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经济预测论文 经济预测与决策课程结课案例分析 ——基于ARMA模型对“十二五”我国固定资产投资额的预测 摘要：固定资产投资规模与国民经济增长的关系十分密切，因此，分析预测固定资产投资规模显得尤为重要， 关键词：固定资产投资，ARMA模型，预测分析 一、我国近阶段固定资产投资情况 固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。固定资产再生产过程包括固定资产更新（局部和全部更新）、改建、扩建、新建等活动。固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段，对我国的社会主义现代化建设具有重要意义。 2010年1-10月,完成城镇固定资产投资187556亿元,同比增长24.4%,比去年同期回落8.7个百分点,比前三季度减缓0.1个百分点。 数据： 表1 1980-2010年全社会固定资产投资额 数据来源《中国统计年鉴2011》 。 1 图1 固定资产投资额序列x时序图 二、模型分析 由图1知序列x 有单调递增趋势，显著不平稳，对该序列做平稳处理，取序列x的二阶差分，的序列dif2，如图2，可以看出序列dif2较平缓。 图2 序列x 时序图 为了进一步判断序列dif2的平稳性，考察其自相关图，如下图（图3）， 2 图3 序列dif2的自相关图 根据图3，可以看出，dif2除了延迟一阶、二阶的自相关系数显著大于零，其余均在两倍标准差范围内，且很快降到零，且在零值附近波动。据此可知序列dif2平稳，可对其进行建模。 又有其偏自相关图如图4， 图4 dif2的偏自相关图 由图3及图4，序列dif2可进行ARMA模型建模，其中p可取1，q可取1、2，又 3 自相关图拖尾，偏自相关图有截尾现象，因此可构建ARMA(1,1)、ARMA(1,2)或AR （1）。经软件运算，及综合AIC、SBC统计量结果，选择AR(1)模型较合适，其参数估计如图5， 图5 dif2序列ARMA模型参数估计值 图6 残差自相关图 如图6，残差序列显著平稳，所以， 综上，即构建原序列x的ARI（1，2）模型，模型可写为， （1+0.584B）（1-B）2xt=?t 对未来五年的固定资产投资额进行预测，如下图7 图7 预测值 4 即如表2， 将预测值与原序列值画图，如图8 图8 预测值与原序列值时序图 三、结论及建议 通过以上的分析，我们可以清楚了解过去我国固定资产投资的变化，从改革开放后1980-2010年数据进行模型分析，总结出我国未来”十二五”期间固定资产投资将呈明显增长趋势。对未来的预测，让我们更好的调配资源，合理进行固定资产投资，以更好地促进经济的发展。 固定资产投资对经济增长的贡献是由于它向社会提供了生产能力、运输能力、住宅和公共建筑物等社会供给能力和大量实物,增加了社会财富。一方面固定资产投资规模不能过小,否则会影响和减少社会经济发展的后劲，导致社会消费需求的不足。另一方面,固定资产投资本身又是巨大的有现实购买力的有效需求,是对社会经济和物质资源的巨大消耗,这无形中就增加了社会的总需求能力，但同时也加大了社会总供给的压力。因此固定资产投资总规模又不能过大，过大会使社会总供给能力承担不了。 所以，固定资产投资的总规模，无论过大还是过小，对于经济发展都是不利的，为了保持经济长期持续稳定协调的发展，固定资产总投资应当控制在适度的规模之内。 5 参考文献： [1]经济预测与决策（第三版） 教学课件 上海财经大学电子出版社 [2]统计学原理 刘春英 贾俊平 中国对外经贸出版社 [3]侯容华 汲凤翔 中国固定资产投资效益研究—理论、实证、案例.北京:中国计划出版社,2002.6 [4]于景元 赵 军 朱广田 经济增长中的投资控制模型.系统工程理论与实践,1996.4:13～20 [5]国家统计局网站 统计数据 [6]新浪财经网 6