时间序列分析论文

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1、应用时间序列分析大作业年级姓名专业学号基于趋势拟合模型的河南省城镇居民人均消费时间序列分析与预测【摘要】文以2000-2011年河南省城镇居民人均消费支出和人均可支配收入统计数据为依据，用趋势拟合方法建立序列值随时间变化的回归模型，结果显示该回归模型具有一定分析和预测效果，利用该模型对河南省城镇居民人均消费支出做出分析和预测，并对提高城镇居民民消费水平提出建议。【关键词】城镇居民人均消费支出时间序列分析趋势拟合回归模型一、背景引言消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。城镇居民人均消费性支出是指居民个人购买商品和劳务两方面的支出，是衡量居民消费支出的重

2、要指标。随着中国改革开放后的快速发展，现在居民的消费水平有了很大的提高，消费结构也发生了很大改变。在居民全部消费支出中，反映基本生存需要的食品、衣着和生活用品支出所占比重大幅下降，而体现发展和更高层次需求的住房、交通工具、医疗保健、文教娱乐、休闲旅游等支出的比重迅速上升，生活质量逐步提高。通过建立模型，运用时间序列分析方法分析城镇居民人均消费，促使消费需求这架“马车”能引领中国经济健康、快速、持续发展。二、程序、图表1、将2000-2011年河南省城镇居民人均消费支出绘制成时序图，如图1所示。图1从时序图中可以看出序列具有明显的增长趋势，可以判断此序列是非平稳序列，通过对序列绘制自相关图和

3、单位根检验，同样可以说明该序列是非平稳序列。2、由于序列不是平稳序列，所以需要对其进行变换。由于差分变换后，序列仍有明显趋势，所以换用趋势拟合法对序列建立回归模型，如图2所示。图2从程序结果图经过检验得，r2比较大，因此此序列相关性强，拟合效果好，同时p<0.05说明估计参数显著，所以可以得到此时间序列拟合模型为:Xt=-1516495+759.6919t+Ɛt3、用趋势拟合法对未来几年河南省城镇居民人均消费支出进行预测，得到预测命令输出数据如图6；用预测数据，绘制出预测效果图，如图5。图5预测效果图图6预测命令输出数据集（单位:元）根据图5可以找到2009-2016年河南省城镇居民人均消

4、费支出预测值如下，2009年为9726.4892308；2010年为10486.181154；2011年为11245.873007；2012年为12005.565；2013年为12765.256923；2014年为13524.948846；2015年为14284.640769；2016年为15044.332692；2009-2011年的真实值如下，2009年为9566.99；2010年为10838.49；2011年为12336；三、结论将2009-2011的预测值同其真实值比较，发现在合理范围内误差较小，可知该模型的分析预测精度还是比较高的，对未来几年的预测效果良好。由此可知，趋势拟合法是

5、一种重要的时间序列预测方法，其模型比较简单，对资料的要求比较单一，只需变量本身的历史数据，有着广泛的适用性。但在实际应用中，应该根据所要解决的问题的特点来综合考虑并选择相对最优的模型，以便取得较为理想的预测结果。  同时，分析居民人均消费支出的波动是一个复杂的过程，复杂的过程并非简单的靠一个或多个变量来决定，还需要很多因素来权衡。因此，时间序列分析方法中存在的一些不足，还需要慢慢完善。【参考文献】[1]王燕著，应用时间序列分析，中国人民大学出版社，2012年[2]数据来源《河南省统计年鉴》