写一个对宁波市2005年到2021年的消费、投资、出口和GDP数据进行时间序列分析和多元线性回归分析，并进行时间序列测定，预测宁波市2022年消费、投资、出口和GDP，最后比较多元回归模型和时间序列预测模型的代码。

我可以提供一个基于Python的示例代码，用于分析宁波市2005年至2021年的消费、投资、出口和GDP数据，并进行多元线性回归分析和时间序列预测。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#读取数据
data=pd.read_excel('ningbo_data.xlsx')#分析数据
#时间序列模型
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
model=ARIMA(data['GDP'],order=(1,1,1))
model_fit=model.fit(disp=0)#多元线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X=data[['Consumption','Investment','Export']]
y=data['GDP']
reg=LinearRegression()
reg.fit(X,y)#预测2022年
#时间序列模型
pred_ts=model_fit.forecast(1)#多元线性回归模型
X_pre=np.array([[Consumption_2022,Investment_2022,Export_2022]])
pred_lr=reg.predict(X_pre)#比较模型
print('多元线性回归模型预测GDP：',pred_lr[0])
print('时间序列模型预测GDP：',pred_ts[0])