基于ARIMA模型的广州市社会从业人员规模预测：2011～2015

广州作为珠三角地区的核心城市、广东的省会城市，伴随着广州国家中心城市的加速发展，将会吸引更多的外来人口来广州市发展，导致劳动力供给量不断加大，就业压力进一步加大；同时，党中央为应对全球金融危机的影响，提出了“保增长、调结构、促改革、惠民生”的总体部署，掀起了新一轮转方式、调结构的序幕。“退二进三”所带来的就业存量动荡，经济结构调整和产业升级引起的“资本有机构成”的提高，劳动力市场的日渐完善和户籍制度的改革等一系列因素，必然引起劳动力在各行业和各区域间的流动和转移，从而影响从业人员总量规模发生相应的变化。对广州市从业人员规模的预测分析，对于广州市这样一个特大城市来说，有着重要的理论价值和现实意义。

一 ARIMA模型的构建思路

自回归移动平均模型简称ARIMA，该模型是一类常用的随机时间序列模型，由博克斯（Box）、詹金斯（Jenkins）创立，亦称B-J方法。它是一种精度较高的时间序列短期预测方法，其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间t的一簇随机变量，构成该时间序列的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律，可以用相应的数据模型进行近似的描述。通过对该序列的分析研究，能够更本质地认识时间序列的结构和特征，达到最小方差意义下的预测。

ARIMA（p，d，q）模型中，AR指自回归，p为模型的自回归项数；MA为移动平均，q为模型的移动平均项数；d为实践序列成为平稳数列之前必须取其差分的次数。其一般的表达式为：

y_t=φ₁y_t-1+φ₂y_t-2+…+φ