要大量的数据支持,计算量比较大,所以有些繁琐。

  (5)灰色预测方法

  灰色预测是近些年兴起的针对研究非确定性的非线性问题的非常有效的。该方法是将本身看起来无任何规律的已知数据进行反复综合分析、归纳和挖掘出数据隐含的规律的信息,然后根据己知数据去挖掘其中隐含的未知的规律信息,整个挖掘过程是在一定的封闭区域的非确定性的过程,这个过程中出现的随机量就是灰色量,系统逐渐“美白”的分析和研究的过程。

  1.3.3 本文研究思路

  本文从两个方面研究了陕西省的经济发展情况。第一部分,首先简单从6个方介绍了陕西省建筑业的发展现状,并分别从纵向和横向分析了发展现状;接着介绍了陕西省工业发展和结构演变过程,并推算出陕西省目前处于工业化中期;最后分析对比了美国第三产业和中国第三产业(以陕西省为例)。第二部分,首先介绍了灰色预测模型包括参数的求解模型的检验等问题,然后介绍了ARIMA模型在GDP预测中的应用三种情况下ARIMA模型都有不同的形式。最后利用灰色预测模型预测做了实证分析,预测了陕西省未来5年的GDP。

  陕西省行业发展状况分析

  建筑业

  陕西省建筑业发展现状

  (一)资质内建筑业企业情况

  2014年,陕西省的建筑企业、单位共有8066家,其中有国家住建部或省市级颁发的总承包资质证书的企业有1752户。且其中总承包资质企业完成产值4184.9亿元占比91.8%,专业承包企业产值378.2亿元占比8.2%。陕西省的总产值占全国总产值的2.58%,全国总产值排名的十六,全国排名。企业数陕西省占全国排名第22位,只占全国总数的1.7%

  (二)房屋施工面积情况

  2014年,陕西省房地产企业完成房屋建筑面积达19466.10万平方米。 和去年相比,房屋建筑面积增长超过1成。2012年的数据显示,在全国内建筑企业施工面积陕西省排第16名,排名虽然较2011年有所下降但是施工面积还是不断在增加的,并且陕西省建筑企业施工面积的增加速度领先与全国的平均水平,并领跑西部地区。

  (三)企业签订合同情况

  2014年,陕西省建筑企业所有签订的合同加起来为8829.46亿元,比去年增加了9%。这其中在2014年最新签订的合同总额为4971亿元,同比增长5.39%,在全国省市建筑业新签订合同总额中排名16位。上年结转合同总额为3857.88亿元,相比于去年排位有所下降,但签订合同总额总体还是增加的。

  (四)近十年来建筑业增加值占全省GDP的变化情况

  近十年陕西省建筑业增加值占全省GDP的变化情况见(表1):

  表1

  由表中我们可看出,近些年陕西省建筑业发展状况良好,从2004年到2014年建筑业占地区生产总值的比重总体呈现上升趋势,陕西省建筑业发展越来越好。

  3.1.2 发展特点

  (一)支柱产业对建筑业发展作用明显。2014年,陕西省建筑业完成总产值相比2013年增长13.9%,达到4647.6亿元。实际建筑业增加值占全省GDP的9.33%。

  全省从事建筑行业的农民工就有110万人,为农村剩余劳动力的解决做出巨大贡献。建筑业对社会更方面的 协调发展最除了巨大贡献,尤其是对推进城镇化建设贡献巨大。

  (二)建筑行业发展具有鲜明特色。2014年,西安市注重总承包类高级企业的发展,利用他们的优势大力发展我省建筑业,将投资和建筑施工有效结合,积极发展对外工程总承包,强化我省在建筑业发展上取得的优势并不断扩大优势。

  关中地区其他地区充分发挥专业承包和资本管理的优势,扩大专业的企业集群;陕南则有条理的帮助小企业不断发展壮大,一步一步缩小与关中和陕北地区的差距。在陕西北部的企业数量明显高于除西安以外的其他地区,但资源的经济结构比较单一,下行压力比较高,产业结构单一发展缓慢。

  (三)推进转型升级力度加大。省政府积极召开改革大会,引导我省建筑业不断深化改革,并加大对建筑业的投资和帮扶。从2014年的投资数据中就可以看出,我省加大了对建筑业的投资力度,并注重绿色环保,效果明显。

  (四)产业调结构初见成效。陕西省积极发展总承包企业,引导建筑企业向更加细化的专业领域发展,使得行业结构更加细化,分工也越来越明确。初步形成了各种类型的企业协调发展的良好局面,为我省建筑业进一步发展打下坚实基础。

  (五)“走出去”发展步伐加快。我省积极开展与周边省市的联合建造,努力营造协调发展的良好局面。政府帮助我省建筑企业,为它们开辟“走出去”的绿色通道。使得我省的建筑企业不仅能承包省内工程,更能走出去,承包更多的省外工程没不断发展壮大自己。

  3.1.3发展建筑业的战略思考

  一、开辟新市场。现阶段新型城镇化项目要求高,且资源相对较集中。这就要求施工企业胜任区域(地区)规划,功能设计,改造,工程建设现场和项目管理的生命周期。以后建筑行业的发展,将是向着全程承包、高质量和各个方面都能顾及的方向发展的。这不是简单的单环节的施工或者专业性承包,而是一种综合性的承包建造和提供相应的管理和服务的过程。施工企业必须从可持续发展的高度,抓住发展机遇,转变经营模式,通过转型升级,抢占市场先机,按照行业发展规律和新兴市场资源的需求发展。

  二、增强科技创新能力。科学和技术的企业战略的实施,科技进步和技术创新作为立足点和有力的支持,提升企业的核心竞争力,在市场博弈的一个独特的竞争优势的形成。鞭策各建筑企业正式新发展起来的技术,并掌握应用于实践中,引进创新型人才提高企业的技术开发能力,形成自己企业的核心技术。

  三、注重人才的培养。基本上大部分行业的的核心竞争力都是人才,当然建筑业也不例外。建立合乎本企业的人才培训体系,对本企业的技术创新和新兴技术的快速应用都有很大的帮助,不断引进人才,实施人才强企战略。在企业制度,加强人员培训,使员工的在职培训,发展潜力,有条件的可以被发送到培训职业院校和大型公司的项目;另一方面,增加外国投资,尽快解决各类专业人才缺乏的问题,培养和造就一批高水平的业务专家作为一项长期的战略任务切实,人才和更新迅速变化的商业前景。

  四、大力推行绿色建筑。改革开放以来中国经济飞速发展,同时也埋下了环境问题这一对未来很大的隐患,企业应在保证施工质量和安全的情况下,尽自己最大的努力来节约资源并减少任何对环境有害的施工活动。发展环境友好型建筑企业,就要降低施工的能耗,和高碳材料和能源的应用。节能技术,工艺,设备和高强度,高质量的材料,降低钢的施工过程中,混凝土和其他物理量;

  五、加强建筑市场监管。建立建筑业各项设施、活动标准,并大力推广。坚决查处违法违规行为,不良记录纳入企业信用评价。为陕西省建筑业公平公正环境的营造不懈努力。

  六、优化政府服务。政府部门深化改革,优化结构、净化市场为企业排忧解难,使企业能够顺利开展生产经营活动;也要在企业的吞并重组的环节中,在企业的起步发展阶段为企业创造有利条件,使得企业尽早进入良性发展阶段。

  3.2工业

  3.2.1 陕西省工业结构演变

  陕西工业发展和结构演变大致经历了五个阶段t

  (1)一五、二五和三年时期这三个时间段都是(1953-1965年)是从外围对陕西省工业大框架进行调整、变动的。这段时段陕西省基本形成了门类齐全的工业体系框架,包括纺织、机械、军工、煤炭还有其他轻工业。陕西省成为我国内地比较中也的工业基地;并且工业总产值占工农业总产值的比重大幅上升,陕西已由农业省转变为工业为主的省份;总体上在大中城市形成”小型企业少,大中型骨干企业多;地方企业少,中央企业多;城市基础设施建设少,工业企业建设多的工业格局。

  (2)三五、四五和五五时期(1966-1980年)这个时期,我省争取到中央的大力投资,并且有400多个项目落于我省。国防科技工业等相关重工业成为了陕西省的主导工业,拉动陕西省的经济发展。陕西国防科技工业规模居全国第二,工业内部结构凸现出明显的偏重型化。

  (3)六五和七五时期(1981-1990年)陕西将轻工纺织业上升为主导产业并加以扶持发展。这个时期对以国防科技为重心的重工业进行了调整,压缩了军工工业的生产能力,引导军工为主的重工业转向耐用消费品的生产。

  (4)八五和九五时期(1991-2000年)这一时期陕西工业重点发展基础工业,例如原材料的加工和各种自然资源能源的开采和初加工。加快开发煤炭、石油、天然气为重点的能源工业,积极发展原材料工业,工业结构步入重化工工业化时代。使装备制造业等支柱产业的产业素质和产品档次得到大幅提高深刻地影响“十五”工业结构的高度化。

  (5)十五和十一五时期(2001-2010年)在国家西部大开发政策的推动下,陕西省抓住机遇大力发展装备制造业、有色金属、化工等行业。在原有简单制造业的基础上,形成了比较完整的工业体系。包括先进装备的制造、企业化工、食品、医药、航天等领域。这十年陕西省工业发展上升到一个新的环节。

  3.2.2 陕西省工业化阶段分析

  美国著名经济学家H钱纳里和赛尔奎因有和其他人,他认为,经济结构的全面转型意味着经济增长。他们通过研究经济发展的模型,得到可以通过人均生产总值的水平将工业化发展阶段进行划分。(如图1)。

  图1

  2014年陕西省的人均GDP约为6250美元,我们可以据此判断陕西省处于发达阶段的初期。

  第三产业

  第三产业[3],最早出自指《安全与进步的冲突》一书,由英国经济学家、新西兰奥塔哥大学教授费希尔在1935年首次提出。

  根据国务院办公厅转发的国家统计局关于建立第三产业统计报告上对中国三次产业划分的意见,中国第三产业包括流通和服务两大部门,具体分为四个层次:一是流通部门:交通运输业、邮电通讯业、商业饮食业、物资供销和仓储业;二是为生产和生活服务的部门:金融业、保险业、地质普查业、房地产管理业、公用事业、居民服务业、旅游业、信息咨询服务业和各类技术服务业;三是为提高科学文化水平和居民素质服务的部门:教育、文化、广播、电视、科学研究、卫生、体育和社会福利事业;四是国家机关、政党机关、社会团体、警察、军队等,但在国内不计入第三产业产值和国民生产总值。由此可见,这种第三产业基本是一种服务性产业。

  3.2.1 国外现状

  美国的经济发展,世界上任何国家目前都无法超越,美国是也是以市场为导向的市场经济国家,他的经济的发展对作为发展中国家同时也是市场经济的国家具有很大的参考价值。美国的GDP和就业的增长主要是由第三产业的产业促进第三产业内部行业,美国是通过发展社会服务业、金融保险业和房地产来带动第三产业的发展的。我国的第三产业的发展和西方还是有很大差距的。我国目前第三产业的发展主要还是靠传统的交通通讯来支撑。

  3.2.2 陕西省第三产业发展现状

  1随着GDP 的增长,三次产业的结构发生变化,由(图2)可以看出,陕西省第三产 业在GDP 所占比重不高。2000-2012年陕西省第三产业占GDP比重平均为38%左右,低于全国平均水平42.63%。且从2000年开始,虽然第三产业增加值在逐年上升,但第三产业占GDP比重总体呈下降趋势,由此我们可知,第三产业不是陕西省经济发展的主推力。

  图2

  2陕西省三大地区间第三产业[5]所占GDP差异明显。2000年-2009年,关中地区,特别是西安市由50.2%上升到53.92%;杨凌示范区变化范围在41.94%-53.39%;陕南地区,安康、汉中和商洛十年间均在40%以上;渭南、铜川、咸阳、宝鸡发展水平在39%-32.62%之间;榆林、延安则低于陕西平均水平,其中延安地区最低,其十年期间第三产业比重在20.6%左右。一般来说,总体来讲,陕南地区第三产业发展程度高于关中和陕北地区,各区域之间协调性较差。

  3陕西省第三产业内部发展因素多而复杂且结构呈现出多样性。从第三产业内部比例结构来看,以劳动力为主的一些传统企业的存在时间长且任支撑着陕西省第三产业的发展。到2009年,以劳动密集型的为主的传统的第三产业呈现出下降到趋势,但是任然占整个产业的30%—40%,重点是这些传统的企业已然不是推动第三产业发展的主推力。以资本密集型、技术密集型和知识密集型为主要特征的新兴服务行业,主要包括金融保险、房地产等,这些行业的发展速度不断攀升,其中金融保险业在第三产业中所占比重较低。服务业投资结构不合理,市场机制不健全,科学研究,第三产业技术服务,以及缺乏投资的金融和其它方面,且投资不足,从业人员专业技能较低等因素是陕西第三产业增长缓慢的重要原因。

  4陕西省旅游业发展势头强。“十一五”期间:全国国际旅游外汇收入从2006年的339.49亿美元增至2010年的458亿美元;陕西国际旅游收入由511万美元升为1016万美元,增幅为14.57%-31.78%,高于全国平均水平约9.87%。陕西国内旅游收入915.92亿元是2006年的3倍,国际和国内旅游人数也分别是同期全国均值的2倍至4倍。在金融危机的冲击下,陕西国际旅游经济仍然保持了强劲的增长势头,抓住战略机遇加快发展。地方经济发展预测模型

  灰色GM(1,1)预侧方法

  80年代,我国著名教授邓聚龙提出了灰色理论,灰色理论是处理不完全信息的一种理论。在预测、决策、聚类分析等方面经常被用到。

  灰色系统]理论预测中收到了良好的效果,它是一种微分方程模型。微分方程型模型是基于关联度收敛、生成数、灰导数、灰微分方程等观点和方法建立起来的。

  灰色预测

  对于一个系统,内部信息完全已知,称之为白色系统;内部信息完全未知,称为黑色系统;如果内部信息部分己知,部分未知,则称为灰色系统。

  灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测,就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。尽管灰色过程中所显示的现象是随机的,但毕竟是有序的,因此这一数据集合具备潜在的规律。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有效强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测未来的发展趋势的状况。

  3.1.2灰色预测模型—GM(1,1)模型一阶的微分方程型预测模型.)

  设有时间序列:

  , (4.1.1)

  首先定义其累加生成列为:

  , (4.1.2)

  其中,

  , (4.1.3)

  类似的定义累减生成列,定义为:

  (4.1.4)

  例如,设

  其累加生成列为:

  而的累减生成列为:

  则满足微分方程 (4.1.5)

  式中:称为发展系数;称为控制灰数。

  设为待估参数向量, ,利用最小二乘法可得:

  其中:

  (4.1.6)

  求解微分方程,即得到预测模型,

  (4.1.7)

  3.1.3 模型检验

  GM(1,1)模型一般要经过以下三种检验:残差检验;关联度检验;后验差检验。

  (1)残差检验[11][12]

  根据所建立的模型计算出 ,然后再计算出其累减生成列 ,最后计算误差列:

  绝对误差序列: , (4.1.8)

  相对误差序列: (4.1.9)

  若检验通过。

  (2)后验差检验

  1计算原始数列标准差:

  (4.1.10)

  2计算绝对误差序列的标准差:

  (4.1.11)

  3计算方差比:

  (4.1.12)

  4计算小误差概率:

  (4.1.13)

  其中:

  (4.1.14)

  当时,模型拟合较好。

  (3)关联函数检验

  计算关联系数:

  (4.1.15)

  计算关联度:

  (4.1.16)

  当,0.6时,结果是令人满意的。

  以上三种检验都能通过,我们就认为所建立的模型是精度相对较高的,就能直接进行预测。否则就要进行残差修正。

  灰色预测和其他预测模型有所不一样,它不需要大量的数据样本更不需要符合典型分布。灰色预测对数据的要求不高,且精度较高。所以灰色预测不失为一种较好的模型。

  3.2 ARIMA模型

  3.2.1 ARIMA模型结构与预测思想

  差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记),博克斯(Box)和詹金斯(Jenkins)在七十年代初的时候提出了这一方法,它是用来预测时间序列数据,所以也可以称之为Box-Jenkins模型,简称为模型。在模型中,是自回归模型,为自回归项,是移动平均模型,是移动平均项数,其中的为原始时间序列数据在求平稳化过程中序列所做的差分次数。

  我们主要应用两个因素来识别 模型中参数:自相关函数,偏自相关函数以及它们的相关函数图。对于一个简单序列来讲,定义为它的我们把它的阶自协方差除以它的方差即 定义为它的第j阶自相关系数,它是关于j的函数,我们叫做自相关函数,我们一般记作。我们又把除去了滞后项的影响后两个滞后变量之间的相关关系称为偏自相关函数即。

  模型做预测的基本原理和过程就是将需要预测的指标的历史数据作为一组随机的白噪声序列,然后用移动平均等数学模型来模拟该历史时间序列,我们再运用软件最后输出的可以预测GDP的模型并根据现在的数据来预测未来GDP。

  3.2.2 ARIMA模型的具体操作方法

  首先,我们先要对数据进行识别和判断,第一步就是验证其历史数据是否存在非平稳性,这项检验我们既可以通过直接观察时间序列的散点图来进行粗略的直观判断,亦可以通过EV工EWS软件对该历史数据进行ADP单位根检验来判断,为了判断的准确和保险,我们直观观察和判断完数据往往还需要接着对其进行ADF单位根检验,以确保无误.如果序列检验为非平稳序列,那么我们就要对数据进行取对数或者差分化处理,直到我们处理的数据成为一个平稳的序列,平稳时间序列又分为严平稳和宽平稳时间序列,验证完了平稳性最后再进行一次白噪声检验.时间序列的概率结构不随着时间改变而改变,则我们称其为平稳的序列.一个时间序列的联合分布不随着时间的改变而改变。那么该时间序列就是严平稳的,即严平稳的时间序列满足以下条件:,上述公式中,m,n为任意正整数,都是实数。

  若一个随机时间序列满足一下条件:

  为常数,

  则我们称时间序列为宽平稳时间序列,我们平常说的平稳时间序列意思指的是宽平稳的时间序列,因此,宽平稳时间序列也简称为平稳的时间序列。

  若一个随机时间序列满足条件:,其中相关函数,是的方差,而的函数表达式为:

  ,则就是一个白噪声序列。

  3.2.3 ARIMA模型的识别与参数估计

  首先我们利用软件对原始数据进行平稳化处理,得到的就是平稳的时间序列。再对上述数据进行自相关函数与偏自相关函数检验然后我们对得到的和图进行分析,若拖尾而截尾,则该序列适用模型来做拟合;若截尾而拖尾,则该序列比较适用于模型来做拟合;如果和都呈现拖尾,则该序列比较适用于模型来做拟合。接着就是对模型进行参数估计:借助和图来判断显著水平50%情况下模型显著为0的个数来大致判断模型的参数。

  下面介绍三种模型:

  (1)自回归模型

  若为白噪声序列,而有这样的实数数据可以使得多项式的零点都在单位圆之外:

  (3.2.1)

  则称阶差分方程

  (3.2.2)

  是一个阶自回归模型,即模型。

  移动平均模型

  若平均序列的自协方差函数满足条件,则该序列式平稳的q布相关。而在现实中,我们经常利用白噪声的有限线性组合来描述q步相关的平稳序列。该线性模型即滑动平均模型:

  若是,有实数序列满足

  (3.2.3)

  则称

  (3.2.4)

  是阶滑动平均模型,即模型。

  自回归移动平均模型

  我们把纯与纯进行结合,获得一个自回归移动平均模型,即。如果一个时间序列经过阶差分后满足模型,那么我们称为过程,其模型定义如下所示:

  (3.2.5)

  上述公式中,是可逆平稳的模型的自回归系数多项式;为平均可逆模型的滑动平均系数多项式;为后移算子,为差分算子,;为均值为0的白噪声序列。

  3.4 实证分析

  3.4.1模型求解

  本章根据陕西省GDP(2009-2013年)统计数据(数据来源于《陕西省统计年鉴》),如(表2)所示,给出陕西省GDP的灰色预测模型。

  表2 陕西省GDP统计数据一览表

  序号12345年份20092010201120122013地区生产总值(亿元)8169.810123.4812512.314453.6816205.45符号 根据前面所建立的模型可得:

  其累加生成列:

  据此得到矩阵和:

  求参数和

  即可得:

  又由于:,

  将参数的值代入方程:

  得:

  根据公式(4.1.7)可得该微分方程的解为:

  上式即为陕西省(GDP)增长的灰色预测模型,再通过公式:

  即可计算出陕西省间隔为k的年份的GDP预测值。

  3.4.2模型检验

  对上文所建立的灰色预测模型采用灰色理论模型检验中的后验差检验方法进行检验。通过上文所建立的GDP增长预测模型逐个算出如下所示:

  根据公式 可计算出 的预测值为:

  再根据残差公式 ,可计算出残差e为:

  残差平均值 和统计方差 分别为:

  而实际数据的平均值 和统计方差 分别为:

  由此得后验差之比值,又由于

  由此可得小误差概率,根据后检验指标标准,通过查(表3)知所以可以判断模型为一级精度,说明该预测模型可信,预测可用。

  灰色预测精度检验等级标准(表3)

  3.4.3陕西省GDP预测结果

  利用上文所建立的陕西省经济增长预测灰色模型计算,可以得到2014年以后的预测结果。如果要预测陕西省2014年的GDP值,可进行计算如下:

  2014年即k=5,由预测模型可得:

  18725.6,同理可计算出2014年以后的陕西省GDP的预测值。

  年份(年)20142015201620172018GDP预测值(亿元)18725.622126.1625691.5129831.3834638.32年度增长速度15.6%18.2%16.1%16.1%16.1%表4

  根据(表4)预测给出的数据绘制出陕西省2014-2018年GDP预测值及其增长速度图,如(图3)所示:

  图3

  结束语

  本文通过分析陕西省工业、建筑业和第三产业近年来的发展现状,研究了陕西省的经济发展情况。介绍了两种被人们所熟知的经济预测的方法,灰色预测 灰色GM(1,1)预侧方法和ARIMA模型,最终我建立了陕西省的GDP增长的灰色预测模型,通过2008-2013年五年陕西省的GDP数据,求解模型参数,检验模型拟合性,并对2014-2018年陕西省的GDP进行了预测。

  从预测得到的数据可以看出,未来几年陕西省GDP持续增长,15年增长幅度明显,以后三年都将平稳增长。

  而且用灰色预测即GM(1,1)模型得到的结果偏向于原始数据一边,就是对原始数据依赖性太强。

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