時間序列分析論文

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1、應(yīng)用時間序列分析大作業(yè)年級姓名專業(yè)學(xué)號基于趨勢擬合模型的河南省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)時間序列分析與預(yù)測【摘要】文以2000-2011年河南省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出和人均可支配收入統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù),用趨勢擬合方法建立序列值隨時間變化的回歸模型,結(jié)果顯示該回歸模型具有一定分析和預(yù)測效果,利用該模型對河南省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出做出分析和預(yù)測,并對提高城鎮(zhèn)居民民消費(fèi)水平提出建議?!娟P(guān)鍵詞】城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出時間序列分析趨勢擬合回歸模型一、背景引言消費(fèi)水平是指一個國家一定時期內(nèi)人們在消費(fèi)過程中對物質(zhì)和文化生活需要的滿足程度。

2、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出是指居民個人購買商品和勞務(wù)兩方面的支出,是衡量居民消費(fèi)支出的重要指標(biāo)。隨著中國改革開放后的快速發(fā)展,現(xiàn)在居民的消費(fèi)水平有了很大的提高,消費(fèi)結(jié)構(gòu)也發(fā)生了很大改變。在居民全部消費(fèi)支出中,反映基本生存需要的食品、衣著和生活用品支出所占比重大幅下降,而體現(xiàn)發(fā)展和更高層次需求的住房、交通工具、醫(yī)療保健、文教娛樂、休閑旅游等支出的比重迅速上升,生活質(zhì)量逐步提高。通過建立模型,運(yùn)用時間序列分析方法分析城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi),促使消費(fèi)需求這架“馬車”能引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)健康、快速、持續(xù)發(fā)展。二、程序、圖表1、將2

3、000-2011年河南省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出繪制成時序圖,如圖1所示。圖1從時序圖中可以看出序列具有明顯的增長趨勢,可以判斷此序列是非平穩(wěn)序列,通過對序列繪制自相關(guān)圖和單位根檢驗(yàn),同樣可以說明該序列是非平穩(wěn)序列。2、由于序列不是平穩(wěn)序列,所以需要對其進(jìn)行變換。由于差分變換后,序列仍有明顯趨勢,所以換用趨勢擬合法對序列建立回歸模型,如圖2所示。圖2從程序結(jié)果圖經(jīng)過檢驗(yàn)得,r2比較大,因此此序列相關(guān)性強(qiáng),擬合效果好,同時p<0.05說明估計參數(shù)顯著,所以可以得到此時間序列擬合模型為:Xt=-1516495+75

4、9.6919t+?t3、用趨勢擬合法對未來幾年河南省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出進(jìn)行預(yù)測,得到預(yù)測命令輸出數(shù)據(jù)如圖6;用預(yù)測數(shù)據(jù),繪制出預(yù)測效果圖,如圖5。圖5預(yù)測效果圖圖6預(yù)測命令輸出數(shù)據(jù)集(單位:元)根據(jù)圖5可以找到2009-2016年河南省城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出預(yù)測值如下,2009年為9726.4892308;2010年為10486.181154;2011年為11245.873007;2012年為12005.565;2013年為12765.256923;2014年為13524.948846;2015年為1428

5、4.640769;2016年為15044.332692;2009-2011年的真實(shí)值如下,2009年為9566.99;2010年為10838.49;2011年為12336;三、結(jié)論將2009-2011的預(yù)測值同其真實(shí)值比較,發(fā)現(xiàn)在合理范圍內(nèi)誤差較小,可知該模型的分析預(yù)測精度還是比較高的,對未來幾年的預(yù)測效果良好。由此可知,趨勢擬合法是一種重要的時間序列預(yù)測方法,其模型比較簡單,對資料的要求比較單一,只需變量本身的歷史數(shù)據(jù),有著廣泛的適用性。但在實(shí)際應(yīng)用中,應(yīng)該根據(jù)所要解決的問題的特點(diǎn)來綜合考慮并選擇相對最優(yōu)

6、的模型,以便取得較為理想的預(yù)測結(jié)果。??同時,分析居民人均消費(fèi)支出的波動是一個復(fù)雜的過程,復(fù)雜的過程并非簡單的靠一個或多個變量來決定,還需要很多因素來權(quán)衡。因此,時間序列分析方法中存在的一些不足,還需要慢慢完善?!緟⒖嘉墨I(xiàn)】[1]王燕著,應(yīng)用時間序列分析,中國人民大學(xué)出版社,2012年[2]數(shù)據(jù)來源《河南省統(tǒng)計年鑒》

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