| 我国国债的最大可能发行空间估算与预测 |
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）时间序列ARMA模型的识别。对LGDP的一阶差分序列D(LGDP)做相关图（见图1）。如图1所示D(LGDP)的自相关系数和偏相关系数都在一阶截尾，我们试验性取模型的阶数p=1、2和q=1、2建立模型，最终模型确定为ARIMA(1,1,2)：
（4）模型的诊断。我们对回归模型的残差进行B-G序列相关性LM（p=2）检验，检验结果表明模型的残差不存在序列相关性，模型是有效的（见表3）。
图2、3分别表示采用动态预测和静态预测所反映的模型的拟合和预测结果，其中实线表示LGDP序列的原数据，虚线表示对模型的拟合和预测数据。静态预测与动态预测的区别主要在于动态预测只能反映变量变化的长期趋势，而在刻画短期波动方面没有太大效果，而静态预测则对于反映短期波动的效果要更好一些。由于静态预测是基于实际数据估计出的结果，只能给出一期的预测结果，本文采用动态预测的方法来估计出2011—2015年的预测结果。
由于动态预测结果的误差较大，我们根据“十二五”期间年均增长率8%的目标进行推算，可以得出2011年至2015年的GDP分别为：429 821.86亿、464 207.60亿、501 344.21亿、541 451.75亿和584 767.89亿。然后，再分别与各年的动态预测值求平均数，可得2011年至2015年的GDP分别为：527 120.83亿、599 767.95亿、683 640.21亿、780 596.87亿和892 817.94亿。
2.居民储蓄存款余额的预测
根据凯恩斯的绝对收入假说，我们可以建立一个简单的储蓄函数来刻画改革开放以来的居民的储蓄行为。中国居民储蓄率在改革开放以后迅速上升，除了收入增长的作用外，还有其他多种因素共同推动。例如：预防性储蓄、消费习惯和流动性约束等。因此，我们建立如下回归模型：
其中HSt表示居民储蓄存款余额，GDPt表示居民收入，HSt-1是滞后一阶的居民储蓄存款余额，表示居民储蓄存款余额受到其以往储蓄存款的影响，这里假定消费习惯、预防性储蓄等其他多种因素共同推动居民储蓄存款的增加。运用Eview上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] 下一页 |
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