【ARIMA模型在我国全社会固定资产投资预测中的应用（李惠）】在当前经济快速发展的背景下，准确预测全社会固定资产投资的变化趋势对于政府制定宏观经济政策、企业进行战略规划以及金融机构进行风险评估都具有重要意义。随着大数据和人工智能技术的不断发展，越来越多的统计方法被引入到经济预测中。其中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型因其较强的时序分析能力，在经济预测领域得到了广泛应用。

本文以我国全社会固定资产投资数据为研究对象，探讨如何利用ARIMA模型对其进行有效预测。首先，通过收集近年来的固定资产投资数据，对数据进行平稳性检验，确保其满足ARIMA模型的基本假设。随后，采用差分处理消除时间序列中的趋势成分，并通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图确定模型的阶数。接着，使用最大似然估计法对模型参数进行估计，并通过残差分析验证模型的合理性。

实证研究表明，ARIMA模型能够较好地拟合我国全社会固定资产投资的历史数据，并在一定程度上反映其未来的变化趋势。通过对模型进行滚动预测，可以为相关部门提供科学依据，帮助其更好地把握投资方向和节奏。此外，本文还指出，虽然ARIMA模型在短期预测中表现良好，但在面对复杂多变的经济环境时，仍需结合其他方法如机器学习模型进行综合分析，以提高预测的准确性与稳定性。

综上所述，ARIMA模型作为一种经典的时序预测工具，在我国全社会固定资产投资预测中具有重要的应用价值。未来的研究可进一步探索该模型与其他先进算法的融合，以提升预测效果，为国家经济发展提供更加精准的数据支持。

作者：李惠