2018关于宁波市ＧＤＰ的时间序列分析
[论文关键词]GDP 时间序列 ARMA[论文摘要]本文广泛求证和搜集三十年来宁波市GDP的相关数据，运用学和计量学原理从时间序列的定义出发，探索宁波市GDP时间序列的平稳性，并结合统计软件EVIEWS运用ARMA建模法，对宁波市GDP时间序列进行识别、估计、诊断和预测后，建立最优计量经济模型进行经济预测，并为各级政府和企业的决策提供数量化的建议。
一、时间序列分析法简述
客观现象都是处在不断发展变化之中，对现象发展变化的规律，不仅要从内部结构、相互关联去认识，而且还应随时间演变的过程去研究，这就需要运用时间序列分析方法。时间序列分析是一种广泛应用的数量分析方法，它主要用于描述和探索现象随时间发展变化的数量规律。时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。时间序列预测方法则是通过时间序列的数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测。传统的时间序列分析方法在经济中的应用，主要是确定性的时间序列分析方法，包括指数平滑法、滑动平均法、时间序列的分解等等。
时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间先后的顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。
二、分析预测G D P年度数据的原因
国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。可以说，它是影响经济生活乃至生活的最重要的经济指标。对其进行的分析预测具有重要的理论与现实意义。
三、对G D P数据的分析
笔者对1978至2007年的30个年度国内生产总值数据进行了分析，只用前28个数据参与建模，并用后两年的数据拟合效果（具体数据见附录）。如果一个随机时间序列的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期之间的协方差仅依赖于该两时期间的距离或滞后期，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平稳的。
在以年份为横轴，以宁波市GDP为纵轴的坐标系中作曲线得到GDP时序图。从图中可以看出宁波市的GDP不具有明显的周期变化和季节波动，但呈现出明显的增长趋势，所以它是非平稳的，这种非平稳性也可以用单位根检验来判断。但这种通过时序图示的方法略显粗略，可对其再进行精确的单位根检验，以检验时序的平稳性。由于GDP时序有明显增长的时间趋势，故采用模型作为检验方程对GDP时序进行单位根检验，其中若接受 ，说明GDP为含有单位根的非平稳过程。进一步对时间趋势的显著性进行检验，并使用DF中的F检验分别检验参数约束，若拒绝原假设，表明GDP具有明显的时间趋势特征，而且单位根检验的结论具有较强的检验力。对宁波市的GDP进行ADF检验的三个模型得到如下结果：
表一：模型1的检验结果
ADF Test Statistic 2.670005
1% Critical Value* -2.6603
5% Critical Value -1.9552
10%Critical Value -1.6228
由上面三张表可知，没个模型检验ADF统计量都分别大于三个不同显著水平的临界值，表明序列是非平稳的。
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