時間序列分析在我國財政收入預測中的應用new

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1、2008年4月重慶文理學院學報(自然科學版)Apr1,2008第27卷第2期JournalofChongqingUniversityofArtsandSciences(NaturalScienceEdition)Vol127No12時間序列分析在我國財政收入預測中的應用鄭鵬輝,單銳,陳靜(燕山大學理學院,河北秦皇島066004)[摘要]介紹求和自回歸移動平均模型ARIMA(p,d,q)的建模方法及SAS實現(xiàn).將ARIMA模型應用于我國財政收入的分析與預測,結果表明ARIMA是一種短期預測精度較高的預測模型

2、.[關鍵詞]ARIMA模型;財政收入;預測[中圖分類號]0212[文獻標識碼]A[文章編號]1673-8012(2008)02-0015-04財政收入是一個地區(qū)或國家經(jīng)濟指標體系ARIMA模型的基本思想:將預測對象隨時中的一個核心指標,它能綜合反映經(jīng)濟活動總間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機序列,用量和衡量一個地區(qū)或國家的工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平.一定的數(shù)學模型來近似描述這個序列,這個模型對財政收入進行定量分析并對其作出較為準確一旦被識別就可以從時間序列的過去值和現(xiàn)在[2]的預測則可以為相關部門或者企業(yè)制定發(fā)展規(guī)

3、值來預測未來值.劃、實施相關措施提供可靠的理論預測參考.3ARIMA模型預測的基本步驟1ARIMA模型的結構3.1時間序列的預處理具有如下結構的模型稱為求和自回歸移動如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的,時序圖存在一定平均(AutoregressiveIntegratedMovingAverage)的增長或下降趨勢,則需對數(shù)據(jù)進行差分處理;如[1]模型,簡記為ARIMA(p,d,q)模型.果數(shù)據(jù)序列存在異方差性,則需對數(shù)據(jù)進行對數(shù)d5(B)yxt=((B)Et轉換或者開方處理,同時分析處理后序列的相關2E(Et)=0,

4、Var(Et)=Rt,E(EtEs)=0,sXt圖和單位根檢驗來判斷序列的平穩(wěn)性,直至得到一個平穩(wěn)的序列,并對處理后的序列進行白噪聲ExsEt=0,Ps

5、穩(wěn)的時間序列的自相關函數(shù)是截尾,ARMA(p,q)模型的自回歸系數(shù)多項式;q而偏相關函數(shù)是拖尾的,則可斷定此序列適合((B)=1-H1B-,-HqB,為平穩(wěn)可逆MA(q)模型;若平穩(wěn)的時間序列的自相關函數(shù)ARMA(p,q)模型的移動平滑系數(shù)多項式.和偏自相關函數(shù)都是拖尾的,則此序列適合因此,(1)式可以簡記為ARIMA(p,d,q)模型.d((B)yxt=Et.(2)5(B)3.3估計模型中未知參數(shù)的值{Et}為零均值白噪聲序列.一是檢驗模型參數(shù)的估計值是否具有顯著2ARIMA建模思想性;二是檢驗殘差序列

6、的隨機性.*[收稿日期]2008-01-06[作者簡介]鄭鵬輝(1982-),男,河南駐馬店人,碩士研究生,主要從事時間序列分析的預測及其建模.E-mai:lzheng1982002@yahoo.com.cn153.4模型優(yōu)化行預測,得出預測誤差.如果預測誤差較小,就可如果擬合模型通過檢驗,仍然轉向步驟3.2,以考慮接受該模型,并運用該模型進行預測.則應充分考慮各種可能建立的多個擬合模型,從4ARIMA法對我國財政收入進行建模所有通過檢驗的擬合模型中選擇最優(yōu)模型.從中國統(tǒng)計局網(wǎng)站找到我國財政收入的數(shù)3.5

7、預測據(jù),經(jīng)整理如表1.利用擬合的ARIMA(p,d,q)模型對序列進表1中國1950)2006財政收入總額表億元年份195019511952195319541955195619571958財政收入62.17124.96173.96213.24245.17249.27280.19303.20379.62年份195919601961196219631964196519661967財政收入487.12572.29356.66313.55342.25399.54473.32558.71419.36年份196819

8、691970197119721973197419751976財政收入361.25526.76662.90744.73766.56809.61783.14815.61776.58年份197719781979198019811982198319841985財政收入874.461132.261146.261159.931175.791212.331366.951642.862004.82年份198619871988198919901