预测未来中国GDP

预测未来中国GDP（共4篇）

预测未来中国GDP 篇1

时间序列是指按照时间顺序得到的变量的观测值, 而按时间顺序得到的经济变量的观测值即为经济时间序列。文中讨论的ARIMA模型是一类常用的随机时序模型, 它是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是:某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析研究, 能够更本质地认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。

我国GDP总量的形成是一个复杂的过程, 受经济、政策、科技水平、自然等多因素的影响。GDP总量或人均GDP预测的理论及应用研究非常多。国内外学者对我国GDP的研究方法主要有三种: (1) 时间序列方法:研究GDP随时间发展的规律。通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 建立ARMA、ARCH等模型, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测; (2) 协整检验的计量经济学模型:通过分析影响GDP发展的本质因素, 研究GDP与这些因素的协整关系, 建立计量经济学模型; (3) 生产函数模型:分析一定技术条件下, 投入与产出的关系, 等等。由于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, 因此成为宏观经济中最受关注的经济统计数据, 被认为是衡量国民经济发展、判断宏观经济运行状况的最重要的一个指标, 也是政府制定经济发展战略和经济政策的重要依据。因此, 建立我国GDP的时间序列模型并对其进行分析具有十分重要的意义。

一、我国GDP时间序列模型的建立与分析

由于原始序列非平稳但取对数且一阶差分后平稳, 故采用求和自回归移动平均模型 (ARIMA) , 差分后的序列也就是ARMA模型。

(一) 数据的分析与处理

1、平稳性检验。

时间序列是否平稳, 可以有两种判别方法:一是自相关图;另一种是单位根检验法。文章对这两种方法结合起来进行检验。根据2007统计年鉴中GDP数据, 从用SAS软件绘制的时序图中可以看出我国GDP序列含有指数趋势, 并具有很强的非平稳性。

2、数据平稳化。

对于含有指数趋势的时间序列, 可以通过取对数将指数趋势转化为线性趋势, 然后再进行差分以消除线性趋势。取对数过后的GDP依旧存在非平稳性, 需要对其进行差分, 先进行一阶差分, 绘制一阶差分后的时间序列图。从图中很难看出一阶差分后的序列是否平稳。于是, 首先考察序列的样本自相关图, 从直观上检验该序列的平稳性;其次, 我们对该序列进行ADF单位根检验。

从自相关图中发现序列的自相关系数一直都比较小, 延迟一阶后始终控制在2倍标准差的范围以内, 可以认为该序列在零轴附近波动, 具有短期相关性, 因而可以直观地判别一阶差分后序列平稳。

从单位根检验结果看, 由于Tau统计量的P值都小于0.05, 可以认为该序列平稳, 不存在一个单位根, 即有指数趋势的序列, 经过取对数、一阶差分后序列平稳。

对差分后序列进行纯随机检验, 发现延迟各阶的P值显著地小于α (α=0.05) , 拒绝原假设, 即可以认为序列为非白噪声序列。

(二) 模型的建立与识别。

从上文分析已知道, 序列经过差分后为平稳非白噪声序列, 可以对差分后序列拟合ARMA模型。即是对原始序列用ARIMA (p, d, q) 模型拟合。考察序列的样本自相关图, 自相关图显示延迟1阶之后, 自相关系数全部衰减到2倍标准差范围内波动, 但序列在延迟4阶后, 衰减为小值的过程相当缓慢, 该自相关系数可以认为不截尾。

再看样本偏自相关图, 从图中可以看出, 除了延迟一阶的偏自相关系数显著大于2倍标准差之外, 其他的偏自相关系数都在2倍标准差范围内做小值随机波动, 而且由非零相关系数衰减为小值波动的过程非常突然, 所以偏自相关系数可以视为1阶截尾。

综合序列自相关系数和偏自相关系数的性质, 为拟合模型定阶为AR (1) 。

(三) 参数估计。

利用SAS, 用estimate命令可以得到未知参数估计结果及拟合统计量的值。从图中可以看出均值MU显著 (t检验统计量的P值小于0.0001) , 参数也显著 (t检验统计量的P值为0.0003) 。输出结果显示序列的拟合模型为ARIMA (1, 1, 0) , 模型口径为:

(四) 模型检验。

确定了拟合模型的口径之后, 就要对拟合模型进行必要的检验。

1、模型的显著性检验。

模型的显著性检验主要是检验模型的有效性, 一个模型是否显著有效主要看它提取的信息是否充分。一个好的拟合模型应该能够提取观察值序列中几乎所有的样本相关信息, 换言之, 拟合残差项中将不再蕴涵任何相关信息, 即残差序列应该为白噪声序列。为考核所建模型的优劣, 需要对模型的残差序列进行检验, 检验其是否为白噪声序列。若残差序列是白噪声序列, 可认为模型合理, 适用于预测, 否则, 意味着残差序列还存在有用的信息没被提取, 需要进一步改进模型。

从SAS作出的残差自相关图中可以看出除延迟6阶外, 其余的延迟各阶的LB统计量的P值均显著大于α (α=0.05) , 可知残差通过了白噪声检验, 该拟合模型显著成立。即认为残差序列为白噪声序列, 拟合模型显著有效。

2、参数的显著性检验。

参数的显著性检验就是要检验每一个未知参数是否显著非零。准1的条件最小二乘检验结果是t统计量的值为3.85, P值为0.003;均值的条件最小二乘检验结果是t统计量的值为4.7, P值<0.001;结论是由于系数t统计量的P值为0.003, 小于α (α=0.01) , 模型系数在1%的水平以上。显然两参数检验均显著。

(五) 模型优化。

当一个拟合模型通过了检验, 说明在一定的置信水平下, 该模型能有效地拟合观察值序列的波动, 但这种有效模型并不是唯一的。同一个模型可以构造多个拟合模型, 当这些模型都显著有效时, 难以选择哪个模型来进行推断, 于是引进AIC和SBC信息准则来选择相对最优模型。

通过用AIC和SBC准则对多个ARIMA模型的比较, 最小信息量检验显示无论是AIC准则还是SBC准则, ARI-MA (1, 1, 0) 模型的AIC函数和SBC函数都是最小的, 所以ARIMA (1, 1, 0) 是相对最优模型。

(六) 模型预测。

用上面拟合的模型可以得到未来8年GDP的预测值。 (表1)

二、结果分析

本文主要从自身发展规律来分析和预测国内生产总值 (GDP) , 比较准确地预测和判断未来几年内的国内生产总值的状况。从预测结果来看, 预测值有个明显的增长趋势, 这符合我国GDP发展的现况, 因为近年来, 我国的经济以较快的速度增长。

由前面我国GDP时间序列模型可知, 我国GDP的增长与上一期GDP增长有关。另外, 根据我国GDP的单位根检验, 发现我国GDP消除指数增长趋势后的序列为一阶单整的, 这说明我国GDP时序数据对冲击具有持久的特性, 往往具有一个固定的增长趋势, 一般不会返回某个特定值。我国GDP增长具有长期可持续性, 并且稳定性也在逐步增强。

文中我们能做到的也仅限于以GDP的变化为视角, 并在这样一个视角下, 力图达到对经济运行较为准确的预测。本文有一个没有仔细研究的问题, 就是GDP数据的周期性, 如果能从这方面详细研究, 肯定更能对GDP的发展变化做出更准确地分析。

参考文献

[1]王燕.应用时间序列分析[M].中国人民大学出版社, 2003.

[2]徐亚鹏.我国GDP分析及预测[Z].2006.

[3]赵盈.我国GDP时间序列模型的建立与实证分析[J].西安财经学院学报, 2006.

预测未来中国GDP 篇2

中国未来医药行业消费需求分析预测

1、消费需求活跃据统计，1～6月份，全国七大类医药商品购进总值为1926亿元，比上年同期增长10.74%。其中药品类购进为1472亿元，比上年同期增长11.85%；中成药类购进为317亿元，比上年同期增长8.03%；医疗器械类购进为24亿元，比上年同期增长1.27%。销售总值为2137亿元，比上年上年同期增长11.66%，纯销售为1210亿元，比上年同期增长7.41%，其中，药品类总销为1625亿元，比上年同期增长13.38%，纯销售为905亿元，比上年同期增长7.72%；中成药类总销售为350亿元，比上年同期增长7.39%，纯销售为212亿元，比上年同期增长7.68%，医疗器械类总销售为27亿元，比上年同期增长2.59%，纯销售为18亿元，与上年同期基本持平。从地区分布看，全国30个省、市、区销售比同期增长的有27个，占90%。其中增幅超过全国平均水平的有10个，占增长地区的37%。销售额居前的地区依次为上海、北京、浙江、广东、江苏、安徽，6省（市）销售总额占全国销售的62%，其比重上升2个百分点。、未来医药消费需求分析预测医疗保障体系是关系国计民生的重要制度安排。根据医改方案，国家会围绕？广覆盖、低水平？的原则继续推进覆盖城乡居民的基本卫生保健制度，加速建立社区卫生服务体系和农村合作医疗体系，医疗制度的完善有有力释放居民的医药消费需求。

预测未来中国GDP 篇3

2011年12月24日, 是北京的寒冬, 也是世界经济的寒冬, 由《中国经济周刊》主办的第十一届中国经济论坛在中国大饭店顺利召开。人民日报社社长在致词中指出, 2012年世界经济形势总体上仍将十分严峻复杂, 当前我国经济发展中不平衡、不协调、不可持续的矛盾和问题仍很突出。“全球衰退与中国机会”这个话题具有很强的现实针对性, 为社会各界所关注。显然, 2012年中国的形势会很严峻。经济学界对“经济下行”的意见是一致的。对于2012年中国GDP增速, 最悲观的预测是7%, 最乐观是9%。在世界经济一片凄迷惨淡之中, 这大概是中国经济调结构促转型的最好时机了。

预测未来中国GDP 篇4

2013-2017年中国混合动力客车市场

供需预测与未来发展趋势报告

2009年中国首次超越美国成为世界第一大汽车产销国。能源紧缺以及环保要求的日趋严格，再加上政府利好政策的刺激和引导，新能源汽车成为当前国内车企制定未来发展规划的战略方向。

新能源商用车中70%以上为客车产品，新能源客车是国内汽车企业在新能源领域研发生产和竞争的重点与焦点。混合动力客车约占我国新能源客车市场90%以上份额，是无可争议的主导车型。对于我国客车行业来说，混合动力主要是柴油—电混合，优点是可以降低30%以上的燃油消耗，排放标准可以达到国Ⅳ水平，缺点是蓄电池容量和寿命问题没有得到彻底解决。

从2009年开始，我国混合动力客车陆续装船驶往海外。在巩固传统燃料客车出口的同时，新能源客车逐渐成为客车企业开发海外市场的利器。中国节能与新能源汽车产业化的序幕拉开之时，就是客车行业重新洗牌之始。国内客车市场容量是有限的，混合动力客车日益受到青睐，传统客车的市场份额相对就会减少。因此，目前宇通、金龙等传统客车的优势厂商纷纷加入到混合动力客车的研发队伍中来，一汽、东风、上汽等在传统客车上排后的企业也积极把握市场机遇，力争在混合动力客车研发中抢得先机。

2012年4月，《节能与新能源汽车产业发展规划2012-2020年》获批。规划指出，以纯电驱动为我国汽车工业转型的主要战略取向，加快培育和发展新能源汽车产业，重点推进纯电动汽车、插电式混合动力汽车产业化。《规划》明确提及电动汽车与混合动力汽车并举路线，使得纯电动与混合动力的争议尘埃落定。2012年以来，我国混合动力客车订单量明显增加，销售量见长。混合动力客车属于发展期产品，我国允许进行批量生产，但只能在批准的区域、范围、期限和条件下销售、使用，造成单车价格居高不下，产业化进程受限。但长期来看，国家制订产业规划扶持新能源汽车发展，前期试点取得初步成效，政府财政补贴也将进一步加速混合动力客车的推广应用，中国混合动力客车市场发展前景广阔。

中国产业研究报告网发布的《告》共十章。首先介绍了混合动力客车简介、国外混合动力客车发展状况等，接着分析了中国混合动力客车发展概述，然后介绍了国内混合动力客车市场、国内混合动力客车主要车型。随后，报告对混合动力客车区域发展做了重点分析，最后分析了混合动力客车发展前景。您若想对混合动力客车产业有个系统的了解或者想投资混合动力客车行业，本报告是您不可或缺的重要工具。本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

第一章、混合动力客车简介

第一节、串联式混合动力客车

第二节、并联式混合动力客车

第三节、混联式混合动力客车

电话：400-600-8596（免长话费）010-80993936

第二章、国外混合动力客车发展状况

第一节、欧盟

第二节、美国

第三节、日本

第四节、印度

第三章、中国混合动力客车发展概述

第一节、混合动力客车的经济性

第二节、发展混合动力客车的必要性

第三节、混合动力客车的发展背景

第四节、混合动力客车与常规车的排放对比

第四章、国内混合动力客车市场分析

第一节、新能源客车市场容量

第二节、混合动力客车市场综述

第三节、混合动力客车实现量产的厂家

第四节、混合动力客车示范运行状况

第五节、混合动力客车的产业化进程

第六节、车企开拓海外混合动力客车市场

第七节、混合动力客车产业化面临的瓶颈

第五章、国内混合动力客车主要车型

第一节、福田欧V BJ6113/6123混和动力客车

第二节、东风EQ6110HEV混合动力公交车

第三节、一汽解放系列混和动力客车

第四节、金龙XMQ6121G Hybrid公交车

第五节、金旅XML6125油电混合动力客车

第六节、五洲龙FDG6111H/6122混合动力客车

第七节、安源PK6112/6120混合动力客车

第八节、重庆恒通气电混合动力客车

第六章、中国混合动力客车研发进展分析

第一节、我国混合动力城市客车研发水平迅速提升

第二节、国内首批气电混合动力公交客车投入运营

第三节、天津松正公司研发混合动力公交车静音技术

第四节、混合动力客车节能减排关键技术获突破

第五节、插电式混合动力客车研发难度较大

第七章、中国混合动力客车市场相关政策

第一节、发改委混合动力客车目录部分品牌

第二节、新能源汽车产业规划的政策导向

第三节、2011年我国新能源客车试点工作情况

第四节、地方政府发展混合动力客车的政策措施

电话：400-600-8596（免长话费）010-80993936

第八章、混合动力客车区域发展分析

第一节、湖南

第二节、广州

第三节、厦门

第四节、昆明

第五节、大连

第九章、国内主要车企混合动力客车发展战略

第一节、一汽集团

第二节、北汽福田

第三节、深圳五洲龙

第四节、中通客车

第五节、厦门金旅

第十章、混合动力客车市场前景展望

第一节 混合动力汽车未来发展趋势

第二节 客车混合动力系统的发展方向

第三节、混合动力客车的市场应用前景