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[期刊] 统计与决策
[作者]
肖良
文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
雷鹏飞
CPI是衡量一国宏观经济运行状况的重要参考指标之一,国际上通常用CPI来反映通货膨胀的程度,它是一国制定宏观经济政策、分析债券市场、货币市场和央行公开市场操作的重要参考依据。对CPI的准确预测能为我国货币政策的制定提供一定的依据。文章以CPI时间序列为样本,旨在从其内在动力机制出发,选择季节性ARIMA模型,找寻CPI的变化规律并加以预测。
关键词：
CPI 季节性ARIMA模型 预测
[期刊] 经济问题探索
[作者]
姚媛
泰国是第一批中国公民自费出境旅游目的地国家,每年都吸引着数以万计的中国游客。本文利用X12—ARIMA模型分析了中国游客赴泰旅游的季节性行为模式,并同时分析了近十年泰国旅游危机事件对中国赴泰旅游的影响。以期为中国未来出境旅游研究及出境旅游市场需求预测提供思路,并为旅游目的地国家泰国旅游市场营销提供参考。
关键词：
季节性 出境旅游 泰国 旅游危机
[期刊] 价格月刊
[作者]
王扬眉 杨桂元
以安徽省CPI月度数据为样本数据,利用Eviews6.0软件,建立乘积季节预测模型,并用该模型预测安徽省未来三个月的CPI指数,结果比较真实、能准确地反映安徽省CPI变化趋势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谭利平 王斌会
文章采用我国近10年的农村居民人均现金收入季度数据进行乘法季节ARIMA建模,发现ARIMA(0,1,0)×(2,1,0)4模型能够很好的拟合我国农村居民人均收入,并用该模型进行预测,预测结果表明:2014年前两季度的预测值与实际值的相对误差率非常小,说明模型拟合的效果很好;同时预测结果也发现农村居民人均现金收入呈现稳定增长的趋势,且存在明显的季节周期性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张葵 毛会 杜为公
面向短时间序列的季节性预测方法能更为准确的抓住数据特征,提高预测精度。文章首先在分析目前常见的面向短时间序列的季节性预测方法的基础上,推出新的Lemon-Krutchkoff季节性预测模型,以解决偏斜分布数据预测精度不高的难题;并通过两套实际销售数据对新旧模型进行实验比较,以证实新模型在处理大噪声偏斜数据上的优势。
[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]
李少雄 李本光
文章基于贵州省1998—2015年固定资产投资季度数据,分别采用SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法对贵州省2016年固定资产投资季度数据进行预测,将预测值与实际值进行比较,依据相对误差率,结果表明,基于X-12-ARIMA季节调整方法的预测值比基于SARIMA模型的预测值更加精确合理。
[期刊] 林业经济
[作者]
古圣钰 吴英伟
在"乡村振兴"背景下,乡村旅游成为乡村经济发展新的增长点,其肩负着转移乡村剩余劳动力、提高农产品质量、转变农村土地使用等实现农民增收增效提高提升农村精神文明程度的重大责任。乡村旅游是以"三农"资源为载体的新型业态,对于假日乡村旅游客流量预测的重要性不言而喻。文章基于北京市延庆区2014-2018年节假日的乡村旅游客流量数据,建立PSO算法优化的SVR预测模型,并针对客流量数据的非线性波动和季节性特点,对模型进行季节性调整,最后提出季节性调整的SVR-PSO节假日乡村旅游客流量预测模型,同时将模型预测出来的精度与BP神经网络(BPNN)、自回归滑动平均模型(ARMA)、遗传粒子群寻优(PSO-GA)等方法的预测效果进行比较分析。结果表明:基于PSO参数寻优的SVR支持向量机预测模型(SVR-PSO)在精度上具有较大优势,能有效地对北京市延庆区节假日乡村旅游客流量进行精准预测。对于非线性小样本且季节性变化较大的数据,采用季节性调整的SVR-PSO模型,可以极大地提高预测精度和收敛速度,且调节参数少,简单易行,可以实现模型数据的精准预测。
关键词：
乡村旅游 季节调整 流量预测,高质量发展
[期刊] 特区经济
[作者]
曾艺林
为提高农产品期货价格模型预测效率，本文在期货价格基础模型的基础上发展了期货价格季节模型，并根据当期季节因素是否对下一期期货价格形成影响，将季节模型分为季节累积模型和季节即期模型。根据2013年至2020年棉花期货价格数据，本文首先验证了棉花期货价格序列遵循几何布朗运动，并分析和比较了各模型对2021年期货价格的预测结果，得出期货价格季节模型表现整体上优于基础模型的结论，但定价效率在不同季度存在差异。
关键词：
农产品期货价格 价格预测 季节性
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨颖梅
自回归单整移动平均模型(ARIMA)是目前较为广泛应用的时间序列建模方法之一,文章以北京市1998年1月~2013年5月的CPI月度数据为样本,采用Eviews6.0软件,建立了ARIMA(12,18)模型,模型对样本内数据拟合较好,预测误差较小,用该模型对北京市2013年6月~2013年12月的CPI指数进行了预测。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
戴安舒 何曙光 何桢 刘子先 杨铎
针对二维产品保证下的索赔数据随季节波动的现象，建立了季节指数模型。首先利用使用率对失效率函数进行调整，然后引入季节指数模型对二维产品保证下的索赔数据进行建模。案例研究表明，对于呈现季节性波动的产品索赔数据，该模型相较传统的非齐次泊松过程和差分自回归移动平均模型，能够达到更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱星辉 朱金福
[期刊] 经济问题
[作者]
李丹 赵媛
入境旅游市场的发展能够促进我国经济社会的可持续发展,入境客流量的精确预测和分析对旅游规划与管理具有重要意义。鉴于现有文献大多采用年度数据进行预测等问题,采用新的包含季节变量的ARIMA模型对6个我国主要入境旅游客源国1990～2006年间的数据进行回归分析,并采用滚动样本方法进行样本外动态预测,回归模型以及预测结果均表明该模型能够很好地拟合数据,对旅游预测可行且十分有效。
关键词：
滚动样本预测 季节效应 ARIMA模型
[期刊] 技术经济
[作者]
赵黎明 吴文清
研究国有粮食企业的购销现状,对国有粮食企业的购销量进行分析和预测,有利于深刻认识国有粮食企业的市场运行规律,更为充分地保障国家粮食安全。本文利用Box-Jenkins法中的季节ARIMA模型,对2005年1月—2009年4月中国国有粮食企业收购量数据序列进行分析,建立了国有粮食企业的季节ARIMA模型。检验结果表明,季节ARIMA模型对原始数据序列有着较好的拟合效果,模型的预测效果良好,可用于短期内国有粮食企业收购量的预测。
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