基于时间序列的广东省高等教育规模分析及预测

摘要

处在改革开放战略前沿的广东，却由于多方面的原因高等教育的发展相对缓慢，经济与高等教育的发展非均衡。而且由于受到全球金融危机的影响，广东省以出口为主的劳动密集型企业出现经营困难，对高校毕业生的吸纳能力减弱，高校毕业生面临前所未有的就业挑战。因此，对广东省高等教育适度规模的研究是有必要的.本文主要目的是针对国家教育部重大项目“高校本科专业设置预测系统”中的人才合理供给预测子问题进行研究，建立适用性较强的、针对广东省人才供给方面的模型，分析现状、预测未来，希望能为广东省高等教育重新定位提供指导。
　　 时间序列模型是用于高等教育规模预测中比较先进的模型之一.本文就是基于时间序列分析理论，采用高校在校学生数代表高等教育规模来进行研究。从经济、社会等角度，分析了广东省高等教育规模的现状，并对其进行了数量预测。
　　 首先，针对广东省高校在校学生数的自身规律，利用1978-2008年的数据建立了ARMA模型、自回归模型和条件异方差模型，同时对各模型的预测结果进行比较，结合各自的优点得到最为合理的预测模型且应用于未来十年的预测。
　　 其次，为了达到对广东省高等教育规模的宏观把握，寻找影响高等教育规模变化的实质因素，本文在对影响因素的定性分析基础上，采用相关性分析法选取了相关的变量作为候选影响因素指标，并采用ADF检验(单位根检验)和EG检验，证实了广东省高等教育规模与广东省的适龄人口数、人均地区生产总值、恩格尔系数、第三产业占地区生产总值的比重等因素确实存在长期均衡关系。
　　 然后，建立ECM模型(误差修正模型)，实现用数据的动态非均衡来逼近长期均衡过程.通过协整回归方程中的系数来分析这四个因素的重要性，通过ECM模型分析四个因素的波动对目标变量的波动影响程度。
　　 最后，比较两种关系下广东省高校在校学生数的预测值，指出广东省高等教育规模所存在的问题。
　　 本文得到较为满意的预测结果，为人才供给预测提供一定的依据.但由于所涉指标与数据十分庞大，采集难度较高，导致本文所用数据较少，因而只能对短期预测提供一定的指导，对中长期预测有待进一步地验证。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题背景

1.2高等教育规模研究现状

1.3本文的研究思路和组织结构

第二章预备知识

2.1 ARMA模型概述

2.1.1三种基本模型

2.1.2随机时间序列的特性分析

2.1.3模型定阶准则

2.1.4预测修正原理

2.2 Auto-Regressive模型

2.2.1模型原理

2.2.2 DW检验

2.2.3异方差

2.3多元时间序列分析

2.3.1平稳多元序列建模

2.3.2单位根检验法

2.3.3协整

2.3.4误差修正模型

第三章广东省高校在校学生数的预测

3.1建立ARMA模型

3.1.1在校学生数时间序列分析

3.1.2拟合和诊断检验模型

3.1.3 ARMA(p，q)模型预测结果

3.2建立Auto-Regressive模型

3.2.1残差自相关检验

3.2.2回归误差分析

3.2.3拟合及预测

3.3建立条件异方差模型及预测修正

3.3.1拟合异方差模型

3.3.2预测修正

3.4本章小结

第四章主要影响因素分析

4.1变量选择及数据预处理

4.1.1影响因素分析

4.1.2数据预处理

4.2建模及预测

4.2.1平稳性检验

4.2.2建立ARIMAX模型

4.3建立ECM模型

4.4结果分析及启示

第五章总结和展望

5.1全文总结

5.2进一步工作的展望

参考文献

致 谢