我国固定资产投资增长率预测分析
一、引言
固定资产投资是指建造和购置固定资产的经济活动，是社会固定资产再生产的主要手段。通过建造和购置固定资产，国民经济不断采用先进的技术装备，建立新兴部门，进一步调整经济结构和生产力的地区分布，提升经济水平，为改善人民的物质文化水平提供条件。随着我国加入世贸组织，我国固定资产投资额随经济的发展持续增加。我国经济自2006年实现快速增长后，全社会固定资产投资出现了过快增长的现象。为了比较准确地把握我国全社会固定资产投资未来所需资金，本文把我国固定资产投资增长率作为一个时间序列，利用时间序列分析方法，使用ARMA模型进行模拟，预测其未来增长率。
二、固定资产投资增长率预测
本文使用1981―2013年的固定资产投资增长率数据为一个时间序列，建立我国固定资产投资增长率预测模型，对我国2014年的全社会固定资产投资增长率进行预测。数据主要来源于《中国统计年鉴》。
（一）我国全社会固定资产投资增长率预测模型的建立
将原始数据输入Eviews6.0软件中，检验该组数据是否平稳。ADF单位根检验结果显示p值=0.0332<0.05，这表示原始序列为平稳性时间序列。接下来可以进一步得到我国全社会固定资产投资增长率的自相关系数和偏自相关系数。
图1 自相关―偏自相关图
由图1可以看出，Q统计量的p值都小于0.05，说明序列值之间存在显著的相关关系，该序列为非白噪声序列。根据自相关系数和偏自相关系数的拖尾性和截尾性以及AIC原则，尝试建立不同的时间序列模型。通过对ARMA（4，3）模型进行白噪声检验，其结果显示延迟6阶和延迟12阶的p值均大于0.05，这说明该残差序列为白噪声序列，模型拟合成功。建立ARMA（4，3）模型：
xt=0.210813+0.440113xt-1-0.398061xt-4+εt-0.913235εt-3
其中，{εt}为标准正态白噪声序列。
（二）预测模型的拟合效果分析
根据建立的我国全社会固定资产投资增长率预测模型，计算出1981―2013年的增长率预测值以检验拟合模型效果的好与坏，分析结果如图2所示。
图3 模型拟合图
拟合模型走势与原始序列走势基本一致，残差基本保持在±1之内，说明模型拟合得比较成功。并且Theil不等系数值为0.144083，模型预测能力较强，我国固定资产投资增长率预测模型建立比较优。
（四）模型预测分析
利用拟合模型对原时间序列做出2011―2013年的预测值，并与真实值进行比较，比较结果如下表。
从上表可以看出预测值和实际值之间的相对误差较小，模型的预测结果比较理想。所以，根据ARMA（4，3）模型的拟合结果对2014年我国全社会固定资产投资增长率进行预测，其结果为23.92%。也就是说，在2014年我国全社会固定资产投资额仍将继续增长。
三、结束语
固定资产投资作为投资的重要组成成分，政府在引导投资时应合理安排投资比例，有效地引导投资增长；加强产业政策引导，调整和优化投资结构；把握投资机会，提高投资效益，从而促进我国经济的健康发展。
ARMA模型在短期内的预测结果比较准确，随着预测期的延长，预测误差会逐渐加大，这是ARMA模型的缺陷。并且ARMA模型只适合模拟平稳性时间序列。但是与其他的预测方法相比，ARMA模型在时间序列的短期预测方面表现比较好。（作者单位：辽宁工业大学）
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