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1、基于ARMA模型的社會融資規(guī)模增長分析————ARMA模型實驗第一部分實驗分析目的及方法一般說來,若時間序列滿足平穩(wěn)隨機過程的性質(zhì),則可用經(jīng)典的ARMA模型進行建模和預則。但是,由于金融時間序列隨機波動較大,很少滿足ARMA模型的適用條件,無法直接采用該模型進行處理。通過對數(shù)化及差分處理后,將原本非平穩(wěn)的序列處理為近似平穩(wěn)的序列,可以采用ARMA模型進行建模和分析。第二部分實驗數(shù)據(jù)2.1數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。具體數(shù)據(jù)見附錄表5.1。2.2所選數(shù)據(jù)變量社會融資規(guī)模指一定時期內(nèi)（每月、每季或每年）實體經(jīng)濟從金融體系獲得的全部資金總額，為一增量概
2、念，即期末余額減去期初余額的差額，或當期發(fā)行或發(fā)生額扣除當期兌付或償還額的差額。社會融資規(guī)模作為重要的宏觀監(jiān)測指標，由實體經(jīng)濟需求所決定，反映金融體系對實體經(jīng)濟的資金量支持。本實驗擬選取2005年11月到2014年9月我國以月為單位的社會融資規(guī)模的數(shù)據(jù)來構建ARMA模型，并利用該模型進行分析預測。第三部分ARMA模型構建3.1判斷序列的平穩(wěn)性首先繪制出M的折線圖，結果如下圖：圖3.1社會融資規(guī)模M曲線圖從圖中可以看出，社會融資規(guī)模M序列具有一定的趨勢性，由此可以初步判斷該序列是非平穩(wěn)的。此外，m在每年同時期出現(xiàn)相同的變動趨勢，表明m還存在季節(jié)特征。下面對
3、m的平穩(wěn)性和季節(jié)性·進行進一步檢驗。為了減少m的變動趨勢以及異方差性，先對m進行對數(shù)化處理，記為lm，其時序圖如下：圖3.2lm曲線圖對數(shù)化后的趨勢性減弱，但仍存在一定的趨勢性，下面觀察lm的自相關圖表3.1lm的自相關圖上表可以看出，該lm序列的PACF只在滯后一期、二期和三期是顯著的，ACF隨著滯后結束的增加慢慢衰減至0，由此可以看出該序列表現(xiàn)出一定的平穩(wěn)性。進一步進行單位根檢驗，由于存在較弱的趨勢性且均值不為零，選擇存在趨勢項的形式，并根據(jù)AIC自動選擇之后結束，單位根檢驗結果如下：表3.2單位根輸出結果NullHypothesis:LMhasau
4、nitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0(Automatic-basedonSIC,maxlag=12)t-Statistic??Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-8.674646?0.0000Testcriticalvalues:1%level-4.0469255%level-3.45276410%level-3.151911*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.單位根統(tǒng)計量ADF=-8.674646小于臨界值，且P為
5、0.0000，因此該序列不存在單位根，即該序列是平穩(wěn)序列。由于趨勢性會掩蓋季節(jié)性，從lm圖中可以看出，該序列有一定的季節(jié)性，為了分析季節(jié)性，對lm進行差分處理，進一步觀察季節(jié)性：圖3.3dlm曲線圖觀察dlm的自相關表：表3.3dlm的自相關圖Date:11/02/14Time:22:35Sample:2005M112014M09Includedobservations:106AutocorrelationPartialCorrelationAC??PAC?Q-Stat?Prob????****
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9、1-0.566-0.56634.
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14、20.113-0.30536.3410.000???????.
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18、30.032-0.09336.4550.000???????*
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22、4-0.084-0.11437.2440.000???????.
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26、50.1050.01538.4940.000???????*
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30、6-0.182-0.18242.2960.000???????.
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34、70.105-0.15643.5630.000?
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39、8-0.058-0.17143.9540.000???????.
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