基于宏观管理下的时间序列模型货币供应量趋势分析

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1、总第549期管理观察2014年8月第22期ManagementObserver上旬出版基于宏观管理下的时间序列模型货币供应量趋势分析12孙一丹,唐煜祥（1.北京林业大学，2.中央民族大学，北京100083）摘要本文选取2000-2004年的12个月的货币供应量为研究对象，利用SPSS软件对其进行时间序列模型分析及趋势预测。通过模型的时序图、自相关图及偏自相关图，得到时间数据的显著趋势性，继而采用二阶差分对其进行平稳性处理，从而得到可用ARIMA模型拟合的平稳性时序。进而依次对模型进行参数估计、白噪声检验和序列预测，得到货币供应量历年的数据值及对应预测值的时序图。结果表明，ARIMA

2、模型的拟合效果较好，对货币供应量的趋势预测具有一定的参考价值。关键词：货币供应量时间序列ARIMA模型白噪声检验预测货币供应量是指一国在某一时点上为社会经济运转本文以我国2000年1月至2004年7月的货币供应服务的货币存量，它由包括中央银行在内的金融机构供量为研究对象，通过时间序列分析对其进行平稳性处理，[1]应的存款货币和现金货币两部分构成。世界各国中央从而建立相应的ARIMA模型，并对未来一年的货币供应银行货币估计口径不完全一致，但划分的基本依据是一量进行预测，以期为货币供应量的趋势发展提供一定的致的，即流动性大小。所谓流动性，是指一种资产随时参考价值。可以变为现金或商品，而

3、对持款人又不带来任何损失，货币的流动性程度不同，在流通中的周转次数就不同，1.实验与方法形成的货币购买力及其对整个社会经济活动的影响也不[2-3]一样。1.1ARIMA模型原理研究货币供应量的趋势发展，对经济的增长及经济ARIMA模型的原理是：将预测对象随时间推移而形[4]政策的宏观调控具有深刻的影响。成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenki

4、ns)于70年代初提出[5]的一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平[6]稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差[7]项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）[8]以及ARIMA过程。·71·财经管

5、理间序列的过去值及现在值来预测未来值。现代统计方法、H1：至少存在某个ρk≠0,任意m≥1,k≤m计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进利用SAS软件，对差分后数据进行纯随机性的检验。[9-10]行预测。检验结果显示，在各阶延迟下LB检验统计量的P值都非1.2仪器设备常小（<0.0001），所以该差分后序列可以拒绝纯随机性软件：本文所有数据均采用SAS9.0，Excel2010处的原假设，我们有很大的把握断定差分后的货币供应量理,计算机系统为WINDOWS8，64位。序列属于非白噪声序列。1.3样品来源2.3拟合ARIMA模型本文采用的数据来源于我国2000年1月至200

6、4年2.3.1差分运算7月的货币供应量（M2），部分数据如表1所示。确定性信息的提取方法有很多，构造季节性指数、拟合长期趋势模型、移动平均、指数平滑等诸多2.结果与讨论方法都是确定性信息提取方法。但是它们对确定性信息的提取都不够充分。而差分的实质就是一种有效提2.1平稳性检验取序列中所蕴涵的确定性信息，将非平稳的序列差分通过SAS软件绘制原数据的时序图、自相关图、偏后显现出平稳的性质。从而对非平稳的时间序列进行自相关图进行初步的平稳性检验。由时序图可以看出，ARIMA拟合。该时间序列有明显的趋势性，序列有显著的非平稳特征。2.3.2模型定阶观察自相关图和偏自相关图，发现自相关拖尾，

7、偏自相由2.2的检验分析，原序列2阶差分后为平稳的非关截尾，货币供应量的自相关函数随着时间间隔的增加，白噪声序列，自相关拖尾，偏自相关7阶截尾，所以初很缓慢的下降，更加确定原时间序列是非平稳的，故对步确定模型为ARIMA（7，2，0）。该序列进行差分运算。2.3.3模型最优定阶2.2序列平稳化处理根据分析，检验AR（7）模型，从检验结果来看，2.2.1时序图检验常数项和5阶之后的项不显著，所以降低阶数和去掉常通过SAS软件绘制2阶差分之后difx的时序图，如数项后的拟