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[期刊] 财经理论与实践
[作者]
刘险峰
选取2002~2013年我国石油进出口贸易量的数据进行建模分析。首先运用小波分析理论将贸易量数据进行分解,识别出数据的主要特征和细节特征,针对不同特征进行识别和平稳性检测和参数估计,建立相应的ARIMA模型,并进行预测加权合成。仿真结果表明,小波分析结合ARIMA组合模型的预测精度远远大于为改进的ARIMA预测模型,从而为科学合理的决策提供更为精确的预测模型。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王秀杰 封桂敏 耿庆柱
针对日径流时间序列不断受人类活动干扰的影响,运用小波多分辨率功能,分别对黄河头道拐站和花园口站实测日径流时间序列进行小波分析,利用得到的低频成分和高频成分分别建立自回归模型,然后组合对日径流进行预测。与单一的原序列自回归模型相比,基于小波分析的组合模型预测精度有了显著提高,而且不同时期的预测精度基本一致:预测合格率都达到了90%以上。而单一自回归模型的预测精度在不同时期相差较大:人类活动影响越强,预测误差越大,尤其在花园口站的1969—1986年和1987—2005年两个时期的日径流预测合格率都小于85%。由此表明基于小波分析的组合模型对数据具有较强的抗干扰性,在径流预测方面有明显的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯普光 乔泽群
文章选取2001~2012年的山西省太原市房价数据为研究对象,将小波分析理论和ARMA模型相结合,实现太原市房价的预测。首先运用小波分析理论将太原市房价数据分解和重构,达到房价数据的降噪目的,之后小波处理后的数据进行识别和平稳性检测,并进行参数估计,建立相应的ARIMA模型,并对太原市的房价进行了相应的预测。
[期刊] 工业工程
[作者]
陆文星 任环宇 梁昌勇 李克卿
制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标，而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点，提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换，由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据，门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据，将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性，选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明，与其他常见模型对比，本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能，平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.003 29、 0.004 162、0.65%。
[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] 统计与决策
[作者]
陆克从 赵刚 王静
文章介绍了小波分析、自回归模型和灰色预测模型,建立了基于Mallat小波分析的AR-GREY预测模型。将非平稳时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性,然后再利用灰色模型对低频信息(趋势)进行预测,对于高频信息(短期波动)则建立自回归模型,从而在充分拟合趋势的同时,避免了短期波动的过拟合;通过BDI预测算例验证了预测模型的实用性和精度。因利用了MATLAB软件和Eviews软件,模型构建、修改方便,可在实际中应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹霜 何玉成
由于农产品价格受到多方面因素共同影响,其价格波动是多种变化趋势的相互交错,只有充分地分析与预测各个方面的变化趋势才能提高对农产品价格预测的精度。文章构建了基于小波分解的SVM-ARI-MA农产品价格预测模型,即首先采用小波分析对农产品价格进行分解,提取出四个方面的变化趋势,然后采用SVM模型与ARIMA模型对上述四种变化趋势进行分析与建模,并重构农产品价格的组合预测模型。经对大白菜价格进行实例分析,发现该种基于小波分解的组合预测模型比传统预测模型具有更高的预测精度。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
金秀 范美玲 刘烨
本文利用小波变换对基金收益率及其方差进行多尺度分解,并将小波分析引入资本资产定价模型,计算小波多尺度β。进一步地将小波分析引入到传统的H-M模型中,利用小波函数的多尺度与不同的投资期限对应,对模型进行多期改造,从而获得择时能力的多期评价模型。以我国经济背景为依托,选择14只开放式基金进行实证研究,结果表明,利用小波分析可以有效的对基金的择时能力进行多期评价。
[期刊] 商业时代
[作者]
王洪涛
本文充分考虑影响广西与东盟贸易实际因素,在传统贸易引力模型的基础上,引入6个解释变量,构建了能反映广西与东盟双边贸易流量的扩展型贸易引力模型,对广西与东盟双边贸易量进行了实证分析,最后,在对扩展型贸易模型实证检验的基础上,对广西与东盟各国的贸易潜力进行了测算,指出了促进未来广西与东盟贸易量发展的方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛永刚
基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值。实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数。
关键词：
小波分解 神经网络 汇率预测
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
朱文兴 殷莲甜 刘道林 许菱
钨制品是21世纪国民经济及国防领域的重要稀有金属制品之一，其价格波动关系我国稀有金属产业链发展及国际贸易的稳定。本文基于2016年4月至2021年6月的钨粉价格数据，综合3种预测模型的优势构建出L＿ARIMA-SVM组合预测模型。结果表明：L＿ARIMA-SVM组合模型相较于线性组合模型，表现出更高的预测精度和更强的价格趋势把控能力。预测结果显示：钨制品价格短期内呈现缓慢波动上升趋势，但受新冠疫情的持续影响仍面临较大风险。据此，应加强钨制品价格监测预警机制，加快资源与产业有效整合，提高我国稀有金属产品价格整体影响力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈蔚
文章使用自回归移动平均(ARIMA)和人工BP神经网络方法对1990~2013年的我国进口、出口贸易额时间序列进行线性与非线性信息挖掘,ARIMA模型的拟合精度较低,经过BP神经网络方法对非线性规律进行建模并对2014~2018年进出口额进行预测,结论显示:BP神经网络方法能够较好的体现进出口贸易额时序中的非线性规律,有效的修正了线性预测方法的误差。
[期刊] 资源科学
[作者]
池启水
石油属于重要的战略物资和民用能源,对其消费量进行预测,可为合理安排原油生产和石油进出口提供依据,优化社会资源的配置。本文采用Box和Jenkins的ARIMA模型,对1953年以来我国石油消费量的年度数据进行分析,原始数据来源于《中国统计年鉴》。与结构性因果模型、自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)模型等相比较,ARIMA模型不但适合于我国石油消费量的非平稳时间序列的特点,并且预测效果比较理想。结果表明,ARIMA(4,1,5)模型的预测效果良好,2001年~2005年平均预测误差仅为4.01%,可用于未来我国石油消费量的预测。对2006年~2008年的预测结果表明,今...
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
吴培 李哲敏
猪肉是重要的畜产品之一,其价格关系居民生活水平及整个农产品市场的稳定。本文利用2011年以来的猪肉价格数据,分别构建ARIMA模型、GM (1,1)模型及ARIMA-GM-RBF组合模型对中国猪肉价格进行预测。结果表明,单一模型由于信息利用不充分,预测精度较低。本文中,ARIMA模型表现为普遍低估,且更适合进行短期预测,随着预测期延长,其误差变大;GM模型表现为普遍高估,且更适合进行中长期预测,随着预测期延长,其误差变小。ARIMA-GM-RBF组合模型充分利用了3个模型的优点,相对误差最小,拟合效果最好。结果显示,2018年下半年,中国猪肉价格将呈波动上升趋势;受新一轮增长周期和非洲猪瘟疫情等因素影响,2019年上半年将延续2018年底的上涨趋势,由13.55元/kg持续上升至17.04元/Kg,月均增速为3.89%,2019年下半年,增速将进一步扩大,预计月均增速将达4.68%,年底将创纪录地增至22.52元/kg。最后,提出适当加大规模化、专业化、组织化养殖;监测饲料及原料等上游产业形势;完善猪肉市场监测预警机制,加强疫情防控等促进生猪养殖产业发展和健全猪肉价格调控管理的建议。
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