1、我國固定資產投資的ARIMA模型及其預測2100字 本文選取了1980-2022年我國全社會固定資產投資的相關數據作為研究樣本，從時間序列的定義出發，結合統計軟件R，對1980-2022年的數據建立ARIMA模型，并以2022-2022年的數據作為參照，判斷模型的擬合效果，進而對2022-2022年固定資產投資進展預測。 畢業時間序列分析；單位根檢驗；ARIMA模型；預測一、引言改革開放以來，隨著我國經濟高速開展，我國全社會固定資產投資也以很大的增量快速增長，從1980年的910.9億元猛增到2022年的561999.83億元。本文沒有考慮影響固定資產投資的其他因素，因為其影響因素很多并且相關

2、性很高，研究起來很復雜，因此本文從動態的角度考慮，研究固定資產投資的時間序列，建立自回歸挪動平均模型，通過模型預測值與真實值比擬來判斷模型擬合的效果，并給出今后幾年數據的預測值，可以作為固定資產投資的一個參考數據。二、實證研究及其分析1.數據搜集本文選擇的變量為全社會固定資產投資，選擇了1980-2022年的數據進展分析，數據來源于CSMAR數據庫。為了檢驗模型的準確性，本文選擇1980-2022年的34個數據進展建模，并通過比擬2022-2022年的預測值和真實值來檢驗擬合效果，最后對2022-2022年的我國固定資產投資進展預測。2.數據的平穩性檢驗通過做時間序列圖我們發現，原始數據的時間

3、序列圖隨時間變化劇烈，不平穩，因此我們對原始數據進展對數處理，記為lnfi。通過對處理過后的對數數據進展ADF檢驗，得到lnfi的一階差分平穩，記為dlnfi，因此我們選定dlnfi進展建模。在ARIMA模型中，我們已經確定了d=1，下面我們通過EACF方法來確定模型的p和q，EACF結果輸出如下：3.模型建立在ARIMA模型中，我們已經確定了d=1，下面我們通過EACF方法來確定模型的p和q，EACF結果輸出如下：AR/MA0 1 2 3 4 50 oooooo1 x o oooo2 x o oooo3 xx o ooo4 xx o ooo5 x o oooo我們盡量選擇數量小并且符合模型要

4、求的階數，因此我們選擇p=1，q=1。通過運行R軟件建立ARIMA1，1，1模型，得到的變量均不顯著，沒有通過檢驗。在經過我們屢次嘗試反復挑選，選擇出了擬合效果較好并且模型較簡單的模型，最后我們建立ARIMA2，1，1模型，各項系數均通過顯著性檢驗。模型形式如下：dlnfi=0.1871+1.2931dlnfi-1-0.623dlnfi-2-1該模型各個變量的系數均通過t檢驗，說明各個系數都顯著，模型擬合效果較好。4.模型診斷我們在R里得到的標準殘差圖，殘差的ACF圖以及LjungBox的P值?Y果可以看出模型檢驗結果良好，可以說明模型擬合得比擬成功。5.預測下表給出了根據模型得出的2022-

5、2022年固定資產投資的預測值以及2022-2022年預測的相對誤差。從上表可以看出，2022年預測結果的相對誤差小于5%，結果相當令人滿意，但是2022年預測結果的相對誤差為11%，效果不理想。說明ARIMA模型在很短期內預測比擬準確，隨著預測的延長，預測誤差會逐漸增大，這是ARIMA模型的缺陷。同時也說明，我們建立的模型仍然不是最正確模型，還需要很多改良和完善的地方，沒能很好的反映數據的特征，因此沒能得到最正確的預測效果。三、結論在模型選擇方面，通過以上分析我們選擇了ARIMA2，1，1模型。可以看出，我國固定資產投資是一階單整的，當期固定資產投資受到上一期固定資產投資，上上一期固定資產投

6、資，當期擾動項以及上一期擾動項的影響。這說明之前兩期的固定資產投資對當期固定資產投資的沖擊是有效的持久的，因此國家在配置固定資產投資時，要保證固定資產投資平穩高效，建議政府在引導投資時應合理安排投資比例，合理運用投資金額和投資時機，從而促進經濟安康開展。在預測方面，我們對2022-2022年固定資產投資進展預測，可以看出在2022年全社會固定資產投資有望打破100萬億元。從預測的效果來看，我們對2022年固定資產投資的預測較為準確，但是對2022年固定資產投資預測偏向較大，造成預測精度不高的原因，一方面是固定資產投資容易受到其他多方面的因素的影響，比方國家政策，經濟開展程度，價格變動等因素，不確定性增加；另一方面可能是樣本數量不多，降低了預測的精度。同時ARIMA模型本身也有缺陷。參考文獻：1王周偉，崔百勝，朱敏等，編著.經濟計量研究指導：實證分析與軟件實現M，北京大學出