基于arima模型的山东省市域居民收入预测分析

《基于arima模型的山东省市域居民收入预测分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、于ARIMA模型的山东省市域居民收入预测分析摘要：山东省居民收入差距几年来不断扩大，根据1996-2013年山东统计年鉴中城镇居民可支配收入和农村居民人均纯收入数据，采用ARIMA和单指数平滑法的模型预测显示，2013-2016年内城镇居民和农村居民收入仍将继续增长，城镇居民迗到28718.54,31681.89,34645.24和37608.59元，农村居民达到10550.67、11654.94、12759.21、13863.48元。同时，城乡居民收入差距不断拉大。结合山东省实际，提出增加农民收入、抓住新型城镇化的发展机遇，促进城乡协调发展、重点加强职业教育和成人教育、加快西部经济发关键词：

2、居民收入AIUMA模型预测时间序列Abstract:IncomegapofShandongProvincehavebeenenlargedcontinuouslyoverthepastseveralyears.AccordingtothestatisticalyearbookofShandongurbanresidents1996-2013yearsindisposableincomeandpercapitanetincomeofruralresidentsdata,usingARIMAandsingleexponentialsmoothingmodelpredictive,itdisplay

3、2013-2016years,incomeofurbanresidentsandruralresidentswillcontinuetogrowandurbanresidentswillreach28718.54，31681.89，34645.24and37608.59yuan,ruralresidentswillreach10550.67,11654.94，12759.21，13863.48yuan.Atthesametime,theincomegapbetweenurbanandruralresidentsiswidening.Combinedwiththeactualsituationo

4、fShandongProvince,itputforwardthedevelopmentopportunitiestoincreasetheincomeofthefarmers，toseizethenewurbanization,promotethecoordinateddevelopmentofurbanandruralareas,focusingonstrengtheningtheoccupationeducationandadulteducation,tospeedupwesterneconomicdevelopmentmeasures.Keywords:ResidentsIncome,

5、ARIMAModel，Forecast,TimeSeries居民收入能够很好地反映国民收入的分配状况，一直是我国经济社会发展中与居民幸福感、安全感密切相关的一个重大问题。山东省的经济一直持续、快速、健康发展，国民经济主要指标居全国前列，成为中国经济大省，但是，城乡、地区间经济发展不平衡现象大量存在，城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入的绝对差值变化的总体趋势也在增加。本文以山东省17个地市为研究对象，通过对现有统计信息进行分析研究，找出影响居民收入的重要因素，并加以深入探讨，提出一些有利于城镇居民人均可支配收入和农民人均纯收入基本实现翻一番，实现居民收入增长与经济发展同步、劳动报酬增长与

6、劳动生产率提高同步的意见和建议。1.数据来源与研究方法1.1数据来源所用数据主要包括山东省17个地市人口统计数据(城镇人口和农村人口)、城镇居民可支配收入、农村居民人均纯收入，数据资料来自1996-2013年《山东统计年鉴》，时间序列为1995-2012年。1.2研究方法区域居民人均收入的计算。课题采用区域居民人均收入指标来表征居民的收入状况，通过城镇居民可支配收入和农村居民人均纯收入粗略计算居民人均收入，公式为：URRIi=URIiX(1-Pi)+RRIiXPi。其中URRIi表示i地区居民人均收入，URIi表示i地区城镇居民人均可支配收入，RRIi表示i地区农村居民人均纯收入，Pi表示i地

7、区农村人口占区域总人口比重(％)[1]。ARIMA模型。经济数据一般都具有时序特性，能分析时序特征的时间序列分析已广泛应用于经济领域中，差分自回归移动平均模型(ARIMA,AutoregressiveintegratedmovingaverageModel)是近年来使用最多的时间序列模型，其能分析时间序列的线性趋势和周期性，并构建出预测模型［2］。这对分析居民收入的时序特征又深入了一层，根据其呈现