时间序列课程论文--基于ARMAX模型的财政收入与税收的时间序列分析与预测.docx
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《时间序列分析》 课程论文 基于ARMAX模型的财政收入与税收 的时间序列分析与预测 班级: 学号: 姓名: 基于ARMAX模型的财政收入与税收 的时间序列分析与预测 摘要 财政收入,是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和,是衡量一国政府财力的重要指标。其中税收收入是国家财政收入的重要组成部分,一般占到财政收入的90%以上,是政府机器的经济基础。 本文利用《应用时间序列分析》 的知识通过sas 统计软件对1978-2012年中国财政收入与税收数据进行分析,通过单位根检验,发现两者都是非平稳时间序列,并且存在协整关系,所以拟合了ARIMAX模型。由于残差序列非白噪声,所以对残差序列又进行了进一步的拟合,最后对模型进行预测,做出预测图。 关键词: 财政收入与税收 ARIMAX模型 预测 一、引言 财政与税收关系到国家发展、民生大计。财政收入与税收对社会资源配置、收入分配、国民经济发展、企业经济活动、居民切身利益及政府决策行为都有重大影响。近年来,随着我国经济的持续高速发展和国家财政与税收的大幅度增长,以及我国经济体制改革的不断深化和国家对经济发展宏观调控力度的不断加大,国家也适时出台了一系列有关财政与税收管理的新规定、新政策和新的监管制度。可以看出两者地位越来越重要,作用越来越明显。通过本文的分析,旨在找出两者的关系,为我国财政与税收做出合理的解释,为以后的收入做出合理的预测。 二、数据分析 (一)、序列平稳性检验 1、时序图: 图 1 原数据时序图 图1中,红色为y(财政收入)序列书序图;黑色为x(税收收入)序列时序图。从时序图中可以看出x序列、y序列均显著非平稳。并且两者都有明显的增加趋势。 2、单位根检验: 表 1 序列x的单位根检验 The ARIMA Procedure Augmented Dickey-Fuller Unit Root Tests Type Lags Rho Pr<Rho Tau Pr<Tau F Pr>F Zero Mean 0 5.992 0.9999 16.85 0.9999 1 5.7557 0.9999 5.06 0.9999 Sing Mean 0 5.8936 0.9999 13.28 0.9999 138.28 0.001 1 5.7104 0.9999 4.72 0.9999 12.46 0.001 Trend 0 5.2463 0.9999 6.88 0.9999 88.91 0.001 1 5.2719 0.9999 3.76 0.9999 11.47 0.001 表 2 序列y的单位根检验 Augmented Dickey-Fuller Unit Root Tests Type Lags Rho Pr<Rho Tau Pr<Tau F Pr>F Zero Mean 0 6.2802 0.9999 17.99 0.9999 1 6.0159 0.9999 5.02 0.9999 Sing Mean 0 6.2276 0.9999 14.35 0.9999 157.07 0.001 1 6.0174 0.9999 4.69 0.9999 12.19 0.001 Trend 0 5.5533 0.9999 7.7 0.9999 104.87 0.001 1 5.5661 0.9999 3.87 0.9999 11.55 0.001 单位根检验的原假设H0:序列为非平稳序列,如果 P> 0.05,则接受原假设,认为序列非平稳,否者序列为平稳序列。上面的X、Y序列单位根检验过后,P值均大于0.05,所以认为俩序列均为非平稳序列。 时序图显示两个序列具有某种同变关系,所以考虑建立ARIMAX模型。 二、协整检验 多元非平稳序列之间能否建立回归模型,关键在于他们之间是否具有协整关系。所以建模前必须进行协整检验(EG检验)。 假设条件: 上述假设条件等价于 对回归残差序列进行平稳性检验: 图 2 残差的自相关图 图3 残差的偏相关图 表 3 残差序列单位根检验 Type Lags Rho Pr>Rho Tau Pr<Tau F Pr>F Zero Mean 0 -10.8316 0.0168 -2.21 0.0281 1 -3.9014 0.1668 -1.36 0.1571 2 -5.224 0.1072 -1.47 0.1288 Single Mean 0 -10.7998 0.084 -2.16 0.2242 2.36 0.4844 1 -3.9489 0.5222 -1.35 0.5953 0.91 0.8389 2 -5.3454 0.3736 -1.46 0.5391 1.07 0.8002 Trend 0 -11.1848 0.2932 -1.55 0.7895 2.26 0.7322 1 1.3071 0.9987 0.33 0.998 2.29 0.7264 2 2.5449 0.9997 0.57 0.9991 2.4 0.7064 由自相关图与偏相关图可以看出回归残差序列为平稳序列。另一方面,单位根检验的原假设H0:回归残差序列为非平稳序列,如果 P> 0.05,则接受原假设,认为序列非平稳,否者序列为平稳序列。残差序列单位根检验图显示在第一种类型(常数均值、无趋势项)的情况下,有97.19%(即(1-0.0281)*100%)的把握断定残差序列平稳且不具有自相关性。 也就是说,可以以97.19%的把握认为1978-2012年中国财政收入序列y和税收收入序列x之间存在协整关系。因此可以对两者进行建模。 (三)、ARIMAX模型建模 1、建立响应序列与输入序列之间的回归模型: 图 4 序列y与序列x之间的相关图 图中第一列为因变量序列的延迟阶数,第二列为延迟序列与输入序列之间的协方差,第三列为相关系数,后面为相关图。相关图显示序列y在延迟阶数为零时与序列x相关关系最强。因此可以将序列y与序列x同期建模。 (1) 2、模型的参数估计: 表 4 极大似然估计的模型的参数估计 Maximum Likelihood Estimation Parameter Estimate Standard Error T value Approx pr>|t| Lag variable shift MU -320.076 142.901 -2.24 0.0251 0 Y 0 NUM1 1.143 0.005 221.81 <.0001 0 x 0 参数估计是对模型中位置参数的值的估计,以确定模型的口径,并对模型进行显著性检验。的本题采用极大似然方法进行估计。 参数估计表从左到右分别为 参数名称(MU为常数项,NUM1为θ1)、参数估计值、估计值标准差、t检验值、t统计量p值、延迟阶数。参数估计结果显示,两个参数均显著(p值小于0.05)。所以建立ARIMAX模型如下: (2) 3、回归残差序列白噪声检验: 表 5 残差序列白噪声检验 To Lag Chi- Square DF Pr>ChiSq -------Autocorrelation------- 6 37.38 6 <.0001 0.55 0.61 0.41 0.29 0.185 0.07 12 39.03 12 0.0001 -0.03 -0.04 -0.09 -0.10 -0.11 -0.04 18 45.61 18 0.0003 0.01 -0.12 -0.003 -0.15 -0.16 -0.18 24 97.98 24 <.0001 -0.25 -0.28 -0.31 -0.33 -0.32 -0.28 上表结果显示,延迟各阶的LB统计量的P值都小于0.05,可以认为残差序列为非白噪声序列。说明残差序列中还有未提取到的因素,所以考虑对残差序列进行拟合。 4、回归残差序列的模型拟合: 表 6 残差序列参数估计 Conditional Least Squares Estimation Parameter Estimate Standard Error t Value Approx Pr>|t| Lag MA1,1 1.094 0.360 3.03 0.005 1 MA1,2 -0.187 0.368 -0.51 0.615 2 AR1,1 1.359 0.378 3.60 0.001 1 AR1,2 0.151 0.659 0.23 0.820 2 AR1,3 -0.583 0.306 -1.90 0.067 3 由于残差序列为平稳序列,所以考虑通过ARMA模型对其进行的拟合。除去常数项,参数估计结果如下,在最小二乘估计下,AR1,1、MA1,1显著(t统计量的p值小于0.05)。 5、残差序列模型的显著性检验: 表 7 残差自相关检验 Autocorrelation Check of Residuals To Lag Chi- DF Pr>ChiSq ------Autocorrelation----- Square 6 0.82 1 0.3655 -0.002 -0.001 0.03 0.09 0.07 -0.07 12 6.98 7 0.4312 -0.16 -0.02 -0.004 -0.13 -0.21 0.13 18 15.68 13 0.2671 0.22 -0.19 0.09 -0.02 0.14 0.07 24 17.65 19 0.5461 -0.05 -0.04 -0.02 -0.03 -0.1 -0.11 由上表结果显示,延迟各阶的LB统计量的p值均显著大于α(α=0.05),所以认为该拟合模型显著成立。 6、残差序列模型的拟合: 表 8 残差序列模型拟合 Autoregressive Factors Factor 1:1-1.35904B**(1)-0.15117B**(2)+0.58262B**(3) Moving Autoregressive Factors Factor 1:1-1.093555B**(1)+0.18742B**(2) 输出形式等价于 (3) 或记为 (4) 7、模型的最终形式: (5) 三、模型预测 图 5 模型预测图 四、结论 (一)、时间序列分析中,尽管两组数据都是非平稳数据,但是只要他们之间存在协整关系,就可以拟合两者的关系ARIMAX模型,通过模型可以直接看出两者的函数关系。 (二)、经过上述分析,最后得到ARIMAX模型如下: 根据模型,可以直观的看出财政收入与税收收入两者为正相关关系,中国财政收入呈现出快速递增趋势。表示序列的残差项。单位根检验显示,残差序列为平稳非白噪声序列,因此通过ARMA模型对残差序列又重新进行了拟合。第二个函数就是拟合出的残差函数。 (三)、通过本文的分析,找到了中国财政收入与税收收入的确切关系,由预测图可以观察到中国财政收入呈显著上升趋势。通过时间序列模型,预测出了近几年国家的财政收入情况。本次分析可以为政府提供出具政策的依据。 附录一 1978-2012年中国财政收入与税收数据 21单位:亿元 年份 财政收入y 税收收入x 1978 1132.26 519.28 1979 1146.38 537.82 1980 1159.93 571.7 1981 1175.79 629.89 1982 1212.33 700.02 1983 1366.95 775.59 1984 1642.86 947.35 1985 2004.82 2040.79 1986 2122.01 2090.73 1987 2199.35 2140.36 1988 2357.24 2390.47 1989 2664.9 2727.4 1990 2937.1 2821.86 1991 3149.48 2990.17 1992 3483.37 3296.91 1993 4348.95 4255.3 1994 5218.1 5126.9 1995 6242.2 6038 1996 7407.99 6090.82 1997 8651.14 8234.04 1998 9875.95 9262.8 1999 11444.08 10682.58 2000 13395.23 12581.51 2001 16386.04 15301.38 2002 18903.64 17636.45 2003 21715.25 20017.31 2004 26395.47 24165.68 2005 31649.29 28778.54 2006 38760.2 34804.35 2007 51321.78 45621.97 2008 61330.35 54223.79 2009 68518.3 59521.59 2010 83101.51 73210.79 2011 103874.43 89738.39 2012 117.253.52 100614.28 附录二 Sas程序一 title "1978-2012年中国财政收入与税收数据 "; data czsj; input y x @@; t=1978+_n_-1; cards; 1132.26 519.28 1146.38 537.82 1159.93 571.7 1175.79 629.89 1212.33 700.02 1366.95 775.59 1642.86 947.35 2004.82 2040.79 2122.01 2090.73 2199.35 2140.36 2357.24 2390.47 2664.9 2727.4 2937.1 2821.86 3149.48 2990.17 3483.37 3296.91 4348.95 4255.3 5218.1 5126.9 6242.2 6038 7407.99 6090.82 8651.14 8234.04 9875.95 9262.8 11444.08 10682.58 13395.23 12581.51 16386.04 15301.38 18903.64 17636.45 21715.25 20017.31 26395.47 24165.68 31649.29 28778.54 38760.2 34804.35 51321.78 45621.97 61330.35 54223.79 68518.3 59521.59 83101.51 73210.79 103874.43 89738.39 117.253.52 100614.28 ; Proc gplot; plot y*t=1 x*t=2/overlay; symbol1 c=red i=join v=none; symbol2 c=black i=join v=none; run; Sas程序二 proc arima; identify var=x stationarity=(adf=1); identify var=y stationarity=(adf=1); run; Sas程序三 proc arima; identify var=y crosscorr=x; estimate method=ml input=x plot; run; Sas程序四 forecast lead=0 id=t out=out; proc arima data=out; identify var=residual stationarity=(adf=2); run; estimate p=3 q=2 noint; run; Sas程序五 forecast lead=5 id=t out=result; proc gplot data=result; plot y*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay; symbol1 c=black i=none v=star; symbol2 c=red i=join v=none; symbol3 c=green i=join v=none; run; 1. 基于C8051F单片机直流电动机反馈控制系统的设计与研究 2. 基于单片机的嵌入式Web服务器的研究 3. MOTOROLA单片机MC68HC(8)05PV8/A内嵌EEPROM的工艺和制程方法及对良率的影响研究 4. 基于模糊控制的电阻钎焊单片机温度控制系统的研制 5. 基于MCS-51系列单片机的通用控制模块的研究 6. 基于单片机实现的供暖系统最佳启停自校正(STR)调节器 7. 单片机控制的二级倒立摆系统的研究 8. 基于增强型51系列单片机的TCP/IP协议栈的实现 9. 基于单片机的蓄电池自动监测系统 10. 基于32位嵌入式单片机系统的图像采集与处理技术的研究 11. 基于单片机的作物营养诊断专家系统的研究 12. 基于单片机的交流伺服电机运动控制系统研究与开发 13. 基于单片机的泵管内壁硬度测试仪的研制 14. 基于单片机的自动找平控制系统研究 15. 基于C8051F040单片机的嵌入式系统开发 16. 基于单片机的液压动力系统状态监测仪开发 17. 模糊Smith智能控制方法的研究及其单片机实现 18. 一种基于单片机的轴快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制 19. 基于双单片机冲床数控系统的研究 20. 基于CYGNAL单片机的在线间歇式浊度仪的研制 21. 基于单片机的喷油泵试验台控制器的研制 22. 基于单片机的软起动器的研究和设计 23. 基于单片机控制的高速快走丝电火花线切割机床短循环走丝方式研究 24. 基于单片机的机电产品控制系统开发 25. 基于PIC单片机的智能手机充电器 26. 基于单片机的实时内核设计及其应用研究 27. 基于单片机的远程抄表系统的设计与研究 28. 基于单片机的烟气二氧化硫浓度检测仪的研制 29. 基于微型光谱仪的单片机系统 30. 单片机系统软件构件开发的技术研究 31. 基于单片机的液体点滴速度自动检测仪的研制 32. 基于单片机系统的多功能温度测量仪的研制 33. 基于PIC单片机的电能采集终端的设计和应用 34. 基于单片机的光纤光栅解调仪的研制 35. 气压式线性摩擦焊机单片机控制系统的研制 36. 基于单片机的数字磁通门传感器 37. 基于单片机的旋转变压器-数字转换器的研究 38. 基于单片机的光纤Bragg光栅解调系统的研究 39. 单片机控制的便携式多功能乳腺治疗仪的研制 40. 基于C8051F020单片机的多生理信号检测仪 41. 基于单片机的电机运动控制系统设计 42. Pico专用单片机核的可测性设计研究 43. 基于MCS-51单片机的热量计 44. 基于双单片机的智能遥测微型气象站 45. MCS-51单片机构建机器人的实践研究 46. 基于单片机的轮轨力检测 47. 基于单片机的GPS定位仪的研究与实现 48. 基于单片机的电液伺服控制系统 49. 用于单片机系统的MMC卡文件系统研制 50. 基于单片机的时控和计数系统性能优化的研究 51. 基于单片机和CPLD的粗光栅位移测量系统研究 52. 单片机控制的后备式方波UPS 53. 提升高职学生单片机应用能力的探究 54. 基于单片机控制的自动低频减载装置研究 55. 基于单片机控制的水下焊接电源的研究 56. 基于单片机的多通道数据采集系统 57. 基于uPSD3234单片机的氚表面污染测量仪的研制 58. 基于单片机的红外测油仪的研究 59. 96系列单片机仿真器研究与设计 60. 基于单片机的单晶金刚石刀具刃磨设备的数控改造 61. 基于单片机的温度智能控制系统的设计与实现 62. 基于MSP430单片机的电梯门机控制器的研制 63. 基于单片机的气体测漏仪的研究 64. 基于三菱M16C/6N系列单片机的CAN/USB协议转换器 65. 基于单片机和DSP的变压器油色谱在线监测技术研究 66. 基于单片机的膛壁温度报警系统设计 67. 基于AVR单片机的低压无功补偿控制器的设计 68. 基于单片机船舶电力推进电机监测系统 69. 基于单片机网络的振动信号的采集系统 70. 基于单片机的大容量数据存储技术的应用研究 71. 基于单片机的叠图机研究与教学方法实践 72. 基于单片机嵌入式Web服务器技术的研究及实现 73. 基于AT89S52单片机的通用数据采集系统 74. 基于单片机的多道脉冲幅度分析仪研究 75. 机器人旋转电弧传感角焊缝跟踪单片机控制系统 76. 基于单片机的控制系统在PLC虚拟教学实验中的应用研究 77. 基于单片机系统的网络通信研究与应用 78. 基于PIC16F877单片机的莫尔斯码自动译码系统设计与研究 79. 基于单片机的模糊控制器在工业电阻炉上的应用研究 80. 基于双单片机冲床数控系统的研究与开发 81. 基于Cygnal单片机的μC/OS-Ⅱ的研究 82. 基于单片机的一体化智能差示扫描量热仪系统研究 83. 基于TCP/IP协议的单片机与Internet互联的研究与实现 84. 变频调速液压电梯单片机控制器的研究 85. 基于单片机γ-免疫计数器自动换样功能的研究与实现 86. 基于单片机的倒立摆控制系统设计与实现 87. 单片机嵌入式以太网防盗报警系统 88. 基于51单片机的嵌入式Internet系统的设计与实现 89. 单片机监测系统在挤压机上的应用 90. MSP430单片机在智能水表系统上的研究与应用 91. 基于单片机的嵌入式系统中TCP/IP协议栈的实现与应用 92. 单片机在高楼恒压供水系统中的应用 93. 基于ATmega16单片机的流量控制器的开发 94. 基于MSP430单片机的远程抄表系统及智能网络水表的设计 95. 基于MSP430单片机具有数据存储与回放功能的嵌入式电子血压计的设计 96. 基于单片机的氨分解率检测系统的研究与开发 97. 锅炉的单片机控制系统 98. 基于单片机控制的电磁振动式播种控制系统的设计 99. 基于单片机技术的WDR-01型聚氨酯导热系数测试仪的研制 100. 一种RISC结构8位单片机的设计与实现 101. 基于单片机的公寓用电智能管理系统设计 102. 基于单片机的温度测控系统在温室大棚中的设计与实现 103. 基于MSP430单片机的数字化超声电源的研制 104. 基于ADμC841单片机的防爆软起动综合控制器的研究 105. 基于单片机控制的井下低爆综合保护系统的设计 106. 基于单片机的空调器故障诊断系统的设计研究 107. 单片机实现的寻呼机编码器 108. 单片机实现的鲁棒MRACS及其在液压系统中的应用研究 109. 自适应控制的单片机实现方法及基上隅角瓦斯积聚处理中的应用研究 110. 基于单片机的锅炉智能控制器的设计与研究 111. 超精密机床床身隔振的单片机主动控制 112. PIC单片机在空调中的应用 113. 单片机控制力矩加载控制系统的研究 项目论证,项目可行性研究报告,可行性研究报告,项目推广,项目研究报告,项目设计,项目建议书,项目可研报告,本文档支持完整下载,支持任意编辑!选择我们,选择成功! 项目论证,项目可行性研究报告,可行性研究报告,项目推广,项目研究报告,项目设计,项目建议书,项目可研报告,本文档支持完整下载,支持任意编辑!选择我们,选择成功! 单片机论文,毕业设计,毕业论文,单片机设计,硕士论文,研究生论文,单片机研究论文,单片机设计论文,优秀毕业论文,毕业论文设计,毕业过关论文,毕业设计,毕业设计说明,毕业论文,单片机论文,基于单片机论文,毕业论文终稿,毕业论文初稿,本文档支持完整下载,支持任意编辑!本文档全网独一无二,放心使用,下载这篇文档,定会成功! 13- 配套讲稿:
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