留学人数预测与消费影响：ARIMA模型与Granger因果分析

本文主要探讨了我国留学生人数的预测及其对居民消费的影响。首先，研究者采用1985年至2012年的数据集，运用时间序列分析中的ARIMA(2,2,2)模型来刻画和预测我国出国留学人数的变化趋势。ARIMA模型是一种常见的非平稳时间序列分析工具，通过分解数据的自相关性和季节性特征，能够提供较为准确的短期和长期预测。结果显示，该模型在预测留学人数方面表现出良好的效果，显示出其在处理此类动态数据上的有效性。 接着，文章进一步探究了出国留学人数与我国城镇居民人均消费性支出之间的关系。研究者注意到，随着留学生人数的增长，居民的消费行为可能会受到影响，特别是在教育、生活费用等方面。为此，他们建立了相应的模型，通过Granger因果关系检验来确定留学人数变化是否能显著地影响城镇居民的消费支出。Granger因果检验是一种统计方法，用于判断一个时间序列是否可以通过另一个时间序列的过去值来预测，从而判断两者是否存在因果关系。 研究结果显示，每增加1%的出国留学人数对数，城镇居民人均消费性支出的对数将增加约0.06%。这意味着留学生人数的增长可能带动城镇居民消费的一定程度增长，尤其是在教育相关商品和服务的需求上。这为政策制定者提供了重要的参考依据，即在考虑教育投入和人才培养的同时，也需关注其对整体经济消费结构潜在的影响。 本文通过对留学人数的精准预测以及与消费支出的关联性分析，不仅有助于理解教育国际化背景下人才流动的规律，也为政府制定教育政策和引导居民消费提供了科学依据，对于我国经济和社会发展具有实际意义。