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[期刊] 统计与决策
[作者]
杨君岐 刘利猛 王政军
[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]
向思桐 祝继常 宫薇薇
文章基于2009—2016年铁路煤炭运输数据,运用确定性因素分解法,研究了全路与典型地区的煤炭运输季节性特征,归纳出典型地区两种主要季节性特征类型。同时基于季节性特征探讨了Holt-Winters模型的煤炭运输预测方法,结果表明,季节性特征对典型地区煤炭运输具有指导意义,应用Holt-Winters模型所得到的峰值预测效果较好。
[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]
王瑞泽
[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]
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] 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] 价格月刊
[作者]
毕硕本 邱湘开 汤智
作为农业大国,大米价格的稳定,对于农民收入、粮食安全、经济健康发展有着重要意义。对大米价格做出科学准确预测,将有助于政府相关部门采取及时有效的措施,增加农民收入。选取2006年1月—2017年12月大米集贸市场价格的月度数据,先对其进行季节指数调整,再采用GM-BP神经网络组合模型对其进行价格预测分析,并与无季节调整的BP神经网络模型和季节调整后的BP神经网络模型预测结果进行比较。结果表明:基于季节指数调整的GM-BP神经网络模型的预测精度具有准确性高等特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郁玉环
时间数列的变动是受多种因素共同影响的结果。其影响因素分为长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不规则变动I,其中,长期趋势T和季节变动S是影响时间数列变动的两大主要因素。对
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋克强
看了92年第4期《统计与决策》36页上刊登的何云清先生《季节比率预测方法新探》(以下简称《季》)一文,我认为此方法不佳,并且计算数据及模型公式出
[期刊] 统计与决策
[作者]
何云清
季节比率是测定社会经济现象季节变动规律的相对指标。季节变动是指某些社会经济现象,在一年内随着季节的更换发生的规律性的变动。根据季节比率预测社会经济现象未来的发展变化,有利于企业进行短期市场预测和企业的计划管理。目前,国内许多社会经济统计学论著和预测方法专论中都有季节比率预测方法的阐述,其中剔除长期趋势的季节比率预测方法可概括如下: 季节比率预测值=实际发展水平的趋势预测值×季节比率
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