酒店总值管理制度范文

酒店总值管理制度范文第1篇

近年来, 从改革到全面深化改革, 陕西省的国民经济运行情况呈现良好态势, 经济情况一直都是经济学专家们关注的问题。一个国家或者地区的经济增长情况主要指标就是生产总值。因此, 想要研究在全面深化改革下陕西省经济的情况, 那么生产总值就是一个值得研究的指标, 不仅可以衡量我省经济发展的速度, 而且还可以与其他地区经济的发展作对比, 找出差距, 提高经济的发展。

2 实证分析

2.1 数据的收集与整理

本文的样本数据选自1978年到至2015年陕西省的总产值 (按当年价格计算, 单位:亿元) , 数据均来自陕西省《统计年鉴》, 通过整理得到样本数据共38个。

2.2 平稳性检验及处理

在建立时间序列模型之前, 必须首先对收集的数据进行稳定化测试。如果没有明显的趋势和周期性, 则基本上可以判断为平稳序列, 然后可以根据时间序列的自相关函数图和偏自相关函数图进一步的判断。

利用软件Eviews对本文样本数据画出时序图, 从时序图初步判其有一定的上升趋势, 即此时间序列不平稳。如果发现时间序列具有一定的上升或下降的趋势, 则需要对数据进行平滑处理, 方法主要有:差分法、取对数运算。此时, 差分的次数即为ARIMA模型的阶数, 为了确保信息的准确, 应避免过度差分。经过对本文样本数据的进一步差分, 得到如下差分后的时序图。

从二阶差分后的时序图中, 可发现陕西省的生产总值额在“0”这一值附近随机波动着, 没有明显的上升或者下降的趋势, 并且判断这个序列是平稳序列。为了获得准确的判断, 基于时间序列的自相关函数图和部分偏自相关函数图进行进一步验证, 在自相关图中, 自相关系数和偏自相关系数基本都落入随机区间, 因此可以判断此序列是平稳序列。

2.3 模型的建立

从Eviews软件运行得到的自相关图和偏自相关图可以看出, 时间序列的自相关系数是拖尾的, 偏自相关系数也是拖尾的, 所以选择ARMA (p, q) 模型, 且拟合的p值也通过了检验, 因此, 在二阶差分的基础上进行模型的拟合。

我们对所估计模型进行相应的参数估计, 在各初选的模型检验的结果中模型ARMA (1, 1) 的R2=0.995442, ARMA (1, 2) 的R2=0.995251, ARMA (1, 1) 的AIC值=14.77278, ARMA (1, 2) 的AIC值=14.75672, ARMA (1, 1) 的SBC值=14.90339, ARMA (1, 2) 的SBC值=14.88734, 相比较其他各初选的模型而言, 模型AR-MA (1, 1) 、ARMA (1, 2) 的R2值较大, AIC值较小, SC值也比较小, 因此选择这两个模型进行预测。由于在ARIMA (1, 2, 2) 模型中, MA (2) 的p值检验不通过, 因此选择ARIMA (1, 2, 1) 模型。所得模型的结构如下:

2.4 残差白噪声检验

从获得的残差自相关图中, 残差序列的自相关系数全部落入随机区间, 自相关系数的绝对值多数都小于0.1, 与0相比, 没有明显的差异, P值均大于0.05, 因此, 模型拟合是成功的。

2.5 陕西生产总值的预测

根据数据的分析, 本文主要是预测2016年-2020年的陕西省生产总值。

利用ARIMA (1, 2, 1) 模型对2016年-2020年的陕西省生产总值进行预测。预测结果:2016年的预测值是18974.92亿元, 2017年的预测值是20811.79亿元, 2018年的预测值是22810.27亿元, 2019年的预测值是18974.92亿元, 2020年的预测值是27350.16亿元。

3 结语

本文运用时间序列分析中的方法-ARIMA模型对陕西省1978年-2015年陕西省生产总值的数据进行了分析, 并对未来几年进行了预测。经过分析, 可看出陕西省的生产总值随着年份的增长呈不断上升趋势, 尤其从2005年以后, 速度增长及其快。并从对2016年、2017年的生产总值的预测值看出, 预测值与实际值的误差相差不大, 但是随着预测年份的延长, 准确率会相应的有所降低。

摘要：改革开放后, 中国走上市场经济道路, 与以往的经济体制相比, 国内生产总值的计量有了很大的不同。GDP从某个侧面反映了经济实力, 成了各国衡量经济实力的重要指标。本文基于经济体制深化改革, 从时间序列的基本概念出发, 以整套的时间序列建模理论为基础, 在陕西省生产总值1978-2015年的数据上建立了ARIMA模型, 在此基础上, 应用ARIMA模型对2016-2020年陕西省生产总值的数据进行了预测, 从而了解在经济体制改革下, 陕西省的生产总值增长的趋势呈上升状态。

关键词：生产总值,ARIMA模型,预测

参考文献

[1] 王燕.时间序列分析-基于R.北京:中国人民大学出版社, 2015.

[2] 刘展, 赵明霞, 郭丽娟.基于时间序列分析的平顶山地区生产总值的变化趋势研究[J].河南科学, 2013 (10) .