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      我國(guó)居民的消費(fèi)水平時(shí)間序列分析及預(yù)測(cè)

      2014-09-26 06:04:00劉敏
      商場(chǎng)現(xiàn)代化 2014年21期
      關(guān)鍵詞:時(shí)間序列消費(fèi)水平

      摘 要:本文采用時(shí)間序列分析及預(yù)測(cè)的方法對(duì)我國(guó)居民的消費(fèi)水平的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。通過(guò)EViews7.0建立時(shí)間序列模型,選擇合適模型進(jìn)行擬合,并作出預(yù)測(cè)。利用二次型模型和指數(shù)型模型,用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。利用擬合優(yōu)度大小和擬合圖相結(jié)合,選出最優(yōu)模型及預(yù)測(cè)值。

      關(guān)鍵詞:消費(fèi)水平;時(shí)間序列;二次型模型;指數(shù)型模型

      一、引言

      居民消費(fèi)水平是指居民在物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的消費(fèi)過(guò)程中,對(duì)滿足人們生存、發(fā)展和享受需要方面所達(dá)到的程度。通過(guò)消費(fèi)的物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量反映出來(lái)。現(xiàn)在物價(jià)上漲,我國(guó)的消費(fèi)水平和消費(fèi)能力提高,對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定的推動(dòng)作用。

      所謂時(shí)間序列是按照時(shí)間的順序排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行觀察,研究,找出一定的規(guī)律,預(yù)測(cè)將來(lái)的趨勢(shì)。在日常生活,生產(chǎn)中,時(shí)間序列隨處可見,時(shí)間序列分析的應(yīng)用領(lǐng)域很廣泛。本文將運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。

      二、樣本與數(shù)據(jù)處理

      本文選用1993年-2012年的居民的消費(fèi)水平年度數(shù)據(jù)作為樣本。(數(shù)據(jù)來(lái)源:中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2012)

      根據(jù)EViews7.0得到時(shí)序圖,知樣本總體呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢(shì)。進(jìn)一步做單位根檢驗(yàn)可得:P值為1,P值大于0.05,故不能拒絕原假設(shè),即存在單位根,該序列不平穩(wěn)。

      由于序列不平穩(wěn),所以對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理。經(jīng)過(guò)一階差分后的單位根檢驗(yàn)結(jié)果中,P值為0.4349,P值大于0.05,故接受原假設(shè),即存在單位根,該序列不平穩(wěn)。經(jīng)過(guò)二階差分后的單位根檢驗(yàn)結(jié)果中,P值為0.01,P值小于0.05,故拒絕原假設(shè),即不存在單位根,該序列平穩(wěn)。

      三、模型的選擇

      1. 二次型模型的建立

      由于原序列經(jīng)過(guò)二階差分得到平穩(wěn)序列可知,此序列可能為二次型序列,所以對(duì)其進(jìn)行二次型模型處理。

      (1)確定二次型模型

      由EViews7.0

      圖 對(duì)原序列的二次型擬合圖

      由圖1可得到二次型模型,但也需要對(duì)其殘差自相關(guān)等分析,而后對(duì)殘差進(jìn)行模型擬合。

      (2)二次型模型殘差分析

      由EViews7.0可得二次型模型的殘差分析圖,可得Q統(tǒng)計(jì)量的P值小于顯著性水平5%,所以該序列為非白噪聲序列,則需要進(jìn)行殘差模型的擬合,使得序列的模型由兩部分組成,即二次型模型和殘差序列進(jìn)行殘差模型的擬合。

      (3)殘差序列模型的擬合

      由EViews7.0可得二次型模型的殘差分析圖可知,殘差的偏自相關(guān)圖看成為2階截尾,因此建立模型ar(2)進(jìn)行擬合。由EViews7.0可得殘差序列估計(jì)結(jié)果可知其常數(shù)項(xiàng)未能通過(guò)檢驗(yàn),所以刪去常數(shù)項(xiàng),模型通過(guò)顯著性檢驗(yàn),模型中AR(1)對(duì)應(yīng)的常數(shù)為1.2953,P值為0,AR(2)對(duì)應(yīng)的常數(shù)為-0.6441,P值為0.003,擬合優(yōu)度為0.7116。由殘差模型可得出殘差模型擬合效果很好,而且各統(tǒng)計(jì)量都能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

      (4)對(duì)此模型做殘差是否為白噪聲序列檢驗(yàn),由EViews7.0可得白噪聲檢驗(yàn)圖,該殘差序列檢驗(yàn)的P值都顯著大于顯著性水平α=0.05,所以該殘差序列為白噪聲序列,不需要繼續(xù)研究。

      (5)殘差的異方差性檢驗(yàn)

      利用EViews7.0進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)可得P值為0.3577,所以P值顯著都大于顯著性水平α=0.05,所以殘差模型不存在異方差。

      (6)由以上步驟可知,二次型模型顯著,則建立模型:

      2. 指數(shù)型模型的建立

      (1)對(duì)該序列求取一階差比率,一階差比率數(shù)相差不大,對(duì)該序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),P值為0.0137,P值小于0.05,故拒絕原假設(shè),即不存在單位根,該序列各期數(shù)值的一階差比率平穩(wěn)。所以可以用指數(shù)型模型進(jìn)行擬合。

      (2)由EViews7.0可得原序列指數(shù)型模型估計(jì),常數(shù)為7.091156,P值為0,@TREND為0.121162,P值為0,擬合優(yōu)度為0.9773。由指數(shù)型模型可知,該模型基本顯著,但仍需對(duì)殘差進(jìn)行檢驗(yàn),再由EViews7.0得出指數(shù)模型殘差檢驗(yàn)圖,可知該模型殘差P值皆小于0.05,所以為非白噪聲序列,則還需對(duì)殘差模型擬合。

      (3)殘差序列的擬合

      根據(jù)指數(shù)模型的殘差檢驗(yàn)圖可知,該殘差序列的偏自相關(guān)系數(shù)二階截尾,所以選用AR(2)模型進(jìn)行擬合。得到模型中的AR(1)的常數(shù)項(xiàng)為1.26,AR(2)的常數(shù)項(xiàng)為-0.5906,擬合優(yōu)度為0.7778。可知?dú)埐钅P蛿M合效果很好,且都通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。(4)殘差模型的白噪聲檢驗(yàn)與異方差檢驗(yàn)

      由eviews7.0可得殘差模型的白噪聲性檢驗(yàn)結(jié)果,該殘差序列檢驗(yàn)的P值都大于顯著性水平α=0.05,所以該殘差序列為白噪聲序列,不需要繼續(xù)研究。

      利用EViews7.0進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)可得P值為0.242,所以P值顯著都大于顯著性水平α=0.05,所以殘差模型不存在異方差該殘差序列。

      (5)由對(duì)數(shù)模型通過(guò)變換,可得原序列的指數(shù)型模型為:

      四、最優(yōu)模型的選擇及預(yù)測(cè)

      二次型模型中的擬合優(yōu)度等于0.9818,指數(shù)型模型的擬合優(yōu)度等于0.9773,所以二次型的擬合優(yōu)度較好,大概的確定二次型模型比較理想,進(jìn)一步比較二次型和指數(shù)型的擬合圖知:二次型模型預(yù)測(cè)效果更好。

      由二次型模型預(yù)測(cè)出的2013~2015年的預(yù)測(cè)值如下:

      表 指數(shù)型模型預(yù)測(cè)結(jié)果 單位:元

      五、 結(jié)論與政策性建議

      1.結(jié)論

      居民消費(fèi)水平的值和預(yù)測(cè)值,說(shuō)明中國(guó)居民消費(fèi)指數(shù)一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì),這是也說(shuō)明人均可收配支出增長(zhǎng),人們的生活條件越來(lái)越好。同時(shí)使消費(fèi)水平持續(xù)增長(zhǎng),政府調(diào)控也非常重要。由于在預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)中影響因數(shù)很多,所以預(yù)測(cè)值僅為理論值,實(shí)際值以中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒為準(zhǔn)。不過(guò)通過(guò)我們的預(yù)測(cè),還是可以預(yù)見居民的消費(fèi)水平會(huì)繼續(xù)保持增長(zhǎng)趨勢(shì)。生活必需品和生產(chǎn)資料價(jià)格的穩(wěn)定對(duì)社會(huì)的穩(wěn)定有著重要作用。

      2.政策性建議

      政府在制定消費(fèi)政策時(shí)要根據(jù)消費(fèi)函數(shù)的特征進(jìn)行制定。由協(xié)整理論可知居民的消費(fèi)主要取決于居民的收入,要提高居民消費(fèi)水平,提高居民可支配收入是最重要的。具體措施如下:

      (1)適當(dāng)提高國(guó)家機(jī)關(guān)和事業(yè)單位職工工資水平。

      (2)建立健全社會(huì)保障制度。

      (3)要繼續(xù)強(qiáng)化稅收調(diào)節(jié)個(gè)人收入分配的功能。

      參考文獻(xiàn):

      [1]王燕.應(yīng)用時(shí)間序列分析(第三版)[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2012.

      [2]龐浩.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

      [3]徐國(guó)祥.統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策(第四版) [M].上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2012.

      作者簡(jiǎn)介:劉敏(1991.10- ),女,重慶人,本科,長(zhǎng)江師范學(xué)院,統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)endprint

      摘 要:本文采用時(shí)間序列分析及預(yù)測(cè)的方法對(duì)我國(guó)居民的消費(fèi)水平的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。通過(guò)EViews7.0建立時(shí)間序列模型,選擇合適模型進(jìn)行擬合,并作出預(yù)測(cè)。利用二次型模型和指數(shù)型模型,用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。利用擬合優(yōu)度大小和擬合圖相結(jié)合,選出最優(yōu)模型及預(yù)測(cè)值。

      關(guān)鍵詞:消費(fèi)水平;時(shí)間序列;二次型模型;指數(shù)型模型

      一、引言

      居民消費(fèi)水平是指居民在物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的消費(fèi)過(guò)程中,對(duì)滿足人們生存、發(fā)展和享受需要方面所達(dá)到的程度。通過(guò)消費(fèi)的物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量反映出來(lái)?,F(xiàn)在物價(jià)上漲,我國(guó)的消費(fèi)水平和消費(fèi)能力提高,對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定的推動(dòng)作用。

      所謂時(shí)間序列是按照時(shí)間的順序排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行觀察,研究,找出一定的規(guī)律,預(yù)測(cè)將來(lái)的趨勢(shì)。在日常生活,生產(chǎn)中,時(shí)間序列隨處可見,時(shí)間序列分析的應(yīng)用領(lǐng)域很廣泛。本文將運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。

      二、樣本與數(shù)據(jù)處理

      本文選用1993年-2012年的居民的消費(fèi)水平年度數(shù)據(jù)作為樣本。(數(shù)據(jù)來(lái)源:中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2012)

      根據(jù)EViews7.0得到時(shí)序圖,知樣本總體呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢(shì)。進(jìn)一步做單位根檢驗(yàn)可得:P值為1,P值大于0.05,故不能拒絕原假設(shè),即存在單位根,該序列不平穩(wěn)。

      由于序列不平穩(wěn),所以對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理。經(jīng)過(guò)一階差分后的單位根檢驗(yàn)結(jié)果中,P值為0.4349,P值大于0.05,故接受原假設(shè),即存在單位根,該序列不平穩(wěn)。經(jīng)過(guò)二階差分后的單位根檢驗(yàn)結(jié)果中,P值為0.01,P值小于0.05,故拒絕原假設(shè),即不存在單位根,該序列平穩(wěn)。

      三、模型的選擇

      1. 二次型模型的建立

      由于原序列經(jīng)過(guò)二階差分得到平穩(wěn)序列可知,此序列可能為二次型序列,所以對(duì)其進(jìn)行二次型模型處理。

      (1)確定二次型模型

      由EViews7.0

      圖 對(duì)原序列的二次型擬合圖

      由圖1可得到二次型模型,但也需要對(duì)其殘差自相關(guān)等分析,而后對(duì)殘差進(jìn)行模型擬合。

      (2)二次型模型殘差分析

      由EViews7.0可得二次型模型的殘差分析圖,可得Q統(tǒng)計(jì)量的P值小于顯著性水平5%,所以該序列為非白噪聲序列,則需要進(jìn)行殘差模型的擬合,使得序列的模型由兩部分組成,即二次型模型和殘差序列進(jìn)行殘差模型的擬合。

      (3)殘差序列模型的擬合

      由EViews7.0可得二次型模型的殘差分析圖可知,殘差的偏自相關(guān)圖看成為2階截尾,因此建立模型ar(2)進(jìn)行擬合。由EViews7.0可得殘差序列估計(jì)結(jié)果可知其常數(shù)項(xiàng)未能通過(guò)檢驗(yàn),所以刪去常數(shù)項(xiàng),模型通過(guò)顯著性檢驗(yàn),模型中AR(1)對(duì)應(yīng)的常數(shù)為1.2953,P值為0,AR(2)對(duì)應(yīng)的常數(shù)為-0.6441,P值為0.003,擬合優(yōu)度為0.7116。由殘差模型可得出殘差模型擬合效果很好,而且各統(tǒng)計(jì)量都能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

      (4)對(duì)此模型做殘差是否為白噪聲序列檢驗(yàn),由EViews7.0可得白噪聲檢驗(yàn)圖,該殘差序列檢驗(yàn)的P值都顯著大于顯著性水平α=0.05,所以該殘差序列為白噪聲序列,不需要繼續(xù)研究。

      (5)殘差的異方差性檢驗(yàn)

      利用EViews7.0進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)可得P值為0.3577,所以P值顯著都大于顯著性水平α=0.05,所以殘差模型不存在異方差。

      (6)由以上步驟可知,二次型模型顯著,則建立模型:

      2. 指數(shù)型模型的建立

      (1)對(duì)該序列求取一階差比率,一階差比率數(shù)相差不大,對(duì)該序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),P值為0.0137,P值小于0.05,故拒絕原假設(shè),即不存在單位根,該序列各期數(shù)值的一階差比率平穩(wěn)。所以可以用指數(shù)型模型進(jìn)行擬合。

      (2)由EViews7.0可得原序列指數(shù)型模型估計(jì),常數(shù)為7.091156,P值為0,@TREND為0.121162,P值為0,擬合優(yōu)度為0.9773。由指數(shù)型模型可知,該模型基本顯著,但仍需對(duì)殘差進(jìn)行檢驗(yàn),再由EViews7.0得出指數(shù)模型殘差檢驗(yàn)圖,可知該模型殘差P值皆小于0.05,所以為非白噪聲序列,則還需對(duì)殘差模型擬合。

      (3)殘差序列的擬合

      根據(jù)指數(shù)模型的殘差檢驗(yàn)圖可知,該殘差序列的偏自相關(guān)系數(shù)二階截尾,所以選用AR(2)模型進(jìn)行擬合。得到模型中的AR(1)的常數(shù)項(xiàng)為1.26,AR(2)的常數(shù)項(xiàng)為-0.5906,擬合優(yōu)度為0.7778??芍?dú)埐钅P蛿M合效果很好,且都通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。(4)殘差模型的白噪聲檢驗(yàn)與異方差檢驗(yàn)

      由eviews7.0可得殘差模型的白噪聲性檢驗(yàn)結(jié)果,該殘差序列檢驗(yàn)的P值都大于顯著性水平α=0.05,所以該殘差序列為白噪聲序列,不需要繼續(xù)研究。

      利用EViews7.0進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)可得P值為0.242,所以P值顯著都大于顯著性水平α=0.05,所以殘差模型不存在異方差該殘差序列。

      (5)由對(duì)數(shù)模型通過(guò)變換,可得原序列的指數(shù)型模型為:

      四、最優(yōu)模型的選擇及預(yù)測(cè)

      二次型模型中的擬合優(yōu)度等于0.9818,指數(shù)型模型的擬合優(yōu)度等于0.9773,所以二次型的擬合優(yōu)度較好,大概的確定二次型模型比較理想,進(jìn)一步比較二次型和指數(shù)型的擬合圖知:二次型模型預(yù)測(cè)效果更好。

      由二次型模型預(yù)測(cè)出的2013~2015年的預(yù)測(cè)值如下:

      表 指數(shù)型模型預(yù)測(cè)結(jié)果 單位:元

      五、 結(jié)論與政策性建議

      1.結(jié)論

      居民消費(fèi)水平的值和預(yù)測(cè)值,說(shuō)明中國(guó)居民消費(fèi)指數(shù)一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì),這是也說(shuō)明人均可收配支出增長(zhǎng),人們的生活條件越來(lái)越好。同時(shí)使消費(fèi)水平持續(xù)增長(zhǎng),政府調(diào)控也非常重要。由于在預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)中影響因數(shù)很多,所以預(yù)測(cè)值僅為理論值,實(shí)際值以中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒為準(zhǔn)。不過(guò)通過(guò)我們的預(yù)測(cè),還是可以預(yù)見居民的消費(fèi)水平會(huì)繼續(xù)保持增長(zhǎng)趨勢(shì)。生活必需品和生產(chǎn)資料價(jià)格的穩(wěn)定對(duì)社會(huì)的穩(wěn)定有著重要作用。

      2.政策性建議

      政府在制定消費(fèi)政策時(shí)要根據(jù)消費(fèi)函數(shù)的特征進(jìn)行制定。由協(xié)整理論可知居民的消費(fèi)主要取決于居民的收入,要提高居民消費(fèi)水平,提高居民可支配收入是最重要的。具體措施如下:

      (1)適當(dāng)提高國(guó)家機(jī)關(guān)和事業(yè)單位職工工資水平。

      (2)建立健全社會(huì)保障制度。

      (3)要繼續(xù)強(qiáng)化稅收調(diào)節(jié)個(gè)人收入分配的功能。

      參考文獻(xiàn):

      [1]王燕.應(yīng)用時(shí)間序列分析(第三版)[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2012.

      [2]龐浩.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

      [3]徐國(guó)祥.統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策(第四版) [M].上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2012.

      作者簡(jiǎn)介:劉敏(1991.10- ),女,重慶人,本科,長(zhǎng)江師范學(xué)院,統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)endprint

      摘 要:本文采用時(shí)間序列分析及預(yù)測(cè)的方法對(duì)我國(guó)居民的消費(fèi)水平的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。通過(guò)EViews7.0建立時(shí)間序列模型,選擇合適模型進(jìn)行擬合,并作出預(yù)測(cè)。利用二次型模型和指數(shù)型模型,用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。利用擬合優(yōu)度大小和擬合圖相結(jié)合,選出最優(yōu)模型及預(yù)測(cè)值。

      關(guān)鍵詞:消費(fèi)水平;時(shí)間序列;二次型模型;指數(shù)型模型

      一、引言

      居民消費(fèi)水平是指居民在物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的消費(fèi)過(guò)程中,對(duì)滿足人們生存、發(fā)展和享受需要方面所達(dá)到的程度。通過(guò)消費(fèi)的物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量反映出來(lái)?,F(xiàn)在物價(jià)上漲,我國(guó)的消費(fèi)水平和消費(fèi)能力提高,對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定的推動(dòng)作用。

      所謂時(shí)間序列是按照時(shí)間的順序排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行觀察,研究,找出一定的規(guī)律,預(yù)測(cè)將來(lái)的趨勢(shì)。在日常生活,生產(chǎn)中,時(shí)間序列隨處可見,時(shí)間序列分析的應(yīng)用領(lǐng)域很廣泛。本文將運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。

      二、樣本與數(shù)據(jù)處理

      本文選用1993年-2012年的居民的消費(fèi)水平年度數(shù)據(jù)作為樣本。(數(shù)據(jù)來(lái)源:中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2012)

      根據(jù)EViews7.0得到時(shí)序圖,知樣本總體呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢(shì)。進(jìn)一步做單位根檢驗(yàn)可得:P值為1,P值大于0.05,故不能拒絕原假設(shè),即存在單位根,該序列不平穩(wěn)。

      由于序列不平穩(wěn),所以對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理。經(jīng)過(guò)一階差分后的單位根檢驗(yàn)結(jié)果中,P值為0.4349,P值大于0.05,故接受原假設(shè),即存在單位根,該序列不平穩(wěn)。經(jīng)過(guò)二階差分后的單位根檢驗(yàn)結(jié)果中,P值為0.01,P值小于0.05,故拒絕原假設(shè),即不存在單位根,該序列平穩(wěn)。

      三、模型的選擇

      1. 二次型模型的建立

      由于原序列經(jīng)過(guò)二階差分得到平穩(wěn)序列可知,此序列可能為二次型序列,所以對(duì)其進(jìn)行二次型模型處理。

      (1)確定二次型模型

      由EViews7.0

      圖 對(duì)原序列的二次型擬合圖

      由圖1可得到二次型模型,但也需要對(duì)其殘差自相關(guān)等分析,而后對(duì)殘差進(jìn)行模型擬合。

      (2)二次型模型殘差分析

      由EViews7.0可得二次型模型的殘差分析圖,可得Q統(tǒng)計(jì)量的P值小于顯著性水平5%,所以該序列為非白噪聲序列,則需要進(jìn)行殘差模型的擬合,使得序列的模型由兩部分組成,即二次型模型和殘差序列進(jìn)行殘差模型的擬合。

      (3)殘差序列模型的擬合

      由EViews7.0可得二次型模型的殘差分析圖可知,殘差的偏自相關(guān)圖看成為2階截尾,因此建立模型ar(2)進(jìn)行擬合。由EViews7.0可得殘差序列估計(jì)結(jié)果可知其常數(shù)項(xiàng)未能通過(guò)檢驗(yàn),所以刪去常數(shù)項(xiàng),模型通過(guò)顯著性檢驗(yàn),模型中AR(1)對(duì)應(yīng)的常數(shù)為1.2953,P值為0,AR(2)對(duì)應(yīng)的常數(shù)為-0.6441,P值為0.003,擬合優(yōu)度為0.7116。由殘差模型可得出殘差模型擬合效果很好,而且各統(tǒng)計(jì)量都能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

      (4)對(duì)此模型做殘差是否為白噪聲序列檢驗(yàn),由EViews7.0可得白噪聲檢驗(yàn)圖,該殘差序列檢驗(yàn)的P值都顯著大于顯著性水平α=0.05,所以該殘差序列為白噪聲序列,不需要繼續(xù)研究。

      (5)殘差的異方差性檢驗(yàn)

      利用EViews7.0進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)可得P值為0.3577,所以P值顯著都大于顯著性水平α=0.05,所以殘差模型不存在異方差。

      (6)由以上步驟可知,二次型模型顯著,則建立模型:

      2. 指數(shù)型模型的建立

      (1)對(duì)該序列求取一階差比率,一階差比率數(shù)相差不大,對(duì)該序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),P值為0.0137,P值小于0.05,故拒絕原假設(shè),即不存在單位根,該序列各期數(shù)值的一階差比率平穩(wěn)。所以可以用指數(shù)型模型進(jìn)行擬合。

      (2)由EViews7.0可得原序列指數(shù)型模型估計(jì),常數(shù)為7.091156,P值為0,@TREND為0.121162,P值為0,擬合優(yōu)度為0.9773。由指數(shù)型模型可知,該模型基本顯著,但仍需對(duì)殘差進(jìn)行檢驗(yàn),再由EViews7.0得出指數(shù)模型殘差檢驗(yàn)圖,可知該模型殘差P值皆小于0.05,所以為非白噪聲序列,則還需對(duì)殘差模型擬合。

      (3)殘差序列的擬合

      根據(jù)指數(shù)模型的殘差檢驗(yàn)圖可知,該殘差序列的偏自相關(guān)系數(shù)二階截尾,所以選用AR(2)模型進(jìn)行擬合。得到模型中的AR(1)的常數(shù)項(xiàng)為1.26,AR(2)的常數(shù)項(xiàng)為-0.5906,擬合優(yōu)度為0.7778??芍?dú)埐钅P蛿M合效果很好,且都通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。(4)殘差模型的白噪聲檢驗(yàn)與異方差檢驗(yàn)

      由eviews7.0可得殘差模型的白噪聲性檢驗(yàn)結(jié)果,該殘差序列檢驗(yàn)的P值都大于顯著性水平α=0.05,所以該殘差序列為白噪聲序列,不需要繼續(xù)研究。

      利用EViews7.0進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)可得P值為0.242,所以P值顯著都大于顯著性水平α=0.05,所以殘差模型不存在異方差該殘差序列。

      (5)由對(duì)數(shù)模型通過(guò)變換,可得原序列的指數(shù)型模型為:

      四、最優(yōu)模型的選擇及預(yù)測(cè)

      二次型模型中的擬合優(yōu)度等于0.9818,指數(shù)型模型的擬合優(yōu)度等于0.9773,所以二次型的擬合優(yōu)度較好,大概的確定二次型模型比較理想,進(jìn)一步比較二次型和指數(shù)型的擬合圖知:二次型模型預(yù)測(cè)效果更好。

      由二次型模型預(yù)測(cè)出的2013~2015年的預(yù)測(cè)值如下:

      表 指數(shù)型模型預(yù)測(cè)結(jié)果 單位:元

      五、 結(jié)論與政策性建議

      1.結(jié)論

      居民消費(fèi)水平的值和預(yù)測(cè)值,說(shuō)明中國(guó)居民消費(fèi)指數(shù)一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì),這是也說(shuō)明人均可收配支出增長(zhǎng),人們的生活條件越來(lái)越好。同時(shí)使消費(fèi)水平持續(xù)增長(zhǎng),政府調(diào)控也非常重要。由于在預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)中影響因數(shù)很多,所以預(yù)測(cè)值僅為理論值,實(shí)際值以中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒為準(zhǔn)。不過(guò)通過(guò)我們的預(yù)測(cè),還是可以預(yù)見居民的消費(fèi)水平會(huì)繼續(xù)保持增長(zhǎng)趨勢(shì)。生活必需品和生產(chǎn)資料價(jià)格的穩(wěn)定對(duì)社會(huì)的穩(wěn)定有著重要作用。

      2.政策性建議

      政府在制定消費(fèi)政策時(shí)要根據(jù)消費(fèi)函數(shù)的特征進(jìn)行制定。由協(xié)整理論可知居民的消費(fèi)主要取決于居民的收入,要提高居民消費(fèi)水平,提高居民可支配收入是最重要的。具體措施如下:

      (1)適當(dāng)提高國(guó)家機(jī)關(guān)和事業(yè)單位職工工資水平。

      (2)建立健全社會(huì)保障制度。

      (3)要繼續(xù)強(qiáng)化稅收調(diào)節(jié)個(gè)人收入分配的功能。

      參考文獻(xiàn):

      [1]王燕.應(yīng)用時(shí)間序列分析(第三版)[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2012.

      [2]龐浩.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

      [3]徐國(guó)祥.統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策(第四版) [M].上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2012.

      作者簡(jiǎn)介:劉敏(1991.10- ),女,重慶人,本科,長(zhǎng)江師范學(xué)院,統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)endprint

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