我国工业总产值指数的预测中ARMA模型的应用

中图分类号：F402 文献标识：A 文章编号：1009-4202(2011)06-000-02

摘 要 本文采用ARMA模型预测了我国工业总产值指数，通过预测对经济的决策起到了关键性的作用，工业总产值指数是环比指数，即分别与上年的工业总产值比较，体现了我国工业化的发展程度，为平衡城市化与工业化的决策提供参考。ARMA模型“基于让数据自己说话”原理着重于经济时间序列本身的概率或随机性质，对时间序列数据的短期预测非常成功。

关键词 工业总产值指数 ARMA模型 预测

一、 引言

（一）问题的提出

工业化与城市化的问题是一个老问题，然而要想对这一个问题有一个正确的判断，从而作出正确的政策，首先要对工业的发展趋势有一个大致的掌握，由于中国曾经是一个经济落后的大国，我们选择了首先发展工业来带动经济的增长。而工业也成为了中国一直以来关心的问题，工业化的程度不仅影响着城市化的进程，而且对劳动参与率及失业率有着很大的作用。这关系到我国现代化战略目标的实现，关系到我国政治稳定和整个国家、社会的长治久安，才有利于构建社会主义和谐社会，为我国在发展工业方面的政策提供根据。

（二）结构的安排

“1、引言”部分，主要交代了问题的提出、以及本文的安排。“2、建模基本步骤”部分，主要介绍了ARMA模型的建模步骤。“3、模型平稳性检验”部分，实际上是模型的识别过程，通过序列图，单位根检验，以及观察序列的自相关图和偏自相关图。“4、ARMA模型构建”部分，通过对多个模型作出比较分析，确定最适合的模型来进行预测。“5、问题的解决”部分，根据模型对以下几年的工业总产值指数进行预测，发现问题并且解决问题。

二、建模基本步骤

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。其建模步骤为：模型识别（Identification）。根据时间序列的相关图（Correlogram）与偏相关图（Partial Correlogram）来确定合适的p、d及q值；模型估计（Estimation）。确定合适的p及q值后，估计模型中的自回归与移动平均项的参数；模型诊断（Diagnostic Checking）。确定ARMA模型及估计出各参数后，需要深入了解所确定模型对时间序列数据的拟合程度；模型预测（Forecasting）。ARMA模型广泛应用在经济、工程等各个领域得益于其在具体预测方面的优势。在许多方面用该模型所作出的预测比其他传统经济计量方法更加精确。

三、模型平稳性检验

（一）序列图检验

应用专业统计软件Eviews3.0将我国工业总产值指数进行处理，搜集了从1978-2008年的数据，通过对原始数据的序列图进行观察，虽然在1985-1990年有明显的波动，但是整体趋势是上升的，判定为非平稳序列。对原始序列进行一阶差分后再观察其序列图，从1978-2008年序列图都没有明显的上升或下降趋势，在某个值上下波动，所以暂时判定为平稳序列。下面还要对原始序列和一阶差分后的序列进行单位根检验进一步判断它们的平稳性。

（二）单位根检验

对原始序列进行单位根检验，ADF统计量为-2.390424都大于分别在1%、5%、10%下的概率，证实了原始数据是非平稳的，为了进一步说明原始序列的一阶差分序列是平稳的，同样对其作单位根检验,得到ADF统计量为-4.349768都小于分别在1%、5%、10%下的概率，所以原始数据的一阶差分序列是平稳的，可以建立ARMA模型。

（三）自相关与偏自相关图

观察一阶差分序列的自相关以及偏自相关图（见图1），序列是平稳的，而且有自回归和滑动平均成分，可以通过建四、ARMA模型构建

应用专业统计软件Eviews3.0建立了3种模型，对各种模型进行拟合以及通过对各种模型的残差序列的自相关图和偏自相关图观察，从而确定某种模型为最好的拟合模型。下面是几种模型的形式：

通过对模型的具体形式进行拟合，发现三个模型的拟合程度相当，三个模型均可对工业总产值指数的一阶差分序列作比较精确地描述，但模型2和模型3的残差序列相关图和偏自相关图显示其中仍然含有自相关和移动平均成分，而模型1的残差序列相关图和偏自相关图通过检验是白噪声序列，通过残差检验，所以选择模型1为ARMA模型对未来的工业总产值指数作出预测。根据模型1的预测得出2008年的工业总产值指数为120.99，而2008年的实际工业总产值指数为122.17，误差为1.18。误差相对较小，所以选用模型1作为预测模型。同理来预测2009年的工业总产值指数为137.48,预测2010年的工业总产值指数为159.66。

五、问题的解决

由上述预测可得的数据得知2009年，2010年的工业总产值指数都远远大于前几年的工业总产值指数，我国的工业化水平明显上升，而且有工业化水平已经以不平稳的，不协调的趋势大幅度的增加。我们国家不应该再运用传统的工业化道路去单纯的增加工业总产值指数，应该采取走新型的工业化道路，把提升工业总产值指数与提升城市化水平，以及要与资源，生态环境保护相互协调发展。传统的工业化道路已经难以为继，转变经济增长方式，走新型工业化道路，是我国加速工业化进程的好机会，尤其不能忽略的是要把加速信息化与工业化协调并进，把工业化与信息化有机结合起来，在促进工业化任务完成的同时，积极推进信息化，用信息化来推进工业化，这是实现我国工业化的正确道路。实现工业化不应该以环境的污染，城市化水平严重滞后工业化水平为代价，这样的话，我国的经济将失去平衡，经济增长处于不健康的状态。

对于以上问题的解决方法提出三条建议以供参考：首先，要科学投入，发展工业要招商引资，引进资金加大投入，但是更重要的是要科学投入，不仅要注重投入的数量，更注重投入的质量，投入要使企业见效快，效益高，技术新，投资省，周期短，针对性强。具有现实性和可行性，鼓励企业走新型工业化道路。其次，要鼓励创新，大力发展和鼓励一些新型的产业势头，淘汰一些落后的产业，落后的产业不仅不会给国家带来效益，而且会阻碍工业化的进程，所以应该当机立断，不发展那些落后的产业。鼓励创新产业，发展新型产业。最后一点，注重互相协调平衡，工业化与城市化要协调发展，工业化与信息化协调发展，工业化与生态环境协调发展，把握住信息化与经济全球化带来的机遇，以信息化来带动

工业化，充分利用国内外的资源和市场，实现跨越式的发展，来加快新型工业化的进程。不能单纯的为加速工业化而忽视了城市化以及各方面的协调发展。我国处于工业化的转型升级的关键阶段，要严格走新型工业化道路。避免因走传统的工业道路带来的经济发展的失衡。

参考文献：

[1]张晓峒.计量经济分析.经济科学出版社.2000.

[2]古扎拉蒂.计量经济学.中国人民大学出版社.2000.

[3]高铁梅.计量经济分析方法与建模.清华大学出版社.2009.

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文