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1、时间序列预测法在工业生产总值预测的应用时间序列预测法在工业生产总值预测的应用一、相关背景一、相关背景 工业总产值是指以货币表现的工业企业 在一定时期内生产的已出售或可供出售的工 业 产品，总量。它是反映一定时间内工业生产总规 模和，总水平的重要指标，是计算工 业生产发展 速度和主要比例关系，计算工业产品销售率和 其他经济指标的重要依据。工 业总产值包括成 品价值、工业性作业价值和自制半成品、在产品 期末期初差额价值。 工 业，总产值采用“工厂法”计算，即以工业 企业作为一个整体，按企业工业生产活动的最 终成果来计算。但各企业之间、行业之间、地区 之间存在着重复计算。其计算公式为：报 告期工业总
2、产值=报告期全部产品的成品价值+报告期工业性作业价值+（报告期自制半成品 和在产品期末余额- 报告期自制半成品和在产品期初 余额） 计算工业总产值采用的价格 有不变价格和现行价格。二、数据说明二、数据说明某市 19952004 年各月的工业生产总值见表 1，其数据记为。我们对 1995tx2003 年数据建模，2004 年的数据留做检验模型的预测效果。 表 1 某市 1995-2004 年各月的工业生产总值 单位：万元表 1 的数据见图 1，由图 1 可以看出数据具有明显的周期性，做一次季节差分，差分后的结果如图 2 所示，由此我们可以看出数据趋于平稳，平稳化后得12tttyxx到的序列记为，
3、共有 96 个数据。ty图 2 季节差分后的工业生产总值我们求得时间序列的均值1509，对其零均值化(即)得到的时间序tyytyy列仍记为。对于新的时间序列计算其自相关函数和偏自相关函数，具体结果见表 2。ty从表 2 中可以看出，当 k2 时，有，并且呈现拖尾现象，故可以20.20496kkt初步判定此时间序列适合 AR(2)模型。ty图 1 某市 1995-2004 年各月的工业生产总值表 2 自相关函数和偏自相关函数我们对再拟合 AR(p)，发现也可以考虑 AR(3)，我们对模型 AR(2)和 AR(3)进行ty建模，具体结果见表 3 表 3 建模输出结果从表 3 中可以看出，关于模型 AR(3)，发现参数0.04，t 检验值仅为 0.39，考虑3F 检验值为 2.77，于是我们认为 AR(3) 与 AR(2)没有显著性差异，故选取 AR(2)模型，即：1120.40.12ttttyyy我们利用上述模型对 2004 年的工业生产总值做一预测，以 2003 年 12 月份为原点向前做 112 期的预测，首先由模型进行预测，然后再转化到平1120.40.12ttttyyy稳化前最初的数据结果，详见表 4，并见预测图 3。由此我们看到，除了 2004 年 2 月的预 测误差较大之外，其余的预测相对误差均在 5内，可以说 AR(2)模型的预测效果较好。表 4 预测结果图 3 预测图