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[期刊] 统计与决策
[作者]
潘晓君
时间序列分析预测的首要任务是辨识影响时间序列的项目因素,这个辨识过程称为分解。每个项目的辨识都独立进行。完成分解后的各项目再度组合,由此途径来分析预测时间序列的未来值时间序列分析预测的主要任务就是对时间序列的观察样本建立尽可能合适的分析预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李宏,师应来
时间序列模型(ARMA)是一种精度较高的短期预测模型。本文综合运用B-J时间序列建模方法,对中国国防费时间序列平稳性进行了判别;利用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;利用自相关函数和偏自相关函数判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q));最后利用Eviews统计软件建立了合适的中国国防费时间序列模型,并进行了分析和预测。
[期刊] 农业技术经济
[作者]
孙东升 梁仕莹
新中国成立以来,尤其是改革开放的三十年来,我国粮食产量得到大幅度提高,同时粮食生产也呈现出周期性震荡上升态势。本文运用HP滤波分析方法将我国1949—2008年的粮食产量分离为时间趋势序列和波动序列,对趋势序列建立了关于时间t的趋势模型,并拟合估计了我国60年的粮食产量趋势;利用频谱滤波(BP滤波)法估计并拟合了粮食产量的波动周期。利用上述两个模型进行叠加,预测了未来10年我国的粮食产量。
关键词：
HP滤波 波动周期 粮食产量 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王惠婷
粮食产量的预测是保障粮食安全的重要组成部分。文章结合河南省许昌市粮食产量的历史数据,首先建立趋势外推预测模型,并对模型进行相应的分析;然后运用趋势外推与ARIMA模型(求和自回归移动平均模型)结合起来的混合时间序列模型对趋势值和真实值之间的离差序列即残差进行分析,得到混合时间序列模型的预测结果;最后通过比较得出的混合时间序列模型预测的精度较高,可作为粮食总产量预测的有效工具之一。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周志坚,傅泽田,王瑞梅,李丽,张小栓
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈金先
文章从科学性、可操作性角度对当今适用于市场营销预测的多种时间序列预测模型进行了归纳总结,在此基础上对2001~2010年我国二手车销售量情况进行分析并对未来年份的销售情况进行预测,同时对提出的多种模型进行精度检验。
关键词：
市场营销 时间序列 预测模型 精度检验
[期刊] 中国人口科学
[作者]
李林杰,金剑
文章在客观评述国内外主要预测方法的基础上,根据中国1949-2004年城市化水平的时间序列资料,构建城市化水平的时间序列预测模型,并进行实证检验和预测。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
何新易
作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标,如果能够对GDP做出正确的预测,必然可以有效引导宏观经济健康发展,为高层管理部门提供决策依据。选用适合短期预测的ARIMA模型对中国1952～2010年的GDP进行计量建模分析,预测结果认为未来五年中国的经济增长仍将处于一个水平较高的上升通道。
关键词：
时间序列模型 GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
田宗浩 顾国华 王鹏 王常青
文章通过分析传统的加权模糊时间序列模型和广义模糊时间序列模型,指出了需要考虑的模糊状态的确定方法和建立模糊关系矩阵中的不足。结合模糊集理论中λ强截集的性质,重新定义所要考虑隶属度对应的模糊状态和模糊逻辑关系矩阵的建立过程,建立基于λ强截集的广义模糊时间序列模型。以Alabama大学22年的入学人数为例,利用均方误差MSE和泰尔不等系数TIC对比分析本文提出模型与传统加权模型和广义模型的预测精度以及考虑λ取不同阈值时模型预测精度的变化情况,验证本文建立模型的可行性和有效性。
[期刊] 预测
[作者]
仇士香
棉花是关系到国计民生的大宗农产品之一,在我国国民经济中起着至关重要的作用。近几年我国棉花生产的起伏波动直接影响了纺织工业的正常组织和生产,影响了我国纺织品出口创汇,特别是由于棉花资源的紧张而引发的一系列矛盾在一定程度上影响了我国国民经济持续、稳定、协调发展。为了对我国棉花产、需情况进行深入研究,我们先后走访了农业部、
[期刊] 技术经济
[作者]
张雯丽 李秉龙
采用ARCH模型对我国国内短期棉花价格波动的影响因素进行了研究。结果显示:棉花流通体制改革和市场宏观调控政策对棉花价格波动分别表现为正向影响和负向影响;棉花当期价格受一期和八期滞后价格影响,这显示出市场主体预期对市场变动趋势具有一定影响;国内持续上涨的需求对棉花市场价格波动的影响相对不显著,而供需缺口的变动是影响国内棉花价格波动的重要因素;棉花进口量的增加有利于减弱国内棉花价格波动;国际市场棉花价格波动对国内价格波动存在显著的正向影响。短期内棉花价格呈现出明显的季节特征,这种季节特征与市场预期、供需变化有
[期刊] 统计与决策
[作者]
聂淑媛
文章基于1992—2020年的季度GDP数据，实证分析了新冠肺炎疫情事件的异常影响效应，探讨了两大重要分解因素——季节因素和趋势因素之间极强的交互性。根据GDP序列的特点，分别选取三参数指数平滑乘法模型、SARIMA(1,1,1)×（0,1,1）_4模型、阶梯干预模型和X-12-ARIMA模型进行建模，并依据MAPE等评价指标，得到了相对最优拟合模型——X-12-ARIMA模型。预测结果显示，我国具有良好的经济发展前景。
[期刊] 商业时代
[作者]
杨蕾 张苗苗
本文通过介绍物流需求知识、预测方法及时间序列预测方法,采用随机时间序列模型进行物流需求预测。探讨时间序列模型在物流需求预测中的应用,以期为物流需求预测提供全新方法和借鉴。
关键词：
物流需求预测 时间序列模型 ARMA模型
[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] 统计与决策
[作者]
朱慧明
ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂。本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析。
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