基于時(shí)間序列分析的全國新聞紙產(chǎn)量預(yù)測(cè)

孫博

摘 要 電子設(shè)備和新媒體的迅速發(fā)展沖擊著傳統(tǒng)新聞行業(yè)，同時(shí)新聞紙產(chǎn)量的折射著新聞紙質(zhì)出版行業(yè)的發(fā)展情況，因而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)全國新聞紙產(chǎn)量對(duì)行業(yè)前景分析具有重要意義。本文選取了2008年1月至2018年4月的全國新聞每月紙產(chǎn)量（萬噸）數(shù)據(jù)，采用擬合效果較好的MA（2）模型擬合全國新聞紙產(chǎn)量時(shí)間序列，并對(duì)2018年5月至9月全國新聞紙產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，全國新聞紙產(chǎn)量還將持續(xù)地下降，我國造紙行業(yè)面對(duì)的市場(chǎng)仍處在不斷萎縮的狀態(tài)。

關(guān)鍵詞 全國新聞月度紙產(chǎn)量；ARIMA模型；預(yù)測(cè)

一、引言

新聞紙也叫白報(bào)紙，是報(bào)刊及書籍的主要用紙。適用于報(bào)紙、期刊、課本、連環(huán)畫等正文用紙。隨著電子設(shè)備和新媒體的迅速發(fā)展，人們逐漸開始習(xí)慣通過電子設(shè)備接收新聞，而使紙質(zhì)印刷的傳統(tǒng)新聞媒介已經(jīng)了無法逆轉(zhuǎn)的低迷狀況，我國新聞紙質(zhì)出版行業(yè)出現(xiàn)前所未有的市場(chǎng)萎縮和經(jīng)濟(jì)效益嚴(yán)重下滑的困難。在傳統(tǒng)紙質(zhì)新聞中發(fā)揮不可替代作用的新聞紙，在如今的信息傳播中的主要作用在不斷弱化，需求也在逐漸減少。對(duì)于新聞紙產(chǎn)量的預(yù)測(cè)，有助于我們直觀且準(zhǔn)確地了解新聞紙質(zhì)出版行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展前景，有助于新聞紙質(zhì)出版行業(yè)意識(shí)到目前行業(yè)存在著深層次結(jié)構(gòu)矛盾，在促使行業(yè)提早調(diào)整其戰(zhàn)略目標(biāo)，優(yōu)化行業(yè)結(jié)構(gòu)，科學(xué)制訂行業(yè)今后的發(fā)展戰(zhàn)略定位和方向上都有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、ARIMA模型原理

時(shí)間序列（ARMA）模型，其原理是：某些時(shí)間序列是依賴于時(shí)間t的一組隨機(jī)變量，構(gòu)成該序列的單個(gè)序列值，雖然具有不確定性，但整個(gè)序列的變化卻具有一定的規(guī)律性，可以用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型近似描述。ARIMA模型是一種精確度較高的時(shí)序短期預(yù)測(cè)方法。因此本文集中估計(jì)一個(gè)ARIMA（p，d，q），然后利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。ARIMA（p，d，q）模型表達(dá)式如下：

其中，，是原序列經(jīng)過差分運(yùn)算后的變量，為自回歸系數(shù)，為移動(dòng)平均系數(shù)。

三、全國新聞紙產(chǎn)量序列分析

（一）序列預(yù)處理

本實(shí)驗(yàn)選擇研究的時(shí)間序列數(shù)據(jù)是從2008年1月至2018年4月的全國新聞每月紙產(chǎn)量（萬噸）。為研究全國新聞每月紙產(chǎn)量這一時(shí)間序列，我們首先檢驗(yàn)其平穩(wěn)性，繪制該序列的時(shí)序圖，如下：

由以上時(shí)序圖中可以看出，2008年1月至2018年4月參考數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)下行走勢(shì)，有明顯的下降趨勢(shì)。顯然，該序列可以判定為非平穩(wěn)序列。同時(shí)，我們結(jié)合該組數(shù)據(jù)的自相關(guān)圖，我們發(fā)現(xiàn)序列的自相關(guān)系數(shù)遞減到零的速度相當(dāng)緩慢，在很長的延期時(shí)期里，自相關(guān)系數(shù)一直為正，在延遲10階以后，自相關(guān)系數(shù)開始落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)，表示原數(shù)據(jù)應(yīng)該是具有單調(diào)趨勢(shì)的非平穩(wěn)序列。

由于2008至2018年的原數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)時(shí)間序列，需要對(duì)其進(jìn)行差分運(yùn)算。從序列圖中，可以較為直觀看出，該序列含有長期趨勢(shì)又含有以年為周期的周期效應(yīng)。因此，對(duì)原數(shù)據(jù)先后進(jìn)行1階差分消除趨勢(shì)，而后進(jìn)行12步差分消除周期效應(yīng)的影響，差分后該序列始終在一個(gè)常數(shù)值附近隨機(jī)波動(dòng)，而且波動(dòng)的范圍有界的特點(diǎn)，因此一階差分后的序列應(yīng)該是平穩(wěn)時(shí)間序列。為精確檢驗(yàn)其平穩(wěn)性，我們觀察差分后平穩(wěn)序列的自相關(guān)圖，如下：

從以上自相關(guān)圖可以看出，該序列的自相關(guān)系數(shù)一直都比較小，大致控制在2倍的標(biāo)準(zhǔn)差范圍之內(nèi)，這是隨機(jī)性比較強(qiáng)的平穩(wěn)時(shí)間序列通常具有的自相關(guān)圖特征。

同時(shí)，對(duì)序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在5%的顯著性水平下，延遲6階的X2統(tǒng)計(jì)量的p值為0.0277，小于0.05，所以該序列為非白噪聲序列。

綜合序列時(shí)序圖，自相關(guān)和白噪聲檢驗(yàn)結(jié)果，判定該序列為平穩(wěn)非白噪聲序列，可以考慮使用ARMA模型對(duì)它進(jìn)行擬合。

（二）模型建立與檢驗(yàn)

1.模型定階

根據(jù)自相關(guān)圖顯示的自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)，即自相關(guān)系數(shù)大致落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)且都比較小并為二階截尾，本文嘗試采用MA（2）模型擬合相關(guān)數(shù)據(jù)。

2.參數(shù)估計(jì)

使用條件最小二乘估計(jì)方法，確定MA（2）的口徑為：

3.模型檢驗(yàn)

模型確定后，我們通過殘差白噪聲檢驗(yàn)和參數(shù)顯著性檢驗(yàn)來檢驗(yàn)上述建立的模型是否有效。殘差白噪聲檢驗(yàn)顯示，在顯著性水平為5%的條件下，延遲6階、12階的LB檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值均遠(yuǎn)大于0.05，表明殘差序列均可視為白噪聲序列，可見模型有效。參數(shù)顯著性檢驗(yàn)顯示，在5%的顯著性水平下，兩個(gè)參數(shù)t統(tǒng)計(jì)量的P值均小于0.05，即三個(gè)參數(shù)均顯著。所以MA（2）模型是一個(gè)有效的擬合模型。

（三）模型預(yù)測(cè)

利用觀察值數(shù)據(jù)和前面提到的擬合模型，容易得到本文2018年5月至2018年9月全國新聞紙產(chǎn)量的預(yù)測(cè)值和95%的置信區(qū)間，結(jié)果如下：

從預(yù)測(cè)五期的結(jié)果來看，每月全國新聞紙產(chǎn)量還將持續(xù)地下降。同時(shí)可以看出，隨著預(yù)測(cè)時(shí)期變長，預(yù)測(cè)方差越來越大，置信限呈現(xiàn)喇叭形。

四、主要結(jié)論

根據(jù)以上分析可知，每月全國新聞紙產(chǎn)量持續(xù)下降，這意味著我國的新聞紙質(zhì)出版行業(yè)正在經(jīng)歷產(chǎn)業(yè)萎縮，急需進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)或轉(zhuǎn)型。這是因?yàn)殡S著當(dāng)前新科技的出現(xiàn)與發(fā)展，人們已經(jīng)習(xí)慣于從手機(jī)電腦等電子設(shè)備上去獲取每天需要的各種信息，而慢慢地不再購買傳統(tǒng)的紙質(zhì)刊物，這給傳統(tǒng)的新聞紙質(zhì)出版行業(yè)帶來了巨大的沖擊。此外，結(jié)合其他數(shù)據(jù)我們可以發(fā)現(xiàn)，近些年來紙價(jià)上漲明顯，致使新聞紙質(zhì)出版行業(yè)的成文上升過快，所以對(duì)新聞紙產(chǎn)量有下降的影響。

可以預(yù)見在未來這種下降的狀況還會(huì)持續(xù)下去，因此，新聞紙質(zhì)出版行業(yè)應(yīng)認(rèn)識(shí)到存在的深層次結(jié)構(gòu)矛盾，調(diào)整其戰(zhàn)略目標(biāo)，優(yōu)化行業(yè)結(jié)構(gòu)，科學(xué)制訂行業(yè)今后的發(fā)展戰(zhàn)略定位和方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]2002年全國大、中新聞紙廠新聞紙產(chǎn)量排產(chǎn)表[J].中國報(bào)業(yè)，2001 （12）：23.

[2]2000年我國新聞紙產(chǎn)量簡況[J].造紙信息，2001（06）：4.