谢婧芸

【摘 要】本文选取了1980-2015年我国全社会固定资产投资的相关数据作为研究样本，从时间序列的定义出发，结合统计软件R，对1980-2013年的数据建立ARIMA模型，并以2014-2015年的数据作为参照，判断模型的拟合效果，进而对2016-2018年固定资产投资进行预测。

【关键词】时间序列分析；单位根检验；ARIMA模型；预测

一、引言

改革开放以来，随着我国经济高速发展，我国全社会固定资产投资也以很大的增量快速增长，从1980年的910.9亿元猛增到2015年的561999.83亿元。本文没有考虑影响固定资产投资的其他因素，因为其影响因素很多并且相关性很高，研究起来很复杂，因此本文从动态的角度考虑，研究固定资产投资的时间序列，建立自回归移动平均模型，通过模型预测值与真实值比较来判断模型拟合的效果，并给出今后几年数据的预测值，可以作为固定资产投资的一个参考数据。

二、实证研究及其分析

1.数据收集

本文选择的变量为全社会固定资产投资，选择了1980-2015年的数据进行分析，数据来源于CSMAR数据库。为了检验模型的准确性，本文选择1980-2013年的34个数据进行建模，并通过比较2014-2015年的预测值和真实值来检验拟合效果，最后对2016-2018年的我国固定资产投资进行预测。

2.数据的平稳性检验

通过做时间序列图我们发现，原始数据的时间序列图随时间变化剧烈，不平稳，因此我们对原始数据进行对数处理，记为lnfi。通过对处理过后的对数数据进行ADF检验，得到lnfi的一阶差分平稳，记为dlnfi，因此我们选定dlnfi进行建模。

在ARIMA模型……