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[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] 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] 统计与决策
[作者]
张利平 于贞杰 张建华 李望晨
文章立足卫生支出等趋势预测问题的时间序列组合建模研究,以实证算例进行验证和比较。根据政府卫生支出时序资料,将曲线拟合法和ARIMA法纳入模型,建立线性加权组合模型(残差平方和倒数法、灰色关联法、相关系数法、待定系数法和等权法)以及残差修正模型;计算拟合序列和残差序列,讨论拟合性能。并建立修正指数曲线模型和ARIMA模型,发现拟合及预测效果不错;五种组合建模技术均优于单种方法拟合性能。曲线法、ARIMA法及其组合技术对于趋势预测问题有适用意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜弘
时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据,大多数的经济时间序列存在惯性,通过这种惯性分析可以由时间序列的历史数值对未来值进行预测。文章主要利用时间序列的趋势外推方法对我国目前居民消费价格指数(CPI)进行了建模析和预测,以达到合理预期和分析的目的。
关键词：
时间序列 CPI 趋势 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄克珑 林淼
居民消费价格指数是反映通货膨胀程度的重要指标,也是宏观经济分析和决策,价格总水平监控以及宏观经济核算的重要指标。文章采用时间序列分解的方法,预测居民消费价格指数的变动。该方法在预测的同时还能对时间序列进行分解分析,得到居民消费价格指数的基本走势信息。
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟静 曹俊
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
田甜 李星野
文章采用分频方式分析时间序列并为时间序列建模,首先对时间序列做离散余弦变换,用低频变换系数重构出时间序列的低频分量,而剩余的高频部分则采用时滞自相关分析方法确定模型结构。针对股票多年日收盘价所作仿真试验证明,该时间序列建模方法是有效的,模型比较好地刻画了时间序列的变化规律。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓唯茹 何跃 蒲彦希
居民日常消费是经济增长的重要组成部分,社会消费品零售总额是反映消费水平的重要指标。文章首先建立了国内社会消费品零售总额的GMDH预测模型和GM(1,1)预测模型,然后加入对社会消费品零售总额相关性较大的消费者信心指数建立GM(1,N)模型,并把两者结合起来建立GMDH-GM(1,N)的组合预测模型。对比分析以上模型的预测结果后表明:消费者信心指数和组合预测模型能提高预测精度。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王晓鹏 曹广超 丁生喜
应用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对青南高原的四个典型地区1961-2005年降水量序列进行ARMA建模分析:验证了四地区年降水量序列的时间序列特性,研究并选择了这些序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对未来降水量进行了预测.模型实证分析的结果表明:在青藏高原降水量时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
高春玲
居民消费价格指数是进行宏观经济分析与决策的重要经济指标。作为经济时间序列,居民消费价格指数的变化受到长期趋势、周期性循环要素、季节因子和不规则要素这四个因素的影响。本文选取武汉市2003年1月至2009年11月居民消费价格指数的月度数据,对其进行季节调整后,再通过HP滤波方法得到长期变动趋势序列,并用时间序列混合分解模型进行拟合与预测。
关键词：
居民消费价格指数 时间序列 分解模型
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
吐尔逊·买买提 丁为民 谢建华
［目的］本文旨在提出更有效的时间序列组合预测模型的构建方法，建立预测精度较高的时间序列组合预测模型。［方法］以１９７８—２０１３年新疆农业机械总动力为数据源，建立了源序列的曲线回归、自回归积分滑动平均、３次指数平滑和灰色模型，并构建了预测对象和预测模型的关系数据库。提出了基于百分误差的计算属性重要度方法，依据该方法计算单一模型在组合模型中的权重，构建了单一模型预测值及其权重为输入的组合预测模型，使输出结果中完整的涵盖了时间序列不同单一预测模型的输出值特征。以误差分布特征为指标，对组合预测模型和各单一模型的预测性能进行分析。以组合预测模型拟合优度和预测值平均绝对百分误差（ＭＡＰＥ）作为评价指标，．．．
关键词：
农业机械总动力 时间序列 预测 组合模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
秦伟良 姚如一
文章以状态空间和卡尔曼滤波为基础,对社会消费品零售总额,商品零售物价指数与居民家庭人均可支配收入建模,并在此基础上预测了未来12个月的社会消费品零售总额。将此结果与ARIMA模型的预测结果想比较,得出状态空间建模法的相对误差较小,预测效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱建平 张楠溪 朱万闯
非平稳时间序列预测问题一直都是一个难题,文章运用EMD技术将非平稳时间序列分解为一系列的imf和一个残余量。由聚类分析得到若干个cimf,然后通过对每个cimf以及残余量建立神经网络模型进行预测,达到对原时间序列的组合预测。文章的实证结果表明EMD组合预测可以有效解决非平稳的问题,且预测精度达到良好效果。
关键词：
EMD 神经网络 组合预测
[期刊] 运筹与管理
[作者]
汪漂
鉴于传统预测方法一直基于"点"来衡量时间序列数据,然而现实生活中在给定的时间段内许多变量是有区间限制的,点值预测会损失波动性信息。因此,本文提出了一种基于混合区间多尺度分解的组合预测方法。首先,建立区间离散小波分解方法(IDWT)、区间经验模态分解方法(IEMD)和区间奇异普分析方法(ISSA)。其次,用本文构建的IDWT、IEMD和ISSA对区间时间序列进行多尺度分解,从而得到区间趋势序列和残差序列。然后,用霍尔特指数平滑方法(Holt’s)、支持向量回归(SVR)和BP神经网络对区间趋势序列和残差序列进行组合预测得到三种分解方法下的区间时间序列预测值。最后,用BP神经网络对各预测结果进行集成得到区间时间序列最终预测值。同时,为证明模型的有效性进行了AQI空气质量的实证预测分析,结果表明,本文所提出基于混合区间多尺度分解的组合预测方法具有较高的预测精度和良好的适用性。
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