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[期刊] 统计与决策
[作者]
赵喜仓 周作杰
文章主要研究季节时间序列模型在我国季度GDP时间序列预测中的应用,并分析探讨模型的准确性和实用性。文章分析了我国1992~2008年的季度GDP时间序列,剔除时间趋势和季节性后使原序列平稳并建立季节时间序列模型。通过对不同模型进行参数估计和比较后发现:ARIMA(2,1,1)(1,1,1)4能很好地拟合我国季度GDP时间序列,用该模型进行预测得出了2009年四个季度和2010年前两个季度的GDP数值,分析发现季度GDP仍然呈增长趋势,但其速度放缓。预测结果的准确性较高,并具有一定现实意义。
关键词：
SARIMA模型 季度GDP 预测
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
龙会典 严广乐
本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.
[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] 统计与决策
[作者]
郝香芝 李少颖
本文利用统计软件对我国1952年到2005年的实际GDP时间序列数据进行了分析,分别建立了ARMA模型和Holter-Winter非季节短期预测模型,并对2006年到2010年的全国GDP进行了预测。结果表明两个模型都有很好的预测效果。
[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] 财经论丛
[作者]
刘玉焕
中国主要寿险公司2004M8～2012M2间月度保费收入时间序列存在明显的季节特征,很大程度上与寿险业"开门红"习惯有关。建立SARIMA模型,发现当期寿险保费收入受以往各期的影响,对模型进行样本内预测,达到了较好效果。在此模型基础上,利用邹检验验证保险会计新准则、保监会业务结构调整窗口指导和银保新政对寿险保费收入时间序列的影响,并根据验证结果,提出相关政策建议。
[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] 统计研究
[作者]
王群勇
本文利用结构时间序列方法讨论了中国季度GDP的季节调整问题,从季节单位根、季节自相关、周期自相关等多个方面对不同季节模式的调整结果进行了比较。结论认为,随机虚拟变量形式和三角函数形式得到的调整结果非常相似;结构时间序列方法更好地捕捉到了时变季节特征,明显优于X-11和SEATS方法;非高斯稳健季节调整的结果表明,高斯结构时间序列方法具有较好的稳定性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱文佳 朱莉
[目的/意义]预测ESI前1%学科入围时间对于各个研究型机构把握学科发展全局有很高的价值,也是高校图书馆非常重要的学科服务内容。文章介绍了一种预测模型,先用误差修正因子消除不同数据库被引频次的差异,然后分别对机构被引频次时间序列和ESI入围阈值时间序列进行预测,得到两条时间序列及其预测值曲线的交点,交点之后的第一个ESI更新时间即为入围时间。[方法/过程]文章采用时间序列分析法,用ARIMA模型拟合目标机构ESI被引频次预估值时间序列,用温特斯季节指数平滑模型拟合ESI入围阈值时间序列。[结果/结论]以复旦大学经济与商学为例进行实证研究,结果预测模型在两个时间序列上都有较高的拟合度,得出的入围时间预测值可信度较高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗中德
基于全国2000年1季度至2014年4季度的GDP季度数据,文章采用乘法模型的时间序列分解法对其进行季度调整,得到不含有季节性特征的时间序列,然后进行趋势性分析以及趋势模型的建立、估计与检验,并结合季节指数预测出2015年1季度至2016年4季度的季度GDP。
关键词：
GDP 季节调整 趋势预测 回归分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明
ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂。本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张雅,肖冬荣,陈科燕,王东
[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]
王宏勇 马丽
文章运用分形插值的理论与方法建立了能够分析及预测股票价格波动的分形插值数学模型;以上市公司青岛海尔为例,使用该模型分析了股价的变化规律,预测了股价的未来走势,并使用时间序列曲线的分形维数与Hurst指数,描述了股价的波动性及长期相关性等特征。
关键词：
分形插值模型 股票价格 分析 预测
[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
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文献计量分析
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