一、 2023考情分析

根據研招網官方統計，2023年研究生報考人數為474萬，相較去年2022年考研全國碩士研究生招生考試報名人數457萬人，同比增長 17 萬，增長率為 3.72 %。

2018年-2022年是考研人數連續5年陡峭增長的5年，這5年考研人數的平均增長率達到15.926%；而2023年考研人數的增長率僅為3.72%，增長速度明顯放緩。下圖展示了曆年考研人數折線圖，可以直觀地感受到2023年考研人數增長速度的緩和趨勢。

曆年考研人數折線圖

還記得，在2023考研還沒開始的時候，各大數據分析大佬們根據往年的考研數據都預測2023年考研報名人數将超過500萬，但是由于疫情、就業形勢等現實原因，實際上考研人數遠不及原來的預測值。

當然，預測這件事本身就存在不确定性，雖然由于不可抗力造成了2023年考研人數預測的偏差，但是一般來講，數據量越大、越全面，數據預測的準确率會越高，我們還是可以用現有數據預測2024年考研人數。

接下來，我将使用2000年-2023年考研報名人數，借助ARIMA模型，進行2024年以及2025年考研報名人數的預測，僅供大家參考。

二、 2024考研報名人數預測

将曆年考研報名人數數據整理如下圖：

上傳數據至SPSSAU系統，選擇分析方法ARIMA預測，如果隻預測2024年考研人數，則将向後預測期數填1；相應的SPSSAU可以最多向後預測1000期，但是ARIMA向後預測1期和2期較為可靠，向後預測期數越多，準确性越低。

自回歸階數p、差分階數d、移動平均階數q的設置需要結合專業知識進行判斷，但是SPSSAU默認智能地找出最佳的ARIMA模型并且進行預測，比較方便。

SPSSAU操作：

SPSSAU輸出結果：

（1）ARIMA模型參數表

上表格展示本次模型構建結果，包括回歸系數值，p值等。上表可以看出，SPSSAU自動找出的最佳模型為ARIMA(1,1,0)。模型參數表格展示模型構建結果情況，通常不需要對其過多關注，信息準則AIC和BIC值用于多次分析模型對比；此兩值越低越好，如果多次進行分析，可對比此兩個值的變化情況，綜合說明模型構建的優化過程。

（2）模型Q統計量表格

上表格展示模型Q統計量信息，包括統計量值和p值。arima模型要求模型殘差為白噪聲，即殘差不存在自相關性，可通過Q統計量檢驗進行白噪聲檢驗（原假設：殘差是白噪聲）；通常其對應p值大于0.1則說明滿足白噪聲檢驗（反之則說明不是白噪聲），常見情況下可直接針對Q6進行分析即可。所以從上表可以看出殘差滿足白噪聲檢驗（p=0.918>0.1），意味着模型可以正常使用。

（3）預測值

預測值表格是分析者最關注的表格，從上表可以看出，使用2000年-2023年考研報名人數向後預測2期得到，預測2024年考研報名人數為491.555萬人，2025年考研報名人數預測可達到509.415萬人。

也就是說，2024年考研人數将會逼近500萬大關，到2025年預測報名人數将超過500萬，考研人數增長速度雖然放緩，但考研人數仍在平穩增長中。

三、 預測結果分析

從預測結果來看，2024年考研人數同比增長率可能在3.70%左右，2025年考研人數增長率大概在3.6%左右，未來兩年考研人數與2023年考研人數的同比增長率相差不大；可能意味着考研經過2018-2022年這5年的快速增長之後，暫時進入一個比較平緩增長的時期，給了考研學子一個喘息的機會。

2023年的考生所面對的考研在人數壓力上并沒有之前預測的那麼大，但是從另外的角度看，2023屆高校畢業生規模預計1158萬人，同比增長82萬，考研人數的 “ 銳減 ” ，意味着同樣 “上岸 ” 的學子就會減少，意味着這一年會有相當大數量的畢業生湧入就業市場，就業壓力将持續加大。

而再從另外的角度看，如今的就業市場仍不景氣，當“畢業即失業” 照進現實，又要有多少學子會轉身再次投身到考研、考公的熱潮中。

考研考公失利→就業→就業困難→考研考公......

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