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[期刊] 华东经济管理
[作者]
高惠娟
高校毕业生就业问题是一个重要的社会课题,文章从分析现阶段高校毕业生就业的宏观背景出发,建立了影响高校毕业生就业的社会经济因素的时间序列模型,并根据实证结果,提出了相关政策建议。
关键词：
高校毕业生 就业 社会经济因素 时间序列
[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] 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] 统计与决策
[作者]
郝香芝 李少颖
本文利用统计软件对我国1952年到2005年的实际GDP时间序列数据进行了分析,分别建立了ARMA模型和Holter-Winter非季节短期预测模型,并对2006年到2010年的全国GDP进行了预测。结果表明两个模型都有很好的预测效果。
[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] 工业技术经济
[作者]
李炳军 刘思峰 胡坤
应用灰色关联原理对评价区域科技综合实力的 5 8个预选指标进行筛选和组合 ,建立了江苏省区域科技综合实力评价指标体系 ,提出了基于相对灰类划分的灰色定权聚类评价方法 ,并对江苏省 1997——— 2 0 0 1年 5个时期的科技综合实力进行了评价分析。结果表明 ,江苏省的科技综合实力归入强灰类不是暂态的 ,而是稳态的 ,结论具有很高的可靠性。
[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] 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]
吕忠伟 秦建国
模型识别是建立时间序列模型的基础,是模型预测成败的关键。本文介绍了五种多变量时间序列模型识别的方法,分析了每种识别方法的输出形式,最后利用SAS统计软件对多变量时间序列模型的识别进行实证研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李正辉 吕忠伟
本文简单介绍了四种单变量时间序列模型识别的方法,给出了每种方法识别模型时的输出表格,并利用统计软件模拟两个时间序列进行实证研究,总结出了四种方法在实际应用中注意的问题。
[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]
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] 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
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