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文档简介

1,2,摘 要,采用时间序列分析的方法，针对辽宁省19802009年居民消费水平，进行时间序列分析、建模及预测。将19802007年居民消费水平序列作：,居民消费水平的时间序列分析，对于扩大居民消费需求和产业优化升级，国家政府采取积极的政策法规调整消费情况及辽宁省的经济健康快速稳定增长都具有重要意义。,3,时间序列分析流程图,4,辽宁省居民消费水平的时间序列分析流程图,原序列取对数转化线性趋势,5,6,时序图初步检验平稳性,1.序列的平稳性检验及平稳化处理,辽宁省居民消费水平序列的平稳性检验方法：,ADF单位根检验精确检验平稳性,(1)时序图检验序列的平稳性：,辽宁省居民消费水平具有很明显的成指数上升的趋势，确定此序列是非平稳的序列。,7,(2)平稳化处理及ADF检验,取对数将指数趋势转化为线性趋势；,进行差分以消除线性趋势；,对数处理：,取对数处理后的时序图具有明显的线性增长趋势，仍为非平稳序列。差分就可以提取出趋势的影响。,8,一阶差分处理及检验：,利用ADF单位根检验对一阶差分后的平稳性进行检验。,检验确定一阶差分后是非平稳序列，继续进行差分处理。,9,二阶差分处理,二阶差分后的序列做ADF单位根检验，确定二阶差分后的序列是平稳的。,10,延迟7阶的检验统计量的p值为0.0209，小于显著性水平0.05，该序列拒绝纯随机的原假设，二阶差分后的平稳序列为非白噪声序列。可以对处理过的二阶平稳非白噪声的辽宁省居民消费水平序列进行建模。,辽宁省居民消费水平的时间序列为二阶平稳非白噪声序列,11,二、时间序列模型的建立,1.模型的初步估计：,自相关图,12,根据自相关和偏自相关函数的拖尾性，由Box-Jenkings 模型识别法，主观判断模型为ARMA模型。,偏自相关图,13,14,综合比较得，ARMA(2,4)为最佳模型。,15,3 模型的参数估计,利用最小二乘估计法对ARMA(2,4)模型的参数进行估计。,反差分和取指数处理后得到表达式：,ARMA(2,4)一般表达式：,16,17,18,19,20,21,1980 2014年辽宁省居民消费水平的散点图：,22,三、结论及展望,建立的模型通过了模型统计量检验，模型显著性有效。运用模型对辽宁省未来5年的居民消费水平进行短期预测。 ARMA(2,4)模型对辽宁省的居民消费水平进行短期预测，在国家、省市的财政预算，调查居民生活水平，经济发展状况、应对通货膨胀的方面都可应用，对未来国家及省市的经济决策，相应政策法规的制定提供指导，具有现实性意义。,23,谨向我的指导老师曾繁慧老师表示衷心的感谢。感谢曾老师在毕业论文的写作过程中，对我的悉心指导和帮助。 感谢四年来
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