作者简介：王燚（2001— ），男，汉族，河南安阳人。主要研究方向：经济学。

摘 要：值此“十四五”开局之年，为预测“十四五”规划期间重庆市GDP的增长趋势，本文选取了1997-2020年重庆市国内生产总值的数据，以时间序列的理论和数据集为基础，通过ARIMA模型，对重庆市2021-2022年的GDP数据做出预测，且预测效果良好，并为有关部门制订未来重庆市经济发展规划提供了依据和参考。

关键词：ARIMA模型;国内生产总值;重庆市经济预测

重庆是中国唯一位于我国西部的直辖市，中国最重要的中心城市之一，中国长江上游地区的经济中心，国家“十四五”战略规划重点发展的特大型城市。而重庆市作为特大型城市，其GDP近年来不断地增长。尽管2020年处在疫情防控的大背景下，但重庆市2020年上半年GDP就已达到了11209.83亿元，同比增长0.8%，全年GDP仍然实现了3.9%的同比增速，并成功超过广州，国内生产总值跃居全国第4位，是近几年西部发展的最好的城市之一。自此，重庆市迎来了一个新的发展阶段。同时，国内生产总值也是衡量地区发达程度的重要指标。若是能够准确的预测出重庆未来的GDP的变化状况，那么将会为其接下来的可持续发展提供很好的帮助。

沈秋彤建立ARIMA模型旨在对辽宁省的GDP进行预测并为辽宁省的经济发展提供了建议。王鄂，张霆通过建立ARIMA模型并与Holt-Winters模型进行对比，发现ARIMA模型可以更好地对湖南省GDP进行短期的预测。赵囡使用了ARIMA（4，1，3）模型，发现对河南省未来三年的GDP数据预测效果良好。管超宇基于ARIMA（1，2，1）模型，并根据从国家统计局获取的1978-2003年以来浙江省GDP增长的数据，通过时间序列对未来浙江省GDP增长情况做出很好的预测。周练应用了ARIMA模型，对广西省经济的短期增长进行了预测，并通过拟合发现，该预测取得了良好的效果。谢成兴，王丰效基于ARIMA-DGM-BP组合模型，结合“一带一路”发展的大背景，预测了新疆喀什地区2019-2021年的GDP总量，发现在短期预测中，组合模型比单一模型预测效果更好。武纪雯运用了时间序列分析来预测我国GDP的增长水平，证明了置信度在95%的情况下，我国GDP在未来5年会呈现逐年上升的趋势。郭思圻，高歆分析了我国1984-2013年GDP数据，基于ARIMA模型的应用原则，运用了Eviews软件，建立时间序列模型，预测出了经济发展的未来趋势。蔡淅韵利用ARIMA模型，基于1992-2018年GDP数据，对数据误差进行分析，对模型参数进行估计并对模型进行了检验，确立了符合趋势性和周期性特点的ARIMA模型，并对未来三年中国GDP的增长趋势进行了预测。赵子萌通过对成都市GDP数据的预测，证明了ARIMA模型作为一种新型的预测方式优于传统的只能用于对特殊变化的预测方式。

因此，本文选取了ARIMA模型，并基于1997-2020年重庆市国内生产总值的数据进行了时间序列分析，并进行了相关性检验，同时对2021-2022年重庆市的国内生产总值进行了预测，为有关部门制订未来重庆市经济发展规划提供了依据和参考。

一、模型原理

（一）模型介绍

ARIMA模型是著名时间序列预测的方法。其中三个参数p、d、q分别表示用来获取变量的自回归项数，使时间序列平稳的差分阶数和使其平滑的移动平均项数。通过建立ARIMA模型，可以对一个国家或地区的GDP数据做出较为准确的短期预测。

（二）模型建立步骤

首先，需要对给出的时间序列数据进行平稳性检验，判断该数据集是否平稳，若该数据集为平稳序列则检验通过，若该数据集为非平稳序列，则需通過差分变换以实现对数据的平稳性转化，并确定差分阶数d。

其次，通过对自相关函数和偏自相关函数图像的分析，我们得出ARIMA模型的自回归阶数p和移动平均阶数q，并检验模型相关参数。

再次，对模型的残差序列进行白噪声检验，判断该残差序列是否为白噪声序列，若为白噪声序列，则认为模型可以较好的对数据集进行拟合。若不为白噪声序列，则认为选择的参数p和q不合理，需重新选择参数并检验，直到检验出残差序列为白噪声序列才可通过。

最后，选择所建立的最优模型对时间序列进行分析和预测，并检验预测效果，以便为重庆市经济的可持续发展和政府制定战略规划提供意见和建议。

二、基于ARIMA模型的GDP预测

（一）数据来源及说明

本文选取了重庆市1997-2020年GDP数据，数据来源为重庆市统计局。由于改革开放以来，重庆市在1997年才被设立为直辖市，在此之后重庆市的政治地位有了提高，并且得到了国家政策相应的支持。因此，为保持数据的连续性和可比较性，笔者选取1997-2020年的国内生产总值数据来对未来重庆市GDP的发展和变化进行预测，具有更加现实和重要的意义。

（二）模型的建立

首先，做出重庆市1997-2020年的GDP序列图，如图1所示

从图1观察出，重庆市自1997年以来GDP呈现出明显的上升趋势，因此该序列为非平稳序列，因此需要尝试对数据集进行差分处理，以实现该序列的平稳化。

根据模型参数的选择原则，我们对该时间序列进行一阶差分处理，从而确定模型中对应的参数，该序列的自相关系数和偏自相关系数都呈现拖尾，根据判定原则制定出相关备选模型ARIMA（1，1，1）和ARIMA（2，1，1），根据AIC准则，结合DW检验数值接近2等指标判断出最优模型为ARIMA（2，1，1）为最佳拟合模型，因此我们选取最终的参数p为2，q为1，并建立ARIMA（2，1，1）模型。

（三）模型的适用性检验

为了进一步检验模型的适用性，需要对模型的残差序列进行白噪声检验，通过检验发现，该残差序列为白噪声序列，可以得出所构建的ARIMA（2，1，1）模型拟合度较高，可以实现对重庆市GDP较好的预测。

（四）模型的预测

本文利用ARIMA（2，1，1）模型来实现对重庆市2021-2022年的GDP的预测，预测出重庆市在2021年的GDP将达到28354.98亿元，2022年的GDP将达到31003.33亿元，并且由图2中曲线的趋势可知，我们发现未来两年重庆市GDP将继续保持良好的增长趋势，并且经过SPSS软件的计算，重庆市在接下来两年的GDP将仍保持较高的增长率分别为13.41%和9.34%。

三、结语

本文通过对重庆市1997-2020年国内生产总值的时间序列分析，建立了ARIMA模型，并对重庆市未来两年的GDP增长趋势进行了预测，发现重庆市的经济将保持继续增长的趋势，有望为重庆市“十四五”规划开局打下良好的基础，并为国家西部的发展起着积极的推动作用。

同时利用ARIMA模型预测的GDP数据具有短期性。因此，面对未来错综复杂的经济发展趋势，重庆市有关的部门的经济战略规划需要及时的调整和改进，以保持重庆市GDP的增长活力，为此笔者将为重庆市的经济发展提供以下政策和建议：

（1）经济方面：改革开放要坚持对内改革，需要加快转变传统的经济发展方式，使得智能化创新引领未来重庆市的发展方向，并且引进高科技型企业，将重庆市打造成科技文化名城。并且还要统筹区域协调发展，推进“成渝双圈化”建设，辐射周边地区，以经济发达的区县带动经济不发达的区县发展。同时，重庆市地处“一带一路”“长江上游经济带”的重要战略位置，受到国家政策对重庆市发展的大力支持，是不可多得的发展机遇。因此，重庆市应该把握住这个战略机遇，更好地促进重庆市经济的发展。同时，改革开放还要坚持对外开放，值此改革开放四十三周年之际，虽然重庆市面临着错综复杂的国际环境，但仍要坚定不移的坚持对外开放的战略，充分发挥重庆市为西部中心大城的作用，彰显自己的发展特色，实现重庆市更好地面向世界“走出去”的战略，提高重庆市在国际上的地位和影响力，积极引进外方优质的企业和人才，为重庆市的发展共策共力。并且重庆市还要实现保险业、金融业等新兴支柱型产业的进一步发展，因为金融业和保险业往往可以为一个城市的发展带来巨大的资金和现金流，这就为重庆市的可持续发展提供了资金的保障，应该合理的利用金融业和保险业带来的资金优势，推动金融业和保险业健康发展，为重庆市的进一步发展注入新的动力，从而实现GDP的稳步提升。

（2）政治方面：积极推进重庆市的政治建设，使重庆市具有完善的治理体系和较高水平的治理能力，健全重庆市的社会法治，提高治理效能，提升重庆市的和谐程度。因为一个城市只有和谐程度提高，才能打造和谐共生的治理环境，在经济上才能取得更加长足和稳定的发展。其次还要完善重庆市的征信体系和对市场经济的监管，减少商人因市场违约现象的发生而带来的经济损失，打造风清气正的市场环境，增加人们对市场的信誉度，同时也会提高政府自身的公信力。再者，有关部门还需要完善重庆市的专利保护和激励创新的条例条规，减少侵权现象的发生，有效的保护专利持有者的权利不受侵犯，这也会增加发明者的积极性，激励更多的人参与到发明创作中去。同时，要出台相关的人才引进条例，将优质的人才引进重庆，促进重庆的科技和经济实力的同步提高。最后，要加强“服务型”政府建设，使得政府可以更好的与经济发展相衔接，以便为经济的发展提供更好的“服务”，从而使得重庆市的经济再创新高。

（3）生态方面：重庆市是全国森林覆盖率较高的城市之一，应该深入贯彻落实绿水青山就是金山银山的发展理念，积极保护重庆市现有的森林资源，减少重庆市国土和矿产资源的开发对森林资源的破坏，优化国土开发和矿产资源开发的格局，逐步淘汰原有的以煤炭为主的落后产能，减少污染物的排放，提高现有的能源的利用率，实现生产和生活方式的绿色转变，把保护环境作为重庆市发展的一项基本政策。重庆市地处长江上游重要的战略位置，需要巩固长江上游重要的生态屏障，对该地区的生态破坏进行修复，积极发展生态旅游经济，坚决贯彻落实既是绿水青山又是金山银山的策略，以良好的生态带动经济的发展。同时，重庆市也可以发挥其独特的地理位置，建设长江经济带改革示范区，推行低碳经济，实现绿色循环的经济发展，提高绿色经济在整个经济发展中的比重，因为只有不以牺牲生态环境为代价的经济发展才是可持续发展，这也为重庆市GDP总量的稳步提升打下了坚实的基础。

（4）社会方面：有关部门需要加强社会建设，在医疗方面，重庆市地处山区，幅员辽阔，经济发展不平衡较为严重，经济欠发达的地区往往医疗条件也处于较低水平，导致这些地区存在有病难治的现象。因此，應该积极改善偏远地区的医疗条件，完善大病保障制度，让群众病有所医。在教育方面，由于重庆市城市与农村的教育资源配置不均衡，导致许多农村地区的学生无法接受良好的教育。需要优化整个地区教育资源的配置，使更多农村地区的优秀学生通过教育走向城市，并为整个城市的经济发展贡献力量。再者，就业公平问题也是阻碍重庆市发展的重要问题之一，需要政府有针对性的增加就业岗位，多措并举的扩大就业，实现更加公平，更加高质量的就业，发挥每个工作者在自己岗位上应有的作用，为重庆市经济的高质量发展贡献出自己的力量。在收入分配方面，要积极贯彻落实劳动与报酬相适应的分配制度，建立各行业合适的最低工资标准，调节过高的收入，防止收入分配过于不公平的现象出现。在兼顾效率与公平的同时，让群众特别是经济较为困难的群体共享重庆市经济发展的成果。只有解决这些问题，才能真正的实现社会的发展，让全体人民投身于重庆市的经济建设之中。

总之，以上便是笔者为重庆市经济发展的战略规划提出的意见和建议，当前我国正处于经济发展的快速转型期，重庆市需要把握住这次重要的战略机遇，结合重庆市自身的发展特色，对自身的经济发展战略和发展规划做出适时的调整和改进，以保持重庆市经济继续向好的活力。

参考文献：

[1]沈秋彤.时间序列分析在辽宁省GDP预测中的应用[J].地方经济，2018（17）：465-466.

[2]王鄂，张霆.时间序列在湖南省GDP预测中的应用[J].青岛大学学报（自然科学版），2019（3）：136-140.

[3]赵囡.2018年～2020年河南省GDP预测研究[J].洛阳理工学院学报（社会科学版），2013（3）：24-29.

[4]管超宇.利用ARIMA模型预测浙江省GDP增长情况[J].科技经济导刊，2018（35）：214-215.

[5]周练.基于ARIMA模型的“十三五”期间广西经济增长预测分析[J].商业经济研究，2015（15）：137-139.

[6]谢成兴，王丰效.基于ARIMA-DGM-BP组合模型的喀什地区GDP预测[J].数学的实践与认识，2020（15）：43-48.

[7]武纪雯.时间序列分析在我国GDP预测中的应用[J].现代营销，2020（12）：18-20.

[8]郭思圻，高歆.ARIMA模型在我国GDP中的应用[J].现代经济信息，2015（18）：12-13.

[9]蔡淅韵.基于ARIMA模型的国内生产总值预测[J].科学普及实践，2020（5）：40-41.

[10]赵子萌.基于ARIMA时间序列模型预测成都市GDP[J].通讯世界，2019（2）：206-207.