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    基于時間序列模型的北京市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)銷售現(xiàn)值分析及預(yù)測

    2017-04-06 06:40:09
    福建質(zhì)量管理 2017年20期
    關(guān)鍵詞:現(xiàn)值參數(shù)估計殘差

    (北京信息科技大學(xué) 北京 100192)

    基于時間序列模型的北京市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)銷售現(xiàn)值分析及預(yù)測

    郝珅孟家丞

    (北京信息科技大學(xué)北京100192)

    近年來,隨著北京市經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高,規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)在推動北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用日益凸顯。本文以北京2009年至2015年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)銷售現(xiàn)值為依據(jù)進(jìn)行分析,通過建立ARMA模型對2016年北京市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)銷售現(xiàn)值進(jìn)行預(yù)測,對北京市改善規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的銷售現(xiàn)狀,提出合理的政策建議。

    規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)銷售現(xiàn)值;ARMA模型及分析;預(yù)測值

    一、研究背景

    隨著近年來我國綜合國力的不斷增強(qiáng),規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的不可或缺組成部分,在推動國家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中,發(fā)揮著重要作用。目前在我國,規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)是指年主營業(yè)務(wù)收入在2000萬元以上的工業(yè)企業(yè)。就2015年來看,北京市全年實(shí)現(xiàn)工業(yè)增加值3662.9億元,比上年增長0.9%。其中,規(guī)模以上工業(yè)增加值增長1.0%。在規(guī)模以上工業(yè)中,國有控股企業(yè)增加值增長2.4%;高技術(shù)制造業(yè)、現(xiàn)代制造業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增加值均有顯著增長。規(guī)模以上工業(yè)實(shí)現(xiàn)銷售產(chǎn)值17408.2億元,下降3.0%。

    二、ARMA模型概述

    ARMA模型是一種常用的隨機(jī)時間序列模型,其不同于一般經(jīng)濟(jì)計量模型之處在于它通常是依據(jù)變量自身的變化規(guī)律,而不以經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù),是利用外推機(jī)制描述時間序列的變化所建立的模型。ARMA模型是一種精度較高的時間序列預(yù)測方法,通過一組依賴時間t的隨即變量,盡管該隨機(jī)變量的單個序列值具有一定的不確定性,但整個序列的變化仍具有一定的規(guī)律性,通過建立合適的數(shù)學(xué)模型對序列進(jìn)行研究,從而了解該序列的結(jié)構(gòu)及特征,達(dá)到最小方差意義下的最優(yōu)預(yù)測,因此,ARMA模型在研究具有時間特征的實(shí)際問題的分析及預(yù)測中具有重要的意義。

    三、模型建立及分析

    (一)時間序列特征分析。為了研究數(shù)據(jù)之間是否存在明顯的季節(jié)性,首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,用Eviews得到原序列的折線圖,從折線圖中可以得到,北京2009至2015年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)銷售現(xiàn)值總體呈上升水平,且每年12月份的觀測值都遠(yuǎn)大于相鄰月份,每年2月的觀測值均遠(yuǎn)小于相鄰月份,表現(xiàn)出現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動。

    通過自相關(guān)——偏自相關(guān)分析可以得到,當(dāng)滯后階數(shù)k大于2或3時,序列的自相關(guān)系數(shù)沒有很快的趨于0,可以判斷該序列是非平穩(wěn)的。在B-J方法中,只有平穩(wěn)的時間序列才能夠直接建立ARMA模型,因此需要對現(xiàn)有的時間序列進(jìn)行處理,使其滿足平穩(wěn)性要求。

    (二)模型識別。判斷時間序列的趨勢是否消除,可以通過對經(jīng)過d階差分后序列的自相關(guān)分析圖是否具有平穩(wěn)序列自相關(guān)分析圖的基本性質(zhì),對其進(jìn)行自相關(guān)-偏自相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),自相關(guān)系數(shù)沒有很快的趨于0,在這種情況下很難看出,其是否具有季節(jié)性,對該序列進(jìn)行逐期差分,以消除趨勢。經(jīng)過一階逐期差分的序列趨勢已經(jīng)基本消除,但滯后期k=12時序列的自相關(guān)系數(shù)為0.713不僅大大超出了隨機(jī)區(qū)間的范圍,且與0有顯著差異,表明序列有周期為12個月的季節(jié)波動。由于包含季節(jié)性的時間序列不能直接建立ARMA模型,需進(jìn)行季節(jié)差分消除序列的季節(jié)性,因此,差分步長為12,在這一過程中,為了檢驗(yàn)?zāi)P皖A(yù)測的效果,將2015年的12個觀測值留出,作為評價精度的參照對象,因此將建模的樣本期變更為2009年1月至2014年12月。

    新序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)很快的落入隨機(jī)區(qū)間,但當(dāng)k=12時的自相關(guān)系數(shù)由為-0.395,逐漸趨近于零,表明季節(jié)性沒有得到顯著的改善,因此對于該序列的研究使用模型。通過偏自相關(guān)分析可以得出,偏自相關(guān)系數(shù)在k=3后很快趨于0,因此取p=2或p=3較為合適;同時,自相關(guān)系數(shù)在k=1處顯著不為0,則取q=1。由于模型是線性方程估計,較非線性的模型和模型更為容易,且參數(shù)的意義便于解釋,因而在實(shí)際建模時用高階的模型來替換相應(yīng)的模型和模型??晒┻x擇的組合有:(2,1)、(3,1)、(2,0)和(3,0)。當(dāng)時,樣本的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)均顯著不為0,故。綜上所述,可以建立四種模型,其中組合有:(2,1)、(3,1)、(2,0)和(3,0)。

    (三)模型的參數(shù)估計與檢驗(yàn)。在Eviews中采用非線性的方法對模型的參數(shù)估計。由模型參數(shù)估計與相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果可知,上述模型滯后多項式和的倒數(shù)根均在單位元以內(nèi),符合過程平穩(wěn)的基本要求;同理,對其他三個模型進(jìn)行參數(shù)估計和相關(guān)檢驗(yàn)可知,各滯后多項式的倒數(shù)根都在單位元以內(nèi),說明該過程既是平穩(wěn)的,也是可逆的。

    (四)模型選擇與預(yù)測。對模型殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn),通過自相關(guān)分析可以得出,殘差序列的自相關(guān)系數(shù)都落入隨機(jī)區(qū)間,且自相關(guān)系數(shù)的絕對值都幾乎小于0.1,與0無明顯差異,表明殘差序列的純隨機(jī)的。另外,該模型的殘差序列白噪聲檢驗(yàn)的相伴概率(p-Q)為0.9528,即的的殘差滿足獨(dú)立理性假設(shè),且模型擬合很好。因此,通過檢驗(yàn)可以認(rèn)為模型是適合的,可以用于短期預(yù)測。

    四、政策建議

    (一)堅持科學(xué)規(guī)劃,著力構(gòu)建新型工業(yè)格局。突出招商引資,重點(diǎn)打造優(yōu)勢工業(yè)項目。繼續(xù)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式、提高齊聲生產(chǎn)水平水平”為重點(diǎn),以高端產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)高端為主導(dǎo),著力引進(jìn)資源節(jié)約、生產(chǎn)環(huán)保、高稅收、勞動密集、技術(shù)密集型企業(yè),大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)集中、集約、集群化發(fā)展,形成主業(yè)突出、優(yōu)勢明顯的工業(yè)新格局。

    (二)堅持創(chuàng)新發(fā)展,統(tǒng)籌協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)外共同發(fā)展。結(jié)合產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)與產(chǎn)業(yè)集群培育,著力規(guī)劃產(chǎn)業(yè)功能分區(qū)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園的工業(yè)集聚發(fā)展平臺,大力培育產(chǎn)業(yè)集群。

    (三)堅持創(chuàng)新工業(yè)發(fā)展融資渠道,創(chuàng)新招商引資策略。充分發(fā)揮市場機(jī)制作用,在大力發(fā)展混合所有制經(jīng)濟(jì)的同時,積極鼓勵社會資金參與園區(qū)工業(yè)項目建設(shè),拓寬融資渠道。除此之外,既要對外招商引資,又要對內(nèi)保商留資,支持本地傳統(tǒng)特色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

    (四)堅持創(chuàng)新企業(yè)兼并重組,積極轉(zhuǎn)變政府職能。要積極推動企業(yè)兼并重組,推動大企業(yè)對產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)兼并重組。優(yōu)先保障兼并重組企業(yè)在兼并初期的要素供應(yīng)。

    (五)堅持環(huán)境友好,確保工業(yè)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境和諧相處。

    [1]陳瑜.ARMA模型在市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃中的應(yīng)用——以泉州市為例[J].四川理工學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版),2010,02.

    [2]鄭彩萍.ARMA模型的兩種參數(shù)估計法及殘差模型的應(yīng)用[D].燕山大學(xué),2009.

    [3]高宇,侯小娜.用ARMA模型分析我國的工業(yè)增加值[J].全國商情(經(jīng)濟(jì)理論研究),2006,02.

    [4]唐玉娜,李啟會.ARMA模型在預(yù)測問題中的應(yīng)用[J].嘉興學(xué)院學(xué)報,2006,S1.

    [5]何川.關(guān)于我國工業(yè)增加值的統(tǒng)計建模與預(yù)測[D].遼寧師范大學(xué),2006.

    [6]沈楠.基于ARMA模型的湖南省工業(yè)廢氣排放量統(tǒng)計預(yù)測[J].中國商界(上半月),2009,09.

    郝珅(1993-),女,漢族,河南鄧州市人,在讀研究生,北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè),研究方向博弈論與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué);孟家丞(1988-),男,漢族,河北滄州市人,在讀碩士,北京信息科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè),研究方向宏觀經(jīng)濟(jì)理論與模型。

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