石柱鲜     王威

吉林大学数量经济研究中心     吉林大学商学院

摘要：本文利用我国1989年至2004年GDP的季度数据，建立一个能够有效模拟我国经济时间序列趋势、季节和周期变化的预测模型。分析表明包含季节虚拟变量、AR(4) 的线性趋势模型能够很好的拟合我国实际GDP的值，通过样本内预测有效性检验，我们认为用AR(4)模型对于分析及预测我国实际GDP是简单而有效的。最后本文对中国2005年的GDP进行预测，并根据预测的结果分析了我国当前的景气状况。预测结果表明2005年我国经济增长呈现“前快后缓”的态势，整体呈现下降的趋势，说明我国宏观经济政策对经济过热的抑制已发生作用，经济的高速增长会受到一定程度的控制。

 

关键字：ARMA模型 经济预测 景气

 

一、前言

经济运行过程从较长时间序列看，由于市场机制的作用，呈现一定的规律，这对预测提供了依据；从短期看，由于受到宏观政策、市场即期需求变化等不确定因素影响，表现出一定的波动，这对预测造成了困难。目前，预测经济运行时间序列的理论与方法较多，比较经典的有灰色理论、生长曲线、指数平滑法等，这些方法对经济运行长期趋势的把握较准，但对短期波动把握的概率度不高。ARMA模型在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性，又考虑了随机波动的干扰性，对经济运行短期趋势的预测准确率较高，是近年应用比较广泛的方法之一。国内外的很多学者利用ARMA模型，对经济增长、经济波动、居民消费、物价水平等涉及经济领域的各个方面进行预测与分析。

由于国内生产总值(GDP)不仅能够在总体上度量国民产出和收入规模，也能够在整体上度量经济波动和经济周期状态，因此本文应用我国1989年以来GDP的季度数据，对趋势变量和季节虚拟变量进行回归，并在回归扰动项中引入ARMA模型来反映周期性的动态变化。利用该模型对2005年的GDP进行预测，并利用预测的结果分析我国经济的周期波动。文章共分为五个部分：第二部分为对ARMA模型进行介绍；第三部分建立适当的ARMA预测模型，并对所建立模型的有效性进行分析；第四部分利用该模型对我国2005年GDP增长率进行预测，并基于预测的结果，分析我国经济波动情况；第五部分为结论。