用ARIMA预测2024年GDP，你信吗？

用ARIMA预测2024年GDP，你信吗？

引用

CSDN

等

9

来源

1.

https://blog.csdn.net/fengshi_fengshi/article/details/143030888

2.

https://blog.csdn.net/shizheng_Li/article/details/145207965

3.

https://blog.csdn.net/weixin_52564218/article/details/129450838

4.

https://www.cnblogs.com/haohai9309/p/18467222

5.

https://image.hanspub.org/Html/19-2580871_50460.htm

6.

https://www.goldmansachs.com/worldwide/greater-china/insights/2024-China-macro-outlook

7.

https://www.hanspub.org/journal/paperinformation?paperid=54774

8.

https://www.ndrc.gov.cn/wsdwhfz/202502/t20250205_1395999.html

9.

https://www.ndrc.gov.cn/wsdwhfz/202412/t20241230_1395330.html

近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，时间序列预测模型在宏观经济分析中得到了广泛应用。其中，ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型因其强大的预测能力和广泛的适用性，成为经济预测领域的重要工具。本文将探讨ARIMA模型在预测2024年GDP中的应用及其可信度。

ARIMA模型是时间序列预测中最常用的方法之一，它由三个主要部分组成：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。模型的一般形式为ARIMA(p,d,q)，其中p表示自回归项数，d表示差分阶数，q表示移动平均项数。

ARIMA模型的核心优势在于能够处理非平稳时间序列数据。在宏观经济预测中，许多指标如GDP、通胀率等往往呈现非平稳特性，即数据的均值和方差随时间变化。通过差分操作，ARIMA模型可以将这些非平稳序列转化为平稳序列，从而提高预测精度。

ARIMA模型在GDP预测中的应用已得到广泛验证。例如，瞿海情和何先平（2021）利用ARIMA模型对湖北省1978-2019年的GDP数据进行预测，发现模型对短期预测效果非常好。潘典雅（2021）则对吉林省1993-2017年的GDP数据建立了ARIMA模型，并在建模前进行了平稳化处理和参数检验，进一步验证了ARIMA模型的有效性。

近期，高盛研究部发布了2024年中国宏观经济展望报告。报告预测2024年中国实际GDP增速为4.8%，高于市场预期。这一预测基于以下几点考虑：

1. 政策支持：预计2024年广义财政赤字率将保持在11.0%，社会融资规模存量增速将从9.3%升至10%。

2. 投资升温：固定资本形成总额增速将从2023年的3.5%升至2024年的4.5%。制造业和基建投资在财政和信贷政策支持下将加速增长。

3. 消费温和增长：居民消费支出增速可能从2023年的8.5%温和放缓至6.0%，但仍保持稳定增长态势。

4. 进出口低个位数增长：贸易价格企稳，贸易量稳步增长，经常账户余额占GDP比重将从1.9%降至1.6%。

尽管ARIMA模型在GDP预测中表现出色，但其预测能力仍受制于以下因素：

1. 数据质量：ARIMA模型对数据的完整性和准确性要求较高。缺失值或异常值可能影响模型的预测效果。

2. 经济环境变化：ARIMA模型基于历史数据进行预测，而宏观经济环境的突变（如疫情、政策调整等）可能使预测结果失准。

3. 长期预测能力：ARIMA模型在短期预测中表现优异，但长期预测的准确性会逐渐降低。

综上所述，ARIMA模型在GDP预测中具有较高的应用价值，但其预测结果需要结合宏观经济环境和政策背景进行综合分析。对于2024年GDP增速4.8%的预测，虽然有其合理性和数据支持，但仍需谨慎对待。建议读者在参考此类预测时，充分考虑各种不确定因素，形成理性判断。