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[期刊] 统计与决策
[作者]
皮进修 赵清俊 彭建文
文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势。
关键词：
CPI SARIMA GMDH 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
腾格尔 何跃
文章对中国季度GDP分别建立了ARIMA和ARCH模型,并利用GMDH自组织建模方法提出了新的组合预测模型。模型预测结果及对比表明,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果,在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。文章还使用Bon-ferroni-Dunn检验方法进一步验证了组合模型的拟合能力要优于单一模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭乃驰 党婷
文章以云南为例,对同比月度CPI原始数据进行小波阈值去噪处理,对去噪后数据作BP神经网络预测,通过SARIMA模型修正预测残差,从而建立了小波分析的BP-SARIMA模型。实证结果表明:小波分析的BP-SARIMA模型相对于未经小波分析的BP-SARIMA模型及未经SARIMA残差修正的小波分析的BP模型有更高的预测精度。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李攀凤 马祖军 孙浩
血液供应和需求在诸多因素的共同影响下，具有显著的不确定性，是实施有效的血液供应链管理所面临的巨大挑战。而建立科学有效的血液供需预测模型，是努力实现血液供需匹配的前提和基础，以便在满足临床需求的同时尽可能减少血液资源浪费。为此，基于SARIMA模型分别建立了结合卡尔曼滤波的组合预测模型（K-SARIMA）和结合BP神经网络的组合预测模型（BP-SARIMA），并根据MAPE、RMSE、RRSE等预测模型性能评价指标对所建模型进行了对比分析。实证分析结果表明，相较于SARIMA模型以及BP-SARIMA模型，采用K-SARIMA组合预测模型进行血液供需预测能够取得更好的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许金炜
文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张仙 戴家佳 余奇迪
我国铁路货运量易受天气、节日和市场需求等众多因素的影响,使得铁路货运量具有周期性和波动性,预测难度高。本文综合考虑铁路货运量序列线性和非线性特征,建立SARIMAPSO-ELM组合模型以提升预测的精度。首先使用SARIMA模型对我国铁路货运量序列进行预测,其次对SARIMA模型预测的残差建立PSO (粒子群优化)算法优化的ELM (极限学习机)预测模型,最后将两模型的预测值相加得到SARIMA-PSO-ELM组合模型的预测结果。组合模型预测的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别是0.0129、0.35%,相较于SARIMA和PSO-ELM两种模型其预测精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许金炜
文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断。
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹静 何跃
文章先对四川省GDP分别建立了ARIMA时间序列模型和GMDH变量自回归模型来进行预测;然后利用GMDH自组织建模方法建立ARIMA-GMDH组合预测模型来预测;最后使用Bonferroni-Dunn方法对三个模型的稳定性进行分析检验。模型预测结果和稳定性检验结果表明:基于ARIMA-GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测都优于另外两种单预测模型。相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。
关键词：
GDP ARIMA GMDH 组合预测
[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] 统计与决策
[作者]
桑秀丽 李哲 肖汉杰 王天朝
文章旨在研究CPI的组合预测模型,以丰富CPI预测的方式、方法。采用ARIMA模型对CPI进行预测时,往往忽略了残差的异方差性对预测精度的影响。提出了利用GARCH模型对其异方差性进行修正,并依据组合预测方差最小原则确定ARIMA-GARCH模型与抛物线模型的权重,进而建立了基于ARIMA-GARCH与抛物线的CPI组合预测模型的方法。实例分析证明该组合模型的精度高于ARIMA-GARCH模型与抛物线模型的单独预测精度。
[期刊] 投资研究
[作者]
黄豪南 郑祥 韦勇凤
本文主要以BP神经网络-SARIMA组合模型为基础,通过分析北京市1951-2013年气象数据,包括月平均气温,月平均降雨量的动态变化,分别计算天气期权中的标的天气指数:CDD(制冷指数),HDD(取暖指数),EDD(能源温值),CRI(降雨指数),进而由气象要素的估计进行天气标的指数的估计和天气多因子期权的估值。研究表明天气多因子期权可以分析不同天气因素对天气影响的影响,同时可以有效地避免天气风险,获得收益。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
郭静利 董渤
我国是全球最大的稻米生产国和消费国,是国际稻米市场的主要成员国,对国际稻米价格波动作深入分析,有利于促进我国稻米企业国际化发展。本文基于1988年9月-2018年9月的国际稻米月度数据,以国际稻米价格增速为变量建立AR模型,检验2008年稻米价格暴增前后的差异,得出稻米价格增速周期分别为5.7和5.6月,模型滞后阶从11降至2显示序列自相关性减弱,季节性分解中发现季节效应增强,短期波动的收敛速度加快,表明需要适度提升稻米库存的周转速度以适应国际市场变动需求。通过建立SARIMA模型,预测国际稻米价格到2019年初将持续上升,此后有所下降,年际更替时价格呈现为"先升后降",对国际稻米价格走势分析和判断具有一定的参考价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱颜杰 樊顺厚 雷怀英
文章以1990~2011年我国居民消费价格指数(CPI)定基指数为样本数据,构建了基于SARIMA的CPI模型,并对2012年1月至2013年2月的CPI定基指数进行了短期预测,并把预测的定基指数转化为同比指数与真实值进行比较,通过分析表明该模型有着较高的预测精度。
[期刊] 物流技术
[作者]
张旭宁
针对铁路商品汽车月度运量时间序列呈现非平稳、季节性波动等特征，结合经验模态分解（EMD）方法建立了一种新的SARIMA时间序列预测模型。首先利用EMD将时间序列分解成多个相互独立且相互平稳的分量。然后分别对各个分量建立相对应的SARIMA时间序列模型，去除噪声分量。最后进行数据重构，将重构后的数据再进行SARIMA建模，以实现铁路商品汽车月度运量预测。预测结果显示，建立的EMD-SARIMA模型有着很高的预测精度，能够学习获取时间序列铁路商品汽车月度运量的成长过程及发展趋势，挖掘其周期性变化规律，为解决铁路商品汽车物流高质量发展过程中面临的问题起到重要的参考作用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾凯威 韩家彬 杨洋
文章首先运用CUSUM检验及Chow断点检验对我国1994年1月~2012年12月的月度CPI进行断点检验,在此基础上利用季节ARIMA模型(SARIMA)对我国CPI数据生成过程进行估计,最后对我国CPI进行了样本内预测及样本外预测。
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