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[期刊] 财贸研究
[作者]
张忠善
经济预测中有关季节预测方面的方法大致有平均数季节指数法、移动平均趋势剔除法、最小平方趋势剔除法等,这些方法各有优缺点。而综合运用各种经济预测方法的直线型季节预测法则具有计算量小、编制程序方便、预测数据稳定、能够进行长期预测等优点。
[期刊] 物流技术
[作者]
孙卫华
针对北京京城工业物流有限公司提交的采购订单在时间上不够准确、供应商难以控制生产提前期的问题,设计了较为合理的采购流程。以需求预测信息为基础,将MRO(生产和维修)物资按ABC分类法进行分类,绝大多数的A类MRO物资的需求量都呈现明显的季节性变动的特点,采用季节性指数平滑法对MRO物资进行预测。建立了季节性指数平滑法的预测模型,进行了平滑指数的选择。在此基础上,以2008、2009两年的数据作为历史数据,用季节性指数平滑法进行了2010年的预测,并与实际数据进行了对比分析,误差结果在可以接受的范围内,证明了季节性指数平滑法预测此类MRO物资时的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋克强
看了92年第4期《统计与决策》36页上刊登的何云清先生《季节比率预测方法新探》(以下简称《季》)一文,我认为此方法不佳,并且计算数据及模型公式出
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙舞媛 伍海军
文章基于考虑春节效应的X-12-ARIMA季节调整模型,对我国2002年1月至2013年12月的CPI序列月度数据进行季节调整,并进行季节波动性分析及短期预测。实证结果表明:我国的CPI变动存在明显的季节性特征,春节效应对其有显著影响;CPI序列的短期波动主要是受季节性成分影响,而长期波动主要受趋势-循环成分影响;利用该模型进行短期预测效果较好,预测误差绝对值控制在1.5%之内。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何云清
季节比率是测定社会经济现象季节变动规律的相对指标。季节变动是指某些社会经济现象,在一年内随着季节的更换发生的规律性的变动。根据季节比率预测社会经济现象未来的发展变化,有利于企业进行短期市场预测和企业的计划管理。目前,国内许多社会经济统计学论著和预测方法专论中都有季节比率预测方法的阐述,其中剔除长期趋势的季节比率预测方法可概括如下: 季节比率预测值=实际发展水平的趋势预测值×季节比率
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
管延羡,朱文忠
医疗服务需求量受季节变动的影响较大,为了寻求医疗服务产、消平衡,合理配置人力、物力等卫生资源,既保证卫生服务的足量供应,又防止供大于求,造成卫生资源的闲置和浪费,必须对年内不同季节的医疗需求量即医院业务量进行预测,以便正确制定科室分月责任目标,合理规划医院经济活动,正确组织院科两级经济核算。在此提出3种预测方法。
关键词：
预测 季节指数 门诊量
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙舞媛 伍海军
文章基于考虑春节效应的X-12-ARIMA季节调整模型,对我国2002年1月至2013年12月的CPI序列月度数据进行季节调整,并进行季节波动性分析及短期预测。实证结果表明:我国的CPI变动存在明显的季节性特征,春节效应对其有显著影响;CPI序列的短期波动主要是受季节性成分影响,而长期波动主要受趋势-循环成分影响;利用该模型进行短期预测效果较好,预测误差绝对值控制在1.5%之内。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪潘义 吴凤平
文章将数据统计分组,用灰色预测分析,对不同季节的时间序列分别建立了一阶微分方程,并求出预测公式,从而得出预测值。这种模型比通常的季节预测模型有更好的效果。
关键词：
统计分组 灰色 季节波动 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡笳琨 李跃宇
变动权重组合预测方法使预测精度在过去常规的固定权重预测法的基础上大幅度提高。文章在分析了季节变动数据特征的基础上,对季节变动数据提出了变权重动态调整预测的方法。该方法不仅具备变动权重的大幅度降低预测误差的优势,同时基于季节变动数据的特征,采用了动态规划的思想调整预测数据,使误差进一步降低。
关键词：
预测 组合预测 动态调整 变动权重
[期刊] 统计与决策
[作者]
谭利平 王斌会
文章采用我国近10年的农村居民人均现金收入季度数据进行乘法季节ARIMA建模,发现ARIMA(0,1,0)×(2,1,0)4模型能够很好的拟合我国农村居民人均收入,并用该模型进行预测,预测结果表明:2014年前两季度的预测值与实际值的相对误差率非常小,说明模型拟合的效果很好;同时预测结果也发现农村居民人均现金收入呈现稳定增长的趋势,且存在明显的季节周期性。
[期刊] 预测
[作者]
张智光 蔡志坚
本文在文献[1]对季节性预测方法评述和所提出的改进设想的基础上,就Winters趋势性与季节性指数平滑预测方法所存在的问题作了进一步分析,并提出了预报季节性指数的改进方案,从而在理论上进一步完善了这种方法。并且本文的应用实例也表明,这种新的预测方法比传统Winters方法和其他季节性预测方法有较好的预测精度,而且并不增加多少工作量。 1 引言 Winters趋势性与季节性指数平滑预测方法是P.R.Winters于60年代初提出的一种较高级的平滑预测方法,它适合于非线性较弱的趋势性变动和季节性波动兼而有之的时间序列的预测问题。根据文献[1]的分析,在季节性波动时间序列预测的各种常用方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔敏 汪飞星 刘秀芹
如何衡量并消除以春节为代表的移动节假日影响是我国季节调整中的一项重点和难点。文章介绍了三区段变权重春节模型,选取由2001年1月至2013年6月CPI环比数据转换的物价指数,从数据中分离出趋势成分、季节因子、春节因子和随机因子,进行春节影响调整,再对调整后时间序列分别采用传统的指数平滑法和X-12-ARIMA方法进行2013年7月至2014年2月的短期建模预测。结果表明选取的CPI指数序列确实受春节因素的影响,经过春节假日调整后的温特指数模型和X-12-ARIMA模型都预测出了比较准确的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
乔占俊
区域负荷时间序列呈明显趋势循环性、季节周期性等非平稳特点。季节时间序列模型可有效处理具有季节周期性的非平稳序列,季节调整方法可将呈明显趋势循环性、季节周期性的负荷时间序列分解成具有实际经济含义的趋势循环要素、季节要素、不规则要素进行分析研究。文章尝试应用季节调整模型及方法进行中长期区域负荷的分析与预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖良
文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果。
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