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[期刊] 统计与决策
[作者]
郁玉环
时间数列的变动是受多种因素共同影响的结果。其影响因素分为长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不规则变动I,其中,长期趋势T和季节变动S是影响时间数列变动的两大主要因素。对
[期刊] 统计与决策
[作者]
申兆光
我国季度GDP时间序列具有趋势、季节性和周期性特征,文章运用趋势-季节回归和ARMA的混合模型,捕捉其动态变化,对近期季度GDP做出较为准确的预测。
关键词：
季度GDP 混合模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王瑞泽
[期刊] 统计与决策
[作者]
董彦彦 邱祎
季节调整模型是趋势预测的核心方法之一,其核心思想在于通过观察数据相对于平均值或者趋势预测值的偏离状况,判断未来的变化。但是在目前的包含趋势的季节调整模型,往往仅依赖被观测数据和时间之间的一元线性回归方程作为测量数据偏离度的依据,这种处理方法因为自回归问题而存在着参数估计结果方差加大,难以真实反应变量的客观变化走势的问题。文章提出使用LM检验判断回归方程的有效性,使用广义差分变化法消除自回归问题,并在此基础上进行季节调整模型构建,为广泛应用的季节指数估计方法提供更为有效的科学方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋鑫 王维国
不同数据和不同模型产生不一样的预测结果,也反映了不同的技术范畴,因此,了解不同模型预测的准确性显得尤为重要。为了提高预测的准确性,文章在考虑了时间序列季节性波动的基础上,采用线性模型及非线性模型对中国入境旅游人数、不同目的入境的外国游客数指标数据进行拟合及预测,继而评价两类模型预测结果。结果表明非线性预测模型优于线性预测模型,采用前两年(m=8)作为输入数据进行递归的SVM模型在所有SVM模型中表现良好,对比SVM、MPL和RBF三种模型,RBF模型表现较好。
关键词：
回归预测 神经网络 入境旅游
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙舞媛 伍海军
文章基于考虑春节效应的X-12-ARIMA季节调整模型,对我国2002年1月至2013年12月的CPI序列月度数据进行季节调整,并进行季节波动性分析及短期预测。实证结果表明:我国的CPI变动存在明显的季节性特征,春节效应对其有显著影响;CPI序列的短期波动主要是受季节性成分影响,而长期波动主要受趋势-循环成分影响;利用该模型进行短期预测效果较好,预测误差绝对值控制在1.5%之内。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙舞媛 伍海军
文章基于考虑春节效应的X-12-ARIMA季节调整模型,对我国2002年1月至2013年12月的CPI序列月度数据进行季节调整,并进行季节波动性分析及短期预测。实证结果表明:我国的CPI变动存在明显的季节性特征,春节效应对其有显著影响;CPI序列的短期波动主要是受季节性成分影响,而长期波动主要受趋势-循环成分影响;利用该模型进行短期预测效果较好,预测误差绝对值控制在1.5%之内。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张光友
“季节波动预测模型新探”一文中的统计预测方法,是统计预测方法研究的一个创新。为此,我们特地约请中南财经大学副校长汪行远教授对该文作了如下评介——《统计与决策》编辑部嘱我为张光友同志的“季节波动预测模型新探”一文作个评介,欣然受命。季节波动预测是经济预测中的传统课题,关于这方面的著述甚多。但把统计分组法和回归分析结合在一起研究季节波动的尚不多见。与传统方法比较,“新探”一文中提出的方法直观简便,一步到位,颇有新意。对于长期趋势和季节波动并存的一些较为规律的经济现象不失为值得一试的方法。当然任何一种预测方法都有其特点和局限性。诸位读者见仁见智,自会评说,如果由此能引起一些讨论,我想也是一件有意义的事情。
[期刊] 生态经济
[作者]
徐家鹏
利用能源ＣＯ２排放系数和１９８５～２０１２年农业能源消费数据，分析了我国农业能源消耗及碳排放状况，然后使用ＨＯｌｔ－Ｗｉｎｔｅｒ无季节性模型对我国＂十三五＂农业能源消耗、ＣＯ２排放趋势进行预测，并探讨农业减排路径，得到以下结论：１９８５～２０１２年，我国农业能源消费量波动中持续增长，ＣＯ２排放系数高的能源在农业耗能中所占的比例有所提高。ＣＯ２排放量总体保持上升趋势，单位农业产值ＣＯ２排放强度逐年下降，但未能实现碳绝对减排。＂十三五＂期间，我国农业能源利用效率逐步提升，单位农业产值ＣＯ２排放强度继续下降。但能源消费量、ＣＯ２排放量仍会持续上升，农业仍不能实现但趋向于碳绝对减排。为实现我国农业节能．．．
关键词：
农业 能源消耗 CO2排放 减排路径
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨君岐 刘利猛 王政军
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖丹桂
季节变动分析与预测的教学具有一定难度,如果结合实例,能够对各项计算作出直观的解释和说明,并能够把握住季节预测的基本要领,那么问题就可迎刃而解。本文对该内容的教学进行探讨。
关键词：
季节变动 季节预测 教学探讨
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪潘义 吴凤平
文章将数据统计分组,用灰色预测分析,对不同季节的时间序列分别建立了一阶微分方程,并求出预测公式,从而得出预测值。这种模型比通常的季节预测模型有更好的效果。
关键词：
统计分组 灰色 季节波动 预测
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