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[期刊] 价格理论与实践
[作者]
彭建良 丁怡越 左晓琴
公路物流运价指数是以公路物流运价为基础的先行指标,可对公路运输业以及我国宏观经济产生较强的预警功能。为准确掌握公路物流市场动态以及运价指数未来走势,本文选取了2016年1月以来公路物流运价周指数数据,分别构建了ARIMA模型、LSTM深度神经网络模型以及ARIMA-Adam-LSTM混合模型对中国公路物流运价指数进行预测。预测结果显示:短期内运价指数将保持平稳走势,而后期市场将逐渐进入淡季,运价指数总体可能会出现小幅震荡回调;基于ARIMA-Adam-LSTM混合模型预测准确度更高,可为公路物流运价指数预测提供新的科学方法。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
蓝贤钢
波罗的海干散货运价指数是全球航运市场主要运价指数之一,在一定程度上反映航运市场的变动。分析并掌握波罗的海干散货运价指数的主要特征,对提高波罗的海干散货运价指数预测的准确性,从而把握海运价格的变化规律、辅助航运风险管理等都有着十分重要的意义。而燃油成本是航运企业的重要成本,其成本波动对波罗的海干散货运价指数有着较大影响。本文基于2012年以来的波罗的海干散货运价指数数据和国际原油价格数据,探讨波罗的海干散货运价指数与国际原油价格的变化关系,并分别构建SVR模型、LSTM模型和SVR-Adam-LSTM组合模型对波罗的海干散货运价指数进行预测。结果表明:SVR-Adam-LSTM组合模型相较于单一模型,结合国际油价数据后,表现出更高的预测精度和更强的指数趋势把控能力。预测结果显示:波罗的海干散货运价指数短期内保持上升趋势,后期受疫情、地缘政治等影响出现小幅震荡回调。据此,政府及相关部门应加强对波罗的海干散货运价指数与其他影响因素的研究,同时准确发布能够体现我国市场特色的干散货指数,为我国航运市场平稳发展保驾护航。
[期刊] 物流技术
[作者]
张志鹏 丁涛
长江运价指数是反映长江航运市场运价指数行情变化趋势的主要指标,选取内支线运输的12条航线,15家港航企业,通过构建ARIMA-ARCH模型,计算出各航线的运价指数,对各航线的运价指数加权平均后,计算出综合集装箱运价指数。利用EvIEws软件对长江集装箱运价指数进行预测,目的了解长江集装箱运输市场形势,研判市场走向,为港航企业经营决策、政府部门调控管理提供参考,预测结果显示短期内指数围绕976.5点微幅波动,市场稳定。
[期刊] 财经科学
[作者]
胡剑波 罗志鹏 李峰
本文基于LSTM神经网络模型并在一定的经济增长预期下推导预测出我国碳排放强度变化趋势,同时,建立ARIMA-BP神经网络模型作为验证模型对碳排放强度进行直接预测。研究结论为:(1)LSTM神经网络模型在验证集上的均方误差(MSE)为0.00001,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.33%,表明模型泛化能力十分优秀,在LSTM神经网络模型预测框架下,中国碳排放强度将在2030年达到0.9237吨/万元,相较于2005年的碳排放强度2.9755吨/万元下降68.96%;(2)在ARIMA-BP神经网络模型的预测分析中,预估中国2030年碳排放强度能够下降至0.9840吨/万元,相较于2005年2.9755吨/万元的碳排放强度下降66.93%;(3)将ARIMA-BP神经网络模型得到的碳排放强度预测值与LSTM神经网络模型进行对比,LSTM模型在预测精度上的表现更佳,两个模型对于2030年碳排放强度值的预测相差0.0603吨/万元,对于碳排放强度较2005年降幅预测相差2.03个百分点,验证了本文预测模型的稳健性。
关键词:
碳达峰 碳排放强度 预测
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
朱文兴 殷莲甜 刘道林 许菱
钨制品是21世纪国民经济及国防领域的重要稀有金属制品之一,其价格波动关系我国稀有金属产业链发展及国际贸易的稳定。本文基于2016年4月至2021年6月的钨粉价格数据,综合3种预测模型的优势构建出L_ARIMA-SVM组合预测模型。结果表明:L_ARIMA-SVM组合模型相较于线性组合模型,表现出更高的预测精度和更强的价格趋势把控能力。预测结果显示:钨制品价格短期内呈现缓慢波动上升趋势,但受新冠疫情的持续影响仍面临较大风险。据此,应加强钨制品价格监测预警机制,加快资源与产业有效整合,提高我国稀有金属产品价格整体影响力。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
陈兆荣
我国制造业PMI指数是宏观经济运行的先行指标,具有较强的预警作用。为准确把握我国宏观经济运行趋势和制造业经营微观绩效走势,本文根据PMI指数数据建立ARIMA模型,并对2014年6-12月PMI指数进行预测。结果表明,该模型预测精确度较高,适用于我国制造业PMI指数的短期预测,可以为宏观经济预测和监控提供参考。
关键词:
ARIMA模型 PMI指数 短期预测
[期刊] 物流技术
[作者]
肖本佳 黄建华
通过构建公路货物运输信息平台评价指标体系和评价模型选取出样本平台,采用计算机技术从样本平台上获取货运数据,搭建货物运输大数据平台,运用指数编制理论建立运价指数计算模型,最后通过算例进行了模型演算。基于大数据平台的运价指数计算方法解决了以往运价指数区域不平衡的缺点,为公路货物运价指数的编制提供一种新思路。
[期刊] 物流技术
[作者]
肖本佳 黄建华
通过构建公路货物运输信息平台评价指标体系和评价模型选取出样本平台,采用计算机技术从样本平台上获取货运数据,搭建货物运输大数据平台,运用指数编制理论建立运价指数计算模型,最后通过算例进行了模型演算。基于大数据平台的运价指数计算方法解决了以往运价指数区域不平衡的缺点,为公路货物运价指数的编制提供一种新思路。
[期刊] 统计与决策
[作者]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表,以非线性组合的方式,构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型,对三种金融时间序列进行预测,并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型,比较不同模型预测的准确性。实证结果表明,所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内,非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
吴培 李哲敏
猪肉是重要的畜产品之一,其价格关系居民生活水平及整个农产品市场的稳定。本文利用2011年以来的猪肉价格数据,分别构建ARIMA模型、GM (1,1)模型及ARIMA-GM-RBF组合模型对中国猪肉价格进行预测。结果表明,单一模型由于信息利用不充分,预测精度较低。本文中,ARIMA模型表现为普遍低估,且更适合进行短期预测,随着预测期延长,其误差变大;GM模型表现为普遍高估,且更适合进行中长期预测,随着预测期延长,其误差变小。ARIMA-GM-RBF组合模型充分利用了3个模型的优点,相对误差最小,拟合效果最好。结果显示,2018年下半年,中国猪肉价格将呈波动上升趋势;受新一轮增长周期和非洲猪瘟疫情等因素影响,2019年上半年将延续2018年底的上涨趋势,由13.55元/kg持续上升至17.04元/Kg,月均增速为3.89%,2019年下半年,增速将进一步扩大,预计月均增速将达4.68%,年底将创纪录地增至22.52元/kg。最后,提出适当加大规模化、专业化、组织化养殖;监测饲料及原料等上游产业形势;完善猪肉市场监测预警机制,加强疫情防控等促进生猪养殖产业发展和健全猪肉价格调控管理的建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
董大勇 刘珂言
工业品出厂价格指数(PPI)对于制定未来的经济政策和宏观经济决策有着重大的意义。文章深入分析了我国从1993~2014年工业品出厂价格指数(PPI)月度数据,并在此基础上应用ARIMA模型进行建模,并作出了短期的预测。研究表明预测数据与真实数据较为接近,预测精度较高,模型拟合优度良好,工业品出厂价格指数(PPI)在未来一段时间内将有可能继续保持稳中有升的趋势。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
方燕 耿雪洋
本文首先分析近年来传媒产业的现状,其次研究传媒产业在资本市场上的发展,最后运用ARIMA—GARCH模型对传媒板块指数进行预测。研究结果显示:传媒板块指数短期内将会小幅下降。针对传媒行业上市公司的现状及股价模型,得出以下启示:传媒上市公司应注重风险的分散与控制;传媒上市公司注重融资方式的选择,优化资本结构;ARIMA-GARCH模型可扩展于股票价格呈“尖峰厚尾”分布特征的个股进行预测。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
汤兆平 孙剑萍 杜相 汤丽
选取1995-2012年A、B两省货运量数据作为基础,建立ARIMA模型对两省物流需求进行分析,并采用Static预测方法对两省2013-2015年的物流需求进行了预测。模型不仅克服了传统的需求预测方法偏重定性分析,耗时耗力的缺点,而且将过去值拟合误差作为重要因素纳入模型,提高了预测精度。研究有助于铁路部门结合两省不同的经济发展状况,制定相应的货运营销策略,为铁路在货运组织改革背景下提升货运竞争力提供理论参考。
关键词:
物流需求 ARIMA模型 预测 N铁路局
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘静 张颖 刘璐
居民消费价格指数反映一定时期内我国城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数,是宏观经济分析与决策、价格总水平监测与调控的重要指标,同时也是反映通货膨胀的重要指标。文章运用历史数据,结合数学模型对CPI进行了科学合理的预测。在此基础上运用ARIMA模型和GM(1,1)模型对居民消费价格指数进行了预测的对比分析。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
方晓萍 陈秀銮 褚琦 成佳祺 陈赛昭
本文以长江经济带100个地级及以上城市的空气质量指数(AQI)为研究对象,选取了六大污染物和11个影响空气质量指数的气象因子作为影响因素。针对空气质量相关数据的特性,将粒子群算法和万有引力算法结合的混合算法(PSOGSA)与长短期记忆(LSTM)神经网络进行组合,建立PSOGSA-LSTM组合预测模型,对模型的预测精度进行了三个方面的检验,并与传统的LSTM模型的预测结果进行比较,最后将其应用于长江经济带100个城市未来7天的空气质量指数预测。研究结果表明,PSOGSA-LSTM模型相比传统的LSTM模型具有更高的预测精度和较强的稳定性。
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