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[期刊] 统计与决策
[作者]
金剑
本文运用时间序列分析模型对我国城市化水平的发展变化特征及发展趋势进行了分析,并对我国未来一段时间内的城市化水平进行了预测。
关键词：
城市化水平 时间序列模型 分析 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
张松林 熊红轶
文章采用1949～2007年的中国年度数据,建立了一个中国城市化水平的时间序列模型。模型显示,中国城市化水平的提高主要受到模型滞后一期和滞后五期的随机误差的影响,具体为,滞后一期和滞后五期的随机误差分别增加1个单位,则城市化水平的提高就会相应增加0.6706个单位和0.3236个单位。通过该模型对2003～2007年中国城镇人口比重进行预测,得出预测结果的所有预测误差的绝对值都小于1%。而且,用该模型预测未来3年的中国城市化水平,从对2010年的预测结果46.59%来看,预测结果与国家统计局提出的在2010年前后中国城镇化水平将接近45%的预期目标基本一致。
关键词：
城市化 时间序列模型 预测
[期刊] 中国人口科学
[作者]
李林杰,金剑
文章在客观评述国内外主要预测方法的基础上,根据中国1949-2004年城市化水平的时间序列资料,构建城市化水平的时间序列预测模型,并进行实证检验和预测。
[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] 统计与决策
[作者]
张雅,肖冬荣,陈科燕,王东
[期刊] 统计与决策
[作者]
常振海 刘薇
针对季节调整方法如X-11等调整结果不利于解释,及其方法本身没有考虑我国像春节等季节性特点的不足,文章建立起一般的季节时间序列模型,另外,针对季节周期的主观诊断,文章建立起辅助回归模型,较为客观的诊断时间序列的季节周期。结合我国铁路客运量的实证分析,预测结果表明:未来10月铁路客流量较大,相反,11月和12月客运量较小,这点和历史数据的特征十分类似,说明建立的模型较合适。
关键词：
时间序列 季节周期 客运量 预测
[期刊] 税务与经济
[作者]
耿叶萌 吕恕
居民消费价格指数作为一个重要的宏观经济指标,对研究中国经济状况具有不可替代的作用。针对居民消费价格指数的趋势性和季节性,运用时间序列模型分析预测,不仅可以更好地了解我国的消费需求情况,而且能够为政府把握未来的经济趋势并制定相应的政策措施提供重要的依据。
[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] 世界农业
[作者]
王少芬 赵昕东
本文运用结构时间序列（ＳＴＳ）模型对１９９２年１１月至２０１３年１２月的月度国际粮食价格指数（ＣＦＰＩ）数据进行结构分解，实证结果表明，国际粮食价格波动具有明显的季节性和周期性；国际石油价格及美元实际有效汇率两个外生变量在短期内对国际粮食价格有显著影响；模型还能找出导致国际粮食价格剧烈波动的结构断点和异常点，其中结构断点可以更好地刻画国际粮食价格波动长期趋势特征，而异常点解释了瞬时效应，即粮食价格的短暂峰值。最后，预测得出未来粮食价格将继续处于较高水平且振荡前行。
关键词：
国际粮食价格 结构时间序列 波动分析
[期刊] 农业技术经济
[作者]
孙东升 梁仕莹
新中国成立以来,尤其是改革开放的三十年来,我国粮食产量得到大幅度提高,同时粮食生产也呈现出周期性震荡上升态势。本文运用HP滤波分析方法将我国1949—2008年的粮食产量分离为时间趋势序列和波动序列,对趋势序列建立了关于时间t的趋势模型,并拟合估计了我国60年的粮食产量趋势;利用频谱滤波(BP滤波)法估计并拟合了粮食产量的波动周期。利用上述两个模型进行叠加,预测了未来10年我国的粮食产量。
关键词：
HP滤波 波动周期 粮食产量 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
许之友 吕恕
为了提高模糊时间序列的预测精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,选择适当的小波函数,把一维数据分解为低频逼近部分和高频细节部分,在低频部分和高频部分根据各自数据特征利用模糊C-均值聚类算法分别建立模糊时间序列模型并预测,然后把每个部分的预测值根据小波重构得到最终预测结果。通过对国家财政收入实例验证对比发现,该模型在预测精度方面有较大提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲜思东 张建锋
近年来,经过人们对模糊时间序列模型大量的研究后,发现模糊区间的划分以及模糊关系的构建是影响模糊时间序列模型预测精度最关键的两个因素。文章针对目前模糊时间序列模型在论域划分中存在的问题,提出将人工鱼群算法(AFSA)用于模糊时间序列模型的论域划分中;并利用最小均方误差(MSE)确定最优的预测结果;最后为了显示所提出方法的有效性,将该方法用于Alabama大学注册人数的预测,结果显示该方法的预测精度更高。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩冬梅 高铁梅
一、季节调整的重要意义 月度或季度经济时间序列一般可分解为四种变动要素,即长期趋势要素T,循环要素C,季节变动要素S和不规则要素I。季节变动要素和循环要素的区别在于,季节变动要素是每年重复出现的周期变动,是由温度、降雨、年内的月份、假期、政策等引起的,而循环要素是间距比较长且不固定的一种周期性波动,它代表景气波动。经济时间序列分解模型也称为结构时间序列模型。依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互关系,可以表现出多种不同的形式,一般而言,基本的分解模型为加法模型和乘法模型。设经济时间序列为{y_1},可以分别表示成如下的加法模型和乘法模型形式:
[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。
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