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[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] 统计与决策
[作者]
马佳羽 韩兆洲
季节时间序列有时不止有一个季节周期,比如以小时计的数据,24小时可以是一个季节周期,同时,一周可以是一个季节周期。为解决传统模型不能处理复杂季节问题,文章采用傅里叶级数序列作为ARIMA模型的辅助回归元,对我国2004年1月至2015年8月的铁路客运量进行拟合。结果表明,分别选择正余弦个数为l和4的2.6和12个月为周期的傅里叶级数作为辅助回归元拟合ARIMA(3,1,1)模型最优,拟合的平均绝对百分比误差(MAPE)为5.46%。在此基础上对我国2016年各月份的客运量进行了预测。
关键词：
复杂季节 傅里叶级数 铁路客运量
[期刊] 统计与决策
[作者]
马佳羽 韩兆洲
季节时间序列有时不止有一个季节周期,比如以小时计的数据,24小时可以是一个季节周期,同时,一周可以是一个季节周期。为解决传统模型不能处理复杂季节问题,文章采用傅里叶级数序列作为ARIMA模型的辅助回归元,对我国2004年1月至2015年8月的铁路客运量进行拟合。结果表明,分别选择正余弦个数为l和4的2.6和12个月为周期的傅里叶级数作为辅助回归元拟合ARIMA(3,1,1)模型最优,拟合的平均绝对百分比误差(MAPE)为5.46%。在此基础上对我国2016年各月份的客运量进行了预测。
关键词：
复杂季节 傅里叶级数 铁路客运量
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
严方笠 吴建銮
研究目标:完善季节时间序列模型建模理论,解决建模过程烦琐、各类检验方法的结论差异大以及模型误设定问题。研究方法:基于对各季节时间序列模型的数理分析及比较,提出合理的模型检验程序;再运用Sieve Bootstrap方法,给出季节性单位根检验及确定性季节过程检验的统计量的临界值,并比较基于Sieve Bootstrap的检验方法与HEGY检验、BT检验的异同。研究发现:本文提出的检验程序能有效识别模型,检验统计量有限样本性质优良;实证分析表明,本文提出的检验程序及方法能更有效地识别中国宏观经济数据中的季节性。研究创新:将Sieve Bootstrap方法应用于季节时间序列的平稳性检验及趋势性检验中。研究价值:提出季节时间序列模型检验程序及检验方法,促进其在季节性经济数据中的应用。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
严方笠 吴建銮
研究目标:完善季节时间序列模型建模理论,解决建模过程烦琐、各类检验方法的结论差异大以及模型误设定问题。研究方法:基于对各季节时间序列模型的数理分析及比较,提出合理的模型检验程序;再运用Sieve Bootstrap方法,给出季节性单位根检验及确定性季节过程检验的统计量的临界值,并比较基于Sieve Bootstrap的检验方法与HEGY检验、BT检验的异同。研究发现:本文提出的检验程序能有效识别模型,检验统计量有限样本性质优良;实证分析表明,本文提出的检验程序及方法能更有效地识别中国宏观经济数据中的季节性
[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]
周展 王文强
文章针对我国铁路客运量进行短期预测,首先分析现有常见预测模型的优点与不足,然后试图通过构造新的组合或修正模型,从而实现提高预测精度。在构建年度数据组合模型时,发现以偏最小二乘回归、主成分回归和岭回归为基础进行组合时,预测精度达到了最优;在构建季度数据模型时,首先通过修正的时间序列分解法与季节周期回归模型显著地提高了预测精度,然后以这两个模型为基础构造组合模型,预测精度进一步得到提高。
关键词：
铁路客运量 预测 修正 比较
[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] 技术经济与管理研究
[作者]
杜勇宏 王汝芳
随着社会的进步,统计数据由过去的年度数据变为如今的季度、月度和日度数据,有些以实时交易为基础的超高频金融数据达到了按秒为间隔的频率,这些数据被称为季节时间序列。季节时间序列研究已经成为近十年来经济计量学和统计学中的热点,Journal of Econometrics(1993,volume55)就此问题进行了专题讨论。本文按照历史发展顺序对季节性时间序列理论进行了系统地介绍,并对这一领域的前沿热点问题进行了评述和展望。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜华平,陈海泳
本文论述的预测方法是通过对运输部门服务区域内不同出行方式(包括乘用公共电车)或乘行方式分布比率的已有状态及其动向的分析,来确定未来某一时期的客运量,为城市公共交通规划提供决策依据。
关键词：
城市 公共交通 客运量 预测 马尔可夫链
[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] 统计与决策
[作者]
赵春艳 严方笠
传统的参数类检验方法存在参数极限分布非标准、参数解析式推导烦琐、差分平稳后序列均值难估计等问题。为了避免上述问题,文章改进季节时间序列单位根检验方法,首先基于非参数Block Bootstrap方法提出BB-HEGY检验统计量,并给出临界值;其次,通过比较BB-HEGY统计量和传统的HEGY统计量的有限样本性质,发现BB-HEGY统计量具有更好功效和检验水平,尤其在季节频率上有更明显的优势;最后,通过对中国宏观经济指标的实证检验,进一步证明BB-HEGY检验统计量的优越性。
[期刊] 商业时代
[作者]
杨蕾 张苗苗
本文通过介绍物流需求知识、预测方法及时间序列预测方法,采用随机时间序列模型进行物流需求预测。探讨时间序列模型在物流需求预测中的应用,以期为物流需求预测提供全新方法和借鉴。
关键词：
物流需求预测 时间序列模型 ARMA模型
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