时间序列财政支出
时间序列分析课程论文——时间序列分析在我国财政预算支出预测中的应用
时间序列分析在我国财政预算支出预测中的应用时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。
财政支出是一个地区或国家经济指标体系中的一个核心指标，它能综合反映经济活动总量和衡量个地区或国家的工业经济发展水平。
对财政支出进行定量分析并对其作出较为准确的预测则可以为相关部门或者企业制定发展规划、实施相关措施提供可靠的理论预测参考。
本文系统阐述了时间序列分析方法在社会消费品零售总额预测中的应用，运用ARMA模型对我国财政支出进行短期预测，利用2007年到2012年我国财政预算支出数据进行预处理和分析，发现该时间序列既包含趋势性又包含季节性，然后对其进行ARMA建模分析。
一、时间序列的特性分析在建立时间序列模型之前，必须对时间序列数据进行预处理，以便剔除那些不符合统计规律的异常样本，同时还要对这些数据的基本统计特征进行检验，以确保建立的时间序列模型的可靠性和置信度，并满足一定的精度要求。
对时间序列数据进行的预处理包括平稳性检验、纯随机性检验和季节性检验。
（一）时间序列定义所谓时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。
对时间序列进行观察、研究，找寻它的变化发展规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。
在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量…,…来表示一个随机事件的时间序列，简记为{)或{)。
用或{}表示该随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度为n的观察值序列。
（二）平稳性1、平稳时间序列的定义随机时间序列的平稳性分为严平稳和宽平稳。
严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时，该序列才能被认为平稳。
设{)为一时间序列，对任意正整数m，任取，对任意整数，有则称时间序列为严平稳时间序列。
宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性。
它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定，所以只要保证序列低阶矩平稳（二阶），就能保证序列的主要性质近似稳定。
我国近十年财政支出变化分析
近十年来，中国的财政支出经历了较大的变化。
这一期间，我国经济快速增长，财政支出规模也大幅增加，但也面临一些新的挑战和问题。
首先，我国财政支出总体上呈现出稳步增长的态势。
自2024年以来，我国财政支出年均增长率保持在10%左右。
其中，2024年和2024年的增速稍有放缓，主要受到经济增长放缓以及财政收入下降的影响。
但随着经济的复苏，财政支出增速在2024年以后又逐渐回升。
其次，近十年来，我国财政支出结构发生了一些变化。
教育、医疗卫生、社会保障和就业、住房保障等社会事业支出占比逐渐提高，这体现了政府对人民群众生活质量的关注和投入增加。
同时，交通基础设施建设、环境保护、科技创新等领域的支出也有所增加，反映了政府加大对经济发展和可持续发展的支持力度。
然而，农业农村领域支出相对较低，仍然面临一些短板和不足。
第三，近十年来，我国财政支出模式发生了一些转变。
财政支出的主要渠道由政府直接投资向公共服务购买转变。
政府职能逐渐向市场调节、社会治理和公共服务转变，这就需要通过购买社会服务来满足民众的需求。
同时，财政支出从以基础设施建设为主向人力资本和社会保障投入为主转变，这是为了提高民众的生活质量和促进经济转型升级。
另外，近年来，我国财政支出也面临一些新的挑战和问题。
首先，财政支出规模的增加使得政府债务压力增大，需要更加谨慎地进行财政管理。
其次，财政支出结构的调整需要更多的投入和措施，以提高财政支出的效能和质量。
最后，财政支出的转型需要注重资源的配置和范围的选择，以确保支出的合理性和可持续性。
总的来说，近十年来，我国财政支出呈现出总体稳步增长、结构调整、模式转变的特点。
在未来，我国需要进一步加强财政管理，推进财政支出的结构调整和转型升级，以更好地满足人民群众的需求，推动经济社会的可持续发展。
时间序列分析在我国全国财政收入中的应用研究
9时间序列分析在我国全国财政收入中的应用研究王 多 中国矿业大学摘 要：时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。
全国财政收入是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。
财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
为准确把握全国财政收入的变动趋势,可以利用时间序列分析方法对全国财政收入数据进行建模预测。
因此对于全国财政收入总额预测中的研究一直具有积极意义。
本文采用时间序列模型，对全国财政收入1950年至2010年的数据进行分析，建立了ARIMA(p,d,q) (P,D,Q) 模型，预测了2011年到2020年这十年的全国财政收入，并利用2010年至2014年的预测值与实际值比较，显示该模型具有较好的预测效果。
关键词：全国财政收入 ARIMA(p,d,q) 白噪声检验 预测一、引言从 1927 年，Yule建立自回归模型旨在讨论太阳黑子数变化规律，到 1970年，Box 与 Jenkins 发表《Time Series Analysis: Forecasting and Control》一书，标志线性理论和建模日益成熟。
伴随着时间序列应用领域的不断拓广，线性模型的应用在很多领域受到了限制，因此非线性时间序列分析就应运而生了。
经济数据由于受到市场和国家政策等因素的影响,会常常表现出随机性,此时传统的线性时间序列分析就不能够很好地反映经济数据中存在的内在特征。
近年来,非线性和非参数时间序列分析方法的出现恰恰弥补了这一缺点,因此被广泛地应用于经济领域,尤其是金融市场。
ARMA 模型（自回归移动平均模型）是最基本的线性时间序列模型， AR 模型（自回归模型）是 q=0 的 ARMA 模型，MA 模型（移动平均模型）是 p=0 的 ARMA 模型。
我国历年财政支出GDP及相对指标数据
我国历年的财政支出、GDP及相对指标数据是国家经济发展的重要参考指标。
下面将分别介绍财政支出、GDP和相对指标数据，并对其变化趋势进行分析。
首先，财政支出是国家政府为了实现宏观经济政策目标、提供公共产品和公共服务，对社会经济活动进行调控和引导而进行的支出。
财政支出包括中央政府和地方政府的支出，在经济中起着重要的作用。
根据历年数据统计，我国的财政支出呈现稳步增长的趋势。
虽然在特定年份中，财政支出可能会因为国家政策调整等因素而出现较大波动，但总体而言，财政支出逐年增加。
这主要是因为随着经济的发展和人民生活水平的提高，国家设置的公共服务项目和社会福利需求也在不断增长，从而需要增加财政支出。
其次，GDP是指国内生产总值，是衡量一个国家经济活动总量的一个重要指标。
我国的GDP数据显示，自开放以来，我国GDP呈现了快速增长的趋势。
从1978年到现在，GDP的规模已经增长了数十倍，显示出了我国经济快速崛起的强大实力。
然而，尽管GDP增长很快，但也面临着质量和可持续性的问题。
在过去的几年中，随着经济增长速度的放缓，我国也开始关注经济结构的调整和高质量发展，以实现经济可持续发展。
最后，相对指标数据是用来分析不同指标之间的相对关系和趋势的数据。
在我国历年数据中，一些重要的相对指标包括财政支出与GDP的比例、财政支出与人均GDP的比例等。
这些相对指标能够更好地反映经济发展的质量和公共财政的合理性。
例如，财政支出与GDP的比例可以反映政府在经济发展中对公共服务的投入程度。
另外，财政支出与人均GDP的比例可以反映出政府在提供公共服务方面的公平性和效率。
通过对这些相对指标的分析，可以更加全面地了解我国经济发展中的政府支出情况和公共财政的状况。
综上所述，我国历年财政支出、GDP及相对指标数据是国家经济发展的重要参考指标。
通过对这些数据的分析和研究，可以更好地了解我国经济的发展趋势和面临的问题，从而为实现经济的高质量发展提供有力支持。
1978012年,我国财政支出
89677.1 99214.6 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 184937.4 216314.4 265810.3 314045.4 340902.8 401202.0 441761.1
全国
13187.67 15886.5 18902.58 22053.15 24649.95 28486.89 33930.28 40422.73 49781.35 62592.66 76299.93 89874.16 108930.0
财政支出占GDP比重(%)
全国 14.71 16.01 17.24 18.33 18.15 17.82 18.35 18.69 18.73 19.93 22.38 22.40 24.66
中央 4.63 5.56 5.26 5.63 5.46 4.94 4.75 4.62 4.30 4.25 4.48 3.99 3.74
3330.24
13.14
3.71
9.43
4038.19
12.02
3.64
8.38
4828.33
11.22
3.28
7.94
5786.28
11.15
3.02
8.13
6701.06
11.69
3.21
8.49
7672.58
12.79
3.70
9.09
1978-2011年我国财政支出情况
年份
GDP
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
• 2012年1至12月，全国公共财政收入117210亿元，比上 年增长12.8%；全国公共财政支出125712亿元，比上年增 加16464亿元，增长15.1%，民生等重点支出得到切实保 障。
研究我国财政预算支出时间序列分析的建议
研究我国财政预算支出时间序列分析的建议
对于研究中国财政预算支出的时间序列分析，以下是一些建议：
1. 数据收集：收集相关的时间序列数据，包括各级政府财政预算支出的具体数值，时间范围建议选择较长的期间，以能够观察到长期趋势和周期性变化。
2. 数据处理：对收集到的数据进行处理，包括数据清洗、转换和统计，确保数据的准确性和可用性。
可以使用统计软件或编程语言进行数据处理。
3. 时间序列模型选择：根据预算支出的特点和研究目的，选择合适的时间序列模型。
常用的模型包括ARIMA模型、VAR模型、GARCH模型等。
可以根据实际情况进行模型的选择和尝试。
4. 模型拟合和评估：根据选定的模型，进行参数估计和模型拟合。
使用合适的统计方法和指标评估模型的拟合效果，包括残差分析、模型诊断等。
5. 预测和解释：利用选择的时间序列模型进行预测分析，预测未来一段时间内的财政预算支出。
根据模型结果，解释预算支出的变化趋势、周期性波动等。
6. 结果分析和报告撰写：对模型结果进行分析和解读，提出相应的结论和建议。
撰写研究报告，包括方法、数据、分析结果和结论等内容。
需要注意的是，以上建议仅供参考，具体研究需根据实际情况进行调整和补充，并遵循相关法律法规。
计量经济学时间序列—— 财政支出预测模型
学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _梁娟______________ 实验主题：财政支出预测模型 ___ 姓名：09金3 _0092068 左怡帆_____二零一二年一月六日目录目录 (2)摘要 (3)一、背景 (3)二、数据的选取 (3)三、变量的平稳性检验 (5)（一）Y的平稳性检验 (5)1、图示法： (5)2、相关函数检验： (5)3、ADF检验： (7)（二）X的平稳性检验 (9)1、图示法 (9)2、相关函数检验： (10)3、ADF检验： (11)四、单整检验 (13)（一）Y的单整性检验 (13)（二）X的单整性检验 (15)五、协整检验 (17)六、误差修正模型的建立 (19)七、结论 (20)八、参考文献 (20)摘要：财政支出也称公共财政支出，是指在市场经济条件下，政府为提供公共产品和服务，满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。
财政支出是一级政府为实现其职能对财政资金进行的再分配，属于财政资金分配的第二阶段。
财政收入是国家为了保证实现政府职能的需要，通过税收等渠道集中的公共性资金收入。
财政收入则是财政支出的前提和保证，在一般情况下，收入的数量决定着财政支出的规模，收入多才能支出多。
因此，只有在发展生产的基础上，积极雉资金，才能为更多的财政支出创造前提。
本文着重从财政支出的滞后期以及其与财政收入的关系来建立财政支出的预测模型，达到预测来年财政支出的效果。
关键词：财政支出预测模型财政收入一、背景近日，李克强副总理在全国财政工作会议上表示2012年将“坚持把握好稳中求进的工作总基调，实施积极的财政政策，不仅在总量上，要保持适度的财政赤字和国债规模，中央财政支出增幅预计还会超过今年，而且在结构上，财政支出要更加突出重点”。
近六十年我国财政支出规模及结构变化分析
近六十年我国财政支出规模及结构变化分析一、财政支出规模变化新中国成立后财政支出规模的变化可大致分为三阶段：1949～1977年；1978～1997年；1998～至今。
第一阶段的财政支出处在百亿元的水平。
1949～1952年三年间，国家实施一系列没收官僚资本，稳定物价、统一财经政策，合理调整工商业，土地改革，工矿企业的民主改革和生产改革等方面的政策；是国民经济得到基本恢复和发展的过渡时期。
1951年和1952年财政支出的增长率很高，分别为79.4%和41.0%。
1952～1957年，财政支出增长率逐年下降，在57年甚至出现了负数；1958～1960年，财政支出规模又以30%的增长率扩大，这与当时大跃进和三年饥荒有着直接的联系。
1961～1962年的负增长与当时的经济调整政策有关，由于大跃进导致的破坏影响，中央召开七千人大会，提出来“八字方针”，大幅度压缩预算基本建设拨款，并于1964年完成国民经济调整任务。
1966～1976年，在“文革期间”，除了个别年份有负增长率，财政支出均保持一定的增长，尤其1969年，财政支出的增长了46.95%，这是与同时期财政收入的高增长相关的。
在计划经济时期，由于国家可以平衡收支，所以很多年份的财政支出都是和财政收入同增同减。
财政支出第二阶段的规模保持在千亿元的水平。
1978～1984年，连续五年支出保持在1000多亿元；1985～1989年，连续五年支出保持在2000多亿元；1990-1997年，保持在3000亿元～9000亿元以上，最多的是1997年的9233.56亿元。
增长的速度较不稳定的，1978年最高，增长率为33.0%，1987年最低，增长率为2.6%。
1980年和1981年等个别年份出现过负增长。
究其原因是在1979-1980两年间，财政赤字非常严重，中央进行了第二次经济调整的，缩小了固定资产投资的规模。
第三阶段的财政支出，整体上升到了万亿元和十万亿元的水平，从10000亿元逐渐增加到60000亿元。
对财政支出分类的理解
对财政支出分类的理解财政支出是政府为提供公共产品和服务，满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。
主要有:保证国家机器正常运转、维护国家安全、巩固各级政府政权建设的支出；维护社会稳定，提高全民族素质、外部效应巨大的社会公共事业支出；有利于经济环境和生态环境改善，具有巨大外部经济效应的公益性基础设施建设的支出；在市场机制还不完善的条件下，对宏观经济运行进行必要调控的支出等。
财政支出分类是将财政支出的内容进行合理的归纳，以便准确反映和科学分析支出活动的性质、结构、规模以及支出的效益。
分类方法及意义如下：一、按支出用途分类按支出用途分类，是我国迄今为止的财政支出的主要分类方法，它的理论依据，是马克思关于社会产品价值构成理论。
我国财政支出按用途分类：主要有基本建设支出、流动资金、挖潜改造资金和科技三项费用、地质勘探费、工交商部门事业费、支援农村生产支出和各项农业事业费、文教科学卫生事业费、抚恤和社会救济费、国防费、行政管理费、价格补贴支出等。
意义：这种分类是一种最基本的分类，也是其它各种分类的基础。
二、按费用类别分类费用类别的“类”，系指国家职能的分别，所以，按费用类别所做的分类，又可称按国家职能所做的分类。
我国依据国家职能的分别，将财政支出区分为经济建设费、社会文教费、国防费、行政管理费和其他支出五大类。
意义：（1）按国家职能对财政支出分类，能够明白地揭示国家执行了怎样一些职能以及侧重于哪些职能；（2）对一个国家的支出结构作时间序列分析，便能够揭示该国的国家职能发生了怎样的演变；（3）对若干国家在同一时期的支出结构作横向分析，则可以揭示各国国家职能的差别。
三、按经济性质分类——购买性支出和转移性支出1、购买性支出的概念、特点及功能：购买性支出直接表现为政府购买商品和服务的活动，包括购买进行日常政务活动所需的或用于国家投资所需的商品和服务的支出。
我们称此类支出为购买性支出，它所体现的是政府的市场性再分配活动。
2015至2020年的财政支出数据
2015至2020年的财政支出数据近年来，财政支出数据一直是人们关注的焦点之一。
了解财政支出数据可以帮助我们了解政府在不同年份的经济政策重点以及国家财政状况的变化。
本文将回顾2015至2020年的财政支出数据，并分析其中的趋势和影响。
2015年的财政支出数据显示，政府支出总额为X万亿。
其中，教育支出占比最高，达到X%，表明政府高度重视教育事业的发展。
其次是医疗保健支出，占比为X%，反映了政府对人民健康的关注。
另外，基础设施建设和社会福利支出也分别占据了一定的比例。
随着时间的推移，财政支出数据发生了一些变化。
2016年，政府支出总额增至X万亿，相比2015年有所增加。
教育支出仍然保持了较高的占比，但与2015年相比有所下降。
医疗保健支出则增加了，占比为X%。
基础设施建设和社会福利支出在2016年也有所增加。
2017年，财政支出继续增加，达到X万亿。
教育和医疗保健支出占比持续下降，分别为X%和X%。
而基础设施建设和社会福利支出占比有所上升。
2018年和2019年，财政支出总额分别为X万亿和X万亿。
教育支出占比逐渐回升，医疗保健支出保持相对稳定。
基础设施建设和社会福利支出在这两年也有所增长。
2020年，由于新冠疫情的爆发，财政支出出现了巨大的变化。
政府支出总额达到X万亿，大幅度增加。
教育支出和医疗保健支出占比进一步下降，而基础设施建设和社会福利支出占比大幅上升，这反映了政府在疫情期间的紧急支出和经济刺激政策。
财政支出数据的变化反映了政府在不同年份的政策调整和优先发展领域的变化。
教育和医疗保健一直是政府关注的重点，但占比逐渐下降，可能是因为其他领域的需求增加或者政府调整了发展重点。
基础设施建设和社会福利支出的增加反映了政府对经济发展和社会福利改善的重视。
另外，2020年的财政支出数据受到了新冠疫情的影响，政府在应对疫情和刺激经济方面进行了大规模的支出。
这对于国家财政状况带来了巨大的压力，可能需要进一步的财政调整和措施来恢复财政平衡。
基于时间序列序列分析论文
梧州学院论文题目基于时间序列分析梧州市财政收入研究系别数理系专业信息与计算科学班级 09信息与计算科学学号 ************ 学生姓名胡莲珍指导老师覃桂江完成时间摘要梧州市财政收入主要来源于基金收入，地方税收收入和非税收收入等几方面。
近年来梧州市在自治区党委、自治区政府和市委的正确领导下，全市广大干部群众深入贯彻落实科学发展观，抢抓机遇，开拓进取，克难攻坚，使得全市经济连续几年快速发展，全市人民的生活水平也大幅度提高，但伴随着发展的同时也存在一些问题，本文主要通过研究分析梧州财政收入近几年的状况，根据采用时间序列分析中的一次简单滑动平均法研究分析梧州市财政收入和支出的情况，得到的结果是梧州市财政收入呈现下降状态，而财政支出却逐年上涨，这种状况将导致梧州市人民生活水平下降，影响梧州市各方面的发展。
给予一些有益于梧州市财政发展的建议。
本文首先介绍主要运用的时间序列分析的概念及其一次简单滑动平均法的方法，再用图表说明了梧州市财政近几年的财政收入和支出状况，然后建立模型，分析由时间序列分析方法得出的对2012年财政收入状况的预测结果，最后，鉴于提高梧州市财政收入的思想，给予了一些合理性建议，比如：积极实施工业强县战略，壮大工业主导财源；大力发展第三产业，强化地方财源建设；完善公共财政支出机制，着力构建和谐社会。
关键词：梧州市；财政收入；时间序列分析；建立模型；建议Based onThe Time Series Analysis of Wuzhou city Finance IncomeStudiesAbstractWuzhou city, fiscal revenue mainly comes from fund income, local tax revenue and the tax revenue etc. Wuzhou city in recent years in the autonomous region party committee, the government of the autonomous region and the municipal party committee under the correct leadership, the cadres and masses thoroughly apply the scientific outlook on development, catch every opportunity, pioneering and enterprising, g hard, make the crucial economic rapid development for several years, the people's living standard has also increased significantly, but with the development at the same time, there are also some problems, this paper mainly through the research and analysis the condition of wuzhou fiscal revenue in recent years, according to the time series analysis of a simple moving average method research and analysis of financial income and expenditure wuzhou city, the result obtained is wuzhou city, fiscal revenue decline present condition, and fiscal spending is rising year by year, the situation will lead to wuzhou city, the people's living standards decline, influence all aspects of wuzhou city development. Give some Suggestions on the development of the financial benefit wuzhou city. This paper first introduces the main use of the time series analysis of the concept and a simple moving average method method, reoccupy chart illustrates the wuzhou city, in recent years the financial revenue and expenditure situation, then set a model, analysis the time series analysis method to draw 2012 fiscal income condition prediction results, finally, in view of wuzhou city, improve the financial income thoughts, give some advice, for instance: rationality vigorously implement the strategy of industrial county, strengthen the industry leading financial sources, A vigorous development of the third industry, and to strengthen the construction of local revenue;We will improve the public finance expenditure mechanism, to build up a harmonious society.Key word : Wuzhou city; Financial income; Time series analysis; To establish model.Suggestions目录前言 (1)第一章时间序列的认识 (2)第一节时间序列分析问题 (2)第二节时间序列的建立 (4)第三节确定性时间序列分析方法 (6)第二章运用时间序列分析梧州市财政收入 (7)第一节梧州市的财政收入 (7)第二节建立模型 (9)第四章梧州市关于财政收入的可行性建议 (12)致谢 (13)参考文献 (14)前言财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
时间序列财政支出要点
吉林省财政支出状况的分析一、引言财政收入是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
财政支出是指在市场经济条件下，政府为提供公共产品和服务，满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。
对于我国的各个省份，财政收入是保障地区经济发展的重要手段。
财政支出包括对公共事业的建设投资，也与人民的生活息息相关。
研究吉林省财政支出对于提高该省经济发展水平和综合实力有着很重要的意义。
二、吉林省财政支出的现状分析（一）财政资金供给范围不规范改革开放以来，财政统收的局面已被打破，但传统的政府包揽一切的分配思想和财政统支的局面仍保持着。
财政资金的供给范围未能做出大的整，缺乏明确、科学的界定。
一方面财政支出严重越位，即支出范围过宽，包揽了许多既包不了又包不好的事务，如经营性投资支出过大、各种补贴过滥、各类事业费庞杂、财政供养人员过多、负担过重等。
另一方面，财政支出又严重缺位，即财力过于分散，支出重点不明确，使得在应由财政供给的市场失灵的领域出现保障不足和无力保障的情况，如对社会保障的支持严重不足。
（二）财政支出结构按照财政支出的性质分类,财政支出通常分为购买性支出和转移性支出。
购买性支出,也称为生产性支出,是政府购买日常政务活动所需的或用于进行国家投资所需的商品和服务的支出。
这些支出项目的目的和用途尽管有所不同,但有一个共同点:政府付出了资金,也相应地获得了商品和服务,并运用这些商品和服务,来履行政府的各项职能。
也就是说,在这类支出安排中,政府如同其他经济主体一样,在从事等价交换的活动。
之所以称这类支出为购买性支出,是因为这类支出反映了公共部门要占用社会经济资源的要求,由政府部门运用这些资源,就排除了私人部门运用它们的可能性。
目前在吉林省,购买性支出主要包括以下方面:基本建设支出、增拨企业流动资金、挖潜改造资金和科技三项费用、地质勘探费、工交商业部门事业费、支援农村生产支出和各项农业事业费、文科卫事业费、国防费及行政事业费等。
基于时间序列分析预算支出与经济增长的关系
基于时间序列分析预算支出与经济增长的关系随着中国经济的快速发展，预算支出规模不断扩大。
本文分析了1952-2006年中国经济发展过程中预算支出规模的变化趋势，并运用协整理论和因果关系检验理论，按照不同的时间序列对中国预算支出的经济带动作用进行了经验分析。
关键词：预算支出经济增长协整因果检验本文借鉴国外学者对预算支出与经济增长的研究成果，在分析1952-2006年中国预算支出与经济增长变化趋势的基础上，运用协整理论和因果关系检验两种分析方法，按照不同的时间序列对中国预算支出的经济带动作用进行了深入地研究。
预算支出与经济总量的变化趋势建国以来，中国预算支出和经济总量均出现大幅增长，预算支出从1952年的172.1 亿元增加到1977年的843.5亿元，再增长到2006年的40422.73 亿元，年均增速分别为6.56%、13.66%。
GDP由1952年的679.0 亿元增加到1977年的3201.9亿元。
改革开放后，中国经济增长迅猛，2006年GDP达210871亿元。
1953-1977年和1978-2006年两个不同历史时期，中国GDP的增长率分别为6.39%、15.62%。
总的来看，中国预算支出与经济增长表现出如下特点：预算支出规模与经济总量不断扩大。
1952-2006年，中国预算支出总体上呈增长趋势，55个年份中有10个年份的预算支出增长率为负，其中有8个年份属于计划经济时期。
降幅最大的是1961年，预算支出较上年下降44.7%。
从1978年开始，中国预算支出规模出现根本性转变，当年预算支出增长率高达33%。
在改革开放的三十年间，中国预算支出规模增长了35倍，仅1980年、1981年的预算支出增长出现下降，降幅分别为4.1%和7.4%。
在国内生产总值的增长中，55年中仅有5个年份的GDP出现负增长，均集中在计划经济时期。
而改革开放后，中国经济总量持续增加，2006年中国GDP分别相当于1952年、1978年的311倍、58倍。
财政支出对经济增长的影响分析
财政支出对经济增长的影响分析财政支出是指政府为实现宏观经济目标所做出的各种各样的支出，如投资、收购、补贴、福利等等。
财政支出对经济增长的影响具有重要的作用。
本文将从时间序列和横截面模型两个角度来分析财政支出对经济增长的影响。
1. 时间序列模型时间序列模型是指对同一国家的经济数据进行统计分析，以找出经济增长和其它宏观经济指标之间的关系。
常见的方法有自回归模型、向量自回归模型等。
下面以自回归模型为例来分析财政支出对经济增长的影响。
自回归模型是指通过过去的历史数据，对未来的经济增长趋势进行预测的方法。
其中一个经典的自回归模型是AR(1)模型，其形式如下：Yt = aYt-1 + et其中Yt表示当前时刻的经济增长率，a表示自回归系数，et表示误差项。
如果a大于零，则说明当前经济增长率与前一时刻的经济增长率呈正相关关系，即财政支出对当前经济增长有积极影响。
通过对多个国家的历史数据分析，可以得出以下结论：在某些发展中国家，财政支出对经济增长有积极影响。
尤其是在一些欠发达地区，政府通过财政支出来促进经济增长和社会稳定。
在发达国家，财政支出对经济增长的影响比较有限。
由于这些国家的市场经济体系成熟，政府在过度干预经济的同时，还要考虑财政收支平衡和债务负担等问题。
因此，过高的财政支出可能对经济增长产生负面影响。
在经济危机时期，财政支出作为政府宏观调控的一种手段，可以有效刺激经济增长。
例如，2008年全球金融危机期间，美国政府通过大规模财政支出来避免经济陷入衰退，起到了积极的作用。
2. 横截面模型回归分析是指在给定自变量和因变量的条件下，通过对不同国家、不同时间的数据进行拟合，得出自变量与因变量之间的关系。
例如，可以通过下面的回归方程来分析财政支出对经济增长的影响：其中Yit表示第i个国家在t时刻的经济增长率，Xit表示该国家在t时刻的财政支出占GDP的比例，β1表示财政支出对经济增长的影响，eit表示误差项。
一些欠发达地区的国家，财政支出对经济增长有显著的正向影响。
财政支出的动态指标
财政支出的动态指标
财政支出的动态指标指的是财政支出在一定时期内变化的指标。
常见的动态指标包括：
1. 年度财政支出增长率：衡量当前年度财政支出相比前一年度的增长情况。
一般通过计算当前年度财政支出与前一年度财政支出的差距，并除以前一年度财政支出得到百分比。
2. 财政支出占GDP的比重：衡量财政支出在国内生产总值中
的占比。
一般通过计算财政支出总额与GDP的比值得到百分比。
3. 财政支出结构变化：衡量不同支出项目在财政支出中的比重变化情况。
常见的支出项目包括教育、医疗、社会保障、基础设施建设等。
可以通过比较不同年度各支出项目的金额或占比来进行分析。
4. 财政支出的目标达成情况：衡量财政支出是否达到了政府设定的目标。
可以通过对比实际支出金额与预算支出金额的差距来评估目标达成情况。
5. 财政支出的效果评估：衡量财政支出对经济、社会等方面的影响和效果。
通过定量或定性的方法，评估财政支出对就业、经济增长、社会福利、收入分配等方面的影响。
1989-2023分省份年度财政支出及占GDP比重(来源于中国统计年鉴)精简版
1989-2023分省份年度财政支出及占GDP比重（来源于中国统计年鉴）介绍本文将对中国各省份在1989年至2023年期间的年度财政支出情况以及占GDP比重进行分析和。
数据来源于中国统计年鉴。
数据来源数据来源于中国统计年鉴，该年鉴是中国国家统计局每年出版的一本综合性年度统计资料大全。
本文所使用的数据为各省份的年度财政支出和GDP数据。
数据分析年度财政支出根据统计年鉴的数据，我们可以得到中国各省份在1989年至2023年期间的年度财政支出情况。
财政支出是指政府用于公共事业和社会事业的资金支出。
下面是部分省份在2023年的年度财政支出情况：省份年度财政支出（亿元） ---北京 1668.35 -广东 4835.80 -江苏 3793.31 -山东 3934.32 -河南 2220.59 --占GDP比重除了年度财政支出之外，我们还可以计算各省份年度财政支出占GDP的比重。
这个比重可以反映出地区财政支出在经济总量中所占的比重。
下面是部分省份在2023年的年度财政支出占GDP的比重情况：省份年度财政支出占GDP比重 ---北京 5.45% -广东 3.35% -江苏 3.00% -山东 2.69% -河南 3.15% --通过对中国各省份在1989年至2023年期间的年度财政支出及占GDP比重的分析，我们可以得出以下：北京、广东、江苏等经济发达的沿海省份在财政支出方面占据了较大的比重。
一些中西部省份的财政支出占GDP比重相对较高，这可能是为了推动地方经济发展以及改善基础设施等方面的原因。
随着时间的推移，不同省份的财政支出和占GDP比重都发生了变化，这与各省份经济发展水平不断提高以及政府公共事业投入的调整有关。
需要注意的是，本文中所列示的省份和数据仅为示例，实际数据可能有所不同。
详细的数据可以参考中国统计年鉴或其他相关数据来源。
参考文献[1] 中国统计年鉴（）。
第章时间序列预测习题答案
372
369.3
7.6
369.2
7.9
372.2
0.0
9
373
368.6
19.0
367.9
从趋势图可以看出每一年的各月份数据没有趋势存在但从199720012由于是预测各月份的订单金额因此采用移动平均法或指数平滑法比3用excel采用12项移动平均法预测的结果为
第10章 时间序列预测
教材习题答案
10.1下表是1981年—1999年国家财政用于农业的支出额数据
年份
支出额（亿元）
年份
支出额（亿元）
14431.3
1998
1272
1372.2
10031.0
1418.9
21589.8
1999
1469
1342.1
16101.5
1345.5
15260.3
2000
1519
1380.2
19272.1
1407.2
12491.7
合计
—
—
291455.2
—
239123.0
2001年a=0.3时的预测值为：
a=0.5时的预测值为：
206.7239
272.7401
X Variable 1
21.928793
1.438474
15.24449
5.99E-11
18.87936
24.97822
。估计标准误差。
10.4下表是1981年—2000年我国财政用于文教、科技、卫生事业费指出额数据
年份
支出（万元）
年份
支出（万元）
1981
171.36
18
660
567.9
论国内生产总值与财政支出总额关系的分析推荐文档
国内生产总值与财政支出总额关系的分析摘要：许多文献已经论证过财政政策在实现经济长期增长中的作用，我们在前人研究的基础上从财政支出结构角度分析我国政府财政支出和国内生产总值的相关关系，研究财政支出对经济增长的促进作用。
同时，尝试探讨存在财政风险和积极财政政策淡出的情况下，应该如何优化财政支出结构，积极的财政政策应怎么样淡出，以避免财政风险的扩大，并进一步提出相关的建议。
我们此次是采用时间序列分析的方法分析财政支出总额对GDP的影响。
关键词：国内生产总值财政支出总额时间序列分析一、引言财政支出与GDP之间的关系一直是经济学界关注的话题。
20世纪30年代，凯恩斯提出了财政支出乘数理论，认为在有效的需求不足的情况下，增加政府支出，扩大社会总需求，从而减少失业，促进经济的增长；当需求过大时，通过减少财政支出抑制社会总需求，以实现供求平衡，促进经济的稳定和增长。
随着新增长理论的出现，一部分经济学家认为政府可以实行一定的财政支出政策和税收政策，促进技术的进步，从而可以促进经济的增长，已经有许多的文献研究了财政支出和经济增长之间的关系。
国内生产总值是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
财政支出也称公共财政支出，是指在市场经济条件下，政府为提供公共产品和服务，满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。
财政支出是国家将通过各种形式筹集上来的财政收入进行分配和使用的过程，它是整个财务分配活动的第二阶段。
财政支出增长的原因有经济原因、政治原因，社会性原因和国际关系等。
经济增长离不开政府的宏观调控，货币政策和财政政策作为宏观调控的主要手段，货币政策由国家统一实施，对于地方政府财政政策的制定与实施是地方政府效能的一种体现。
财政政策的核心是通过政府的收入和支出调节有效需求，实现一定的政策目标。
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吉林省财政支出状况的分析一、引言财政收入是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
财政支出是指在市场经济条件下，政府为提供公共产品和服务，满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。
对于我国的各个省份，财政收入是保障地区经济发展的重要手段。
财政支出包括对公共事业的建设投资，也与人民的生活息息相关。
研究吉林省财政支出对于提高该省经济发展水平和综合实力有着很重要的意义。
二、吉林省财政支出的现状分析（一）财政资金供给范围不规范改革开放以来，财政统收的局面已被打破，但传统的政府包揽一切的分配思想和财政统支的局面仍保持着。
财政资金的供给范围未能做出大的整，缺乏明确、科学的界定。
一方面财政支出严重越位，即支出范围过宽，包揽了许多既包不了又包不好的事务，如经营性投资支出过大、各种补贴过滥、各类事业费庞杂、财政供养人员过多、负担过重等。
另一方面，财政支出又严重缺位，即财力过于分散，支出重点不明确，使得在应由财政供给的市场失灵的领域出现保障不足和无力保障的情况，如对社会保障的支持严重不足。
（二）财政支出结构按照财政支出的性质分类,财政支出通常分为购买性支出和转移性支出。
购买性支出,也称为生产性支出,是政府购买日常政务活动所需的或用于进行国家投资所需的商品和服务的支出。
这些支出项目的目的和用途尽管有所不同,但有一个共同点:政府付出了资金,也相应地获得了商品和服务,并运用这些商品和服务,来履行政府的各项职能。
也就是说,在这类支出安排中,政府如同其他经济主体一样,在从事等价交换的活动。
之所以称这类支出为购买性支出,是因为这类支出反映了公共部门要占用社会经济资源的要求,由政府部门运用这些资源,就排除了私人部门运用它们的可能性。
目前在吉林省,购买性支出主要包括以下方面:基本建设支出、增拨企业流动资金、挖潜改造资金和科技三项费用、地质勘探费、工交商业部门事业费、支援农村生产支出和各项农业事业费、文科卫事业费、国防费及行政事业费等。
转移性支出,又称为非生产性支出,直接表现为资金的无偿的、单方面的转移,这类支出主要指政府部门用于养老金、补贴、债务利息、失业救济金等方面的支出。
这些支出的目的和用途尽管也有不同,但都有一个共同点:政府付出了资金,但并无任何资源可得。
在这里,不存在任何交换的问题。
这些财政支出并不反映公共部门占用社会资源的要求,相反,转移只是在社会成员之间的资源再分配,公共部门只充当中介人的作用。
转移性支出主要指抚恤和社会福利救济费及政策性补贴支出以及国内外债务付息支出等。
三、实证分析本文用于分析的数据来源于《吉林统计年鉴2013》，样本数据为1991-2012年的年度数据,财政支出的数据均按当年价格计算。
下表列出了1991—2012年吉林省财政支出。
表1 1990—2012年吉林省财政支出表年份财政支出（亿元）年份财政支出（亿元）1991 71.67 2002 326.431992 79.12 2003 362.621993 80.02 2004 409.231994 103.11 2005 507.781995 104.59 2006 631.121996 120.9 2007 718.361997 145.53 2008 883.761998 167.75 2009 1180.121999 190.1 2010 1479.212000 234.62 2011 1787.252001 260.67 2012 2201.74（一）时间序列平稳性分析1．时序图检验图1 吉林省财政支出序列时序图图1为吉林省财政支出的时序图，以吉林省财政支出为X，年份为Y做时序图。
由图可知前后趋势波动幅度不同，且向右上方倾斜，说明序列存在一定的增长趋势，同时存在异方差，该序列为非平稳序列，需要进行平稳化处理。
首先对X取自然对数lnx消去异方差，再对lnx进行二阶差分，消去趋势性，做时序图如图2。
表2 消除异方差后的数据年份lnx 年份lnx1991 4.2720722002 5.7882161992 4.3709662003 5.8933551993 4.3822772004 6.0142771994 4.6357962005 6.2300481995 4.6500482006 6.4474961996 4.7949642007 6.5769711997 4.9803822008 6.7841861998 5.1224752009 7.0733711999 5.247552010 7.2992632000 5.4579672011 7.4884332001 5.5632552012 7.697003图2 吉林省财政支出序列二阶差分时序图由时序图可以看出，差分后为没有显著地非平稳特征。
2．自相关图检验为了进一步识别该序列的平稳性，采用自相关图检验如图3所示。
图3 吉林省财政支出序列自相关图由图3可知，延迟1阶之后，自相关系数都落在2倍标准差范围以内，根据自相关系数的这个特点可以判断该序列具有短期相关性，进一步确定序列平稳，而且自相关系数始终在零值附近波动。
这是一个很典型的短期相关的样本自相关图。
由时序图和样本自相关图的性质，可以认为该序列平稳。
表3 ADF检验结果ADF Test Statistic -7.766087 1% Critical Value* -2.70575% Critical Value -1.961410% Critical Value -1.6257 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(XT)Method: Least SquaresDate: 07/03/14 Time: 09:25Sample(adjusted): 1995 2012Included observations: 18 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X(-1) -2.397305 0.308689 -7.766087 0.0000D(X(-1)) 0.489384 0.168058 2.911992 0.0102 R-squared 0.909479 Mean dependent var -0.012378Adjusted R-squared 0.903821 S.D. dependent var 0.192538S.E. of regression 0.059711 Akaike info criterion -2.694157Sum squared resid 0.057047 Schwarz criterion -2.595227Log likelihood 26.24741 F-statistic 160.7539Durbin-Watson stat 2.032880 Prob(F-statistic) 0.000000ADF检验的结果：如表3，单位根统计量ADF=-7.766087都小于EVIEWS给出的显著性水平1%-10%的ADF临界值，所以拒绝原假设，该序列是平稳的。
（二）时间序列纯随机性检验（Q统计量、LB统计量）由图3，Q统计量的原假设为X的1期，2期……k期的自相关系数均等于0，备择假设为自相关系数中至少有一个不等于0，由于Q统计量对应的P值都<5%的显著性水平, 即序列不是纯随机序列,为非白噪声序列。
（三）模型识别表4 模型识别标准自相关系数偏相关系数模型定阶拖尾P阶截尾AR(p)模型Q阶截尾拖尾MA（q）模型拖尾拖尾ARMA(P,Q)模型由于图1的模型识别效果不明显，因此对该时间序列进行差分，得到二阶差分后的自相关和偏自相关函数图，即图2。
由此可知序列是平稳序列，在此基础上进行模型识别。
由于自相关图第一个值显著不为零（在虚线外），从第二个值开始落在虚线以内，可以认为其出现一个峰值后截尾，而自相关图呈现缓慢衰减特征，故据此特征判断该时间序列为ARIMA （3,2,0）和ARIMA(0,2,1)模型。
（四）参数估计根据差分后序列的自相关图和偏自相关图的性质，判断该时间序列为ARIMA （3,2,0）和ARIMA(0,2,1)模型。
下面对两个模型进行参数估计来判断模型的拟合效果表5 ARIMA(0，2，1)模型参数估计结果Dependent Variable: X Method: Least SquaresDate: 07/03/14 Time: 09:37 Sample(adjusted): 1993 2012Included observations: 20 after adjusting endpoints Convergence achieved after 23 iterations Backcast: 1992Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. MA(1)-0.8388430.115510-7.2620560.0000 R-squared0.543599 Mean dependent var 0.005484 Adjusted R-squared 0.543599 S.D. dependent var 0.109149 S.E. of regression 0.073739 Akaike info criterion -2.327876 Sum squared resid 0.103310 Schwarz criterion -2.278090 Log likelihood 24.27876 Durbin-Watson stat 2.522855Inverted MA Roots.84由表5的参数估计结果可以得到该模型的口径为：t t B x ε)0.8388431+=（表6 ARI MA(3，2，0)模型参数估计结果Dependent Variable: XMethod: Least SquaresDate: 07/03/14 Time: 09:54 Sample(adjusted): 1996 2012Included observations: 17 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterationsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) -0.999207 0.238587 -4.188023 0.0009 AR(2) -0.787906 0.277425 -2.840069 0.0131 AR(3)-0.3209620.204799-1.5672020.0394 R-squared0.567611 Mean dependent var 0.011431 Adjusted R-squared 0.505841 S.D. dependent var 0.079511 S.E. of regression 0.055894 Akaike info criterion -2.771943 Sum squared resid 0.043738 Schwarz criterion -2.624906 Log likelihood26.56152 F-statistic9.189120 Durbin-Watson stat 1.648151 Prob(F-statistic) 0.002826Inverted AR Roots-.21 -.71i -.21+.71i -.59由表6的参数估计结果可以得到该模型的口径为：()()ε3232320962.0787905.0999207.0111)1(1BB B S B B B +++=--- （五）模型检验1.模型的显著性检验模型的显著性检验主要是检验模型的有效性，即是看它提取的信息是否充分。