论文基于ARIMA模型的我国城镇居民人均可支配收入的分析和预测，该文是有关模型论文如何怎么撰写与人均可支配收入和ARIMA模型和城镇居民方面学士学位论文范文.
【摘 要】城镇居民人均可支配收入对民生问题至关重要.城镇居民人均可支配收入的历年数据是典型的时间序列数据,ARIMA方法是国际上比较流行的对单一时序数据进行预测的模型,特别适合处理复杂的时间序列数据,其短期预测的精度相对较高.在强调关注民生问题的今天,使用1996-2012年的数据,本文利用ARIMA模型对我国城镇居民人均可支配收入进行分析和预测,具有一定的现实意义.
【关键词】可支配收入 时间序列 ARIMA 预测
一、引言
城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入.它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入.人均可支配收入的公式为：
人均可支配收入等于（家庭总收入-交纳的所税-个人交纳的社会保障支出-记账补贴）/家庭人口.
二、平稳时间序列建模
若随机序列yt满足：
如果时间序列{μt}是非平稳的,则不适用于ARMA(p,q)模型.这时应当将该时间序列数据平稳化.我们主要采用d阶差分使之平稳再建模.若{μt}经过d次差分后变为平稳序列,则d称单整阶数,{μt}称d阶单整序列,记为μt～I(d).经过d阶差分变换后的ARMA(p,q)模型称为ARIMA(p,d,q)模型.不难看出ARIMA(p,d,q)是扩展的ARMA(p,q)模型.估计ARIMA(p,d,q)模型同估计ARMA(p,q)具体的步骤相同,唯一不同的是在估计之前要确定原序列的差分阶数d,对{μt}进行d阶差分.ARMA建模与预测包含4个步骤：1）序列平稳化处理,可以通过差分变化使其满足平稳化条件；2）模型识别,主要通过自相关系数和偏自相关系数来确定模型的阶数p与q；3）参数估计和模型诊断.估计模型的参数,并检验（包括参数的显著性检验的残差的随机性检验）,然后判断所建模型是否可取；4）利用所取合适参数的模型进行预测.
三、模型在城镇居民人均可支配收入中的应用
本文以上述构建的模型为基础,将其运用到我国城镇居民人均可支配收入的分析预测之中,构建了我国人均可支配收入的时间序列预测模型.本文选取1996-2014年我国城镇居民人均可支配收入数据为研究对象,其中1996-2012年的人均可支配收入为建模样本,2013-2014年的人均可支配收入为测试样本来评估模型的准确性.表1为样本数据表.图1为我国人均可支配收入（1996-2012）时间序列图.
如图1所示,我们可以观察到1996-2012年我国城镇居民人均可支配收入具有显著地上升趋势.在ADF检验时选择含有常数项和时间趋势项.由SIC准则确定滞后阶数为2.城镇居民人均可支配收入序列的ADF检验如下：
检验结果显示,城镇居民人均可支配收入序列在99.99%的显著性水平下接受原假设,不能拒绝存在单位根的假设.
将城镇居民人均可支配收入序列做一阶差分,然后对其进行ADF检验(选择含有常数项和时间趋势项),由SIC准则确定滞后阶数为1.检验结果如下：
检验结果显示,城镇居民人均可支配收入的一阶差分序列在4.43%的显著性水平下接受原假设,拒绝存在单位根的假设.因此,可以确定城镇居民人均可支配收入序列是一阶单整序列.
四、建立我国城镇居民人均可支配收入序列的ARIMA模型
利用1996-2012年样本数据建立ARIMA模型,结果见下表：
从图3可以看出模型的残差不存在序列相关,并且模型的各项统计也很好.对这个模型进一步向前的得到城镇居民人均可支配收入序列的拟合和预测结果如图4,其中2013年和2014年为预测结果.
五、结束语
我国城镇居民人均可支配收入作为时间序列数据可建立平稳时间序列模型.由于原序列本身并不平稳,可用广义ARMA模型,即ARIMA模型进行建模.通过分析与预测我国城镇居民人均可支配收入的增长趋势,可以进一步分析收入增长的源泉并提出一定的政策建议,而这有待于进一步的研究.
参考文献
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作者简介：杨探（1994-）,男,汉族,安徽合肥人,西安工业大学经济管理学院经济学硕士研究生,研究方向：金融学.
本文结论,这篇文章为一篇关于对不知道怎么写人均可支配收入和ARIMA模型和城镇居民论文范文课题研究的大学硕士、模型本科毕业论文模型论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
参考文献：
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