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      基于ARMA模型的家具零售價格指數(shù)統(tǒng)計建模分析

      2019-09-10 09:28:54陸毅
      青年生活 2019年28期
      關(guān)鍵詞:ARMA模型時間序列分析

      陸毅

      摘要:過去20年里,家具業(yè)飛速發(fā)展,到2017年止,國內(nèi)家具類成交額達到2410.4億元,家具類商品的月增長率達到10%。本文通過對2011年4月到2019年5月的家具類城市商品價格指數(shù)做時間序列分析,建立ARMA模型,求解出最優(yōu)的ARMA模型,并對2019年6到12月7個月的家具類商品價格指數(shù)做出預測,計算出月價格指數(shù)在100.1左右浮動,家具類商品月增長率為10%左右,與實際家具業(yè)行業(yè)經(jīng)濟增長率相近,最后提出建議

      關(guān)鍵詞:家具價格指數(shù);時間序列分析;ARMA模型;Python

      緒論

      1.1 問題的提出

      我國家具業(yè)的發(fā)展步入了一個相對平穩(wěn)的階段。從國家統(tǒng)計局的家具類成交額數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),我國家具類商品成交額從2008年的854.27億元增長到了2017年的2410.4億元,這表明了我國家具類行業(yè)發(fā)展迅速,規(guī)模龐大。隨著居民購房,租房需求增大,家具類消費額也是隨之上升,同時家具類商品的價格也水漲船高,在家具類商品成交額穩(wěn)定增長的同時,家具的價格也在增長。家具類的成交額增長如此迅速的原因如下

      (1)隨著居民生活水平的提高,居民的消費水平提高,有了更高的價值觀,更傾向于購買知名品牌高檔家具

      (2)居民消費量得到提升帶來的消費結(jié)構(gòu)變化,使居民從滿足高質(zhì)量的生活向高質(zhì)量的生活轉(zhuǎn)變,從而居民愿意花更多的錢去買原檔次的家具商品

      2. 基于ARMA模型的實證分析

      2.1 模型的建立

      家具的未來價格受到過去價格的影響,家具類商品的價格指數(shù)又是以上一個月等于100位標準,序列相對是平穩(wěn)的,所以家具類價格指數(shù)符合AR模型,同時也滿足MA模型,所以用ARMA模型進行時間序列建模。因為ARMA模型比AR模型與MA模型有較精確的譜估計及較優(yōu)良的譜分辨率性能,模型表達式為

      其中p為自回歸模型的階數(shù);q為移動平均模型的階數(shù);β為自回歸模型的系數(shù);α為移動平均模型的系數(shù);是零均值白噪聲序列

      2.2 實證分析

      (1)時序圖

      將數(shù)據(jù)以時間為索引導入python,畫時序圖并觀察,序列沒有周期性沒有明顯上升或下降趨勢,需要做平穩(wěn)性檢驗

      (2) ADF檢驗

      TS統(tǒng)計量為-5.255,小于1%顯著性水平臨界值-3.5,拒絕原假設(shè),原序列平穩(wěn)無需對序列差分。判定是平穩(wěn)非周期的序列后,還要判斷家具類價格指數(shù)是否為白噪聲序列

      (3) Ljung-Box檢驗

      采用Q統(tǒng)計量,其表達式為,檢驗結(jié)果:LjungBox[1][-1]= 0.01589,P= 0.01589<0.05,拒絕原假設(shè),序列不是白噪聲序列對序列完成初步的識別后,原序列為平穩(wěn)非白噪聲無周期序列

      (4)模型識別

      序列采用ARMA模型建模,需要確定ARMA模型的p、q參數(shù),對家具類商品價格指數(shù)序列做自相關(guān)圖、偏自相關(guān)圖

      第3、4階自相關(guān)系數(shù)落在了95%置信區(qū)間外,說明存在短期自相關(guān)性,從偏自相關(guān)系數(shù)圖可以看出大部分的偏自相關(guān)系數(shù)都落在了95%的置信區(qū)間內(nèi),第3和4階偏自相關(guān)系數(shù)落在置信區(qū)間外,說明3或4階滯后與家具價格指數(shù)的相關(guān)性是顯著的,自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)都呈現(xiàn)拖尾的性質(zhì),初步判斷參數(shù)p、q都大于0,所以通過建立低階模型組合、最小AIC準則來尋找最優(yōu)ARMA模型

      (5)建立ARMA模型

      建立完模型,對系數(shù)的顯著性進行檢驗,計算系數(shù)的置信區(qū)間,系數(shù)的置信區(qū)間不含0,在5%的置信水平下,系數(shù)顯著,對殘差做LB檢驗:LjungBox[1][-1]= 0.653344001733,P>0.05,殘差是白噪聲序列,說明模型已經(jīng)充分提取序列信息,建模成功

      (7)預測

      通過ARMA(3,1)模型對2019年6到12月的家具類商品價格指數(shù)做預測圖

      2.3結(jié)果與分析

      通過建模與檢驗得到時間序列模型ARMA(3,1),剩下七個月價格指數(shù)的預測值都大于100.1,表明家具類商品的價格仍以10%的趨勢持續(xù)穩(wěn)定增長,且未來的價格會出現(xiàn)持續(xù)的高峰,短時間內(nèi)不會降價

      3建議

      3針對家具類城市商品價格指數(shù)的一些建議

      家具業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè),近十年飛快的發(fā)展,2017年國內(nèi)家具成交額達到了2410.4億元,是2008年的三倍多。家具業(yè)的經(jīng)濟增長已經(jīng)趨于穩(wěn)定,未來不會再出現(xiàn)爆發(fā)式增長,所以要想大幅度增加家具業(yè)的經(jīng)濟,要對整個行業(yè)做出改變,適當?shù)脑趪鴥?nèi)增加不同類型、檔次的家具,來適應(yīng)不同人群,如私人定制家具,同時加大家具業(yè)出口,家具業(yè)從手工制造到流水線制造,制造效率與供應(yīng)量得到了滿足,但同質(zhì)化嚴重,對市場需求的改變適應(yīng)慢,所以家具業(yè)應(yīng)該保障家具的個性化與審美需求,來滿足普通居民需求,顧及高端市場與海外市場

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