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[期刊] 统计与决策
[作者]
黄斌
文章基于改革开放后中国财政分权实践的历史素材,发现中国存在一个持续向地方分权的趋势,但由于实践中存在"摸着石头过河"的探索,文章提出这种分权实践对经济增长的影响存在时滞效应的假说,基于1978-2009年全国层面时间序列数据的实证研究的确证实了这一假说。的研究为认识中国财政分权改革经济增长效应的表现方式提供了新的证据。
关键词：
财政分权 经济增长 财政包干 时滞效应
[期刊] 经济经纬
[作者]
胡妍妍
笔者利用2000年~2013年文化产品进出口数据,构建向量自回归模型,实证分析文化产品贸易与经济增长之间的长期动态关系。研究结果表明:文化产品进口和文化产品出口是影响我国经济增长的原因,且文化产品贸易对我国经济增长具有明显滞后效应;但经济增长对文化产品贸易影响不显著。我国应积极发展文化创意和设计服务等文化创新产业,促进与相关产业深度融合,鼓励中小企业进入文化产业,加快文化产品"走出去"步伐,通过打造特色文化,提高文化产品国际竞争力。
关键词：
文化产品贸易 经济增长 向量自回归模型
[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] 管理评论
[作者]
郑苏晋 乔恒 蒙羞叶
保险是金融体系的重要组成部分,然而其如何作用于经济增长、影响的大小如何仍然不甚清晰。要保证中国经济持续增长,厘清保险业促进经济增长的路径和影响机制十分重要。本文采用VAR和VEC模型的脉冲响应分析方法,结合最新基于EGLS的Bootstrap方法对保险业服务经济增长的方式进行研究。实证检验表明目前保险的风险补偿职能对经济增长的促进作用较为明显,这一传导机制更多是间接的,不能认为保险业发展是拉动经济增长的直接原因。
[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] 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] 数量经济技术经济研究
[作者]
陈飞 高铁梅
本文开发了一种新的经济时间序列预测方法———利用结构时间序列模型进行预测。在结构时间序列模型中由经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不可观测的变量,不能利用传统的回归分析方法求解模型,因此,本文采用状态空间方法来求解结构时间序列模型。本文通过ARIMA模型来研究经济时间序列的结构,在此基础上建立了不同形式的结构时间序列模型,并利用结构时间序列模型对我国社会消费品零售总额、狭义货币供给量(M1)和国内生产总值(GDP)等经济时间序列进行了预测。实证研究表明,结构时间序列模型具有良好的预测效果,从而为经济时间序列预测提供了一种新的有效方法。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
张程 张棋 顾乾屏 冯铁
为不断改善商业银行流动性和信用风险管理水平,减少商业银行的亲周期效应,同时不断提高货币政策的效果,开展商业银行信贷投放的量化研究非常重要。本文在对某大型商业银行新增贷款进行统计分析的基础上,对贷款规模的变动规律进行了时间序列模型的拟合,并进行了趋势预测和实证检验。研究认为,商业银行信贷投放具有显著的日、周、月不同的概率统计分布特性,时间序列模型可以作为前瞻性地开展信贷规模管理的重要工具。
关键词：
新增信贷 时间序列模型 ARMA 预测
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
张程 张棋 顾乾屏 冯铁
为不断改善商业银行流动性和信用风险管理水平,减少商业银行的"亲周期"效应,同时不断提高监管部门货币政策的效果,开展商业银行信贷投放的量化研究非常重要。本文在对某大型商业银行新增贷款进行统计分析的基础上,对贷款规模的变动规律进行了时间序列模型的拟合,并进行了趋势预测和实证检验。研究认为,商业银行信贷投放具有显著的日、周、月不同的概率统计分布特性,时间序列模型可以作为前瞻性的开展信贷规模管理的重要工具。
[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]
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] 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]
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]
王珏,秦伟良,钱海荣
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