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    基于arma模型的全國消費(fèi)品零售總額的分析與預(yù)測(cè)

    2020-05-25 10:47錢文軒吳杰王博威康孫策
    大眾科學(xué)·下旬 2020年3期
    關(guān)鍵詞:預(yù)測(cè)分析

    錢文軒 吳杰 王博威 康孫策

    摘 要:隨著社會(huì)不斷地進(jìn)步和發(fā)展,消費(fèi)是關(guān)系整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要問題,消費(fèi)的增長(zhǎng)是產(chǎn)生新的社會(huì)需求、開拓網(wǎng)市場(chǎng)、促進(jìn)生產(chǎn)更大發(fā)展的強(qiáng)大推動(dòng)力。在刺激消費(fèi),拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的大環(huán)境下,對(duì)社會(huì)消費(fèi)品零售總額變動(dòng)規(guī)律及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。社會(huì)消費(fèi)品零售總額由社會(huì)商品供給和有支付能力的商品需求的規(guī)模所決定,是研究居民生活水平、社會(huì)零售商品購買力、社會(huì)生產(chǎn)、貨幣流通和物價(jià)的發(fā)展變化趨勢(shì)的重要資料。社會(huì)消費(fèi)品零售總額是反映一定時(shí)期內(nèi)人民物質(zhì)文化生活水平的提高情況,反映社會(huì)商品購買力的實(shí)現(xiàn)程度,以及零售市場(chǎng)的規(guī)模狀況。從國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)上查找的自1988年到2018年30年間的社會(huì)消費(fèi)品零售總額的數(shù)。

    關(guān)鍵詞:arma模型;分析;預(yù)測(cè)

    引言:

    社會(huì)商品零售總額是國民經(jīng)濟(jì)各部門售給城鄉(xiāng)居民及社會(huì)集團(tuán)的消費(fèi)品和售給農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料以及農(nóng)民直接售給非農(nóng)業(yè)居民的消費(fèi)品總額。包括各種經(jīng)濟(jì)類型的商業(yè)零售額、飲食業(yè)零售額、工業(yè)零售額、其他行業(yè)零售額以及農(nóng)民對(duì)非農(nóng)業(yè)居民零售額五部分。

    我們這份報(bào)告收集了1988年至2018年30年間的商品零售總額的數(shù)據(jù)。我們就是基于這些數(shù)據(jù),應(yīng)用EVIEWS軟件使用ARMA模型進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)。

    一、社會(huì)消費(fèi)品零售總額相關(guān)概念

    (一)社會(huì)消費(fèi)品零售總額的含義

    社會(huì)消費(fèi)品零售總額指批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)以及其他行業(yè)直接售給城鄉(xiāng)居民和社會(huì)集團(tuán)的消費(fèi)品零售額。其中,對(duì)居民的消費(fèi)品零售額是指售予城鄉(xiāng)居民用于生活消費(fèi)的商品金額;對(duì)社會(huì)集團(tuán)的消費(fèi)品零售額是指售給機(jī)關(guān)、社會(huì)團(tuán)體、部隊(duì)、學(xué)校、企事業(yè)單位、居委會(huì)或村委會(huì)等,公款購買的用作非生產(chǎn)、非經(jīng)營使用與公共消費(fèi)的商品金額.社會(huì)消費(fèi)品零售總額包括:售給城鄉(xiāng)居民作為生活消論文范文的商品和修建房屋用的建筑材料的金額,以及售給來華的外國人、華僑、港澳臺(tái)同胞的消費(fèi)品金額;售給社會(huì)集團(tuán)用作非生產(chǎn)、非經(jīng)營使用與公共消費(fèi)的商品金額。

    (二)消費(fèi)品零售總額與一些生產(chǎn)、生活指標(biāo)的偏差

    1.城鄉(xiāng)居民消費(fèi)支出不僅包括商品消費(fèi)支出,也包括服務(wù)消費(fèi)支出,而社會(huì)消費(fèi)品零售總額只包括商品消費(fèi)。目前,城鄉(xiāng)居民用于教育、醫(yī)療、娛樂等服務(wù)消費(fèi)支出比重已經(jīng)超過30%,而服務(wù)消費(fèi)支出彈性較大,商品消費(fèi)支出彈性相對(duì)較小.在壓縮消費(fèi)支出時(shí),人們一般是壓縮服務(wù)消費(fèi),商品消費(fèi)支出相對(duì)穩(wěn)定。

    2.城鄉(xiāng)居民消費(fèi)支出是人均概念,社會(huì)消費(fèi)品零售總額則是總量概念,還包括人口數(shù)量增加和結(jié)構(gòu)變化的影響,特別是還包括社會(huì)集團(tuán)的消費(fèi)支出。

    二、模型介紹

    模型結(jié)構(gòu)一個(gè)序列{Xt}經(jīng)過d階差分后成為平穩(wěn)序列,而且能利用ARMA模型對(duì)差分后的平穩(wěn)序列建模,則稱序列{Xt}的模型結(jié)構(gòu)為求和移動(dòng)平均模型(auto regressive integrated moving),簡(jiǎn)稱ARMA(p,d,q)。

    三、數(shù)據(jù)分析

    (一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    將上述數(shù)據(jù)導(dǎo)入EVIVES,設(shè)消費(fèi)品零售總額為X,并繪制時(shí)間序列圖如下:

    由圖可知,該序列呈現(xiàn)出明顯的指數(shù)上升趨勢(shì)

    對(duì)其進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果如下:

    可知T統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0.5731大于5%的顯著性水平,所以對(duì)數(shù)序列不平穩(wěn),繼續(xù)對(duì)其進(jìn)行一階差分生成序列DINX:

    進(jìn)行ADF檢驗(yàn)結(jié)果如下:

    可知,P值為0.0221小于5%的顯著性水平,拒絕原假設(shè),DINX序列平穩(wěn)。

    (二)模型估計(jì)

    對(duì)DINX序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn),得到如下自相關(guān)序列圖:

    由圖可知,Q統(tǒng)計(jì)量所對(duì)應(yīng)的P值均小于0.05的顯著性水平,延遲5階之后,樣本的自相關(guān)系數(shù)都落在兩倍的標(biāo)準(zhǔn)差線范圍以內(nèi),并在零值附近波動(dòng)。因此,可以認(rèn)為該序列平穩(wěn)。純隨機(jī)性檢驗(yàn)結(jié)果表明,在各階延遲下Q統(tǒng)計(jì)量的P值均拒絕序列純隨機(jī)的假設(shè)。因此,該序列為非白噪聲序列,可以考慮建立AR、MA模型。

    1.AR(1)模型估計(jì):

    t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0.000小于0.05,倒根不為1,模型是平穩(wěn)可逆的,AR(1)模型可行。

    2.MA(1)、MA(2)模型估計(jì)

    t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0.0065小于0.05,倒根不為1,ma(1)模型可行。

    t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值均小于0.05,倒根不為1,ma(2)模型可行。

    3.ARMA模型估計(jì)

    ARMA(1,1)

    系數(shù)大于0.05,模型不可行。

    4.經(jīng)過多次試驗(yàn),該序列ARMA模型均不可行,所以我們選擇上述AR(1),MA(1),MA(2)模型中的最優(yōu)模型:比較Aic與Sc的值可知:AR(1)模型中這2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值均為最小,且倒根不為1,模型平穩(wěn)可逆。所以可以確定該序列的最佳模型為AR(1).

    (三)模型預(yù)測(cè)

    1.使用第二種預(yù)測(cè)方法對(duì)模型進(jìn)行逐期預(yù)測(cè)得到如下結(jié)果:

    得到2019至2020年的序列差分預(yù)測(cè)值分別為0.116862、0.115770、0.083261。

    2.在命令欄輸入ls d(log(x)-1) c ar(1)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)與差分的還原,再預(yù)測(cè)得到原序列的預(yù)測(cè)結(jié)果:

    可以的得出,2019至2021年的我國消費(fèi)品零售總額的預(yù)測(cè)結(jié)果分別為:414860.9億元、440737.4億元、484451億元。

    結(jié)論:通過上面的預(yù)測(cè)值可以看出我國消費(fèi)品零售總額處于不斷增長(zhǎng)中,由上面分析可以看出可以看出在未來的時(shí)間居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)還會(huì)有有所上漲,但是漲幅不會(huì)偏大。2007- 2010 年期間趨勢(shì)波動(dòng)較大,是因?yàn)槿蚱笕谑袌?chǎng)進(jìn)入劇烈波動(dòng)的“多事之秋”。再加上2007 年次貸危機(jī)使美國房地產(chǎn)衰退雪上加霜,并將推遲其復(fù)蘇時(shí)間。雖然相對(duì)美歐金融業(yè)而言,亞洲及中國遭受的直接影響還相對(duì)較小。但是美次貸危機(jī)對(duì)國際金融市場(chǎng)和世界經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生“溢出效應(yīng)”,可能通過其廣泛的投資者、銜生品及影響市場(chǎng)預(yù)期和實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等多個(gè)渠道,對(duì)亞洲及中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生間接的影響。不過美國次貸危機(jī)和金融機(jī)構(gòu)面臨困難也為亞洲經(jīng)濟(jì)體提供些機(jī)遇。就像是我們中國的 句老話:“塞 翡失馬焉知非福”。在圖中也可以看出2007年美國次貸危機(jī)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)也造成了一定的影響,使之造成了定通貨膨脹。使其后 兩年的消費(fèi)品零售總額有所下降。

    參考文獻(xiàn):

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    [2]陳毅衡.時(shí)間序列與金融數(shù)據(jù)分析[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社.2004.

    [3]高惠玻.SAS系統(tǒng)SAS/ETS軟件使用手冊(cè)[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,1998.

    [4]位欽,時(shí)間序列分析,嵐.時(shí)間序列分析與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)建模[M].北京理工大學(xué)出版社,1988.

    [5]賢達(dá).時(shí)間序列分析:高階統(tǒng)計(jì)量方法[M].清華大學(xué)出版社,1996.

    [6]應(yīng)用時(shí)間序列分析[M].中國人民大學(xué)出版社,2005.

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