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    對(duì)商品零售價(jià)格指數(shù)的分析和預(yù)測(cè)

    2019-09-10 07:22:44范熙蓉
    環(huán)球市場(chǎng) 2019年18期
    關(guān)鍵詞:時(shí)間序列

    范熙蓉

    摘要:由于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,商品的零售價(jià)格近幾年發(fā)生了較為明顯的變化,所以我們從中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒上將1978到2017年的商品零售價(jià)格指數(shù)整理出來(lái),運(yùn)用Eviews軟件對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列的分析,來(lái)找出商品零售價(jià)格指數(shù)與時(shí)間的關(guān)系,根據(jù)數(shù)據(jù)的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)特征選擇適合的建模和分析方式來(lái)預(yù)測(cè)出2018-2020的商品零售價(jià)格指數(shù)。

    關(guān)鍵詞:商品零售價(jià);時(shí)間序列;建模和預(yù)測(cè)

    由于差分運(yùn)算具有強(qiáng)大的確定性信息提取能力,許多非平穩(wěn)序列差分后會(huì)顯示出平穩(wěn)序列的性質(zhì),這時(shí)我們稱這個(gè)非平穩(wěn)序列為差分平穩(wěn)序列,對(duì)這種類型的模型可以使角ARIMA模型來(lái)進(jìn)行擬合,但是在一些場(chǎng)臺(tái)下2階差分就屬于過(guò)差分會(huì)使有效信息發(fā)生無(wú)謂的浪費(fèi)而使估計(jì)的精度降低,另一方面對(duì)于這種無(wú)長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)效應(yīng)的序列還可以選取簡(jiǎn)單指數(shù)平滑的方法來(lái)進(jìn)行建模。為了找到合適的模型進(jìn)行擬合下面我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。

    一、模型擬合

    從中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒上將我們需要進(jìn)行分析處理的數(shù)據(jù)下載并整理好后導(dǎo)入接下來(lái)要進(jìn)行建模與分析的Eviews軟件中,并把零售商品價(jià)格指數(shù)記為序列x,時(shí)間記為序列t。接下來(lái)我們開始對(duì)商品價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)一步步進(jìn)行建模與分析。

    我們先打開原始序列數(shù)據(jù)x,點(diǎn)擊view-graph得到原數(shù)據(jù)的時(shí)序圖并,時(shí)序圖可以明顯的看出商品零售價(jià)格在這段時(shí)間的波動(dòng)情況這種波動(dòng)情況是在預(yù)期以內(nèi)的,因?yàn)樯唐妨闶蹆r(jià)格指數(shù)是反映了商品價(jià)格水平的變化的,而隨著時(shí)間的發(fā)展商品價(jià)格的波動(dòng)會(huì)因?yàn)橐恍┡c貿(mào)易有關(guān)的事件而發(fā)生變化,然后我們對(duì)原始序列x進(jìn)行ADF檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)序列是否是一個(gè)平穩(wěn)的序列,若是一個(gè)平穩(wěn)序列就可以不進(jìn)行過(guò)多的處理開始建模與預(yù)測(cè),具體ADF檢驗(yàn)我們點(diǎn)擊點(diǎn)擊view unit root test,選擇none選項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果中p值為0.5804,遠(yuǎn)大于0.05所以我們可以明確的說(shuō)原序列是一個(gè)不平穩(wěn)的序列,要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整來(lái)進(jìn)行接下來(lái)的建模與預(yù)測(cè),但是從另一方面來(lái)看它的確是一個(gè)既沒(méi)有明顯趨勢(shì)也沒(méi)有季節(jié)效應(yīng)的序列,這為后面的數(shù)據(jù)處理與建模提供了便捷。

    接下來(lái)我們對(duì)序列進(jìn)行一階的差分的計(jì)算看看能不能使序列達(dá)到平穩(wěn),在命令框輸入series y=x-x(-1),得到一階差分的結(jié)果,我們將得到的一階差分序列記為序列Y,接下來(lái)我們對(duì)序列y進(jìn)行平穩(wěn)檢驗(yàn),做出時(shí)序圖和進(jìn)行ADF檢驗(yàn),然后對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行分析在序列y的時(shí)序圖中,y基本是在0軸附近波動(dòng),可以近似的認(rèn)為該序列是平穩(wěn)的,但是時(shí)序圖可能無(wú)法具體表示序列達(dá)到了平穩(wěn),為了進(jìn)一步的確定序列的平穩(wěn)性我們對(duì)Y進(jìn)行了ADF檢驗(yàn),而結(jié)果所示的p值明顯小于0.05,所以我們認(rèn)為該序列平穩(wěn)了,然后在此平穩(wěn)基礎(chǔ)上進(jìn)行建模。

    點(diǎn)擊view—correlogram,得到一個(gè)相關(guān)系數(shù)圖。從相關(guān)系數(shù)圖中我們發(fā)現(xiàn)Y的自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)函數(shù)圖中的偏自相關(guān)系數(shù)在一階的時(shí)候截尾,而自相關(guān)系數(shù)在2階顯示出截尾,所以我們可以試著建立一個(gè)模型,所以我們?cè)诿羁蜉斎雔s y ar(1)ma(2),然后得到一個(gè)建模的結(jié)果情況圖表。從該圖表中我們可以認(rèn)為在置信區(qū)間90%的范圍里ARIMA(1,1,2)模型是擬合效果較好的,進(jìn)一步進(jìn)行模型的Q檢驗(yàn)確定擬合效果,在結(jié)果圖中看出p值不存在自相關(guān)關(guān)系,所以這個(gè)模型對(duì)于原序列的擬合情況較好。

    二、模型預(yù)測(cè)

    我們借助軟件自帶的預(yù)測(cè)功能進(jìn)行預(yù)測(cè),在模型擬合界面點(diǎn)擊forecast,輸入我們接下來(lái)要預(yù)測(cè)的年份1978-2020進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)分為靜態(tài)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),對(duì)于這類序列數(shù)據(jù)我們選擇預(yù)測(cè)效果較好的靜態(tài)預(yù)測(cè)對(duì)序列進(jìn)行預(yù)測(cè),最后得出的差分序列Y的預(yù)測(cè)顯示2018為-0.485922,2019為0.492137,2020為0.051281。這些并不是最后得出的商品價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果,最終預(yù)測(cè)結(jié)果需要進(jìn)一步計(jì)算求得。最終對(duì)于商品零售價(jià)格指數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果分別為100.6,101.1,101.2(計(jì)算結(jié)果保留了一位小數(shù))。

    三、結(jié)果總結(jié)

    商品零售價(jià)格指數(shù)是反映不同時(shí)期商品價(jià)格水平的變化方向、趨勢(shì)和程度的經(jīng)濟(jì)指標(biāo),從上面的分析情況來(lái)看隨著我國(guó)改革開放的深入和人民生活水平的不斷提高特別是加入世界貿(mào)易組織后帶來(lái)的影響對(duì)商品價(jià)格指數(shù)都產(chǎn)生了一定的影響。

    由于原序列并不是一個(gè)平穩(wěn)序列,所以我們先對(duì)它進(jìn)行了一階差分作測(cè)試,然后發(fā)現(xiàn)進(jìn)行一階差分后序列是一個(gè)平穩(wěn)序列,所以在差分序列y的基礎(chǔ)上進(jìn)行了建模與預(yù)測(cè),從自相關(guān)系數(shù)圖和偏自相關(guān)系數(shù)·圖我們選擇了建立ARIMA(1,1,2)模型并進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)在置信區(qū)間為90%的范圍內(nèi)模型的擬合效果較好,所以我們就進(jìn)一步在這個(gè)模型上對(duì)序列進(jìn)行了預(yù)測(cè),并且選擇了預(yù)測(cè)效果較好的靜態(tài)預(yù)測(cè),經(jīng)過(guò)計(jì)算我們得出2018-2020的商品零售價(jià)格指數(shù)分別為:100.6.101.1、101.2(計(jì)算結(jié)果保留了一位小數(shù))。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王燕.應(yīng)用時(shí)間序列分析[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2005.

    [2]王立柱.應(yīng)用實(shí)間序列分析}M}.北京:科學(xué)出版社.

    [3]自曉東.應(yīng)用實(shí)間序列分析[M].北京:清華大學(xué)出版社.

    [4]潘雄峰,彭曉雪.時(shí)間序列分析囚卜北京:清華大學(xué)出版社,2016.

    [5]胡利琴.金融時(shí)間序列分析實(shí)驗(yàn)教材[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2012.

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