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[期刊] 统计与决策
[作者]
李正辉 吕忠伟
本文简单介绍了四种单变量时间序列模型识别的方法,给出了每种方法识别模型时的输出表格,并利用统计软件模拟两个时间序列进行实证研究,总结出了四种方法在实际应用中注意的问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕忠伟 秦建国
模型识别是建立时间序列模型的基础,是模型预测成败的关键。本文介绍了五种多变量时间序列模型识别的方法,分析了每种识别方法的输出形式,最后利用SAS统计软件对多变量时间序列模型的识别进行实证研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李肖肖 付恒春 薛晔
针对目前信息分配模糊时间序列模型只能研究单变量的局限性,文章构建了一个基于信息分配技术的双变量模糊时间序列预测模型,并探讨模糊区间长度对模型预测精度的影响。以中国的互联网用户渗透率以及实际GDP为例验证模型的有效性,并选取经典马尔可夫模型作为对比模型。结果表明:模糊区间长度对信息分配模型的预测精度有影响,且模糊区间长度减小能提高预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许之友 吕恕
为了提高模糊时间序列的预测精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,选择适当的小波函数,把一维数据分解为低频逼近部分和高频细节部分,在低频部分和高频部分根据各自数据特征利用模糊C-均值聚类算法分别建立模糊时间序列模型并预测,然后把每个部分的预测值根据小波重构得到最终预测结果。通过对国家财政收入实例验证对比发现,该模型在预测精度方面有较大提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲜思东 张建锋
近年来,经过人们对模糊时间序列模型大量的研究后,发现模糊区间的划分以及模糊关系的构建是影响模糊时间序列模型预测精度最关键的两个因素。文章针对目前模糊时间序列模型在论域划分中存在的问题,提出将人工鱼群算法(AFSA)用于模糊时间序列模型的论域划分中;并利用最小均方误差(MSE)确定最优的预测结果;最后为了显示所提出方法的有效性,将该方法用于Alabama大学注册人数的预测,结果显示该方法的预测精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛晔 李肖肖 付恒春
针对目前多变量模糊时间序列研究中小样本问题,文章基于信息扩散技术构建一个多变量模糊时间序列模型,讨论信息扩散系数的变化对模型精度的影响,进而选取2006—2016年人均GDP、能源消费总量的样本数据对中国SO_2排放量进行预测,且与马尔可夫模型运行结果进行比较。结果表明:所建模型可以弥补小样本的不足;不同方式确定的信息扩散系数对模型精度存在影响,其中基于两点择近原则确定的h_0最优;所建模型的平均绝对误差与平均绝对百分误差率均小于马尔可夫模型,即具有较高的预测精度。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩冬梅 高铁梅
一、季节调整的重要意义 月度或季度经济时间序列一般可分解为四种变动要素,即长期趋势要素T,循环要素C,季节变动要素S和不规则要素I。季节变动要素和循环要素的区别在于,季节变动要素是每年重复出现的周期变动,是由温度、降雨、年内的月份、假期、政策等引起的,而循环要素是间距比较长且不固定的一种周期性波动,它代表景气波动。经济时间序列分解模型也称为结构时间序列模型。依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互关系,可以表现出多种不同的形式,一般而言,基本的分解模型为加法模型和乘法模型。设经济时间序列为{y_1},可以分别表示成如下的加法模型和乘法模型形式:
[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]
马佳羽 韩兆洲
季节时间序列有时不止有一个季节周期,比如以小时计的数据,24小时可以是一个季节周期,同时,一周可以是一个季节周期。为解决传统模型不能处理复杂季节问题,文章采用傅里叶级数序列作为ARIMA模型的辅助回归元,对我国2004年1月至2015年8月的铁路客运量进行拟合。结果表明,分别选择正余弦个数为l和4的2.6和12个月为周期的傅里叶级数作为辅助回归元拟合ARIMA(3,1,1)模型最优,拟合的平均绝对百分比误差(MAPE)为5.46%。在此基础上对我国2016年各月份的客运量进行了预测。
关键词：
复杂季节 傅里叶级数 铁路客运量
[期刊] 统计与决策
[作者]
常振海 刘薇
针对季节调整方法如X-11等调整结果不利于解释,及其方法本身没有考虑我国像春节等季节性特点的不足,文章建立起一般的季节时间序列模型,另外,针对季节周期的主观诊断,文章建立起辅助回归模型,较为客观的诊断时间序列的季节周期。结合我国铁路客运量的实证分析,预测结果表明:未来10月铁路客流量较大,相反,11月和12月客运量较小,这点和历史数据的特征十分类似,说明建立的模型较合适。
关键词：
时间序列 季节周期 客运量 预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘自强 王效岳 白如江
文章提出一种基于时间序列模型的研究热点评价与预测方法。利用关键词词频排序、热点关键词群构建和时间序列模型分析等方法，对ＣＮＫＩ收录的以竞争情报为关键词的近１０年期刊论文的关键词进行处理，分析梳理了近１０年竞争情报领域的研究现状，运用关键词群分析、社会网络分析和时间序列模型分析预测其研究热点的发展趋势。最后将２０１５年作为预测目标进行预测，将预测结果与实际数据对比，实验结果证明该方法是可行有效的。
关键词：
时间序列模型 研究热点 关键词 预测方法
[期刊] 经济评论
[作者]
张华初
季节哑变量回归模型、求和自回归滑动平均模型和自回归模型在预测中国国际旅游收入时各有优劣。用平均绝对百分比误差、均方根误差和均方根百分比误差三个指标来评估这三个模型,发现自回归模型的预测能力最好,并由此提出增加中国国际旅游收入的关键措施:导入区域旅游模式,提升旅游服务质量,加强旅游产品的国际促销,等等。
[期刊] 统计与决策
[作者]
金剑
本文运用时间序列分析模型对我国城市化水平的发展变化特征及发展趋势进行了分析,并对我国未来一段时间内的城市化水平进行了预测。
关键词：
城市化水平 时间序列模型 分析 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
张雅,肖冬荣,陈科燕,王东
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