，记为ARIMA(p,d,q)。如果经济变量自身是平豫的，可以直接建立ARMA模型，则可以认为在短期内，各种冲击有可能对经济运行产生明显的震荡，但从长期的观点来看，经济运行本身可以依赖自身的力量去调整恢复，这种建模方式反映了凯恩斯主义的观点。相反，如果ARIMA模型同事实更为吻合的话，说明外部冲击可能对经济运行造成持久的影响，经济运行很难自行调节回到受冲击之前的状态，这恰恰反映了RBC理论的观点。如果我们依据RBC观点建立的模型能够通过检验，那么就可以从一个侧面间接证明RBC理论。
三、数据的选取与模型的验证
对中国近代经济史研究最大的困难在于原始数据的缺乏，既缺乏国民生产总值的连续数字，也没有各部门产值、产量等指标的完整数据。本文采用中国进口贸易额作为替代变量，以此分析整个经济波动的情况。这是因为：第一，在当时所有的统计数字中，由海关统计的进出口贸易额时间序列最长，可信度最高；第二，一个国家的进出口额变动是同该国经济状况密切相关的。国内经济增长时，对进口消费品和生产资料的需求会相应增加，而当国内经济不景气时，对进口品的需求也会相应减少。
表1
附图
（数据来源：转引《中国近代经济发展史》，刘佛丁，1999）
1901-1932年间海关统计的进口贸易额，数据按1936年不变价格做了调整，见表1。
数据分析使用Eviews3.1。
对进口额（以im表示）数据做折线图：
附图
图1
由图1可见，在1920年代以后，im序列存在明显的上升趋势。数据不平稳，ARMA模型可能不适用。
为谨慎起见对im做单位根检验(c,0,0)：
表2
ADF Test Statistic -0.732387 1% Critical Value* -3.6852
5% Critical Value -2.9705
10% Critical Value -2.6242
可见，im在10%的显著性水平下也不能通过检验，序列存在单位根。
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