。Р 由图可以看出1978-2008年人均GDP呈现出指数增长趋势,具有明显的非平稳性。如果对非平稳的时间序列拟合ARMA模型会出现虚假回归的现象,大多数时间序列通过差分可以实现序列的平稳化,因此首先考虑对非平稳的时间序列数据作相应的处理。对于含有指数趋势的时间序列通过取对数将指数趋势转化为线性趋势,然后进行差分运算。理论上差分可以充分提取序列的非确定性平稳信息,但是每次差分是对信息加工,提取都会有信息的浪费,因此不是差分阶数越高越好。对该取对数后的序列进行一阶差,得到一阶差分后的序列图,自相关图和偏自相关图。Р 4结论Р 人均GDP的提高会带来新一轮的产业结构的升级和消费结构的改变,产业结构和消费结构的升级又会给人均GDP带来什么样的影响呢,这是值得探讨的问题。影响人均GDP的因素中,人口因素也是值得关注的,我国国内生产总值虽然已经超过日本成为世界第二,但是人均GDP却排在世界百位之后。人均GDP与这些因素之间存在什么样的关系,可以通过建立相应的计量模型来探讨。通过收集代表相应因素的指标值的数据,建立多元回归模型,因变量是人均GDP,自变量包括人口问题,产业结构,消费结构。其中,人口问题可以用人口增长率来代表,产业结构用第三产业增加值指标,消费结构用城镇居民家庭恩格尔系数指标,同时也可以引进另外相应的指标来建立模型。这样使得对整个人均GDP的研究更加全面,更加具有实际经济意义。Р 参考文献: Р [1] 王燕.应用时间序列分析[M].北京:中国人民大学出版社,2005. Р [2] 杜强,贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精通[M].北京:人民邮电出版社,2009. Р [3] 严天艳,吕王勇,朱丽萍.中国人均GDP的时间序列模型的建立与分析[J].西南民族大学学报,2008(12). Р [4] 官琳琳,门可佩.人均GDP时间序列模型及预测[J].安徽农业科学,2009.
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