基于ARIMA模型的我国消费者信心指数分析与预测.docx

基于ARIMA模型的我国消费者信心指数分析与预测摘要：经济危机背最下，消费者信心力不仅直接影响消费者对当前经济状况满意程度, 更会使消费者对未来经济前景产生间接推动或抑制作用，越来越多的经济学者开始 研究消费者信心指数与经济发展的关系木文运用时间序列分析模mARIMA(p, d, q)模型 对我国消费者信心指数的发展变化特征及发展趋势进行了分析并对未来时间内做预测， 最终得岀有关消费者信心指数的结论关键词:消费者信心指数时间序列ARIMA(p,d,q)模型预测1.引言随着经济发展的II益复杂化和多元化，消费者的主观因素逐渐影响着消费者需 求变化并口益受到社会的重视消费行为不仅受现在所处境况的影响，更受其对未 來境况预期的左右特别是在金融危机、经济萧条的大背呆下，研究消费者的主观 心理感受对社会消费需求的影响显得十分必要虽然收入在一定程度上跟这些客观 因素有很强的相关关系，但是并非所有的客观因素都能被收入水平所揭示，消费者 信心指数是一个综合反映消费者主观心理感受的先行指标，不仅直接煤响消费者对 当前经济状况满意稈度，更会使消费者对未来经济前景产生悲观预期这势必会影响 消费需求进而阻碍经济的发展。

消费者信心指数是根据消费者对国家(或当地)经济形势、社会就业状况、个人预 期收入、个人生活质量、国家消费政策、物价和股市走势等情况的主观判断和心理感受 来编制的一种指数，是幺观景气监测预警系统中的一项重要内容消费者信心指数可以 反映消费者对经济环境的信心强弱稈度，以及消费者对经济的看法以及购买意向通过 迅速反映消费者心理意向的消长趋势，消费者信心指数可以用来预测市场变化按照国 际惯例，信心指数的取值介于0和200 Z间，100为临界值，100以上为信心较足，100 以下为信心不足木文认为，研究消费者信心指数这一主观因素变量，对于预测消费 需求和经济周期等有着重要的意义此文主要采用时间序列分析方法研究我国消费者 信心指数的发展趋势并对未来…段时期的消费者信心指数进行预测2. 我国城市化水平的时间序列模型分析2.1数据的平稳性检验及处理2007年1刀一2011年11刀消费者信心指数时间序列数据资料见表1（数据来源于国 家统计局网）表1 2007年1月一2011年11月消费者信心指数月份消费者信 心指数月份消费者信 心指数月份消费者信 心指数2007.0196. 32008. 0993. 42010. 051082007.0295.82008.1092.42010. 06108.92007. 0395.22008.1190.22010. 07107.82007.0496.22008. 1288. 72010. 08107.32007.0596.72009. 0186.82010. 09104.42007.0697.52009.0286.52010.10103.82007.0796.72009. 03862010.11102.92007. 0897.32009.0486.12010.12100.42007.09972009. 0586.72011.0199.92007.1096.52009. 0686. 52011.0299.62007.11962009.0787.52011.03107.62007.1296.92009. 08882011.04106.62008. 0195.62009. 0988.12011.05105.82008.0294. 32009. 1087.52011.06108.12008. 0394.52009. 1188.62011.07105.62008.04942009.12103. 92011.081052008. 0594.32010. 01104.72011.09103.42008.0694.12010. 02104.22011.10100.52008. 0794.52010. 03107.92011.11972008.0893. 72010. 04106. 6由消费者信心指数（CCI）时间序列图（图1）可以看到我国消费者信心指数大体 趋势是曲折上升的，在2009年至2010年间消费者信心指数除落至最低值，这受当时 美国次贷危机引发的全球性金融危机的影响，严重影响到我国经济发展，外需求缩减、 出口受阻、投资增速显著I叫落，人民信心指数骤降。

从图1中我们可以大致地得出我 国消费者信心指数序列非平稳的结论为了准确证明序列的平稳性，需要进行单位根 检验，如图2可知，消费者信心指数序列没有通过ADF检验，其t统计量值大于5%水 平下临界值，即接受原假设，该序列是一个非平稳的序列需要对消费者信心指数进 行一阶差分ADF Test Statistic-1.5609221% Critical Value* 5% Critical Value 10% Cntical Value•3.5478-29127-25937'"MacKinnon cntcal values for rejection of hypothesis of a unit rootAugmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent VanaOle: D{CCI) Method: Least Squares Date 02/15/12 Time: 17:13 Sample(a(!justed): 2007:03 2011:11 Included observations: 57 after adjusting endpointsVariableCoeffiaentStd Errort-StatisticProb.CCK-1) D(CCI(-1)) C•0.0778230.1343327.5923260.0498570.1370304.867542-1 560922 0980310 1.5597860.1244033130.1247R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbn-Watson stat0.0514610.0163302.637796 3757304•134 62541993821Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)0.0210532.6596014.8289614.9364901.4648200.240156图1 CCI线状图图2 CCI单位根检验再看消费者信心指数的一阶秀分序列图（图3）,除2009年由于美国次贷危机原因造成 2010年经济恢复后我国消费者信心指数剧增外，总体发展基木上是在一比较平稳的状态下 进行的，从消费者信心指数（CCI） 一阶差分白相关图（图4）看，H相关图与偏相关图 均迅速趋于0,呈截尾状态，基木可以说明一阶弟分序列D（CCI）为平稳序列。

Correlogram of D(CCI)20 1510I5- I•5 2007 2008 2009 2010 2011DCC「图3 CCI线状图Date: 02/15/12 Time: 17:18Sample: 2007:01 2011:11Included observations: 58Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob10.0920.0920.51270.47420.0160.0080.52910.76830.1980.1972.99770.3924 -0.072-0.1133.33080.50450.0640.0863.60020.6086 -0.089-0.1564.13010.6597 -0.0610.0104.38600.7348-0.104-0.1585.13530.7439-0.127 -0.0316.28390711100.0370.0326.38380.78211-0.103-0.0547.16800.78512 -0.054 -0.0287.38910.831图4 CCI白相关图同样，对一阶差分序列D（CCI）进行单位根检验见如图5, t统计最值小于5%水平下临界值，消费者信心指数序列通过ADF检验，该序列是平稳的。

Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on D(CCI)ADF Test Statistic-4 6875901% Critical Value* 5% Critical Value 10% Critical Value-3.5501 -2.9137 -2.5942•MacKmnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(CCIf2) Method: Least Squares Date: 02/15/12 Time: 17:17 Sample(adjusted): 2007:04 2011:11 Included observations: 56 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd Error t-StatisticProbD(CCI(-1))•08965080.191251 -4.6875900.0000D(CCIM),2)-0.0105070.140850 -0.0745940.9408C00230070.364155 0.0631780.9499R-squared0 445381Mean dependent var-0.051786Adjusted R-squared0424452S O dependent var3.586236S.E. of regression2.720692Akaike info criterion4.891733Sum squared resid392.3148Schwarz criterion5.000234Log likelihood•133.9685F-statistic21.28059Durbin-Watson stat1.971673Prob(F-statistic。