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[期刊] 统计与决策
[作者]
唐家琳 陈静 薛君
文章针对当前出现纷繁复杂的时间序列预测方法,提出了"平均误差滚动"概念,并通过误差突变规律的加权处理,得到滚动区间预测数值的推导规律,使用倒推方法在原有预测基础上进行数值修正,最后采用一个案例结合OLS方法进行了实例运算。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何满喜
如何对统计数据的时间序列的发展趋势进行科学的预测是对预测方法的理论研究和实际应用都是非常重要的,也是关系到能否有效利用统计数据并做出正确决策的重要前提。在经济社会领域的实际应用中,研究人员根据时间序列的特点,希望用一些拟合精度好、建模方法简单、应用方便的预测模型。而社会经济现实问题中的统计数据的时间序列的发展趋势往往是较复杂的,其变化规律和特征不易发现。它需要用系统工程的理论和方法,用定性分析和定量研究相结合的方法来进行分析研究,用不同的预测模型来拟合,进行分析研究是必要的。所以我们对统计数据的时间序列提
[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] 国际金融研究
[作者]
刘莉 万解秋
本文采用滚动时间窗口的技术,基于协整检验和Granger因果检验的方法,检验我国股票市场和人民币兑美元汇率之间的联动关系。实证结果表明,股价与汇率之间长期均衡关系是随时间变化的。2008年之前,股价与汇率之间总体上不存在长期均衡关系,而且仅存在汇率到股价的单向引导关系。2008年之后,二者之间总体上存在显著的长期均衡关系,而且股价与汇率互为对方变动的Granger原因。运用阈值误差修正模型,我们发现股价与汇率之间的短期均衡存在显著的非对称效应。汇率对股价的短期影响要远远大于股价对汇率的影响。
[期刊] 经济研究参考
[作者]
牟维勇
目前,增加消费需求是我国经济增长的主要动力,但政府提出的启动内需的政策使城镇居民对一般消费品的需求饱和,因而扩大消费需求的重点逐渐转向增加农村居民消费需求。本文主要依据杜森贝里的相对收入假说建立理论模型,并利用莫迪利安尼的生命周期假说对该模型进行修正。以此模型为依据,对中国19802013年农村居民家庭实际年人均纯收入和年人均支出的数据进行分析。结果表明,虽然农村居民的生活消费支出长期来看会受到收入的显著影响,但是较收入影响来看,消费惯性的影响更大,改变农村居民的消费习惯才能发挥农村拉动内需的潜力。
关键词：
消费需求 农村 消费习惯 棘轮效应
[期刊] 经济研究参考
[作者]
牟维勇
目前,增加消费需求是我国经济增长的主要动力,但政府提出的启动内需的政策使城镇居民对一般消费品的需求饱和,因而扩大消费需求的重点逐渐转向增加农村居民消费需求。本文主要依据杜森贝里的相对收入假说建立理论模型,并利用莫迪利安尼的生命周期假说对该模型进行修正。以此模型为依据,对中国1980~2013年农村居民家庭实际年人均纯收入和年人均支出的数据进行分析。结果表明,虽然农村居民的生活消费支出长期来看会受到收入的显著影响,但是较收入影响来看,消费惯性的影响更大,改变农村居民的消费习惯才能发挥农村拉动内需的潜力。
关键词：
消费需求 农村 消费习惯 棘轮效应
[期刊] 统计研究
[作者]
李宝慧
Inthisarticle,theauthorconstructslinearandnon lineartimeseriesmodel,autore gressivemodel,thresholdautoregressivemodelandsparse coefficientautoregressive modelforChina’ssocialconsumptionindexessincereform ,andmakesforecastingand testingtothesocialconsumptionindexof 1997withthreekindsofmodels .
关键词：
时间序列模型 社会消费品指数 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
田宗浩 顾国华 王鹏 王常青
文章通过分析传统的加权模糊时间序列模型和广义模糊时间序列模型,指出了需要考虑的模糊状态的确定方法和建立模糊关系矩阵中的不足。结合模糊集理论中λ强截集的性质,重新定义所要考虑隶属度对应的模糊状态和模糊逻辑关系矩阵的建立过程,建立基于λ强截集的广义模糊时间序列模型。以Alabama大学22年的入学人数为例,利用均方误差MSE和泰尔不等系数TIC对比分析本文提出模型与传统加权模型和广义模型的预测精度以及考虑λ取不同阈值时模型预测精度的变化情况,验证本文建立模型的可行性和有效性。
[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] 技术经济
[作者]
张承钊 潘和平
运用经验模态分解(EMD)、人工神经网络(ANN)和时间序列,基于分解—重构—集成的思想,构建了一个组合预测模型。在模型的构建过程中,提出了对股票指数序列进行逐日前向滚动EMD分解的思路,将分解后的本征模函数(IMF)分量输入神经网络进行组合预测。运用上述基于前向滚动EMD模型分析沪深300指数和澳大利亚指数的波动特点和走势。结果显示:前向滚动EMD模型比ARIMA模型、GARCH模型和BP神经网络模型具有更高的预测精度。
[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]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈镇坤 刘金山
文章首先对时间序列自回归(AR)模型进行贝叶斯分析,并基于居民消费价格指数(CPI)建立贝叶斯时间序列预测模型。接着,构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算对模型进行仿真分析,对ARI模型和BARI模型的预测准确性进行比较。探讨了一种基于专家先验信息下对CPI预测结果的进一步贝叶斯推断方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵秀丽 赵俊龙
本文基于B样条函数最小二乘法的非参数回归与时间序列方法相结合,建立了时间序列的预测模型。该方法有较高的预测精确度,可以描述复杂模型,并且用实例进行了分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王佳
GM(1,1)是较常用的时间序列预测模型。文章在借鉴运用时间序列和GM(1,1)预测模型的理论基础上,实证研究了京津冀地区国际旅游人次数的发展趋势。笔者根据2000-2008年京津冀国际旅游人次数的原始时间序列数据,通过GM(1,1)模型对各因素进行关联度分析,并对原始数据进行生成处理,形成有较强规律性的新数据序列,然后建立相应的微分方程模型,预测了2009-2013年京津冀国际旅游人次数的未来发展趋势,也再次验证了GM(1,1)预测模型是建模精度等级为二级的合格模型。
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