本文研究基于时间序列理论，采用ARIMA模型（自回归差分滑动平均模型）对安徽省城镇化水平进行预测分析。ARIMA模型是时间序列分析中重要的预测工具，尤其适用于具有时间相关性的数据序列。在实际应用中，ARIMA模型可以分为三个主要部分：AR（自回归）部分、差分（Integration）部分和MA（移动平均）部分。ARIMA(p,d,q)中的p、d、q分别代表自回归项数、差分阶数和移动平均项数。
自回归部分代表当前值与历史值之间存在的线性关系，其中的参数p表示历史值的数量。差分部分是为了使得时间序列平稳化而进行的操作，即将非平稳的原时间序列转换为平稳序列，这通常通过一次或多次差分实现，参数d代表了差分的阶数。移动平均部分则是将当前值与历史误差值联系起来，参数q代表历史误差值的数量。
在ARIMA模型建立之前，需要进行平稳性检验以确定时间序列是否满足模型要求。平稳性检验的常用方法有单位根检验（如ADF检验），时序图检验和自相关图检验。ADF检验是目前最常见的单位根检验方法，通过比较特征方程的单位根是否在单位圆内来判断序列是否平稳。
本文使用安徽省1955-2014年的城镇化水平数据，通过EViews软件建立并拟合了ARIMA模型，对未来的城镇化水平进行了短期预测。预测结果表明，所建立的ARIMA(1,2,1)模型参数显著且模型显著性检验通过，表明模型拟合效果良好，对安徽省城镇化水平的短期预测精度高。模型预测结果显示，安徽省城镇化发展势头良好。
城镇化水平通常用城镇人口占总人口的百分比来表示，它能够反映人口在城镇的集中过程和程度。城镇化的核心包括人口就业结构、经济产业结构的转化以及城乡空间社区结构的变迁。城镇化水平的提高，通常意味着第二、三产业向城镇集中，城镇规模扩大和数量增加。因此，对城镇化速度和水平的预测不仅反映了地区经济发展的情况，也是考察区域城镇化进程的基本方法。
城镇化速度预测的方法有很多，例如新陈代谢GM模型预测法、趋势外推预测法和经济因素相关分析预测法等。新陈代谢GM模型预测法侧重于灰色系统的新信息优先原理；趋势外推预测法则利用时间序列数据拟合多项式、指数等模型进行预测；经济因素相关分析预测法则侧重于城镇化与经济发展相互作用的关系，通过经济指标的回归模型来预测城镇化水平。
在具体分析安徽省城镇化水平时，文章还涉及到利用回归模型进行预测的方法，如半对数回归模型、简单线性回归模型等，这些方法通过选择与城镇化水平密切相关的经济指标作为自变量，建立回归方程来预测城镇化进程。
通过对时间序列理论与ARIMA模型的深入理解，结合城镇化水平的数据分析，本文为安徽省未来城镇化水平的预测提供了理论依据和实证支持，展示了如何运用统计软件进行有效的时间序列分析和预测。这些研究对于政府政策制定与实施、经济发展规划以及城镇化进程管理都具有重要的参考价值。
