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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
朱运法 葛新权
一、引言在制作短期预测模型时,模型研制者往往会碰到这样的问题:由于被预测变量都一般既具有长期的变动趋势,又有短期的变动趋势,所以需要有两种性质的解释变量来模拟被解释变量,一种是能反映被解释变量的长期趋势的解释变量,一种是能反映被解释变量的短期变动状况的解释变量;但第一种变量的数据实际上往往是不可得到的,或者同时利用两种解释变量进行回归时不能满足经济计量学的某些准则,如参数的一致性
[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
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴玉霞 温欣
文章选取"华泰证券"250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测。实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时提供有益参考。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
关永锋 喻敏
由于股票市场是一个复杂的、非线性的动态系统，单一预测模型不足以完全解释股指数据中所包含的信息，为避免单一模型在预测过程中的误差累积，采用一种结合改进的经验模态分解算法及粒子群算法优化的极限学习机的组合模型用于股指价格的短期预测。首先，向原始数据注入高频谐波后进行经验模态分解，以减缓模态混叠现象；然后，利用粒子群优化后的极限学习机对分解出来的各分量进行预测，加总各分量的预测值获取股指价格的预测值。基于上证指数等国内外四组股指数据的实证分析表明，该组合模型能有效把握股指数据的变化规律，具有较好的预测效果。
[期刊] 世界农业
[作者]
罗创国 张美珍 薛继亮
本文根据2004—2009年分季度中国生猪生产价格变化数据,利用ARIMA模型,短期预测了中国2009年第三、四季度和2010年第一、二季度的生猪价格变化。结果表明,根据ARIMA模型来预测中国生猪价格变化的精度较高,能准确地预见生猪价格短期波动,预计中国2010年猪肉价格可能会出现较大上扬。
关键词：
ARIMA模型 生猪价格 短期预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
邱俊杰 李承政
文章利用2009年4~5月猪肉价格日度数据进行实证分析表明:中国猪肉价格序列为一带截距AR MA(1,0)过程。通过设置时间虚拟变量进行检验,结果显示:甲型H1N1流感并不是引发中国猪肉价格下降的主要原因。利用本文构建的ARMA模型对中国猪肉价格进行短期预测,效果显著。
[期刊] 统计研究
[作者]
龚玉婷 陈强 郑旭
本文基于自回归混频数据抽样模型同时考察了金融市场一阶矩收益和二阶矩波动的日度信息对CPI短期预测的影响。结果表明,股票收益、短期利率和长短期利差变化量仅在收益水平上对CPI短期走势产生影响,而长期利率、粮食和能源商品市场的收益和波动都有助于CPI短期预测,而且收益对CPI的影响要比波动更加持久。相对于传统的月度时间序列建模方法,本文的混频CPI模型具有更好的样本内解释能力和样本外预测能力。另外,引入二阶矩波动的日度信息在一定程度上能更多地降低预测偏差。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
严慧峰 黄定疆 谢垚 程霄 谢吉洋 朱晓蒙 马占宇
为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型.
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾凯威 韩家彬 杨洋
文章首先运用CUSUM检验及Chow断点检验对我国1994年1月~2012年12月的月度CPI进行断点检验,在此基础上利用季节ARIMA模型(SARIMA)对我国CPI数据生成过程进行估计,最后对我国CPI进行了样本内预测及样本外预测。
[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] 财经科学
[作者]
许立平 罗明志
2008年国际金融危机以来,国际黄金价格呈现了V型反转走势,已创下每盎司1400美元的历史最高纪录。黄金价格一路走强,对国家、企业、个人的投资决策都将产生深远影响。本文以1973年1月—2010年11月伦敦现货黄金月度价格为依据,通过建立ARIMA模型,对2011上半年的黄金价格走势进行预测分析,并得出短期内国际黄金价格将继续上涨的结论,为我国调整外汇储备结构、增加黄金储备提供了政策依据。
关键词：
黄金价格 ARIMA模型 短期预测
[期刊] 金融研究
[作者]
尚玉皇 郑挺国
经验研究表明宏观经济对识别短期利率及其波动现象具有重要影响。为合理引入宏观信息并精确拟合与预测短期利率波动行为，本文提出一种包含宏观因子的混频短期利率模型，即ＢＨＫ－ＭＩＤＡＳ模型。基于中国宏观及利率数据信息的研究结果表明：与传统短期利率模型相比，ＢＨＫ－ＭＩＤＡＳ模型具有更优的样本内拟合效果；相对于货币政策指标而言，宏观基本面与通胀指标对短期利率波动的贡献更大；进一步地，混频模型还可以识别出受宏观因子显著影响的短期利率波动的长期成分；特别地，ＢＨＫ－ＭＩＤＡＳ模型在短期利率波动样本外预测方面的良好表现，充分说明宏观因子在识别及预期短期利率波动行为方面的重要贡献。
关键词：
利率波动 宏观因子 混频 长期成分 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
欧适民
“凡事预则立,不预则废”。随着商品经济的发展,经济预测应运而生,不断发展,日趋完善。经济预测的方法很多,通常概括为数学模型预测法与调查研究预测法两大类,简称模型
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
傅魁 郭志颖
准确分析人民币汇率波动特征并预测未来走势,对政府制定汇率政策和企业进行投资决策具有重要作用。本文采用MEEMD组合模型将人民币汇率序列分解并重构为代表市场投机因素的高频项、代表重大事件影响的低频项和代表人民币内在长期趋势的趋势项,分析不同影响因素对人民币汇率的影响,并对人民币汇率未来走势进行预测,据此提出稳定人民币汇率的政策建议。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
何凯 苏梽芳 何卫平
上证基金指数反映了基金市场的整体变动情况,研究其波动结构特征对基金市场参与者具有重要作用。研究结果表明:(1)上证基金指数序列可由经济基本面决定的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成,而且趋势项主导上证基金指数的长期走势,低频分量在中期对该指数有较大影响,而高频分量的影响可忽略不计;(2)与直接SVM预测法相比,EEMD-SVM组合预测法有更高的预测精度,说明EEMD分解得到的各结构分量有效地刻画了上证基金指数的内在运行特征。
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