陸尚輝
摘要:本文應(yīng)用RStutio軟件并基于ARIMA模型對南寧房地產(chǎn)銷售額進(jìn)行了分析與預(yù)測。本文建立了兩個模型,然后通過模型對比得到最優(yōu)模型,且模型的MAPE值和TIC值均顯示模型的擬合精度良好。因此,模型對相關(guān)房地產(chǎn)的模型研究起到有一定的參考意義。
關(guān)鍵詞:ARIMA模型;房地產(chǎn)銷售;RStudio
中圖分類號:F299.23 文獻(xiàn)識別碼:A 文章編號:1001-828X(2017)007-0-03
房地產(chǎn)業(yè)既是我國基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè),也是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱之一,對房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的觀察有助于我們從側(cè)面了解一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響有著舉足輕重的作用。一個地區(qū)的房地產(chǎn)的銷售反映了該地區(qū)的房地產(chǎn)市場的火熱程度和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況。南寧的房地產(chǎn)在進(jìn)入新世紀(jì)之后,開始進(jìn)入了快速發(fā)展的軌道。特別是南寧作為自治區(qū)首府且將房地產(chǎn)作為支柱產(chǎn)業(yè)進(jìn)行扶持之后,南寧的房地產(chǎn)更是有了飛躍式的發(fā)展。近兩年,根據(jù)官方公布的數(shù)據(jù),隨著全面二孩的開放和各項利好政策的出臺,南寧房地產(chǎn)的銷售實現(xiàn)了20%左右的增長。
而隨著自治區(qū)政府和南寧市政府決定將南寧建成面向東盟開放合作的區(qū)域性國際城市和中央提出“一帶一路”的政策之后,人們對南寧房地產(chǎn)的發(fā)展充滿信心。另外,從近些年房地產(chǎn)的銷售數(shù)據(jù)來看,也反映的人們對南寧房地產(chǎn)發(fā)展的信心。本文以南寧近四年的房地產(chǎn)銷售額數(shù)據(jù)作為研究對象,采用RStudio軟件和ARIMA模型對南寧房地產(chǎn)銷售額進(jìn)行建模,最后對南寧房地產(chǎn)銷售額進(jìn)行預(yù)測,最后分析了南寧房地產(chǎn)銷售額的增長發(fā)展特點(diǎn)和造成這個特點(diǎn)的原因。
一、模型分析
1.模型理論
本文所使用的模型為簡單季節(jié)疏系數(shù)模型,即通過趨勢差分、季節(jié)差分將序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列后,再對序列進(jìn)行建模。其模型結(jié)構(gòu)如下:
式中
(1)D為季節(jié)周期,d為為對序列進(jìn)行去趨勢信息而進(jìn)行的差分階數(shù)
(2)為白噪聲序列,且E(
(3),為q階移動平均平均系數(shù)多項式,且至少有一個系數(shù)為0
(4)Φ(B)=1-φ1B-…φpBp為p階自回歸系數(shù)多項式,且至少有一個系數(shù)為0
2.分析思路
由ARIMA模型的理論知,ARIMA模型一般是對平穩(wěn)的序列進(jìn)行建模,因此在進(jìn)行ARIMA建模之前,需先對序列進(jìn)行平穩(wěn)化。常用的平穩(wěn)化方法為:首先對原始序列進(jìn)行d階差分去趨勢,如果d階差分后的數(shù)據(jù)具有周期性,則需再對差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行周期差分以去季節(jié)。在ARIMA模型中,要求模型中的符合上述(2)的要求。建立ARIMA模型的關(guān)鍵點(diǎn)在于,需要對移動平均多項式和自回歸多項的階數(shù)q和p進(jìn)行定階和參數(shù)的估計,然后對參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗并剔除不顯著的參數(shù)。
要使模型中的符合上述(2)的要求,本文采用對殘差進(jìn)行白噪聲檢驗,當(dāng)p值小于0.05時認(rèn)為其為白噪聲序列,即符合(2)的要求。q和p的定階按如下規(guī)則進(jìn)行。
由于真實的數(shù)據(jù)的自相關(guān)系數(shù)和樣本偏自相關(guān)系數(shù)幾乎不會呈現(xiàn)出理論上的完美截尾性,因此一般以它們落入二倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)作為判斷是否截尾的依據(jù)。一般情況下,它們在最初的d階明顯大于2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍,d階之后幾乎有95%的樣本相關(guān)系數(shù)或樣本自相關(guān)系數(shù)落入2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi),且它們衰減到0值附近波動非常突然,則可以認(rèn)為d階截尾。反之,有超過5%的樣本相關(guān)系數(shù)或樣本偏自相關(guān)系數(shù)落入2倍標(biāo)準(zhǔn)差之外,或者在衰減到0值附近波動的過程非常的緩慢或者連續(xù),則可以認(rèn)為它們具有拖尾性。
二、實證分析
1.樣本數(shù)據(jù)獲取及數(shù)據(jù)預(yù)處理
樣本數(shù)據(jù)選自廣西統(tǒng)計局公布的全區(qū)月度統(tǒng)計數(shù)據(jù),每兩個月作為一次樣本數(shù)據(jù)獲取點(diǎn),且得到的數(shù)據(jù)為當(dāng)前月與前一月的累計投資額,比如2013年2月的數(shù)據(jù)即為2013年1月和2月的累計銷售額。得到的數(shù)據(jù)如下:
首先,觀察原數(shù)據(jù)的分布情況。從下圖可以看到南寧房地產(chǎn)銷售額呈明顯的波動增長趨勢。另外從原始數(shù)據(jù)中我們可以看到每年的2月份為南寧房地產(chǎn)銷售的低谷,而每年的12月份則是南寧房地產(chǎn)的銷售高峰。因此,可以認(rèn)為南寧房地產(chǎn)銷售額數(shù)據(jù)為具有年度周期的數(shù)據(jù)。
基于上述理由,決定對數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后在進(jìn)行周期為6的季節(jié)差分。數(shù)據(jù)處理后的時序圖如圖2所示,從圖中可以看到經(jīng)過去趨勢和季節(jié)差分后,序列基本在0值附近波動,即認(rèn)為預(yù)處理后的數(shù)據(jù)的均值為0,另外可以看出預(yù)處理后的數(shù)據(jù)基本上沒有明顯的趨勢和周期,初步認(rèn)定處理后的數(shù)據(jù)平穩(wěn)。
為進(jìn)一步確認(rèn)判斷是否正確,現(xiàn)對經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行無趨勢無常數(shù)項的單位根檢驗,檢驗結(jié)果如下:
結(jié)果顯示預(yù)處理后的數(shù)據(jù)平穩(wěn)。進(jìn)一步地,對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行白噪聲檢驗,檢驗結(jié)果如下:
圖3的結(jié)果顯示預(yù)處理后的數(shù)據(jù)不是白噪聲數(shù)據(jù),這說明預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存在著相關(guān)信息。綜上可知預(yù)處理后的數(shù)據(jù)平穩(wěn)且非白噪聲數(shù)據(jù),適合建立ARIMA模型。
為對模型的p和q進(jìn)行定階,現(xiàn)在觀察預(yù)處理后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)系數(shù)圖和偏自相關(guān)系數(shù)圖如下:
從圖4可以看出自相關(guān)系數(shù)均具有一定的拖尾性,從圖5可以看出偏相關(guān)系數(shù)4階截尾。這表明預(yù)處理后的數(shù)據(jù)具有短期相關(guān)性,這與ADF檢驗的結(jié)果一致。根據(jù)圖4和圖5,因考慮對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行無常數(shù)均值的ARMA(1,4)和AR(4)模型。并對模型和模型系數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗,然后根據(jù)AIC準(zhǔn)則選擇最優(yōu)模型。
2.數(shù)據(jù)建模
首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行ARIMA(1,(1,6),4)模型擬合,其結(jié)果如下:
圖6 ARIMA(1,(1,6),4)模型系數(shù)擬合結(jié)果
接下來對模型的各項系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗。其結(jié)果如下:
根據(jù)表4,剔除檢驗p值大于0.05的系數(shù)項,由此擬合疏系數(shù)季節(jié)模型ARIMA(1,(1,6),(2,4)),得到結(jié)果如下: