基于时间序列模型的江苏省人均GDP预测

【摘 要】本文应用时间序列模型,对江苏省人均GDP时间序列进行趋势化处理.在序列数据平稳后,建立ARMA（2,1）模型,检验模型对实际值的拟合效果.得出江苏省人均GDP水平变化的一般规律.并借此模型对江苏省人均GDP未来变化作短期预测,为地区经济发展提供借鉴与指导.

【关 键 词】人均GDP,趋势平稳过程,普通最小二乘估计,ARMA模型,短期预测

引言

人均GDP是把握一个地区宏观经济状况的有效的工具,也是衡量该地区居民生活水平高低的重要指标.它综合考虑了区域人口总量和经济产值总量两方面因素,很好的衡量了人均资源占有量,是很亮人民生活幸福指数的一个综合性指标.

1模型准备

6模型预测

运用模型对未来人均GDP作短期预测.得到如表7所示结果.2012年为76431.72元,2013年为89333.34元,2014年为104412.75元.可见,江苏省未来三年人均GDP依然会保持较高的增速.人均GDP产值有望于2014年突破10万元.随着长三角地区综合性工业基地的逐步形成,产业结构的不断调整和升级,社会经济发展将更加平稳,和谐有序.人民生活水平将得到进一步提高.

7结语

本文利用过去32年江苏省人均GDP数据序列,采用去势化,最小二乘估计,得到平稳时间序列,并用ARMA（2,1）模型拟合序列的变化.最终得到2010,2011年江苏人均GDP的预测值,预测误差保持在2.7%的范围内,可见模型拟合度较好.并用模型预测出了未来三年的人均GDP值.当然,一个地区的经济实际上是一个非常复杂的系统,会受诸多因素的影响,当地区的宏观经济政策[5],资本,人力,技术环境变化,人口增长率发生变化时,人均GDP也会偏离模型预测的轨迹,在那样的情况下,我们需要根据实际情况,对预测结果作出适当的调整.