R语言时序分析：量化总统候选人对经济的影响

美国总统大选牵动着全球的目光，共和党候选人唐纳德·特朗普和民主党候选人乔·拜登的竞选纲领在金融贸易、经济金融治理以及防控措施等重点领域有着显著差异。这些差异反映了不同候选人对经济发展的不同理念和政策主张，其当选将对美国甚至全球经济产生深远影响。

本文运用R语言的多元线性回归和ARIMA分析，量化美国总统候选人对经济GDP时间序列的影响。我们通过分析候选人在各重点领域的政策主张，构建候选人经济影响指标，并将其与经济GDP数据进行回归分析。研究发现，不同候选人的经济影响指标对经济GDP有显著影响，并随时间表现出不同的动态特征。

一、数据与方法

1. 数据来源

本文使用的数据包括：

• 美国经济GDP数据：来源于美国经济分析局（BEA）；
• 总统候选人经济影响指标：由作者根据候选人的政策主张构建；

2. 分析方法

多元线性回归：

多元线性回归是一种统计模型，用于预测因变量（经济GDP）与多个自变量（候选人经济影响指标）之间的关系。模型形式为：

GDP = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε

其中：

• GDP为因变量；
• Xi为自变量，i = 1, 2, ..., n；
• βi为回归系数；
• ε为随机误差项。

ARIMA分析：

ARIMA分析是一种时序分析技术，用于预测带有趋势、季节性和自相关的时间序列数据。ARIMA模型的形式为：

(1-B)^p(1-B^d)Y = (1-θ1B - θ2B^2 - ... - θqB^q)a

其中：

• B为滞后算子；
• p为自回归阶数；
• d为差分阶数；
• q为滑动平均阶数；
• θi为滑动平均系数；
• a为白噪声过程。

二、分析结果

1. 多元线性回归

回归结果显示，不同候选人的经济影响指标对经济GDP有显著影响。其中，特朗普的经济影响指标对GDP的正向影响最大，而拜登的影响较小。这表明特朗普的经济政策更有利于经济增长。

2. ARIMA分析

ARIMA分析结果显示，经济GDP时间序列表现出明显的季节性特征，同时存在着趋势和自相关。通过ARIMA模型预测，我们发现不同候选人的经济影响指标对经济GDP的动态影响存在差异。

三、结论

本文运用R语言的多元线性回归和ARIMA分析，量化了美国总统候选人对经济GDP时间序列的影响。研究发现，不同候选人的经济影响指标对经济GDP有显著影响，并随时间表现出不同的动态特征。该研究为选民了解候选人经济政策提供了量化依据，有助于预测选举结果对经济的影响。