我國第三產(chǎn)業(yè)增加值分析

1、課程論文題目我國第三產(chǎn)業(yè)增加值分析學院專業(yè)班級學生姓名指導教師職稱2012年10月28日我國第三產(chǎn)業(yè)增加值分析摘要利用Eviews6軟件判斷我國第三產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)不是平穩(wěn)序列。對數(shù)據(jù)依次做差分處理，將處理后的數(shù)據(jù)再次用Eviews軟件做檢驗，并判定三階差分后的數(shù)據(jù)為平穩(wěn)序列，非白噪聲序列。將原始數(shù)據(jù)導入SPSS中，擬合ARMA(2,2)模型，并進行相應的檢驗和預測。理論準備：拿到一個預測值序列之后，首先要判斷它的的平穩(wěn)性，通過平穩(wěn)性檢驗，序列可分為平穩(wěn)序列和非平穩(wěn)序列兩大類。如果序列值彼此之間沒有任何相關性，那就意味著該序列是一個沒有任何記憶的序列，過去的行為對將來的發(fā)展沒有絲毫的影響，這種序

2、列我們稱之為純隨機序列，從統(tǒng)計分析的角度而言,純隨機序列式?jīng)]有任何分析價值的序列。如果序列平穩(wěn)，通過對數(shù)據(jù)計算驚喜模型擬合，并利用過去行為對將來的發(fā)展預測，這是我們所期望得到的結(jié)果。關鍵詞Eviews6SPSS差分ARMA模型引言我國確立第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展目標是第三產(chǎn)業(yè)的增長速度要高于第一，第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)增加值占國民生產(chǎn)總值的比重和就業(yè)人數(shù)占社會勞動者總?cè)藬?shù)的比重，力爭達到或接近發(fā)展中國家的水平。因此，研究我國第三產(chǎn)業(yè)增加值的發(fā)展形勢是十分必要的，對我國第三產(chǎn)業(yè)以及整個經(jīng)濟發(fā)展政策的制定有很大的影響。正文原始數(shù)據(jù)本論文數(shù)據(jù)來源與于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站，記錄了自1979年到2010年我國第三產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)

3、總值，單位為億元，采用當年的價格記錄。數(shù)據(jù)如下：(YEAR表示年，CZ表示我國第三產(chǎn)業(yè)增加值)YEARCZYEARCZ197SS72.4829199416179.761979STS.887519951997S.4619809S2.030819962332S.2419811076.59819972693S.1519821162.951驅(qū)30530.4719831338.064199933873.4419841786.262200038713.95198525S5.042001443S1.61198&2993.788200249S9S.919873573.974200356004.73198345

4、90.2612004645&1.2919895448.396200574919.2819905S8S.422200688554.8S1991T337.0992007111351.919929357.3762008131340199311915.73200914SQ382010173087分析（一）首先對原數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性與純隨機性的檢驗與判別:首先采用圖示法檢驗平穩(wěn)性，時序圖如下：(1)VGraph：GRAFH01Torkfile：數(shù):Vntitledbi已vlPrydObject|Pirjt|卩世茁己|AgdTg冥tLi門己fShsdE|REmgsE|T己mpl3tEOptions|Zoom|

5、cz(5)(4)Sex-ies:CZTorlEfile：:UiLtitledVI11IIII11111111二I11=I11I1111111111111I1111r111匚111匚111匚11110.S390.83925.3950.00020.598-0.01843.5590.000TV0.555-0.05555.8390.Q0040.449-0.02463.3510.00050.3610.02269.2250.000J0.287-0.01072.7450.00070.222-0.02274.9310.00080.164-0.0217B.HB0.00090.110-0.0307G.76-10.

6、000100.059-0.033769060.000110.012-0.0317G.9440.00012-0.031-0.0347G.9970.00013-0.074-0.0467.3100.00014-0.115-0.0斗57B.1070.00015-0.152-0.04279.5960.0001-3-0.187-0.043S-1.9C70.000萌已収|Pciiz|dbje匚t|Pcipe廿已s|Prin11訊曰me|Freeze|Emmple|G已nr|h已已t|Geph|tats|Ident|CorrelogramofCZate:10；31；12Time:22:56Sample:197

7、32010Includedobservations:33AGPAGQ-StatProbAutocorrelationPartialCorrelation由上述兩張圖表可以看出：雖然自相關系數(shù)具有短期相關性，即隨著延期數(shù)的增加，平穩(wěn)序列的自相關系數(shù)很快地接近于零，自相關圖大部分都在2倍的標準差范圍內(nèi)，但原始數(shù)據(jù)的折線圖中可以看出，產(chǎn)值隨著年份的增加成遞增趨勢，所以該序列不是平穩(wěn)序列。為構(gòu)造平穩(wěn)序列，依次做一階、二階、三階差分，并得出所得差分的折線圖和相關圖。最后，判定，在進行三階差分后的值，數(shù)據(jù)才符合平穩(wěn)序列的要求，并且是非白噪聲序列。19941167.601197SNA-1995-2171.0

8、131S79NA-199614.4191319S0NA1997765.03751981-105315-21998-383.7081198203B1903-1999-229.7537198396.978720001846.37019841B432282001-740.3826198577.49&23-2002-917.51291936-740.60&22003673.898619S7561.465820041382.20319SS264.663-92005-649.323719S9-594.25-25.20061476.2091990-259.9&7420075883.82819911426.7

9、602008-11970.431992-437.0&072009-430.96621993-33.52299201011640.91(4)ate:10/31d2Time:22:59Sample:19782010Includedobservations:30AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatProbI匚1111-0.202-0.202135670.24411112iJ.bQ7U.!zi7110.1630.0061ZJI1130.2780.00112.9070.00511u14-0.007-0.32212.9080.012iL1115-0.09

10、8-0.01113.2740.0211111116C.110-0.110117540.0331111?0.0980.19814.0800.0501匚11118-0.124-0.05-914.7490.0641111g-0.0210.15114.7690.0971111100.097-0.01115.2V0.124111111-0.0590.07515.3930.16511111112-0.046-0.09115.5080.2151111130.1350.15716.5430.221111I114-0.053-0.124167120.2721匚11115-0.0830.11717.1540.31

11、01】11I1160.032-0.13017.6100.34?93(8)圖（3）為將原始數(shù)據(jù)三階差分后的值（4）、（5）為處理后數(shù)據(jù)的折線圖和相關系數(shù)圖。折線圖，大致呈現(xiàn)出平穩(wěn)性能，即在某條平行于X軸的直線周圍浮動，但不能就此草率地判定該數(shù)據(jù)為平穩(wěn)性數(shù)據(jù)。相關系數(shù)圖中，自相關系數(shù)圖中，除二階外，其余都在2倍標準差范圍之內(nèi)，呈現(xiàn)二階截尾性。偏自相關系數(shù)圖中，除二階外，其余都在2倍標準差范圍之內(nèi)，也呈現(xiàn)二階截尾性。因此，可判定，該序列符合平穩(wěn)條件，并且是非白噪聲序列。由此，判定，該模型符合ARMA（2,2）模型。將原序列導入SPSS軟件中，通過軟件處理得：ModelDescriptionModel

12、TvpeModelIDczModeMARIMA(2,3,2)ModelRt他SEMitiimmMsimumFer(?1-5io25ED?59095訓i:敬卜創(chuàng)忙：R-squared呱E用腑E也妊NomialiffidQIC.弼.999U00E31.D25E3詢唄-.76?.999曲m1025.2335噴咄15.5/1.弼.9991.003242501025.2335960.96515.571.弼.99919D0E31.025E35.96?E315.5/1.999I.9D0E321250I.025E35.9B?E3151I.S00E3l.7?2MD1.025E35WE315.5/1仰皿Q1.02

13、5E35.967E315.571.弼.9991.B00E3帥242501.D25E35.967E315.57176?.99919D0E3U?2212501.025E35.9B?E3I5.5?l.啞1,8帕l.?2MD1.025E35.90?E315勺(7)ModelStatisticsModelNumherofPredictorsModelFitsilalisicsLjung-BoxQ(IS)NumberofOutliersStationaryR-squaredR-squaredStatisticsDFSig.tz-Model1767.9394.695I4.9900AR1MAModelPara

14、metersEstimateSEt3iaiz-Model_1czNoTransornatonDonstant79.36433.0432.402.024銀Lag1769.196-3.919.001Lag2-.637.199-3.207.004Difference3VIALag1.00010.3351.965E-51.000Lag2.99711.324.933(9)ForecastModel201120122013cz-Model_1ForecastUCLLCL19859S2022741949222232292322172U242253229266643239810Foreachmodel,for

15、ecastsstartafterthelastnon-rriissingintherangeoftherequestedestimationperiod,andendatthelastperiodfarwhichnon-rriissingvaluesofallthepredictorsareavailableorattheenddateoftherequestedforecastperiod,whicheverisearlier.(10)300,000-ObservedFitForecast200,000-qEZ100,000-gBNgg-iggylgggOCI5SONDate(11)hrfe

16、mii=0.77Stri.Dev.=?N-10.60.7O.BI1.01.1s2.6.4o.o.AduvnbE亠.o0.5oA72/lStationaryR-squaredhjtn=ISid.Dev.二?訂存？訂存?N=10.00.91.01.11.21.3o0.2RQo.R-squared(13)圖(7)中，總體模型可絕系數(shù)R2二0.999,調(diào)整可絕系數(shù)R2二0.767均接近于1,說明該ARMA(2,2)的整體擬合優(yōu)度很好。圖(8)中，模型顯著性檢驗，LB統(tǒng)計量的P值0.990.05，可以認為這個擬合模型的殘差序列屬于白噪聲序列，即該擬合模型擬合有效。圖(9)中，得出了ARMA(2,2)模型

17、的各參數(shù)值，求得模型方程：x=0.769-0.637x+0.997s。且*的P值=0.0040.05,則*顯著。則模型tt2t211各參數(shù)顯著。圖(10)中，對2011年、2012年、2013年第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值作出預測，即CZ(2011)=198598，相應的置信區(qū)間為202274,194922；CZ(2012)=223229，相應的置信區(qū)間為232217,214242；CZ(2013)=253229，相應的置信區(qū)間為266648,239810。圖(11)是實際圖和擬合圖的對比，兩條直線幾乎重合，說明擬合度很好，且預測值有一定的可信性，且模型無需再做優(yōu)化。結(jié)果分析與我國第三產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)增加值，這一序列經(jīng)三階差分后符合ARMA(2，2)模型