【正文】 中。進(jìn)口應(yīng)從本國(guó)總購(gòu)買中減去，因?yàn)檫M(jìn)口表示收入流到國(guó)外，同時(shí)，也不是用于購(gòu)買本國(guó)產(chǎn)品的支出；出口則應(yīng)加進(jìn)本國(guó)總購(gòu)買量之中，因?yàn)槌隹诒硎臼杖霃耐鈬?guó)流入，是用于購(gòu)買本國(guó)產(chǎn)品的支出，因此，凈出口應(yīng)計(jì)入總支出。 　　把上述四個(gè)項(xiàng)目加起來(lái)，就是用支出法計(jì)算GDP的公式： GDP = C + I + G +（XM）　　在我國(guó)的統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中，支出法計(jì)算的是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值劃分為最終消費(fèi)、資本形成總額和貨物和服務(wù)的凈出口總額，它反映了本期生產(chǎn)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的使用及構(gòu)成。居民消費(fèi)除了直接以貨幣形式購(gòu)買貨物和服務(wù)的消費(fèi)外，還包括以其他方式獲得的貨物和服務(wù)的消費(fèi)支出，即所謂的虛擬消費(fèi)支出。 　　通過(guò)支出法計(jì)算的GDP，我們可以計(jì)算出消費(fèi)率和投資率。按照有關(guān)統(tǒng)計(jì)資料，最近幾年以來(lái)，我國(guó)的消費(fèi)率出現(xiàn)了比較明顯的下降趨勢(shì)，%，%。因此，當(dāng)前和今后一段時(shí)期，宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的一個(gè)重要內(nèi)容就是要調(diào)整投資和消費(fèi)的比例關(guān)系，擴(kuò)大消費(fèi)需求是擴(kuò)大內(nèi)需的重點(diǎn)。初步估計(jì)過(guò)程一般在每年年終和次年年初進(jìn)行。初步核實(shí)過(guò)程一般在次年的第二季度進(jìn)行。最終核實(shí)過(guò)程一般在次年的第四季度進(jìn)行。與前一個(gè)步驟相比，它運(yùn)用了更全面、更細(xì)致的資料，所以這個(gè)GDP數(shù)據(jù)顯得就更準(zhǔn)確些。如美國(guó)在1929年至1999年之間就進(jìn)行過(guò)11次歷史數(shù)據(jù)調(diào)整。當(dāng)然，我國(guó)在GDP的計(jì)算體系上也有一些缺憾，例如我國(guó)長(zhǎng)期采用的原產(chǎn)生于前蘇聯(lián)和東歐國(guó)家的統(tǒng)計(jì)核算體系，從實(shí)際情況看，不少地方已經(jīng)滯后于時(shí)代的發(fā)展了。在這種情況下，該國(guó)中央銀行將有可能提高利率，緊縮貨幣供應(yīng)，國(guó)家經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)良好及利率的上升會(huì)增加該國(guó)貨幣的吸引力。這時(shí)，該國(guó)中央銀行將可能減息以刺激經(jīng)濟(jì)再度增長(zhǎng)，利率下降加上經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)不振，該國(guó)貨幣的吸引力也就隨之降低了。例如，19951999年，%，而歐元區(qū)11國(guó)中除愛(ài)爾蘭(%)較高外，法、德、%、%%，大大低于美國(guó)的水平。但實(shí)際上，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率差異對(duì)匯率變動(dòng)產(chǎn)生的影響是多方面的： 　　一是一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率高，意味著收入增加，國(guó)內(nèi)需求水平提高，將增加該國(guó)的進(jìn)口，從而導(dǎo)致經(jīng)常項(xiàng)目逆差，這樣，會(huì)使本國(guó)貨幣匯率下跌。 　　三是一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率高，意味著勞動(dòng)生產(chǎn)率提高很快，成本降低，因而改善本國(guó)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)地位而有利于增加出口，抑制進(jìn)口；并且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率高使得該國(guó)貨幣在外匯市場(chǎng)上被看好，因而該國(guó)貨幣匯率會(huì)有上升的趨勢(shì)。實(shí)際人均GDP是一個(gè)最能體現(xiàn)一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、發(fā)展水平和生活水準(zhǔn)的綜合性標(biāo)志。尤其是我們這樣的人口大國(guó)，用這一指標(biāo)反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和發(fā)展情況更加準(zhǔn)確、深刻和富有實(shí)際意義。我國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，而省區(qū)經(jīng)濟(jì)又具有相對(duì)獨(dú)立性。寧夏回族自治區(qū)是我國(guó)五個(gè)自治區(qū)之一，特別是在寧東外送電工程列入國(guó)家“十二五”重點(diǎn)規(guī)劃項(xiàng)目的情況下，研究寧夏實(shí)際人均GDP的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性和變動(dòng)趨勢(shì)，對(duì)于地方政策的制定有特別重要的意義。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計(jì)方法（如非線性最小二乘法）進(jìn)行。 時(shí)間序列是一種特殊的隨機(jī)過(guò)程，當(dāng) 中的 取非負(fù)整數(shù)時(shí)，就可以代表各個(gè)時(shí)刻，就可以看作是時(shí)間序列（time series),因此，當(dāng)一個(gè)隨機(jī)過(guò)程可以看作時(shí)間序列時(shí)，我們就可以利用現(xiàn)有的時(shí)間序列模型建模分析該隨機(jī)過(guò)程的特性。 　 時(shí)間序列的定義 隨機(jī)過(guò)程：隨時(shí)間由隨機(jī)變量組成的一個(gè)有序序列稱為隨機(jī)過(guò)程。T } 表示。隨機(jī)過(guò)程也常簡(jiǎn)稱為過(guò)程。也用 {xt , t206。時(shí)間序列中的元素稱為觀測(cè)值。一類是離散型的，一類是連續(xù)型的。離散型時(shí)間序列可通過(guò)兩種方法獲得。比如某市每日中午12點(diǎn)觀測(cè)到的氣溫值序列；工業(yè)流程控制過(guò)程中，對(duì)壓力、液面、溫度等監(jiān)控指標(biāo)定時(shí)刻采集的觀測(cè)值序列。比如中國(guó)的年基本建設(shè)投資額序列、農(nóng)作物年產(chǎn)量序列等。 T }， 如果E(xt) = 0，Var(xt) = s 2 165。 T； Cov(xt , xt + k ) = 0，(t + k ) 206。 0，則稱 {xt} 為白噪聲過(guò)程。1. 自回歸過(guò)程如果一個(gè)線性隨機(jī)過(guò)程可表達(dá)為xt = f 1 xt1 + f 2 xt 2 + … + f p xtp + ut其中fi, i = 1, …, p是自回歸參數(shù)，ut是白噪聲過(guò)程，則這個(gè)線性過(guò)程xt 稱為 p階自回歸過(guò)程，用AR(p) 表示。用滯后算子表示(1 f 1L f 2 L2 … f p Lp) xt = F(L) xt = ut其中 F(L) = 1 f 1 L f 2 L2 … f p Lp 稱為自回歸算子，或自回歸特征多項(xiàng)式。對(duì)于一般的自回歸過(guò)程AR（p）,特征多項(xiàng)式可分解為：F(L) = 1 f 1 L f 2 L2 … f p Lp保證AR過(guò)程平穩(wěn)的一個(gè)必要但不充分條件是P個(gè)自回歸系數(shù)之和要小于1，即 AR(p)過(guò)程中最常用的是一階自回歸過(guò)程：xt = f 1 xt1 + ut和二階自回歸過(guò)程：xt = f 1 xt1 + f 2 xt 2 + ut。上式還可以有滯后算子寫成：F(L) = (1 +f 1 L + f 2 L2 + … +f q Lq ) ut MA(q) 過(guò)程中最常見(jiàn)的是一階移動(dòng)平均過(guò)程， xt = (1 + q 1 L) ut 其具有可逆性的條件是 (1 + q 1 L) = 0的根（絕對(duì)值）應(yīng)大于1，即 | 1/q 1 | 1 或 | q 1 | 1。對(duì)于MA(1) 過(guò)程E(xt) = E(ut) + E(q 1 ut 1) = 0Var(xt) = Var(ut) + Var(q 1 ut 1 ) = (1 + q 12 ) su2 3．自回歸平均移動(dòng)過(guò)程 由自回歸和移動(dòng)平均兩部分共同構(gòu)造的隨機(jī)過(guò)程稱為自回歸移動(dòng)平均過(guò)程，記為ARMA(p, q)，其中p, q分別表示自回歸和移動(dòng)平均分量的最大滯后階數(shù)。ARMA(p, q) 過(guò)程的平穩(wěn)性只依賴于其自回歸部分，即 F(L) = 0的全部根取值在單位圓之外（絕對(duì)值大于1）。以ARMA(1, 1)為例， xt f1 x t1 = ut + q1 ut1或 (1 f1 L) xt = (1 + q 1 L) ut很明顯只有當(dāng) 1 f1 1和 1 q 1 1 時(shí)，上述模型才是平穩(wěn)的，可逆的。4. 單積（整）自回歸移動(dòng)平均過(guò)程 差分：用變量xt的當(dāng)期值減去其滯后值從而得到新序列的計(jì)算方法稱為差分。 例如，對(duì)于隨機(jī)過(guò)程xt，一階差分可表示為xt xt1 = D xt = (1 L) xt = xt L xt其中 D 稱為一階差分算子。k階差分表示為xt xt k = Dk xt = (1 Lk ) xt = xt Lk xt2次1階差分表示為D2 xt = DDxt = Dxt Dxt 1 = (xt xt1) (xt1 xt2) = xt 2xt 1+ xt 2或 D2 xt = (1 L)2 xt = (1 2L + L2) xt = xt 2xt 1 + xt 2 以上兩式運(yùn)算結(jié)果相同，說(shuō)明差分算子和滯后算子可以直接參與運(yùn)算。該過(guò)程也是非平穩(wěn)的。雖然自然科學(xué)領(lǐng)域中的許多時(shí)間序列都是平穩(wěn)的，但經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中多數(shù)宏觀經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列卻都是非平穩(wěn)的，即其均值與方差是隨時(shí)間的變化而變化的。對(duì)于一個(gè)非季節(jié)性經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列常常可以用含有一個(gè)或多個(gè)單位根的隨機(jī)過(guò)程模型描述?？紤]如下模型，F(xiàn)(L) Ddyt = Q(L)ut其中Ddyt表示yt經(jīng)過(guò)d次差分變?yōu)槠椒€(wěn)過(guò)程；F(L)是平穩(wěn)過(guò)程的自回歸算子；Q(L) 是平穩(wěn)過(guò)程的移動(dòng)平均算子。這種取名的目的是與后面的稱謂相一致。其中 F(L) Dd 稱為廣義自回歸算子。若f1 0，正負(fù)交替地指數(shù)衰減。若f11 0，k =1時(shí)有負(fù)峰值然后截尾。若q1 0，k =1時(shí)有負(fù)峰值然后截尾。若q1 0，負(fù)的平滑式指數(shù)衰減。k =1, 2時(shí)有兩個(gè)峰值然后截尾。指數(shù)或正弦衰減。k =1有峰值然后按指數(shù)衰減。k =1, 2有兩個(gè)峰值然后按指數(shù)衰減。k =1有峰值然后按指數(shù)或正弦衰減。k =1, 2有兩個(gè)峰值然后按指數(shù)或正弦衰減。②根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)作相關(guān)圖，進(jìn)行相關(guān)分析，求自相關(guān)函數(shù)。跳點(diǎn)是指與其他數(shù)據(jù)不一致的觀測(cè)值。拐點(diǎn)則是指時(shí)間序列從上升趨勢(shì)突然變?yōu)橄陆第厔?shì)的點(diǎn)。③辨識(shí)合適的隨機(jī)模型,進(jìn)行曲線擬合,即用通用隨機(jī)模型去擬合時(shí)間序列的觀測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)于平穩(wěn)時(shí)間序列，可用通用ARIMA模型（自回歸滑動(dòng)平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動(dòng)平均模型或組合ARIMA模型等來(lái)進(jìn)行擬合。對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列則要先將觀測(cè)到的時(shí)間序列進(jìn)行差分運(yùn)算，化為平穩(wěn)時(shí)間序列，再用適當(dāng)模型去擬合這個(gè)差分序列。如圖21所示，可根據(jù)實(shí)際情況，查表進(jìn)行選擇。根據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，用曲線擬合方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行客觀的描述。當(dāng)觀測(cè)值取自兩個(gè)以上變量時(shí)，可用一個(gè)時(shí)間序列中的變化去說(shuō)明另一個(gè)時(shí)間序列中的變化，從而深入了解給定時(shí)間序列產(chǎn)生的機(jī)理。一般用ARMA模型擬合時(shí)間序列，預(yù)測(cè)該時(shí)間序列未來(lái)值。根據(jù)時(shí)間序列模型可調(diào)整輸入變量使系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程保持在目標(biāo)值上.第三章 寧夏人均GDP建模及預(yù)測(cè) 寧夏人均GDP數(shù)據(jù)的選取通過(guò)察看2010年統(tǒng)計(jì)寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒及網(wǎng)絡(luò)資料，整理歷年來(lái)寧夏人均GDP的信息圖表，如下圖所示：表31 寧夏19802010人均GDP 單位：元/人年份名義