基于arima模型的我国农业实际国民收入指数的研究

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1、基于ARIMA模型的我国农业实际国民收入指数的研究八RTMA模型遵循如图1所示的操作流程。获将观察值序平稳性检验差分运算內噪声检验拟合ARMA模型v分析结果图1建模流程对1952年到1988年中W农业实际W民收入指数序列建模。1、获得观察值序列1952年到1988年中鬧农业实际同民收入指数如表1所示。表11952年到1988年中W农业实际W民收入指数序列（以1952年农业国民收入总额为基数100）年份农业年份农业1952100.01971142.01953101.61972140.51954103.31973153.11955111.51974159.2195

2、6116.51975162.31957120.11976159.11958120.31977155.11959100.61978161.2196083.61979171.5196114.71980168.4196288.71981180.4196398.91982201.61964111.91983218.71965122.91984247.01966131.91985253.71967134.21986261.41968131.61987273.219691970132.2139.81988279.42、判断序列的平稳性该序列吋序图如图2所示。agricsc

3、019SS1955L96S196519TO1975L98S1985199Ctime图21952年到1988年中国农业实际国民收入指数时序图时序阁显示，该序列冇显著的趋势，为典型的非平稳序列。3、对原序列进行差分运算因为原序列呈现出近似线性趋势，所以选择一阶差分。一•阶差分后序列吋序图如图3所示。dif-sc■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■«5^jS1*3JIO>C>jC*■?»je>C>time图3中国农业实际国民收入指数•一阶差分后序列时序图时序阁显示，差分后序列在均值附近比较稳定的波动。为了进一步确定平稳性，考察差分后序列

4、的自和关图，如图4所示。AutocorrelationsLagCovarianceCorrelation-198765432101234567891078.2391671.00000!11142.0757330.537781•a1讓216.2466050.20765!1氺氺氺氺.37.0585880.09022!11•氺氺.4-11.132207•14228氺氺氺5-7.917076番10119.氺氺6-9.245185•11817.氺氺7-11.564313參14781.氺氺氺87.1087350.09086氺氺.912.9651160.16571氺氺氺#1

5、0-0.909105•0116211-2.455085•03138•氺12-3.501852參04476•氺13-6.583063參08414.氺氺14-7.883765參10076.氺氺15-4.783310•06114•氺162.0875150.02668氺•1712.8947760.16481氺氺氺.1815.6312500.19979I*x*I个个个个markstwostandarderrors图4中国农业实际国民收入指数一阶差分后序列自相关图自相关阁显示序列有很强的短期相关性，所以可以初步认为一阶差分后序列平稳。4、对平稳的_阶差分序列进行A噪声检验

6、白噪声检验结來如表2所示。表2一阶差分后序列白噪声检验延迟阶数x2统计量P值615.330.01781218.330.10601824.660.1344在检验的妞著性水平0.05的条件下，由于延迟6阶的x2检验统计量的P值为0.0178,小于0.05,所以该差分后序列不能视为白噪声序列，即差分后序列还蕴涵着不容忽视的相关信息可提取。5、对平稳非白噪声差分序列拟合ARMA模型一阶差分后序列的自相关图（见图4）己经敁示出该序列有自相关系数一阶截尾的性质。再考察其偏自相关系数的性质（见图5）PartialAutocorrelationsLagCorrelat]on-

7、19876543210123456789110.53778!■>12-0.11474!:.氺氺30.03912!1氺•4-0.27003■i50.16219i氺氺氺.6-0.17787，氺氺氺氺70.03051氺•80.21004氺氺氺.90.02902氺•10-0.25795ie木*氺木木•110.04421氺•120.04346氺•13-0.03857•氺14-0.15591.氺氺氺150.21892氺氺氺氺.1617180.00855蠢11■10.05496：蠡i本a•.0.01825:a■ii♦1图5中国农业实际国民收入指数一阶差分后序列偏自相关图偏

8、自相关阁显示出显著的不截尾性，所以考虑