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[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]
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] 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]
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]
崔敏 汪飞星 刘秀芹
如何衡量并消除以春节为代表的移动节假日影响是我国季节调整中的一项重点和难点。文章介绍了三区段变权重春节模型,选取由2001年1月至2013年6月CPI环比数据转换的物价指数,从数据中分离出趋势成分、季节因子、春节因子和随机因子,进行春节影响调整,再对调整后时间序列分别采用传统的指数平滑法和X-12-ARIMA方法进行2013年7月至2014年2月的短期建模预测。结果表明选取的CPI指数序列确实受春节因素的影响,经过春节假日调整后的温特指数模型和X-12-ARIMA模型都预测出了比较准确的结果。
[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] 经济问题
[作者]
张婷
基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1995年1月至2014年6月的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews 6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制较好。
[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。
[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] 中国科学技术大学学报
[作者]
陈凤娇 王体健 邱康俊 温华洋 刘惠兰 陆明明 石春娥 杨元建
基于1980~2010年期间63个国家级气象站的地面观测资料,对安徽省霾污染的季节变化特征及其相对湿度和风速等主导气象因子进行了研究.结果表明:(1)1995年前,安徽省的霾频次呈现出冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特征;其后季节差异减小,霾天气趋于常年化.(2)近30年来,夏秋季霾频次逐年明显上升(1995年前后增加最明显),春冬季则表现出微弱的增长趋势.(3)霾发生时,四季的风向均表现出高东北风频次、多静风、低偏南风频次的分布特征;夏秋季霾发生时的风速明显减小,48.5%和54.5%的霾发生时的风速(14时)小于2m/s.(4)安徽省大部分区域的霾易生成于高相对湿度(>70%)环境下,但高污染的合肥和蚌埠,约71.2%和68.9%的霾生成于低相对湿度(
关键词：
霾 季节变化 相对湿度 风速
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺凤羊 刘建平
本文基于X-12-ARIMA方法,针对中国CPI存在的类似春节等移动假日效应调整问题,得到改进的X-12-ARIMA-BHG和X-12-ARIMA-LZ方法,利用改进的方法进行季节调整可更加准确地反映中国CPI的基本发展趋势。同时利用改进的方法对2010年12月至2011年6月份的中国CPI进行预测,得到了具有指导意义的预测结果。
[期刊] 统计研究
[作者]
桂文林 李玉玲
居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀程度和经济活动水平的重要指标,通常要剔除季节性因素影响。本文对国际最新的BV4.1季节调整模型进行了系统的研究和软件开发,编写R程序增强了其实用性。首先考虑到了中国的节日因素,交易日因素和异常值,对2001年1月至2015年3月的CPI数据进行了预处理。在分离出季节成分以及日历成分之后,采用平滑区间和修正历史法进行模型诊断的研究。研究认为:CPI的趋势在短期内具有二阶多项式发展特征,节日因素、交易日影响和异常值不显著;实证结果表明,BV4.1的季节调整结果与其他模型如X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS相比具有很强的稳定性。
[期刊] 统计研究
[作者]
桂文林 李玉玲
居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀程度和经济活动水平的重要指标,通常要剔除季节性因素影响。本文对国际最新的BV4.1季节调整模型进行了系统的研究和软件开发,编写R程序增强了其实用性。首先考虑到了中国的节日因素,交易日因素和异常值,对2001年1月至2015年3月的CPI数据进行了预处理。在分离出季节成分以及日历成分之后,采用平滑区间和修正历史法进行模型诊断的研究。研究认为:CPI的趋势在短期内具有二阶多项式发展特征,节日因素、交易日影响和异常值不显著;实证结果表明,BV4.1的季节调整结果与其他模型
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