基于ARIMA模型对我国广义货币供应量的分析.pptxVIP

基于ARIMA模型对我国广义货币供应量的分析汇报人：2024-01-19REPORTING

目录引言ARIMA模型理论我国广义货币供应量现状分析基于ARIMA模型的我国广义货币供应量预测ARIMA模型与其他预测方法比较结论与展望

PART01引言REPORTING

广义货币供应量是我国货币政策中介目标，对于预测和调控宏观经济具有重要意义。ARIMA模型是一种时间序列预测模型，适用于分析和预测广义货币供应量等经济指标。基于ARIMA模型对广义货币供应量进行分析，可以为货币政策的制定和调整提供科学依据，有助于实现经济的平稳运行和可持续发展。研究背景和意义

国内外研究现状国内研究方面，已有学者运用ARIMA模型对广义货币供应量进行了预测和分析，取得了一定的研究成果。国外研究方面，ARIMA模型在时间序列分析和预测领域得到了广泛应用，对于经济指标的预测和分析具有较高的准确性和可靠性。然而，目前国内外对于基于ARIMA模型的广义货币供应量分析仍存在一定局限性和不足，需要进一步深入研究和探讨。

研究目的运用ARIMA模型对我国广义货币供应量进行深入分析和预测，为货币政策的制定和调整提供科学依据。研究内容首先，收集并整理我国广义货币供应量的历史数据；其次，构建适用于广义货币供应量的ARIMA模型，并进行参数估计和检验；最后，运用所构建的ARIMA模型对广义货币供应量进行预测和分析，并探讨其未来发展趋势。研究目的和内容

PART02ARIMA模型理论REPORTING

指模型中的因变量对自身历史数据进行回归，即自回归项。自回归（AR）指模型中的因变量对历史白噪声进行回归，即移动平均项。移动平均（MA）指通过对原始时间序列数据进行差分运算，以消除其非平稳性。差分（I）ARIMA模型基本概念

通过观察自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）识别时间序列数据的特性，确定ARIMA模型的阶数p和q。识别采用最小二乘法、最大似然法等方法估计模型的参数。估计对模型的残差进行诊断，检验其是否满足白噪声序列的特性。若不满足，则需要重新选择模型或调整模型参数。诊断利用已建立的ARIMA模型对未来时间序列数据进行预测。预测ARIMA模型构建步骤

ARIMA模型优缺点010203模型简单易懂，易于实现。能够有效地拟合和预测平稳时间序列数据。优点

ARIMA模型优缺点对于具有明显趋势和季节性的时间序列数据，可以通过差分和季节调整等方法进行处理后应用ARIMA模型。

ARIMA模型优缺点01缺点02对于非平稳时间序列数据，需要进行差分运算以消除其非平稳性，但差分阶数的选择需要根据经验或多次尝试来确定。03对于具有复杂波动特性的时间序列数据，ARIMA模型的拟合效果可能不佳。04模型参数的选择对预测结果影响较大，需要进行多次尝试和比较以选择最优参数。

PART03我国广义货币供应量现状分析REPORTING

指流通于银行体系之外的现金加上企业存款、居民储蓄存款以及其他存款，包括了一切可能成为现实购买力的货币形式，通常反映的是社会总需求变化和未来通胀的压力状态。广义货币供应量（M2）在我国，广义货币供应量主要由中国人民银行进行统计和发布，其统计口径包括现金、活期存款、定期存款、储蓄存款、其他存款等。统计口径广义货币供应量定义及统计口径

随着我国经济的快速发展，广义货币供应量呈现出长期增长的趋势。受到国内外经济形势、货币政策调整等因素的影响，广义货币供应量在不同阶段呈现出不同的波动特征。我国广义货币供应量历史变化趋势阶段性波动长期增长趋势

经济增长经济增长是推动广义货币供应量增加的重要因素之一，经济增长越快，对货币的需求就越大。货币政策货币政策是影响广义货币供应量的重要因素之一，中央银行的货币政策调整会对广义货币供应量产生直接影响。通货膨胀通货膨胀会导致物价上涨，进而推动广义货币供应量的增加。国际收支状况国际收支状况也会影响广义货币供应量，如果国际收支出现顺差，会导致外汇储备增加，进而推动广义货币供应量的增加。影响我国广义货币供应量的因素

PART04基于ARIMA模型的我国广义货币供应量预测REPORTING

数据来源与预处理数据来源中国人民银行官网发布的广义货币供应量（M2）月度数据。数据预处理对原始数据进行平稳性检验，通过差分、对数转换等方法将数据转换为平稳时间序列。

123通过观察自相关图和偏自相关图，以及利用信息准则（如AIC、BIC）进行模型定阶。模型定阶采用最大似然估计或最小二乘法对模型参数进行估计。参数估计对估计得到的模型进行残差诊断，包括残差的白噪声检验、正态性检验等，以确保模型的有效性。模型检验ARIMA模型参数估计与检验

预测结果及评价利用估计得到的ARIMA模型对我国广义货币供应量进行预测，得到未来一段时间的预测值。预测结果通过比较预测值