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[期刊] 统计与决策
[作者]
李崇梅 王文军 胡际莲
文章利用多变量非平稳时间序列的状态空间模型对影响农业劳动力供给水平的因素进行分析,据此对2017—2026年的农业劳动力供给状态进行趋势预测。结果发现:不同时期内劳动力资源总量、耕地面积、经济发展水平、城乡收入差对农业劳动力供给的影响存在动态差异;劳动力资源总量对农业劳动力供给的影响具有长期显著性;耕地面积对农业劳动力供给的影响具有显著的时变性;农村经济发展水平和城乡收入差对农业劳动力供给水平的变化具有结构性影响;从时间序列看,2010—2026年,农业劳动力供给从长期过剩转变为供给不足,2017年以后农业劳动力供给量下降趋势平稳,劳动力供给与需求缺口进一步扩大。
[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] 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]
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] 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] 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]
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] 中国农业大学学报
[作者]
李干琼 许世卫 李哲敏 董晓霞
为提高农产品市场价格的预见性,及早采取措施减缓价格波动,以全国西红柿月度批发市场价格为预测目标,综合利用季节虚拟变量法、Census X12法、移动平均比率法、Holt-Winters季节指数平滑法、SARIMA法等建立短期预测模型,并根据模型预测误差大小赋予不同的权重值,从而建立组合预测方法。实证分析结果表明:单一模型预测误差波动较大,总体上随着预测周期变长精度下降。在2009年的评估预测中,所建立的5个单一短期预测模型平均绝对误差百分比(MAPE)为10%左右,其中Holt-Winters季节指数平滑法建立的短期预测模型精度最高,MAPE为6.81%。如果预测提前期为3个月,SARIMA模...
关键词：
农产品 市场价格 预测模型
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
吐尔逊·买买提 丁为民 谢建华
［目的］本文旨在提出更有效的时间序列组合预测模型的构建方法，建立预测精度较高的时间序列组合预测模型。［方法］以１９７８—２０１３年新疆农业机械总动力为数据源，建立了源序列的曲线回归、自回归积分滑动平均、３次指数平滑和灰色模型，并构建了预测对象和预测模型的关系数据库。提出了基于百分误差的计算属性重要度方法，依据该方法计算单一模型在组合模型中的权重，构建了单一模型预测值及其权重为输入的组合预测模型，使输出结果中完整的涵盖了时间序列不同单一预测模型的输出值特征。以误差分布特征为指标，对组合预测模型和各单一模型的预测性能进行分析。以组合预测模型拟合优度和预测值平均绝对百分误差（ＭＡＰＥ）作为评价指标，．．．
关键词：
农业机械总动力 时间序列 预测 组合模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔺玉佩 杨一文
文章针对模糊时间序列模型目前存在的缺乏客观论域划分方法和模糊关系前件单一等缺陷,首先应用模糊聚类方法将数据分类,以相邻两个聚类中心的中点作为子区间的分界点来划分论域;其次将数据模糊化后根据证券市场主要量价指标建立了具有多个前件的高阶模糊关系;最后根据序列对比规则计算预测值。将该模型用于股票指数的价格预测和涨跌预测,与传统模型比较的结果表明其预测准确率有了较大提高。
[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]
张雅,肖冬荣,陈科燕,王东
[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]
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]
陈涛
多变量时间序列包含有比单变量时间序列更丰富的动态信息,具有一定的信息完备性和确定性,但多变量时间序列同时也会带来一定的冗余信息和部分噪声。为了更好地反映多变量时间序列的动态特性,文章对多变量时间序列进行空间重构,并利用主成分分析法(PCA)对重构后的多变量时间序列进行处理,以减低特征空间维数;最后采用支持向量机建立预测模型。仿真实验表明,该预测模型具有较强的自适应能力和较好的预测效果。
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