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[期刊] 统计与决策
[作者]
何满喜
如何对统计数据的时间序列的发展趋势进行科学的预测是对预测方法的理论研究和实际应用都是非常重要的,也是关系到能否有效利用统计数据并做出正确决策的重要前提。在经济社会领域的实际应用中,研究人员根据时间序列的特点,希望用一些拟合精度好、建模方法简单、应用方便的预测模型。而社会经济现实问题中的统计数据的时间序列的发展趋势往往是较复杂的,其变化规律和特征不易发现。它需要用系统工程的理论和方法,用定性分析和定量研究相结合的方法来进行分析研究,用不同的预测模型来拟合,进行分析研究是必要的。所以我们对统计数据的时间序列提
[期刊] 统计与决策
[作者]
唐家琳 陈静 薛君
文章针对当前出现纷繁复杂的时间序列预测方法,提出了"平均误差滚动"概念,并通过误差突变规律的加权处理,得到滚动区间预测数值的推导规律,使用倒推方法在原有预测基础上进行数值修正,最后采用一个案例结合OLS方法进行了实例运算。
[期刊] 统计与决策
[作者]
攸频
趋势平稳过程和随机趋势过程是刻画经济时间序列的两种截然不同的随机过程,对于经济建模分析具有不同的影响,文章从基本概念、技术处理和经济涵义上对这两种过程进行了全面的阐述和分辨,并利用渐近分布理论对于两种过程参数的统计关系进行了研究。从中讨论了单位根检验存在的问题,并给出相应的建议。
关键词：
随机趋势过程 趋势平稳过程 单位根检验
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李静 徐路路 赵素君
[目的/意义]基金项目文本蕴含着丰富的前沿主题信息,通过细粒度识别科学研究前沿中的新兴主题,可以预测分析新兴主题未来发展趋势并可视化展示。[方法/过程]文章提出一种基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化分析方法,分析基金项目内外部特征属性,构建基金项目新兴主题探测公式,利用时间序列分析和支持向量机等深度学习算法模型,对新兴主题发展趋势进行预测分析,最后利用可视化分析软件Gephi进行可视化展示以揭示前沿领域竞争态势。[结果/结论]通过以石墨烯领域数据进行实验并结合专家咨询和传统论文聚类方法对比分析,表明该方法能够更加快速准确识别新兴主题,为我国科技政策制定提供决策支持和参考。
[期刊] 中国高教研究
[作者]
易梦春
我国高等教育在学总规模和毛入学率在过去２０多年里不断增长，增长幅度的波动由剧烈转向平稳。未来影响我国高等教育发展的外部因素将对其规模的扩张起到推动作用。通过构建时间序列趋势外推模型对未来十年我国高等教育规模进行预测发现，２０２５年我国高等教育在学总规模很可能达到５１８７．０８万人至５９２９．８８万人，将比目前（２０１５年末）多１０００万人至２０００万人。在２０１８—２０２２年之间，我国高等教育毛入学率很可能突破５０％。这也就意味着未来３到６年内，我国高等教育将进入到普及化阶段，而我们需要为此做好准备。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘德林 刘贤赵 李希国
[期刊] 价格月刊
[作者]
许华 白静
新常态下我国纸浆价格震荡涨跌，纸浆市场持续低迷，造成部分造纸企业严重亏损。选取２００５年１月～２０１５年８月我国纸浆价格月度数据，采用ＥｖｉＥｗｓ６．０软件对其进行传统的时间序列分析，以探究其价格波动趋势。实证结果表明，我国纸浆价格非常容易受到季节因子和不规则分量因素的影响，其价格整体出现上升后又回落的趋势，存在着波动周期规律。其中２００５年～２０１２年共有两个完整周期，基本保持四年一次，２０１３年～２０１６年出现第三个完整周期，且２０１６年的纸浆价格将继续平稳下滑，预计２０１７年后开始上涨，同时进入下一个波动周期。本文据此提出了新常态下我国造纸企业发展的政策建议。
关键词：
新常态 纸浆价格 时间序列 价格波动
[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] 统计与决策
[作者]
陈金先
文章从科学性、可操作性角度对当今适用于市场营销预测的多种时间序列预测模型进行了归纳总结,在此基础上对2001~2010年我国二手车销售量情况进行分析并对未来年份的销售情况进行预测,同时对提出的多种模型进行精度检验。
关键词：
市场营销 时间序列 预测模型 精度检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
田宗浩 顾国华 王鹏 王常青
文章通过分析传统的加权模糊时间序列模型和广义模糊时间序列模型,指出了需要考虑的模糊状态的确定方法和建立模糊关系矩阵中的不足。结合模糊集理论中λ强截集的性质,重新定义所要考虑隶属度对应的模糊状态和模糊逻辑关系矩阵的建立过程,建立基于λ强截集的广义模糊时间序列模型。以Alabama大学22年的入学人数为例,利用均方误差MSE和泰尔不等系数TIC对比分析本文提出模型与传统加权模型和广义模型的预测精度以及考虑λ取不同阈值时模型预测精度的变化情况,验证本文建立模型的可行性和有效性。
[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] 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
[期刊] 统计与决策
[作者]
李宏,师应来
时间序列模型(ARMA)是一种精度较高的短期预测模型。本文综合运用B-J时间序列建模方法,对中国国防费时间序列平稳性进行了判别;利用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;利用自相关函数和偏自相关函数判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q));最后利用Eviews统计软件建立了合适的中国国防费时间序列模型,并进行了分析和预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
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