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1、上海世博会的经济增长定量分析_经济增长ARMA模型论文导读:：2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。本文通过研究过去几年的世博会资料，主要从经济增长这个侧面研究世博会对上海的影响，并做出了定量的分析。首先，我们利用ARMA模型对上海1978年至2002年GDP进行了定量分析，并且预测了在未申办世博会的情况下从2003年至今的GDP，并与实际的GDP做了比较，最终得出GDP确实受到了影响。然后我们统计2003年至今的GDP、居民消费等相关季度数据，建立多元线性回归模型，分析出对GDP有影响的主要因素是投资和消费，最后我们对模型进行了改进。论文关键词：世博会，经济增长ARMA模型，多元
2、线性回归模型一、研究背景世博会作为由某一国家政府主办，由多个国家和组织参加，以展示人类在社会、经济、文化、科技等领域取得的成就，提出人类社会的发展前景和寻求解决人类发展面临的重大问题等为主要内容的国际性大型展示盛会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。它在拉动投资、刺激消费、诱致产业结构调整、通过推动区域经济的发展、促进国际贸易等方面起到重要作用。有一些研究者研究了世博会对经济增长的影响问题：陈佩英 杨路红(2003)在上海世博会的乘数效应里整理了
3、1978年至2001年上海市人均消费与收入的数值，运用投资乘数模型，对世博会为上海GDP的贡献进行了分析和预测经济增长ARMA模型，得到投资变动取决于产量的变动率，不取决于产量变动的绝对量。如果收人增长引起消费增长，而消费增长引起产量增长，投资将加速增长的理论。由于缺乏数据及运用的数学模型不同，在定量分析世博会所带来的经济效益方面没有明显的指导作用论文网站大全。徐梅(2005)在世界博览会的经济增长效应分析里整理了部分综合性世博会的投资情况和历届综合性世界博览会参观人数情况，按照经济学的发展原理得出世界博览会对消费具有拉动效应和会促进经济增长极形成和市场发展。该项研究由于缺少数据和没有利用数学
4、模型，无法定量评估世博会对经济的影响力。本文的目的是利用从改革开放以来上海的相关数据综合考察上海举办世博会所带来的经济效应，之所以以经济增长为研究对象，是因为历届世博会的举办都对举办国的经济增长有积极作用。我们希望通过建立两个模型对19782002年上海GDP的样本数据的分析，观察上海世博会举办与否两者有什么不同，是否确实与历届世博会一样，世博会对举办国的经济增长有积极影响。然后通过对几个主要的因素进行分析，看看是哪些是在世博承办期间影响经济增长的主要因素。本文的样本数据来源于上海统计年鉴（www.stats-）和万德资讯网（）。二、基本假设1. 模型研究范围内，不考虑政府的宏观政策对经济增长
5、的影响经济增长ARMA模型，尤其是全球金融危机期间，国内商品市场及生产要素市场发展平稳。2. 奥运会对上海市GDP影响远小于本届世博会带来的影响；3. 不考虑经济的时间的滞后性。三、模型的建立与求解3.1证明世博经济效应的存在性我们首先应用Eviews 6.0对1978年到2009年的GDP数据进行分析，以1978年为基年，计算其余各年相对于1978年GDP的增长率，用以观察GDP增长率的变化特点，继而发现问题并提出世博影响GDP的可能性。然后我们使用Eviews 6.0对从1978年到2002年的GDP数据构造ARMA模型，并依据ARMA模型对2002年至2010年上海各年GDP进行动态预测
6、，其预测值即除去世博影响的GDP。最后通过已得到的预测值与各年实际GDP的比较，证实世博会对于GDP影响存在与否。具体步骤如下：首先我们以1978年为基年，计算其余各年相对于1978年GDP的增长率，如下图所示。可以看出，在2002年后，上海的GDP增长率变得更“陡峭”了些，世博会的申办成功可能对上海市的经济增长产生积极作用。 图1 以1978年为基年经济增长ARMA模型，其余各年的GDP增长率 为验证这一假设是否正确，我们进一步对上表中的数据进行分析。鉴于世博会是2002年申办成功的，下面我们利用Eviews，对从1978年到2002年的GDP数据构造ARMA模型，并根据模型所得的函数式，对
7、2002年至今的GDP进行预测，最后比较实际的序列和估计的序列，对二者进行比较论文网站大全。看世博会的申办成功是否对上海的经济增长造成了影响。我们发现，1978年到2002年的数据的二阶差分是一个平稳序列，并且几乎不存在自相关和偏自相关。对于一个平稳的时间序列，一般地，ARMA（p，q）模型包含了一个自回归过程AR(p)和一个移动平均MA（q）自回归移动平均过程模型（ARMA）可以很好地研究这些经济变量的变化规律。因此我们考虑ARMA(2,2)模型，经过回归经济增长ARMA模型，我们发现AR(2)和MA(1)不显著。为此我们使用没有AR(2)和MA(1)的ARMA(2,2)模型：其中，c为常数项，为自变量和误差项系数。利用最小二乘法回归，我们获得如下方程：（7.659963） （-9.496831） （-18.78478）其中d(d(GDP)表示对GDP进行二次差分，为白噪声序列。从上面的回归结果可以看出，这个方程的统计量是显著的，虽然拟合度不高（可能是因为国家宏观经济政策的系统原因），但是通过观察D-W值，总体来说，还是可以的。因此我们可以运用得到的函数，对2003年到2009年的上海GDP进行动态预测，得到预测的GDP。
