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[期刊] 商业经济与管理
[作者]
乐甄
基于时间序列市场预测系统的研究乐甄（杭州大学３１００２８）众所周知，没有预见就没有正确、科学的管理，在当今市场经济体制下，企业只有及时地了解市场的变化，才能更有效地进行经营决策和生产管理，从而建立市场预测系统就成为不少企业的需求。笔者曾参与一些企业市...
[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] 统计与决策
[作者]
朱周帆 郝鸿 张立文
文章构建了基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极端梯度提升树(XGBoost)的三种组合模型,将其应用于国内汽车市场批零量预测。基于2009—2018年国内汽车市场乘用车批零量数据以及上汽集团数据库中相关指标数据,将组合模型的预测结果与改进后的三次指数平滑(HW)算法、ARIMA模型进行比较。结果显示:组合模型均能有效地改善建模结果,其中ARIMA与XGBoost的组合模型针对批发量与零售量的三个月内预测平均相对误差分别为3.53%与2.97%,对汽车企业具有参考价值。
关键词：
汽车行业 预测 时间序列 机器学习
[期刊] 现代管理科学
[作者]
毛雪岷 杨杰
文章讨论了基于分类的SVM非线性回归算法及其在时间序列预测中的应用。与传统SVM回归算法相比,本算法有更强的不敏感性和健壮性、参数值可设定性并可避免过拟合现象。文中提出了一种计算预测模型初始参数值的方法,可以高效地找到较好的模型参数,并通过实验对方法的有效性和可行性进行了验证。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘遵雄 周天清
由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。
关键词：
HRM 金融时间序列 建模 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] 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] 统计与决策
[作者]
陈金先
文章从科学性、可操作性角度对当今适用于市场营销预测的多种时间序列预测模型进行了归纳总结,在此基础上对2001~2010年我国二手车销售量情况进行分析并对未来年份的销售情况进行预测,同时对提出的多种模型进行精度检验。
关键词：
市场营销 时间序列 预测模型 精度检验
[期刊] 商业研究
[作者]
张正中 王华 王迎新
从20世纪90年代初开始,我国餐饮业发展迅速,规模急剧扩大,其增长速度之快、持续时间之长是其它行业所没有的。在形势一片大好的餐饮行业,为了避免盲目投资带来的风险,进行市场需求的预测就变得十分必要。市场预测是在市场调查的基础上,利用一定的方式或技术,预算未来某时期内市场供求趋势和影响市场营销因素的变化,从而为企业的决策提供依据。
关键词：
市场需求预测 时间序列分析 实证研究
[期刊] 商业研究
[作者]
赵成柏 武学风
利用1978-2007年中国国家统计局对我国三大产业产值所统计的时间序列数据,采用ADF单位根检验、协整检验和Granger因果关系检验等计量方法,对我国第一、第二、第三产业之间的内在关系进行了检验,协整估计结果表明它们之间存在长期稳定的关系,而误差修正模型表明部门间的短期关系并不明显;第一产业和第二产业之间存在双向因果关系,第二产业和第三产业中的批发和零售业之间存在双向因果关系,第一产业和第三产业间为单向因果关系。
[期刊] 商业时代
[作者]
李万春
本文运用spss19中的指数平滑模型、ARIMA模型、指数模型和回归分析模型对四川省内江市历年物流量和经济数据进行建模和预测。对四种方法的预测结果进行比较、分析、检验,最后得到内江市未来的物流量最有可能的发展情况,给出平均误差,并针对物流产业的发展提出相关对策。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘全 刘汀
文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证。该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足对复杂时间序列的分析预测需求。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
罗洪奔
提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA<107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。
[期刊] 经济问题
[作者]
周文凯 杨威
基于均方误差准则给出了构建区间数据模型的变量选择方法,并利用股票市场、基金市场、期货市场以及货币市场的区间型金融时间序列数据对宏观经济进行区间预测分析,给出了有别于传统点值数据模型的宏观经济区间预测方法。实证结果表明,区间型金融数据中的深证成分指数、上证基金指数、期货市场交易金额、狭义货币供给量对宏观经济区间预测模型拟合误差较小。通过变量选择得到了基于区间金融时间序列数据的宏观经济区间预测模型,并利用单一模型结构和组合模型结构给出我国2020-2023年的宏观经济变化区间,预测表明我国宏观经济将延续总体平稳、稳中趋缓的发展态势。
关键词：
区间数据 均方误差 经济预测
[期刊] 农业技术经济
[作者]
程胜
农村能源是农村地区经济发展的重要基础,本文通过对农村能源消费时序的混沌辨识,指出我国农村能源消费时序是一个具有类似随机现象的混沌系统。为此,建立运用混沌神经网络时间序列的预测模型,并结合遗传算法优化神经网络权重,对我国农村能源消费进行预测得知:2010年我国农村能源消费总量为127633.07万吨标煤,预测误差较小。最后就农村能源发展提出了相关政策建议。
关键词：
农村能源消费 混沌—神经网络 预测
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