模型方面论文范文素材,与湖北省全社会固定资产投资时间序列相关论文答辩开场白

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摘要：概述湖北省全社会固定资产投资的现状,对其1990-2006年的数据进行时间序列分析,从而构建ARIMA(2,1,2)模型进行预测.

关键词：固定资产投资；时间序列分析；ARIMA模型

中图分类号：F28文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）11-0203-02

1湖北省固定资产投资现状

近五年来,湖北省围绕国家实施稳健的财政政策和宏观调控措施,并积极争取建设资金,进一步加强基础设施建设的投资力度,从而有力地促进了全省投资与建设事业的快速发展.

从固定资产投资的总体规模来看(表1),2002至2006年间,湖北省全社会共完成固定资产投资12342.63亿元,逐年的增长率分别为：9.25%、11.11%、25.1%、20.3%、26.03%,年均增长18.36%.其中,2006年全省全社会投资达到3572.69亿元,比2002年净增1877.47亿元,是2002年的2.1倍,比2005年增长26.03%,增幅比2004年和2005年分别高0.97和5.77个百分点.

五年间,湖北省固定资产投资取得相当大的成就.其中,投资总体规模稳步扩大,有力地支撑了全省国民经济的持续发展,积蓄了其后续发展的能力；投资结构方面,投资结构在调整中不断优化,具体表现在：三次产业投资的全面上升、区域投资结构得到调整和优化、投资主体多元化格局继续巩固和发展；基础设施建设投入方面：农业基础设施大为增强,加快了新农村建设的步伐；能源工业投资继续得到加强；交通运输建设实现较快发展；教育基础设施条件明显改善；进入快速增长期的房地产开发,使居民的居住条件继续得到改善,人均居住面积逐年上升.

在取得成就的同时,也不可避免的存在一些问题.这些问题主要表现在投资规模、投资结构以及技术改造投资力度等方面.湖北省的投资规模不论从总量上还是从增速上都显得不足,总量占全国的比重偏低,增速亦低于全国平均水平,与全国其他较发达省份,如广东、浙江等地的差距呈扩大化趋势；在投资结构上,第二产业投资依然不足,工业化程度偏低；技术改造投资增幅较缓,比重偏低.解决固定资产投资中存在的问题,主要也是从以上三个方面入手.

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随着投资规模的扩大,固定资产投资

模型方面论文范文素材104;为推动湖北省经济增长的主导力量,其拉动经济增长的作用显而易见.因此,固定资产投资的时间序列分析预测,对于政府如何引导投资来说是很有必要的.

2湖北省固定资产投资时间序列分析――ARIMA(p,d,q)模型的构建

建模的数据序列｛Xt｝来自历年的《湖北省统计年鉴》,建模的过程由Eviews软件完成.

2.1数据的处理及其平稳化(取d)

对湖北省1990-2006年全社会固定资产投资的时间序列数据{Xt}进行处理.为了消除该时间序列的异方差,对数据进行取对数处理.

通过观察｛Xt｝取对数后时间序列｛Yt｝(Yt等于logXt)(图1),发现该序列具有一个整体向上的线性趋势,因此需要对数据序列｛Yt｝进行差分,除去增长趋势,并进行ADF检验.｛Zt｝(Zt等于Yt-Yt-1)的折线图显示该序列的趋势以经消除(图2),｛Zt｝的ADF检验结果如表2所示,ADF等于-3.694284＜-3.119910表明数据的一阶差分对数序列｛Zt｝在5%的显著水平下是平稳的.因此,d取1,即d等于1.我们将以｛Zt｝作为建模的数据来源.

2.2利用｛Zt｝的ACF和PACF图确定p、q的取值.

如序列｛Zt｝的ACF图和PACF图(图3)所示,样本的自相关值和偏自相关值和快地落入置信区间,序列的趋势性和季节性已基本消除,这与ADF检验的结果相符.序列的自相关图和片相关图都是拖尾的,基于AIC(Akaike信息量准则统计量)最小的原则,确定p等于2,q等于2,即模型的最优选择为ARIMA(2,1,2)模型.

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2.3模型的估计和检验

根据以上的分析,对ARIMA(2,1,2)模型进行回归估计,回归结果如下：(图4)

由ARIMA(2,1,2)的回归结果,我们可以得到模型的回归方程如下(其中,μ为模型的残差项)：

Zt等于0.147223+1.386262(Zt-1-0.147223)-0.675362(Zt-2-0.147223)-1.947697μt-1+0.994987μt-2

修正的R2等于0.938857表明模型的拟合效果较好,信息量准则统计量AIC等于-3724671,SC等于-3.496437,标准误差SE等于0.032794.从特征值检验(图5)可知ARIMA(2,1,2)模型的特征根都在单位圆内,以上的序列模型是平稳的时间过程.从模型的残差的ADF单位根检验(图6)可以看出模型的残差通过ADF单位根检验,残差为白噪声.因此,该模型用于预测是可行的.

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3湖北省全社会固定资产投资的预测

从｛Zt｝的预测结果(图7),可知预测模型的均方根误差和平均绝对误差的数值都比较小,分别为0.026294和0.022731,偏移比例等于0.000388,方差比例等于0.008821,协方差比例等于0.990791.这些数据表明模型的预测值和实际数据比较接近,预测的均值与实际序列的均值偏离程度极小,预测方差与实际方差偏离程度亦是极小,整个系统的误差是比较小的.其预测数值、实际数值以及模型残差(图8),预测的时间序列数值相当好地模拟了大部分实际值的变化趋势.

图8｛Zt｝的预测值、实际值、模型的残差

在模型的估计中,我们已经得到时间序列｛Zt｝的ARIMA(2,1,2)模型的回归方程：

ARIMA模型的先天缺陷在于,随着预测期的延长,预测误差会逐渐增大.但其在短期预测中该模型的预测准确度还是比较高的.从表4可知,模型的预测效果总的来说还是比较好的.从模型的回归方程中的我们可以看出,湖北省全社会固定资产投资额与其第一、二期的滞后值、第一、二期的随机扰动项密切相关,参数估计值表明,与其第一期的滞后值、第二期的随机扰动项正相关,与其第二期的滞后值、第一期的随机扰动项负相关.为避免由于社会投资不当而影响经济健康运行,政府在引导投资时有必要将这些因素考虑在内.

参考文献

［1］易丹辉.数据分析与Eviews应用［M］.北京：中国统计出版社,2002.

［2］石美娟.ARIMA模型在上海市全社会固定资产投资预测中的应用［J］.数理统计与管理,2005,（1）.

［3］古扎拉蒂.计量经济学［M］.北京：高等教育出版社,2000.

［4］G.P.E.BoxandG.M.Jenkis.TimeSeriesAnalyis:ForecastingandControl［M］.SanFrancisco:SanFranciscoPress,1978.

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