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基于乘積季節(jié)模型對(duì)外商在華直接投資額的統(tǒng)計(jì)分析

2013-04-29 09:41:05姚雪龍
決策與信息·中旬刊 2013年9期
關(guān)鍵詞:趨勢(shì)性投資額乘積

姚雪龍

外商在華直接投資對(duì)我國的經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著非常重要的作用,同時(shí)給我國開放的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)帶來了活力,因此,對(duì)外商直接在華投資額的分析與研究就顯得很有意義。

本文基于SAS軟件采用乘積季節(jié)模型對(duì)1999.01-2012.12間外商在華直接投資額進(jìn)行分析,并對(duì)未來外投資額的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。在運(yùn)用乘積季節(jié)模型之前本文首先畫出了時(shí)序圖,由時(shí)序圖可以看到,該時(shí)間序列具有明顯的趨勢(shì)性和周期性,因此,是不平穩(wěn)的時(shí)間序列,在進(jìn)行一階差分后明顯的消除了趨勢(shì)性,而進(jìn)行多步差分后均不能明顯的消除波動(dòng)性,通過自相關(guān)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)差分后的序列還具有短期的相關(guān)性,最終本文采用乘積季節(jié)模型,消除了趨勢(shì)性和周期性,最后得到的序列通過了自相關(guān)性檢驗(yàn),并且對(duì)未來12個(gè)月的投資額進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

一、首先畫出時(shí)序圖

由時(shí)序圖可以看出該序列具有趨勢(shì)性和波動(dòng)性,顯然是不平穩(wěn)的時(shí)間序列。

二、下面通過差分來消除趨勢(shì)性和波動(dòng)性

1、一階差分

由圖可以看出一階差分后趨勢(shì)性被消除。

2、下面再進(jìn)行12步差分消除周期性

12步差分后季節(jié)性不再明顯。

三、下面對(duì)差分后的序列進(jìn)行檢驗(yàn):

由自相關(guān)圖可以看出,自相關(guān)系數(shù)在延遲一階后都落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi),然后在延遲12階處突然有一個(gè)較大的自相關(guān)系數(shù),接著又落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)。

由偏自相關(guān)圖可以看出,偏自相關(guān)系數(shù)在1,12處拖尾,在5處有超過兩倍標(biāo)準(zhǔn)差。

四、下面對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)

(1)參數(shù)估計(jì)

,的P值均小于0.05,說明參數(shù)顯著;而的P值小于0.05,的P值大于0.05,不顯著故應(yīng)該舍去。

(2)純隨機(jī)性檢驗(yàn)

LB統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)

說明模型已經(jīng)充分提取了數(shù)據(jù)的信息不需對(duì)殘差序列再進(jìn)行擬合。

2、下面舍去后,從新進(jìn)行估計(jì)

(1)參數(shù)估計(jì)

,,的P值均小于0.05,說明參數(shù)顯著,且該模型的AIC小于上一個(gè)模型的AIC,所以該模型效果好。

(2)純隨機(jī)性檢驗(yàn)

LB統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)

說明模型已經(jīng)充分提取了數(shù)據(jù)的信息不需對(duì)殘差序列再進(jìn)行擬合。

(3)模型的具體形式

五、利用確定的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

5.1預(yù)測(cè)結(jié)果:

(作者單位:河南大學(xué))

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