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固定資產(chǎn)投資考慮因素范文第1篇

【關(guān)鍵詞】疆煤外運(yùn)；影響因素；主成分分析法

1.引言

近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國的煤炭的消費(fèi)量在不斷增加。而煤炭的主產(chǎn)地產(chǎn)煤量卻在日益縮減，煤炭供求出現(xiàn)較大缺口。就目前我國的煤炭資源形勢來看，適度合理的開發(fā)新疆煤炭資源及將新疆煤炭外運(yùn)滿足其他省份煤炭需求，無論是出于對(duì)促進(jìn)新疆經(jīng)濟(jì)增長的考慮，還是出于對(duì)國家能源安全的考慮，都是十分必要的。新疆地區(qū)的煤炭外運(yùn)主要方式是鐵路運(yùn)輸，另外，其公路運(yùn)輸、煤制氣及煤制油的管道運(yùn)輸、煤發(fā)電的電網(wǎng)運(yùn)輸也是十分重要的運(yùn)輸方式，本文將對(duì)不同外運(yùn)形式的不同影響因素進(jìn)行分析，從而找到其中主要的外運(yùn)影響因素，進(jìn)而給出相關(guān)政策建議。

2.疆煤外運(yùn)主要影響因素分析

2.1原始數(shù)據(jù)的選取

影響因素分別選取鐵路營業(yè)里程、鐵路固定資產(chǎn)投資、公路營業(yè)里程、公路固定資產(chǎn)投資、鐵路公路煤炭外運(yùn)量、管道輸油氣里程、管道固定資產(chǎn)投資、電力供應(yīng)固定資產(chǎn)投資八個(gè)指標(biāo)。原始數(shù)據(jù)表如表1所示。

由表2旋轉(zhuǎn)后的正交因子載荷矩陣可知，第一公共因子高載荷的指標(biāo)有X4公路固定資產(chǎn)投資、X8電力供應(yīng)固定資產(chǎn)投資、X6管道輸油氣里程、X1鐵路營業(yè)里程、X5公路鐵路煤炭外運(yùn)量、X3公路營業(yè)里程、X2鐵路固定資產(chǎn)投資；第一公因子記為F1。第二公因子上高載荷的指標(biāo)有X7管道固定資產(chǎn)投資；第二公因子記為F2。

通過主成分分析法，計(jì)算出成分得分系數(shù)矩陣以及標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣及標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)可以計(jì)算各種成分得分，公式如下：

2.3結(jié)果分析

首先，由主成分分析的歷年綜合得分排名可以看出，新疆煤炭外運(yùn)能力從2002年至2012年十年間，其煤炭外運(yùn)能力綜合水平是逐年上升的。

其次，由旋轉(zhuǎn)后的正交因子載荷矩陣可知，第一公共因子載荷較高的前兩個(gè)指標(biāo)有X4公路固定資產(chǎn)投資、X8電力供應(yīng)固定資產(chǎn)投資。第二公因子上高載荷的指標(biāo)有X7管道固定資產(chǎn)投資。因此，新疆煤炭外運(yùn)影響因素中，固定資產(chǎn)投資不足是最為重要的影響因素。

【參考文獻(xiàn)】

[1]段國欽.交通走廊運(yùn)輸需求分析及其運(yùn)輸結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D].長安大學(xué)，碩士學(xué)位論文，2000.

固定資產(chǎn)投資考慮因素范文第2篇

摘 要 國有集團(tuán)企業(yè)投資面臨諸多影響因素制約，為國有企業(yè)集團(tuán)制定合理的投資政策提供理論和實(shí)證支持，進(jìn)而有利于國有企業(yè)集團(tuán)提高投資效率，提升企業(yè)價(jià)值，本文選取A股市場國有企業(yè)集團(tuán)的上市公司為研究樣本，充分考慮國有企業(yè)集團(tuán)的政治和經(jīng)濟(jì)特性，建立多元線性回歸模型研究影響企業(yè)固定資產(chǎn)投資對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響。

關(guān)鍵詞 固定資產(chǎn) 投資 實(shí)證 分析

本文采用回歸分析等方法對(duì)國有企業(yè)集團(tuán)固定資產(chǎn)投資與企業(yè)價(jià)值進(jìn)行實(shí)證研究，并對(duì)國有企業(yè)集團(tuán)固定資產(chǎn)投資決策的合理控制和戰(zhàn)略思考提出了一些合理建議。通過實(shí)證分析，揭示國有企業(yè)集團(tuán)固定資產(chǎn)投資與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系，為國有企業(yè)集團(tuán)制定合理的固定資產(chǎn)投資政策提供理論與現(xiàn)實(shí)支持，完善集團(tuán)企業(yè)固定資產(chǎn)投資管理模式，進(jìn)而有利于集團(tuán)企業(yè)能夠提高投資效率。

一、研究假設(shè)及變量定義

從會(huì)計(jì)學(xué)角度看，企業(yè)價(jià)值定義為資產(chǎn)負(fù)債表的歷史成本計(jì)量的會(huì)計(jì)價(jià)值，即賬面價(jià)值。從財(cái)務(wù)角度來講，公司的價(jià)值不僅體現(xiàn)為每股凈資產(chǎn)、企業(yè)利潤的增長以及盈利能力的提高，固定資產(chǎn)投資的收益率超過資本成本，同樣也反映了公司價(jià)值的提高。本文研究企業(yè)價(jià)值按照財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)學(xué)角度計(jì)量企業(yè)價(jià)值，選取市場價(jià)值、市賬比、股東價(jià)值、盈利能力等四方面綜合考慮企業(yè)價(jià)值。

本文提出假設(shè)H1：固定資產(chǎn)投資額與代表樣本企業(yè)價(jià)值的市場價(jià)值沒有顯著關(guān)系。本文提出假設(shè)H2：固定資產(chǎn)投資額與代表樣本企業(yè)價(jià)值的市賬比沒有顯著關(guān)系。本文提出假設(shè)H3：固定資產(chǎn)投資額與代表樣本企業(yè)股東價(jià)值的每股凈資產(chǎn)正相關(guān)。本文提出假設(shè)H4：固定資產(chǎn)投資額與代表樣本企業(yè)獲利能力的每股收益正相關(guān)。

（一）被解釋變量定義

本文被解釋變量為企業(yè)價(jià)值。我們?cè)O(shè)計(jì)了如下指標(biāo)：

Y1 =Ln （股價(jià)*總股數(shù)）；Y2 =股價(jià)/每股賬面價(jià)值；Y3 =股東權(quán)益/股本總數(shù)；Y4 =稅后利潤/股本總數(shù)。其中：Y1 為加總企業(yè)所有發(fā)行在外的證券的市場價(jià)值；Y2 為股價(jià)相對(duì)每股賬面值的比率；Y3 為每股凈資產(chǎn)；Y4 為每股收益。以上指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)價(jià)值最大化的不同財(cái)務(wù)目標(biāo)，并且這些指標(biāo)在一定程度上剔除了公司規(guī)模的影響。表1是對(duì)被解釋變量的定義。

表1 被解釋變量定義表

被解釋變量名稱 符號(hào) 研究變量 計(jì)算公式

市場價(jià)值 Y1 市場價(jià)值 Ln （股價(jià)*總股數(shù)）

市賬比 Y2 市賬比 股價(jià)/每股賬面價(jià)值

股東價(jià)值 Y3 每股凈資產(chǎn) 股東權(quán)益/股本總數(shù)

獲利能力 Y4 每股收益 稅后利潤/股本總數(shù)

（二）表2是對(duì)解釋變量（固定資產(chǎn)投資額）的定義

考慮到國有企業(yè)集團(tuán)的規(guī)模大小不同、行業(yè)特點(diǎn)不同，特采用解變量固定資產(chǎn)頭額的自然對(duì)數(shù)為代替變量。

表2解釋變量定義表

解釋變量名稱 符號(hào) 計(jì)算公式

2008年固定資產(chǎn)投資 X1 Ln（2008年固定資產(chǎn)投資額）

2009年固定資產(chǎn)投資 X2 Ln（2009年固定資產(chǎn)投資額）

2010年固定資產(chǎn)投資 X3 Ln（2010年固定資產(chǎn)投資額）

（三）控制變量定義

企業(yè)價(jià)值不僅受固定資產(chǎn)投資額的影響，還與公司的規(guī)模存在重要聯(lián)系，因此本文選取這些作為控制變量。一般認(rèn)為小型國有企業(yè)集團(tuán)和大型國有企業(yè)集團(tuán)在固定資產(chǎn)投資中具有不同優(yōu)勢。小型國有企業(yè)集團(tuán)在固定資產(chǎn)投資方面主要具有靈活性優(yōu)勢 而大型國有企業(yè)集團(tuán)主要擁有資源優(yōu)勢，因此規(guī)模因素應(yīng)加以控制。本文，選用企業(yè)集團(tuán)資產(chǎn)對(duì)數(shù)作為企業(yè)規(guī)模的變量，設(shè)定為X4 。

二、數(shù)據(jù)來源和樣本選擇

本文以國泰安的CSMAR數(shù)據(jù)庫提供的國有企業(yè)集團(tuán)上市公司固定資產(chǎn)投資與企業(yè)價(jià)值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，主要以深滬兩市2008年-2011年的A股國有集團(tuán)上市公司為研究樣本。樣本的選取遵循以下原則：第一，選取2007年12月31日前在我國深滬上市的公司為樣本，為了保持樣本數(shù)據(jù)的平衡性；第二，剔除了ST、PT類企業(yè)，企業(yè)要進(jìn)行固定資產(chǎn)投資首要前提是企業(yè)具有承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的能力，ST、PT類企業(yè)自身盈利存在一定困難，因此將其剔除；第三，剔除數(shù)據(jù)信息不全的上市企業(yè)。根據(jù)上述原則，最后選取了79家上市公司4年的數(shù)據(jù)作為研究樣本。

三、實(shí)證分析

（一）建立回歸模型

本文選取樣本企業(yè)企業(yè)價(jià)值Yi作為被解釋變量，以樣本企業(yè)固定資產(chǎn)投資額Xi作為解釋變量，建立回歸模型如下：

Yi=β0+β1X1+β2X2+β3X3++β4X4+ε

其中，Yi――樣本企業(yè)企業(yè)價(jià)值（被解釋變量）；X1、2、3――樣本企業(yè)固定資產(chǎn)投資（解釋變量）；X4 ――樣本企業(yè)規(guī)模（控制變量）；β0――模型的截距；

βi（i=1，2，3……，k） ――解釋變量系數(shù)；εi――隨機(jī)誤差。

（二）回歸分析

1.本研究在回歸模型的建立方法中選取進(jìn)入法、逐步法或刪除法。被解釋變量“市場價(jià)值”（Y1）和“市賬比”（Y2）由于“2008年固定資產(chǎn)投資”（X1）、“2009年固定資產(chǎn)投資”（X2）和“2010年固定資產(chǎn)投資”（X3）三個(gè)變量F值的概率都大于0.1，沒有通過T檢驗(yàn)，故剔除無效變量。被解釋變量“每股凈資產(chǎn)”（Y3）和“每股收益”（Y4）的三個(gè)變量F值的概率都小于0.1，通過了T檢驗(yàn)。

被解釋變量“市場價(jià)值”（Y1）、“市賬比”（Y2） 、“每股凈資產(chǎn)”（Y3）和“每股收益”（Y4）由于控制變量企業(yè)集團(tuán)規(guī)模（X4 ）變量F值的概率都大于0.1，沒有通過T檢驗(yàn)，故剔除無效變量。

2.“2008年固定資產(chǎn)投資”（X1）、“2009年固定資產(chǎn)投資”（X2）、“2010年固定資產(chǎn)投資”（X3）三個(gè)變量的“每股凈資產(chǎn)”（Y3）模型和“每股收益”（Y4）模型的調(diào)整R2分別為0.662、0.521，擬合優(yōu)度較好，代表被解釋變量“每股凈資產(chǎn)”（Y3）模型和“每股收益”（Y4）的變化中有多少是由“2008年固定資產(chǎn)投資”（X1）、“2009年固定資產(chǎn)投資”（X2）、“2010年固定資產(chǎn)投資”（X3）三個(gè)變量的變化引起的。Durbin-Watson檢驗(yàn)的結(jié)果分別為1.965、1.870，非常接近2，說明被解釋變量“每股凈資產(chǎn)”（Y3）和“每股收益”（Y4）的取值不存在一階序列相關(guān)。

注：預(yù)測變量： （常量） X1，X2，X3 。

3.“每股凈資產(chǎn)”（Y3）模型和“每股收益”（Y4）模型均達(dá)到了0.000的顯著水平，說明“每股凈資產(chǎn)”（Y3）模型和“每股收益”（Y4）模型具有理論與實(shí)證意義。

4.“每股凈資產(chǎn)”（Y3）模型和“每股收益”（Y4）模型的容差均大于0.1，說明“2008年固定資產(chǎn)投資”（X1）、“2009年固定資產(chǎn)投資”（X2）、“2010年固定資產(chǎn)投資”（X3）自變量之間不存在多重共線性。

根據(jù)線性回歸原則，“市場價(jià)值”（Y1）和“市賬比”（Y2）模型的變量沒有通過T檢驗(yàn)，故剔除無效變量，因此“市場價(jià)值”（Y1）和“市賬比”（Y2）模型無效；“每股凈資產(chǎn)”（Y3）模型和“每股收益”（Y4）模型中的有效變量為“2008年固定資產(chǎn)投資”（X1）、“2009年固定資產(chǎn)投資”（X2）、“2010年固定資產(chǎn)投資”（X3）。

5.“每股凈資產(chǎn)”（Y3）模型和“每股收益”（Y4）模型的樣本量為79、78，殘差平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)化殘差平均值為0，說明“每股凈資產(chǎn)”（Y3）模型和“每股收益”（Y4）模型的殘差分布均滿足均值為零的假設(shè)。

6.通過觀察散點(diǎn)圖和殘差檢測不存在異方差性，變量整體通過了顯著性檢驗(yàn)。得到回歸方程為：

式中，Y3――每股凈資產(chǎn)；Y4――每股收益； X1――2008年固定資產(chǎn)投資；

X2――2009年固定資產(chǎn)投資；X3――2010年固定資產(chǎn)投資。

四、結(jié)果討論

通過回歸模型的實(shí)證，根據(jù)樣本企業(yè)市場的具體環(huán)境對(duì)其實(shí)證結(jié)果進(jìn)行具體分析：

結(jié)果一：代表樣本企業(yè)價(jià)值的市場價(jià)值與企業(yè)投資的固定資產(chǎn)額相關(guān)性不@著，假設(shè)H1成立。市場價(jià)值等于股權(quán)市值與凈債務(wù)價(jià)值之和，近幾年，企業(yè)的凈債務(wù)價(jià)值受到通貨膨脹的影響，受到更多相互制約的因素的影響，不能真實(shí)反映公司的企業(yè)價(jià)值，故市場價(jià)值與固定資產(chǎn)投資額沒有顯著關(guān)系。

結(jié)果二：代表樣本企業(yè)價(jià)值的市賬比與企業(yè)投資的固定資產(chǎn)額相關(guān)性不顯著，假設(shè)H2成立。通過描述性統(tǒng)計(jì)分析可以得出平均市賬比為1.587，充分說明樣本企業(yè)的企業(yè)價(jià)值被嚴(yán)重高估，沒有真實(shí)反映上市公司的真實(shí)價(jià)值，導(dǎo)致代表企業(yè)價(jià)值的市賬比與企業(yè)投資的固定資產(chǎn)額沒有顯著關(guān)系。

結(jié)果三：代表樣本企業(yè)股東價(jià)值的每股凈資產(chǎn)與企業(yè)2009年固定資產(chǎn)投資、2010年固定資產(chǎn)投資顯著正相關(guān)，說明樣本企業(yè)的固定資產(chǎn)投資額對(duì)每股凈資產(chǎn)的影響比較顯著，假設(shè)H3成立。從財(cái)務(wù)角度來講，樣本企業(yè)進(jìn)行固定資產(chǎn)投資，所創(chuàng)造的企業(yè)價(jià)值不僅體現(xiàn)為企業(yè)利潤的增長，更能提升企業(yè)的盈利能力，使其能夠持續(xù)發(fā)展；代表樣本企業(yè)獲利能力的每股凈資產(chǎn)與企業(yè)2008年的固定資產(chǎn)投資呈顯著負(fù)相關(guān)，2008年開始，全球的經(jīng)濟(jì)受到2008年全球金融風(fēng)暴的影響導(dǎo)致全球經(jīng)濟(jì)不景氣，企業(yè)沒有及時(shí)抵抗風(fēng)險(xiǎn)，致使企業(yè)的獲利能力下降。

結(jié)果四：代表樣本企業(yè)獲利能力的每股收益與企業(yè)2009年固定資產(chǎn)投資、2010年固定資產(chǎn)投資顯著正相關(guān)，說明樣本企業(yè)的固定資產(chǎn)投資額對(duì)每股收益的影響比較顯著，假設(shè)H4成立。代表樣本企業(yè)股東價(jià)值的每股收益與企業(yè)2008年的固定資產(chǎn)投資呈顯著負(fù)相關(guān)，其原因可能與2008年的全球金融風(fēng)暴有關(guān)，股東價(jià)值受到重創(chuàng)，降低了代表股東價(jià)值的每股收益數(shù)值，致使對(duì)上市公司的股東價(jià)值產(chǎn)生了負(fù)面影響。

固定資產(chǎn)投資考慮因素范文第3篇

關(guān)鍵詞：廣西各地市；固定資產(chǎn)投資；GDP 面板模型；分析

國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP，gross domestic product）是指在國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過程中按市場價(jià)格計(jì)算的一個(gè)國家或地區(qū)所有常住單位在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果。而作為市場經(jīng)濟(jì)條件下發(fā)展經(jīng)濟(jì)的主要手段的固定資產(chǎn)投資（IFA，investment in fixed assets）不僅包括全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資，還包括農(nóng)村農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資和建房，它是衡量一個(gè)國家或地區(qū)一年內(nèi)在固定資產(chǎn)投資建造和購買活動(dòng)的總量，是反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、速度和使用方向等的綜合性指標(biāo)，對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長作用顯而易見，它既能對(duì)生產(chǎn)形成需求，又能增加生產(chǎn)能力，同時(shí)也決定了投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的雙重效應(yīng)；我國各地通過建造并購置固定資產(chǎn)，采用更為先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)，有利于促進(jìn)各地生產(chǎn)率的提高，從而促進(jìn)整個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展；一個(gè)地區(qū)的固定資產(chǎn)投資發(fā)展水平亦將成為評(píng)價(jià)投資環(huán)境優(yōu)劣和經(jīng)濟(jì)競爭力的重要方面?？傊?，固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間存在著一定的因果關(guān)系，因此，研究固定資產(chǎn)投資對(duì)地方經(jīng)濟(jì)的影響顯得頗為重要。

對(duì)于該研究方向，學(xué)者們目前多采用截面數(shù)據(jù)（空間單元某一年數(shù)據(jù)或者多年數(shù)據(jù)均值）來建立空間計(jì)量模型，或者將截面空間單元與時(shí)間序列相結(jié)合來建立靜態(tài)面板數(shù)據(jù)的空間計(jì)量模型。截面空間計(jì)量模型簡單易行，但僅僅用樣本考察期內(nèi)某一年數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，不僅缺乏時(shí)間上的滯后效應(yīng)，也未能充分利用數(shù)據(jù)信息，增加了結(jié)果的偶然性和隨機(jī)性。而采用動(dòng)態(tài)空間面板模型即可有效解決此類問題。面板模型有如下三類。

①無個(gè)體影響的不變系數(shù)模型：lnyit=c+αlnxit+uit。模型假設(shè)不同地區(qū)在各時(shí)期的固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP沒有顯著作用，模型中各方程截距項(xiàng)c和系數(shù)α均相同，此模型適宜模擬不同地區(qū)固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP的平均效應(yīng)?？衫肙LS法直接求出參數(shù)c和α的一致有效估計(jì)，即聯(lián)合回歸模型。

②個(gè)體效應(yīng)變截距模型：lnyit=cit+αlnxit+uit。模型假設(shè)不同地區(qū)之不同時(shí)期的固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP存在個(gè)體效應(yīng)但沒有結(jié)構(gòu)效應(yīng)，個(gè)體效應(yīng)可用截距cit的差異來說明，即模型中各方程截距項(xiàng)不同而系數(shù)α均相同，此模型適宜識(shí)別不同地區(qū)固定資產(chǎn)投資平均值的偏離。

③變系數(shù)面板模型：lnyit=cit+αitlnxit+uit。模型假設(shè)不同地區(qū)在不同時(shí)期既存在個(gè)體效應(yīng)也存在結(jié)構(gòu)效應(yīng)，用不同的截距項(xiàng)cit解釋不同地區(qū)固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP的個(gè)體效應(yīng)，用不同的系數(shù)向量αit說明不同地區(qū)固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，即模型中各方程截距項(xiàng)cit和系數(shù)向量αit均不同。

一、研究數(shù)據(jù)及其來源

本文采用2001～2010年廣西14個(gè)地級(jí)市固定資產(chǎn)投產(chǎn)量和GDP這兩個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)來分析固定資產(chǎn)投資與GDP之間的關(guān)系。其中所有的原始數(shù)據(jù)來源于《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。

二、廣西14城市固定資產(chǎn)投資與GDP的整體分析

2001～2010年間，廣西全區(qū)GDP由2 279.34億元增加到9 569.89億元，年均增長速度達(dá)到17.39%；廣西全區(qū)固定資產(chǎn)投資總額也由655.6億元增加到7057.6億元，年均增長速度達(dá)30.42%，成為推動(dòng)全區(qū)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的重要因素。廣西各地按照區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略及五大經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展規(guī)劃的要求，逐步加大區(qū)域?qū)潭ㄙY產(chǎn)投資的規(guī)模和力度，區(qū)域特色經(jīng)濟(jì)發(fā)展明顯加快。從收集的數(shù)據(jù)來看，廣西14城市中，固定資產(chǎn)投資增長率曲線與經(jīng)濟(jì)增長率曲線變化趨勢基本相同，它們之間存在著相對(duì)穩(wěn)定的均衡關(guān)系，除個(gè)別年份外，固定資產(chǎn)投資增速與GDP增長率之間的上下波動(dòng)幾乎同向。兩條波動(dòng)曲線雖不完全一致，但變化趨勢和波動(dòng)周期卻基本相同，投資率在年度間的波動(dòng)可能反映了經(jīng)濟(jì)冷熱的敏感性，亦即短期的偏離并不會(huì)影響長期的走勢。

三、面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定

基于前人研究結(jié)果，借鑒面板數(shù)據(jù)模型形式擬建立城市產(chǎn)出效應(yīng)面板模型，結(jié)合廣西14個(gè)市從2001～2010年的GDP和固定資產(chǎn)投資建立二者關(guān)系的面板數(shù)據(jù)模型。

式中，gdpit和init為i城市t年該市的生產(chǎn)總值和固定投資；αit為與固定投資的彈性系數(shù)，越大說明其固定投資對(duì)該市的生產(chǎn)總值的增加越顯著；μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，可用于測定城市生產(chǎn)總值的水平效應(yīng)；cit為常數(shù)項(xiàng)。

根據(jù)柯布―道格拉斯函數(shù)性質(zhì)，模型截距項(xiàng)cit可用于測定各市GDP的效應(yīng)，cit越大則水平越高；系數(shù)項(xiàng)ait為彈性，可用于測定增長效應(yīng)，ait越大則表明增效越顯著。

四、模型的參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)

首先采用Eview6.0對(duì)聯(lián)合面板模型、變截距模型和變系數(shù)模型進(jìn)行估計(jì)（表1）。

由表1可見，模型的擬合優(yōu)度為0.99，回歸方程高度顯著，即固定資產(chǎn)投資總額的變動(dòng)很大程度上影響了GDP的變動(dòng)。模型通過了F檢驗(yàn)，表明方程的整體性關(guān)系顯著。其中，DW=1.6747說明變量之間不存在自相關(guān)關(guān)系，也表明模型設(shè)定基本正確。

然后再進(jìn)行模型設(shè)定形式檢驗(yàn)，以研究模型形式的正確性，估計(jì)結(jié)果見表2。

由此可見，各地區(qū)固定資產(chǎn)投資與GDP的關(guān)系存在著一定程度的差別，某一城市在不同時(shí)期其固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP的作用也有其差異。對(duì)上述所得模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3。

由此可見，通過將原假設(shè)H設(shè)為混合模型后，得到P

五、結(jié)果分析

從表2的估計(jì)結(jié)果中可見，GDP對(duì)固定資產(chǎn)投資的彈性相對(duì)略大的幾個(gè)城市分別為貴港（0.2605）、南寧（0.2557）、柳州（0.2386）和百色（0.2236），表明貴港、南寧、柳州3市的固定資產(chǎn)投資每增長1個(gè)百分點(diǎn)，城市的GDP就分別增長0.2605、0.2557和0.2386個(gè)百分點(diǎn)，說明這3個(gè)城市對(duì)固定資產(chǎn)的投資力度作用反過來又對(duì)GDP產(chǎn)生了相對(duì)區(qū)內(nèi)其他城市較為顯著的增長作用，加大固定資產(chǎn)投資對(duì)生產(chǎn)總值是有顯著的效應(yīng)的；而彈性系數(shù)相對(duì)較小的3個(gè)城市是桂林（-0.0037）、賀州（0.0636）、來賓（0.0886），說明這幾個(gè)城市的固定資產(chǎn)投資并未對(duì)GDP的增長產(chǎn)生明顯的效應(yīng)，甚至還出現(xiàn)了反作用，特別是作為旅游城市的桂林，一段時(shí)間內(nèi)加大固定資產(chǎn)的投資可能對(duì)其生產(chǎn)總值非但沒能促進(jìn)，反而出現(xiàn)負(fù)效應(yīng)，所以該市在完善其設(shè)施后不宜再繼續(xù)加大固定資產(chǎn)的投資，防止資源被過度浪費(fèi)；崇左（0.1168）、玉林（0.1595）和防城港（0.1864）3個(gè)市的固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP的促進(jìn)效應(yīng)雖看不出明顯的增進(jìn)作用，但其GDP與固定資產(chǎn)投資是保持著比較相對(duì)平穩(wěn)的增長，可以適當(dāng)?shù)丶哟笠欢ǖ耐顿Y量以促進(jìn)進(jìn)一步的發(fā)展。另外，廣西14城市中有梧州、北海、欽州和河池沒能通過5%的顯著性水平檢驗(yàn)，意味著這幾個(gè)城市的固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP或許不存在明顯促進(jìn)作用，因果關(guān)系不甚確定，或許因?yàn)檫@4個(gè)城市的時(shí)間序列數(shù)據(jù)非平穩(wěn)態(tài)或受多種因素影響所致。

改革開放以來，廣西經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)水平不斷提高，由以上分析可見，廣西也是一個(gè)典型的投資驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)增長模式，固定資產(chǎn)投資的規(guī)模大小對(duì)GDP的影響舉足輕重。從根本上來看，固定資產(chǎn)投資的數(shù)量和質(zhì)量決定了廣西經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，大規(guī)模投資有利于促進(jìn)生產(chǎn)力發(fā)展，活動(dòng)涉及到投資活動(dòng)的方方面面，投資的結(jié)果直接影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和行業(yè)結(jié)構(gòu)，因此固定有利于優(yōu)化生產(chǎn)力布局和資源配置，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。但也必須看到，固定資產(chǎn)的投資資產(chǎn)投資除了對(duì)項(xiàng)目微觀情況進(jìn)行審計(jì)外，還須從宏觀角度審查項(xiàng)目建設(shè)對(duì)整體布局、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，避免重復(fù)建設(shè)和損失浪費(fèi)。固定資產(chǎn)投資的增長固然能夠帶動(dòng)GDP的增長，但如果不考慮客觀可能，一味盲目追求固定資產(chǎn)投資規(guī)模的擴(kuò)大，則由此所帶來的GDP的增長可能以破壞環(huán)境、浪費(fèi)資源為代價(jià)，還可能造成國民經(jīng)濟(jì)的嚴(yán)重失調(diào)，是不可取的。不能為了投資而投資，重要的是必須得提高資本的利用率。

1997年廣西黨委提出的區(qū)域經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略中首次明確地將廣西劃分為桂東、桂西、桂南、桂北和桂中五大經(jīng)濟(jì)區(qū)，提出了各經(jīng)濟(jì)區(qū)的功能定位和優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)。各地按照區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略和全區(qū)五大經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展規(guī)劃的要求，加大了對(duì)區(qū)域優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的扶持力度，區(qū)域特色經(jīng)濟(jì)發(fā)展明顯加快。但在經(jīng)濟(jì)快速增長的同時(shí)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異也在不斷擴(kuò)大，成為制約廣西經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展的障礙，影響到廣西經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。由于各地區(qū)所處的工業(yè)化進(jìn)程階段不同，導(dǎo)致了各地區(qū)固定資產(chǎn)投資的方向和重點(diǎn)不同，因此固定資產(chǎn)投資的數(shù)量規(guī)模及效益也不盡相同，與GDP之間的關(guān)系也就存在著一定的差別。

六、政策啟示

由上可見，在當(dāng)今廣西經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，以輕工業(yè)為主的貴港和南寧、以重工業(yè)為主的柳州及以開發(fā)礦業(yè)為主的百色地區(qū)走在了前列，這與改革開放以來這些城市的大量投資特別是吸引外資有著密不可分的關(guān)聯(lián)。而發(fā)展工業(yè)的梧州、沿海外貿(mào)發(fā)達(dá)的北海、欽州以及內(nèi)陸城市河池4城市的資本投入雖然在當(dāng)?shù)蒯绕鹎以谖鞑看箝_發(fā)以來有大幅增長，但仍處于嚴(yán)重不足的階段。尤其河池市的投資主要仰賴國家投資，而外資和民間資本在當(dāng)?shù)氐耐度胂鄬?duì)較少。從以上模型分析來看，長此下去有可能使這種趨勢得以強(qiáng)化。

廣西14個(gè)城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在差異的原因有很大一部分是來自于城市間固定資產(chǎn)投資與GDP關(guān)系的不同。因此，要實(shí)現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)快速的發(fā)展，就必須縮小城市或地區(qū)間固定資產(chǎn)投資和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系之間的差距，使之保持在適度的范圍內(nèi)。在此提出相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策的幾點(diǎn)建議：①對(duì)一些固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP有明顯影響作用的幾個(gè)城市或地區(qū)來說，可以繼續(xù)加大固定資產(chǎn)的投資力度，以進(jìn)一步擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)的增長幅度；②對(duì)一些固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP無明顯影響作用的幾個(gè)城市或地區(qū)而言，必須轉(zhuǎn)變觀念，從另一角度來考慮對(duì)GDP增長的有效措施，而不必一味單純從加大固定資產(chǎn)投資來希望促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，以免造成資源的浪費(fèi)；③對(duì)一些固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP有一定影響但不甚明顯的幾個(gè)城市則必須重新審視原有的政策途徑，力圖從穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的角度來抓好經(jīng)濟(jì)發(fā)展的每一環(huán)節(jié)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 方軍武. GDP與固定資產(chǎn)投資關(guān)系分析――以湖北省為例[J]. 現(xiàn)代商業(yè)，2011（6）：176-177.

[2] 潘黎霞. 固定資產(chǎn)投資對(duì)東、中、西部發(fā)展的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2012（11）：94-98.

[3] 張向妮. 我國固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP影響的實(shí)證分析[J]. 東方企業(yè)文化，2011（4）：36.

固定資產(chǎn)投資考慮因素范文第4篇

【關(guān)鍵詞】 固定資產(chǎn)投資 經(jīng)濟(jì)發(fā)展 狀態(tài)空間模型

固定資產(chǎn)投資是一個(gè)國家(地區(qū))經(jīng)濟(jì)增長的前提保證,是優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要途徑,也是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。通過建造和購置固定資產(chǎn)的活動(dòng),國民經(jīng)濟(jì)不斷采用先進(jìn)技術(shù)裝備,建立新興部門,進(jìn)一步調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)力的地區(qū)分布,增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)實(shí)力,對(duì)加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展,構(gòu)建社會(huì)主義和諧社會(huì)具有重要的意義。

一、數(shù)據(jù)的選取與說明

數(shù)據(jù)來源于江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒年度數(shù)據(jù)。文章選取1974―2008年江蘇省的GDP和固定資產(chǎn)投資總額。對(duì)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù),以消除異方差。LNGDP代表國內(nèi)生產(chǎn)總值,LNTZ代表固定資產(chǎn)投資。

二、研究方法說明

首先檢驗(yàn)兩者之間的協(xié)整關(guān)系,這樣建立二者長期均衡關(guān)系才有實(shí)際意義,并且通過實(shí)證研究得到的政策建議才具有未來的推測性。并且由于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,江蘇省的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷地發(fā)生變化,經(jīng)濟(jì)變量影響關(guān)系也可能發(fā)生變化。利用狀態(tài)空間模型可以很好地反映二者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,以消除經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化所帶來的干擾。

三、數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由表1可以看出,LNGDP、LNTZ的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值大于臨界值,說明原序列是非平穩(wěn)的;兩序列的差分序列的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值小于臨界值,說明二者的差分序列是平穩(wěn)的,兩個(gè)原序列都是一階單整的。

四、協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前,首先建立無約束的向量自回歸(VAR)模型,確定模型中變量的最佳滯后階數(shù),根據(jù)AIC準(zhǔn)則,確定VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為1。本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)LNGDP、LNTZ兩個(gè)序列進(jìn)行檢驗(yàn)。

表2結(jié)果表明:在顯著水平5%的水平下,GDP與固定資產(chǎn)投資存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。這說明江蘇省GDP與固定資產(chǎn)投資存在長期變動(dòng)關(guān)系。

五、格蘭杰因果關(guān)系

前面的檢驗(yàn)結(jié)果說明,能源消費(fèi)與產(chǎn)出水平之間存在著協(xié)整關(guān)系。為了理解江蘇固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間的相互關(guān)系,有必要測算兩者之間的因果方向。在回歸方程中,一個(gè)解釋變量影響因變量,意味著解釋變量的變化引起了因變量的變化,這就是所謂的變量間的因果關(guān)系。運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)方法對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出數(shù)據(jù)與固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果如表3所示。

檢驗(yàn)結(jié)果顯示,固定資產(chǎn)投資是經(jīng)濟(jì)增長Granger原因,經(jīng)濟(jì)增長不是固定資產(chǎn)投資Granger原因,但是兩者都不存在反向的關(guān)系。這說明盡管江蘇省的固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期的均衡關(guān)系,但并不是嚴(yán)格的雙向因果關(guān)系。江蘇省的經(jīng)濟(jì)增長受投資拉動(dòng)的跡象明顯。

六、建立狀態(tài)空間模型

狀態(tài)空間模型是由一組觀察方程和狀態(tài)方程構(gòu)成。在這里,以狀態(tài)空間模型考察GDP與固定資產(chǎn)投資的關(guān)系,建立如下形式模型:

得到的估計(jì)模型如下:

量測方程LNGDP=4.21+SC1?鄢LNTZ+εt

狀態(tài)方程SC1=0.025+0.959sc1(-1)+ηt

圖1是狀態(tài)方程的估計(jì)值的線圖。

在考慮經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化的基礎(chǔ)上以及估計(jì)的SC1可以看出,投資的產(chǎn)出彈性是出于震動(dòng)的上漲,但是總體的趨勢向上的,這意味固定資產(chǎn)投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用還是很明顯的。

七、結(jié)論

第一,投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用具有雙重作用,它既能增加生產(chǎn)能力,又對(duì)生產(chǎn)構(gòu)成需求,即兼有供給效應(yīng)和需求效應(yīng)。短期內(nèi),投資主要是作為一種需求影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而從長遠(yuǎn)來,投資供給效應(yīng)的作用更為時(shí)顯。江蘇省固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長存在長期的均衡關(guān)系。固定資產(chǎn)投資是江蘇省經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)主要拉動(dòng)因素。第二,通過Ganger因果檢驗(yàn)表明,江蘇固定資產(chǎn)投資和GDP增長之間存在單向因果關(guān)系,固定資產(chǎn)投資的增加或減少必然會(huì)引起GDP的增加或減少,而GDP的變化對(duì)固定資產(chǎn)投資的變化沒有直接因果關(guān)系。從協(xié)整檢驗(yàn)可以看出,固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的長期增長影響顯著。這表明江蘇省固定資產(chǎn)投資始終是經(jīng)濟(jì)快速健康發(fā)展不可或缺的推動(dòng)力,而固定資產(chǎn)的投資由于其存在的內(nèi)在剛性,對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的反映程度較弱。第三,通過狀態(tài)空間模型可以看出,固定資產(chǎn)投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用愈來愈大,已經(jīng)基本上達(dá)到了0.62,江蘇省應(yīng)該提高投資效率,發(fā)揮其重要作用。統(tǒng)籌兼顧,優(yōu)化固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu);充分利用資本市場,拓寬投融資渠道;注重規(guī)劃,確保投資均衡發(fā)展;堅(jiān)持市場規(guī)范和結(jié)構(gòu)改善并舉,進(jìn)一步完善房地產(chǎn)市場調(diào)控。

【參考文獻(xiàn)】

固定資產(chǎn)投資考慮因素范文第5篇

內(nèi)容摘要:固定資產(chǎn)投資往往會(huì)受很多不確定因素的影響,這些不確定因素中有些因素可以量化,有些因素是不能量化的。本文以1997年至2008年的四川省固定資產(chǎn)投資總額為樣本數(shù)據(jù)建立組合模型,對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別、估計(jì)、檢驗(yàn),并且用2004年至2008年數(shù)據(jù)進(jìn)行組內(nèi)驗(yàn)證預(yù)測,預(yù)測精度都達(dá)到95%以上,文章運(yùn)用此模型對(duì)未來5年的固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行預(yù)測,以期為四川省有關(guān)部門制定固定資產(chǎn)投資政策提供比較科學(xué)的依據(jù)。

關(guān)鍵詞:固定資產(chǎn)投資總額 組合模型 ARIMA模型 預(yù)測

研究方法綜述

據(jù)2009年7月18日金融時(shí)報(bào)中經(jīng)濟(jì)專家分析,我國經(jīng)濟(jì)刺激仍延續(xù)了投資主導(dǎo)的模式。政府主導(dǎo)的基礎(chǔ)設(shè)施投資保持高速增長,地方項(xiàng)目投資增速超過中央,私人投資開始跟進(jìn),四川省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也不例外。因此,作為宏觀調(diào)控的重要措施之一的投資備受關(guān)注,其也成為各級(jí)政府和相關(guān)研究者更加關(guān)注的焦點(diǎn)問題之一。由于全社會(huì)固定資產(chǎn)投資往往受到許多因素的制約,這些因素的關(guān)系又是錯(cuò)綜復(fù)雜的,有些是可以量化的,有些是不能量化的,而且即使可以量化,量化的數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會(huì)影響到固定資產(chǎn)投資的準(zhǔn)確性,因此運(yùn)用它方數(shù)據(jù)結(jié)合模型對(duì)固定資產(chǎn)投資分析并預(yù)測一般比較困難。為了更加準(zhǔn)確地模擬四川省固定資產(chǎn)投資總額的變化趨勢,為政府的宏觀調(diào)控提供科學(xué)的依據(jù),研究數(shù)據(jù)自身的發(fā)展變化規(guī)律,并據(jù)此進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測尤為重要。

對(duì)于時(shí)間數(shù)列的分析方法有很多種,一般簡單的就是指標(biāo)分析法,比如統(tǒng)計(jì)學(xué)教程中用到的平均增長速度、平均增長量等。還有相對(duì)比較復(fù)雜的模型分析法,針對(duì)確定性時(shí)間數(shù)列和隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列分析方法又各不相同。

一般確定性時(shí)間數(shù)列的分析方法包括指數(shù)平滑法、移動(dòng)平均法、時(shí)間回歸法、季節(jié)指數(shù)法等。認(rèn)為事物的變化是漸進(jìn)式而不是跳躍式的,影響事物的因素在過去、現(xiàn)在和將來基本上是不變的,即使變化不大,事物的發(fā)展具有穩(wěn)定性和類推性,而且隨機(jī)因素的影響相對(duì)不顯著,根據(jù)時(shí)間序列的歷史資料可以采用定性和定量相結(jié)合的方法描述出這種確定性的趨勢,并依此來預(yù)測將來的發(fā)展變化。對(duì)隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列的分析方法一般包含ARIMA模型法和組合模型法,認(rèn)為很多社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變動(dòng)形成的時(shí)間數(shù)列都可以看作是一個(gè)隨機(jī)過程的實(shí)現(xiàn),利用隨機(jī)過程去分析描述事物的發(fā)展變動(dòng)趨勢。

從系統(tǒng)論的觀點(diǎn)出發(fā),現(xiàn)實(shí)中很多經(jīng)濟(jì)時(shí)間數(shù)列都是由確定性趨勢和隨機(jī)波動(dòng)兩部分構(gòu)成,具體可以用以下模型來表述:Xt=f(t)+Yt ,其中,f(t)表示數(shù)列Xt中隨時(shí)間變化的確定性趨勢部分,可以用一定的函數(shù)形式來模擬;Yt 為Xt中剔除隨時(shí)間變化的確定性趨勢后余下的隨機(jī)波動(dòng)部分,可以用ARMA模型來模擬。由于指標(biāo)分析法和確定性時(shí)間數(shù)列分析法認(rèn)為時(shí)間數(shù)列中隨機(jī)變動(dòng)因素影響不顯著是不科學(xué)的,因此,本文選用隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列分析方法分析四川省固定資產(chǎn)投資總額的變化趨勢。

本文運(yùn)用Eviews軟件,采用2009年《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》中實(shí)際固定資產(chǎn)投資總額數(shù)據(jù),首先介紹了ARIMA模型法與組合模型法兩種隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列分析方法;然后利用1997至2008年的數(shù)據(jù)建立組合模型,對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別、估計(jì)和檢驗(yàn),對(duì)2004至2008年這五年的固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行了組內(nèi)驗(yàn)證預(yù)測,并用該模型對(duì)未來五年的固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行了組外推斷預(yù)測和分析,為四川省政府制定“十二五”發(fā)展規(guī)劃中固定資產(chǎn)投資政策提供比較科學(xué)的依據(jù)。

ARIMA模型法與組合模型法

(一)ARIMA模型法的原理

ARIMA模型法建模的基本思想是:將預(yù)測對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)數(shù)列視為一個(gè)隨機(jī)數(shù)列,即除去個(gè)別的偶然原因引起的觀測值外,時(shí)間數(shù)列是一組依賴于時(shí)間t的隨機(jī)變量,構(gòu)成該時(shí)序的單個(gè)數(shù)列值雖然具有不確定性,但整個(gè)數(shù)列的變化卻有一定的規(guī)律性,可以用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型近似描述。這組隨機(jī)變量所具有的依存關(guān)系或自相關(guān)性表征了預(yù)測對(duì)象發(fā)展的延續(xù)性,而這種自相關(guān)性一旦被相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型描述出來,就可以從時(shí)間序列的過去值及現(xiàn)在值預(yù)測其未來的值。ARIMA模型法一般不考慮確定性趨勢的具體形式,采用直接差分的數(shù)學(xué)方法,使時(shí)間數(shù)列Xt的趨勢剔除,然后對(duì)剩余數(shù)列進(jìn)行自回歸滑動(dòng)平均模型(ARMA模型)的模擬,最后經(jīng)過逆運(yùn)算得出時(shí)間數(shù)列Xt,即ARIMA模型。

(二)組合模型法的原理

組合模型法建模的基本思想是:將預(yù)測對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)數(shù)列視為一個(gè)隨機(jī)數(shù)列,而時(shí)間數(shù)列是一組依賴于時(shí)間t的隨機(jī)變量,用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型近似描述數(shù)列與時(shí)間t的確定性關(guān)系,然后用ARMA模型描述隨機(jī)變動(dòng)部分。 組合模型法考慮確定性趨勢的形式,以直線、指數(shù)、多項(xiàng)式、雙曲線等具體不同形式,構(gòu)造時(shí)間t的函數(shù)去模擬確定趨勢,然后對(duì)剩余數(shù)列進(jìn)行ARMA模型的模擬,最后綜合兩部分得出了最終模型,即組合模型。

(三)ARIMA模型法與組合模型法的關(guān)系

ARIMA模型法與組合模型法都是研究隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列的方法,二者異曲同工,又各有優(yōu)劣,具體采用哪種模型來擬合時(shí)間數(shù)列趨勢,應(yīng)視具體情況而定。其一,組合模型法可以取不同的函數(shù)形式模擬確定趨勢,而ARIMA模型法多為通過一般差分來剔除趨勢的,而且多數(shù)是線性趨勢的效果才好,對(duì)于非線性趨勢的數(shù)列一般要經(jīng)過取對(duì)數(shù)等線性數(shù)學(xué)替換后才能夠進(jìn)行差分剔除趨勢;其二,組合模型法中模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義更好解釋,而ARIMA模型法的參數(shù)經(jīng)濟(jì)含義則難以解釋;其三,現(xiàn)實(shí)中多數(shù)經(jīng)濟(jì)時(shí)間數(shù)列的變動(dòng)并非都是呈現(xiàn)線性趨勢,ARIMA模型法的數(shù)學(xué)變換經(jīng)常使得原始數(shù)據(jù)面目全非,最后在模型中的數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)相差甚遠(yuǎn)。

組合模型的實(shí)現(xiàn)

首先,擬合確定性趨勢部分 。根據(jù)固定資產(chǎn)投資時(shí)間數(shù)列變動(dòng)趨勢圖,發(fā)現(xiàn)存在指數(shù)變動(dòng)趨勢,因此建立指數(shù)增長模型對(duì)其進(jìn)行擬合,估計(jì)方程為:

f(t)=601.787170*EXP(0.227480*t)

T統(tǒng)計(jì)量 9.695477 21.028890

式中,參數(shù)都通過了顯著性檢驗(yàn),相對(duì)應(yīng)的T檢驗(yàn)值分別為9.695477和21.028890,絕對(duì)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于2;整體的模擬效果也比較好,擬合優(yōu)度達(dá)到0.985542,F檢驗(yàn)效果也非常好;同時(shí),對(duì)剩余數(shù)列進(jìn)行包含常數(shù)項(xiàng)和趨勢的單位根檢驗(yàn),選擇Automatic based on AIC和MAXLAG=4,發(fā)現(xiàn)ADF值達(dá)到-3.460619小于5%顯著性水平下的臨界值-3.875302,說明剩余數(shù)列已經(jīng)平穩(wěn)。

其次,對(duì)剩余數(shù)列y用Box-Jenkins法模擬ARMA(p,q)模型。由于數(shù)列的確定性部分模擬的是非線性回歸模型,因此,只能采用AR(p)形式對(duì)剩余數(shù)列進(jìn)行建模。根據(jù)數(shù)列y的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖可以斷定,初步識(shí)別數(shù)列的分布至少服從一階自回歸。比較R2、R2、殘差平方和、AIC及SC各種統(tǒng)計(jì)量,綜合預(yù)測誤差的結(jié)果最終確定剩余數(shù)列服從二階自回歸,模型為:

y=[AR(1)=1.642876,AR(2)=-0.841110]

T值6.251015-3.339783

各種計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)如下:模型中一、二階自回歸參數(shù)的T統(tǒng)計(jì)量值的絕對(duì)值均大于2,表明各參數(shù)顯著不為零;F檢驗(yàn)伴隨概率的P值為0.000011,表明模型從總體上看是顯著有效的;R2、R2在85%以上,說明擬合效果比較好,同時(shí)殘差平方和、AIC及SC都相對(duì)最小;從殘差自相關(guān)和偏自相關(guān)圖及相應(yīng)的Q統(tǒng)計(jì)量來看,殘差的任意滯后期自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)與零無顯著差異,同時(shí)LM檢驗(yàn)也表明殘差數(shù)列不存在高階自相關(guān),且ARCH檢驗(yàn)的伴隨概率比較高,表明不存在異方差;因而該模型總體上是最佳的。

最后,用非線性最小二乘法對(duì)組合模型的參數(shù)進(jìn)行整體估計(jì),參數(shù)的初始值和精確估計(jì)相差不大,綜合確定趨勢的指數(shù)模型和剩余數(shù)列的ARMA模型,得到最終的組合模型為:

Xt=f(t)+Yt

f(t)=601.787170*EXP(0.227480*t)

y=[AR(1)=1.642876,AR(2)=-0.841110]

本研究根據(jù)上述組合模型對(duì)2004-2008年的固定資產(chǎn)投資進(jìn)行了組內(nèi)預(yù)測,從近五年預(yù)測的預(yù)測情況(見表1)來看,預(yù)測值和實(shí)際值的差異較小,相對(duì)誤差率基本上控制在5%以內(nèi),這說明此模型預(yù)測的效果較好,能夠較真實(shí)地刻畫固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,可以用于預(yù)測。

預(yù)測及分析

本文對(duì)1997年至2008年四川省固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)建立的指數(shù)增長和自回歸組合模型通過各種診斷檢驗(yàn),而且進(jìn)行的組內(nèi)驗(yàn)證預(yù)測效果也很好,因此利用該模型對(duì)四川省未來五年的固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行外推預(yù)測,預(yù)測結(jié)果詳見表2。預(yù)計(jì)2009年至2013年四川省固定資產(chǎn)投資總額依次為9307.75、11664.10、14605.91、18292.79、22924.77億元,年平均增長高達(dá)3000億元左右,逐年增長率都在25%左右。其中如果相對(duì)誤差控制在5%內(nèi),則“十一五”發(fā)展規(guī)劃結(jié)束時(shí),固定資產(chǎn)投資總額預(yù)測值將在區(qū)間(8842.36,9773.14)之內(nèi)變動(dòng)。

改革開放三十多年間四川省固定資產(chǎn)投資持續(xù)快速增長。從1978年的22.48億元增長到2008年的7602.4億元,年平均增長252.664億元,極個(gè)別少的年份逐年增長率出現(xiàn)負(fù)增長或低于10%,但50%年份的逐年增長率都高于20%,尤其是2004年至2008年,年平均增長高達(dá)1238.485億元,且逐年增長率在30%左右。而且從預(yù)測值來看,未來五年年平均增長高達(dá)3000億元左右,逐年增長率都在25%左右。

進(jìn)入21世紀(jì)后固定資產(chǎn)投資發(fā)展更快,“十一五”規(guī)劃中明確指出工業(yè)強(qiáng)省,所以近幾年的固定資產(chǎn)投資總額保持30%左右的增長水平。目前由40名專家組成的四川省“十二五”規(guī)劃專家委員會(huì)的有關(guān)負(fù)責(zé)人表示,結(jié)合地方實(shí)際情況最重要,強(qiáng)調(diào)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),同時(shí)正在思考未來四川發(fā)展中的工業(yè)化、城市化、農(nóng)業(yè)回籠化幾個(gè)方面的關(guān)系。因此,在工業(yè)化和城市化的進(jìn)程中,在保證有效率投資的基礎(chǔ)上,配合經(jīng)濟(jì)增長仍然需要保證大量的投資,預(yù)測未來五年,四川省固定資產(chǎn)投資總額逐年增長25%左右,與全國的水平保持一致,作為西部地區(qū)的四川省這一估計(jì)已經(jīng)相對(duì)保守了。

但該組合模型也存在一定的局限性。該模型在短期內(nèi)預(yù)測比較準(zhǔn)確,隨著預(yù)測期的延長,預(yù)測誤差會(huì)逐漸增大。但盡管如此,與其它指標(biāo)預(yù)測或者確定性預(yù)測方法相比,其預(yù)測的準(zhǔn)確度還是比較高的。當(dāng)然如果遇到毀壞性比較大的情況則需要考慮引進(jìn)干預(yù)變量改進(jìn)組合模型。

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