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[期刊] 统计研究
[作者]
李宝慧
Inthisarticle,theauthorconstructslinearandnon lineartimeseriesmodel,autore gressivemodel,thresholdautoregressivemodelandsparse coefficientautoregressive modelforChina’ssocialconsumptionindexessincereform ,andmakesforecastingand testingtothesocialconsumptionindexof 1997withthreekindsofmodels .
关键词：
时间序列模型 社会消费品指数 预测
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
田瑾
分别用三种时间序列模型对我国社会消费品零售总额(指数)进行建模预测与比较,通过计算结果可以验证:组合预测能有效地提高预测的可靠性与精确度。
关键词：
社会消费品 时间序列模型 组合预测
[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] 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] 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]
张雅,肖冬荣,陈科燕,王东
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
陈飞 高铁梅
本文开发了一种新的经济时间序列预测方法———利用结构时间序列模型进行预测。在结构时间序列模型中由经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不可观测的变量,不能利用传统的回归分析方法求解模型,因此,本文采用状态空间方法来求解结构时间序列模型。本文通过ARIMA模型来研究经济时间序列的结构,在此基础上建立了不同形式的结构时间序列模型,并利用结构时间序列模型对我国社会消费品零售总额、狭义货币供给量(M1)和国内生产总值(GDP)等经济时间序列进行了预测。实证研究表明,结构时间序列模型具有良好的预测效果,从而为经济时间序列预测提供了一种新的有效方法。
[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]
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] 统计与决策
[作者]
王珏,秦伟良,钱海荣
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李干琼 许世卫 李哲敏 董晓霞
为提高农产品市场价格的预见性,及早采取措施减缓价格波动,以全国西红柿月度批发市场价格为预测目标,综合利用季节虚拟变量法、Census X12法、移动平均比率法、Holt-Winters季节指数平滑法、SARIMA法等建立短期预测模型,并根据模型预测误差大小赋予不同的权重值,从而建立组合预测方法。实证分析结果表明:单一模型预测误差波动较大,总体上随着预测周期变长精度下降。在2009年的评估预测中,所建立的5个单一短期预测模型平均绝对误差百分比(MAPE)为10%左右,其中Holt-Winters季节指数平滑法建立的短期预测模型精度最高,MAPE为6.81%。如果预测提前期为3个月,SARIMA模...
关键词：
农产品 市场价格 预测模型
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