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        基于ARIMA模型的山東省社會平均工資預(yù)測

        2015-10-13 21:27:56徐思
        山東工業(yè)技術(shù) 2015年20期
        關(guān)鍵詞:時間序列分析ARIMA模型

        徐思

        摘要:基于山東省的社會平均工資歷史數(shù)據(jù),利用時間序列的方法,構(gòu)造了一個ARIMA模型,并運用SAS軟件檢驗參數(shù)的顯著性和殘差序列的白噪聲,得到了一個綜合預(yù)測模型,并據(jù)此模型對未來的社會平均工資進行了分析和預(yù)測。

        關(guān)鍵詞:ARIMA模型;平均工資預(yù)測;SAS軟件;時間序列分析

        1引言

        社會的平均工資水平是衡量和反映收入和分配的重要指標(biāo),也是核算GDP的重要依據(jù)之一,更是政府制定相關(guān)政策的重要參考。例如,職工最低工資標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定,退休職工養(yǎng)老金的發(fā)放標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定,以及社保基金的繳費比例等,都需要參考社會平均工資。因此,合理的分析和預(yù)測社會平均工資對相關(guān)問題的深入研究有著重要的參考價值。本文以山東省的社會平均工資為例,利用時間序列ARIMA模型對社會平均工資的變化進行預(yù)測。

        2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

        通過查閱統(tǒng)計年鑒,我們得到山東省職工歷年平均工資統(tǒng)計表。

        從數(shù)據(jù)看出,山東省職工歷年平均工資在過去的33年總體上呈現(xiàn)增長趨勢,特別是在后序年段增長迅速,因此認(rèn)為該時間序列是一非平穩(wěn)時間序列。對其進行適當(dāng)?shù)牟罘謥硐蛄械木€性增長趨勢,使其最終達到平穩(wěn)。對一階差分結(jié)果進行平穩(wěn)性檢驗,發(fā)現(xiàn)該時間序列仍為非平穩(wěn)序列,所以需要進行二階差分。二階差分序列如圖1所示。

        由圖1可以看出,對原時間序列作二階差分后,該時間序列基本達到平穩(wěn)。因此,對二階差分后的數(shù)據(jù)進行模型的識別和定階,找出最終的時間序列模型,用來預(yù)測山東省年平均工資。

        3ARIMA時間序列預(yù)測模型

        3.1模型的識別與定階

        ARIMA模型使用在差分平穩(wěn)序列擬合。如下為ARIMA(p,d,q)模型:

        采用 ACF 圖2、PACF 圖3與 Akaike 最小信息準(zhǔn)則(AIC)、Schwarz-Bayes 準(zhǔn)則(BIC)相結(jié)合的方法來判定模型的最佳階數(shù)。對該時間序列,通過取不同的參數(shù)進行重復(fù)擬合,計算各個模型下的 AIC、BIC 值,進行比較知,取階數(shù)(p,d,q)=(1,2,2)時,時間序列模型的 AIC,BIC 值分別達到最小值450.5248,454.8268。

        3.2模型的估計參數(shù)

        取(p,d,q)=(1,2,2)時,得出模型的參數(shù)及顯著性如表2。

        這是模型的參數(shù)回歸值(條件最小二乘法)。有Pr>| t |的概率均遠遠小于0.05,參數(shù)通過了檢驗。因此得到的模型:

        從上圖看出,Pr>Chisq均大于0.05,均接受序列為白噪聲序列的假設(shè),因此參差序列為純隨機性序列,模型擬合有效。

        利用模型預(yù)測出2011-2020年 10年的平均工資水平(見表4),以及預(yù)測值95%的置信區(qū)間上下限的值。

        4結(jié)論

        綜上分析,ARIMA時間序列模型較好地預(yù)測了短期的年平均工資水平,利用該模型預(yù)測得出的關(guān)于我國未來工資水平的數(shù)據(jù)具有很好的參考價值,同時這些數(shù)據(jù)對養(yǎng)老金的改革等問題也有很好的指導(dǎo)意義。

        參考文獻:

        [1]張熙庭.戰(zhàn)略預(yù)算——管理界工業(yè)革命[M].廣東:廣東經(jīng)濟出版社,2010(10).

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        [5]姜啟源,謝金星,葉俊.數(shù)學(xué)模型[M].北京:高等教育出版社, 2003.endprint

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