本文基于伯克斯—詹金斯( Box-Jenkins)时间序列理论,建立江苏省人均GDP数据的时间序列模型,对江苏省人均GDP 历史数据进行分析,找出其经济增长的内在特点,并对未来四年江苏省人均GDP进行预测,为政府发展经济提供一定的帮助.

1.2时间序列分析法简述

时间序列是一组由同一种现象的观察值按时间次序排列起来的数字序列,它的数值按时间的变化而改变,呈现出某种变化趋势.用时间序列法对数据进行分析,结合数理统计进行进一步处理,通过观察研究,寻找它内在变化发展规律并将这种规律延伸进行对未来的预测.传统的时间序列分析方法主要是确定性的分析方法,主要包括指数平滑法、滑动平均法时间等等,随着社会经济的发展,越来越多不确定因素的影响越来越大,引起了人们的广泛关注.1970年美国统计学家G．P．Box 和英国统计学家 G．M．Jenkins提出以随机理论为基础时间序列分析方法,是研究时间序列的重要方法,使时间序列分析理论上升到了一个新的高度,我们通过对预测目标的历史数据按照时间顺序排列,分析找到其随时间的变化趋势以及自身的变化规律,从而得到经济预测目标的未来值. 

1.3本文的主要工作

本文从《江苏省统计年鉴2014》和江苏省国民经济发展报告中选取江苏省1978-2014年人均GDP历史数据作为样本进行分析,运用Eviews6.0软件建立ARMA模型,对江苏省未来四年的人均GDP数据进行预测,提出对江苏经济发展的建议.来.自/751论|文-网www.751com.cn/

2 时间序列分析的基本方法

2.1时间序列分析的预处理

2.1.1平稳性检验

  建立时间序列模型的首要任务就是对时间序列进行平稳性检验.检验平稳性有两种基本方法,一种是单位根检验,另外一种是自相关与偏相关检验.

单位根检验法

单位根检验常用的方法是：DF检验和ADF检验

①DF检验：在一阶回归模型 中,当 <1时,则序列是平稳的.当 ＞1时,则序列是非平稳的,存在单位根,需检验 是不是有可能为1,以此判断此序列是否平稳.假设是 

②ADF检验:在DF检验中对于式子 ,经常因为序列存在高阶滞后相关而破坏了随机扰动项 是白噪声的假设,因此,人们对DF检验进行了一定的修正,得到增广DF检验（augmented Dickey-Fuller）,简记为ADF检验.