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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
戴安舒 何曙光 何桢 刘子先 杨铎
针对二维产品保证下的索赔数据随季节波动的现象，建立了季节指数模型。首先利用使用率对失效率函数进行调整，然后引入季节指数模型对二维产品保证下的索赔数据进行建模。案例研究表明，对于呈现季节性波动的产品索赔数据，该模型相较传统的非齐次泊松过程和差分自回归移动平均模型，能够达到更高的预测精度。
[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。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张瑞洁 钟远光 谢维
激烈的市场竞争迫使制造商们逐渐向以顾客需求为中心的公司转变。在近20年内,作为影响顾客满意度的主要因素,产品的质保服务管理的相关研究开始成为学术界的焦点。良好的质保服务会给企业节省较多的运营成本,故对于刚投入市场的新产品而言,准确地预测质保需求对制造商合理分配资金等具有重要意义。以往对质保需求的预测模型都局限于分析长期意义上一个产品的总质保成本,忽略了产品的维修时间和动态销售过程对准确预测产品的总质保需求及成本的影响。为此,以销售期内的产品所产生的维修需求为主要的研究对象,深入探讨维修时间对预测质保需求的影响。模型中,利用非齐次泊松过程模拟产品的动态销售过程,并利用复合随机过程中的交错更新理论来刻画维修时间对总质保需求的影响。最后的参数分析,为企业更好地管理质保服务提供了重要的现实依据。
关键词：
质保服务 维修时间 随机销售过程
[期刊] 统计与决策
[作者]
张葵 毛会 杜为公
面向短时间序列的季节性预测方法能更为准确的抓住数据特征,提高预测精度。文章首先在分析目前常见的面向短时间序列的季节性预测方法的基础上,推出新的Lemon-Krutchkoff季节性预测模型,以解决偏斜分布数据预测精度不高的难题;并通过两套实际销售数据对新旧模型进行实验比较,以证实新模型在处理大噪声偏斜数据上的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋鑫 王维国
不同数据和不同模型产生不一样的预测结果,也反映了不同的技术范畴,因此,了解不同模型预测的准确性显得尤为重要。为了提高预测的准确性,文章在考虑了时间序列季节性波动的基础上,采用线性模型及非线性模型对中国入境旅游人数、不同目的入境的外国游客数指标数据进行拟合及预测,继而评价两类模型预测结果。结果表明非线性预测模型优于线性预测模型,采用前两年(m=8)作为输入数据进行递归的SVM模型在所有SVM模型中表现良好,对比SVM、MPL和RBF三种模型,RBF模型表现较好。
关键词：
回归预测 神经网络 入境旅游
[期刊] 统计与决策
[作者]
雷鹏飞
CPI是衡量一国宏观经济运行状况的重要参考指标之一,国际上通常用CPI来反映通货膨胀的程度,它是一国制定宏观经济政策、分析债券市场、货币市场和央行公开市场操作的重要参考依据。对CPI的准确预测能为我国货币政策的制定提供一定的依据。文章以CPI时间序列为样本,旨在从其内在动力机制出发,选择季节性ARIMA模型,找寻CPI的变化规律并加以预测。
关键词：
CPI 季节性ARIMA模型 预测
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
谢维 邱梦宁 韩国欣
质保服务作为制造商在售卖产品时免费向消费者提供的质量保证协议，能够增强消费者对产品的质量信赖，但同时也会增加质保需求产生的费用支出。准确预测质保需求能够帮助制造商实现运维资源的高效管理。以往质保需求预测模型大多局限于产品总质保需求而忽略了销售过程，同时为方便计算而忽略了维修时间带来的影响。在免费非更新最小维修政策下，利用齐次泊松过程模拟产品动态销售过程，并用随机过程中交错更新理论刻画维修时间对累积质保需求的影响，实现对未来任意时间段的质保需求预测。通过模型分析发现单位时间质保需求变化可以分为上升，稳定，下降三个阶段，这为制造商合理配置资源、资金等提供理论依据。
关键词：
累积质保需求 维修时间 参数分析
[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] 保险研究
[作者]
蔡亚蓉 邵学清
有关考虑索赔大小的BMS理论研究已比较成熟,但目前除韩国外,世界上其他国家的保险公司在设计机动车保险的BMS时,都未考虑索赔大小。不考虑索赔大小的BMS存在很多弊端,将来会有越来越多的保险公司采用考虑索赔大小的BMS。本文试着建立了一个考虑索赔大小的机动车保险BMS的应用模型,并就此应用模型进行分析,包括转移矩阵、稳定分布、等级保费的确定等,最后做了实证分析。此模型具有比较好的科学性和操作性,具有一定的理论与实践价值。
关键词：
BMS 索赔次数 索赔大小 应用模型
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
董方岐 刘子先 郝剑虹 门峰
产品市场竞争的加剧对二维质保内维修策略与质保期的系统设计提出了迫切需求。当前二维质保期设计与优化研究主要基于市场弹性,存在关联函数建模困难、参数拟合准确性差、未有效结合预防性维修策略优化等问题。针对以上不足,首先,在分析一维质保效用模型不足的基础上,建立了基于质保服务时间与里程的二维质保效用模型;其次,在分析不同预防性维修策略对产品失效率与质保服务成本影响的基础上,构建了等成本下考虑预防性维修策略的二维质保期设计与优化模型,将二维质保期设计与质保内预防性维修策略优化进行了有效结合;最后,采用算例分析对模型的有效性和适用性进行了验证。
[期刊] 特区经济
[作者]
曾艺林
为提高农产品期货价格模型预测效率，本文在期货价格基础模型的基础上发展了期货价格季节模型，并根据当期季节因素是否对下一期期货价格形成影响，将季节模型分为季节累积模型和季节即期模型。根据2013年至2020年棉花期货价格数据，本文首先验证了棉花期货价格序列遵循几何布朗运动，并分析和比较了各模型对2021年期货价格的预测结果，得出期货价格季节模型表现整体上优于基础模型的结论，但定价效率在不同季度存在差异。
关键词：
农产品期货价格 价格预测 季节性
[期刊] 林业经济
[作者]
古圣钰 吴英伟
在"乡村振兴"背景下,乡村旅游成为乡村经济发展新的增长点,其肩负着转移乡村剩余劳动力、提高农产品质量、转变农村土地使用等实现农民增收增效提高提升农村精神文明程度的重大责任。乡村旅游是以"三农"资源为载体的新型业态,对于假日乡村旅游客流量预测的重要性不言而喻。文章基于北京市延庆区2014-2018年节假日的乡村旅游客流量数据,建立PSO算法优化的SVR预测模型,并针对客流量数据的非线性波动和季节性特点,对模型进行季节性调整,最后提出季节性调整的SVR-PSO节假日乡村旅游客流量预测模型,同时将模型预测出来的精度与BP神经网络(BPNN)、自回归滑动平均模型(ARMA)、遗传粒子群寻优(PSO-GA)等方法的预测效果进行比较分析。结果表明:基于PSO参数寻优的SVR支持向量机预测模型(SVR-PSO)在精度上具有较大优势,能有效地对北京市延庆区节假日乡村旅游客流量进行精准预测。对于非线性小样本且季节性变化较大的数据,采用季节性调整的SVR-PSO模型,可以极大地提高预测精度和收敛速度,且调节参数少,简单易行,可以实现模型数据的精准预测。
关键词：
乡村旅游 季节调整 流量预测,高质量发展
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱星辉 朱金福
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜向荣
文章构建了利用时间序列的季节变化规律进行短期预测的季节性预测模型。该模型的基本原理是对季节性建立基于已知观测值的季节末总量的条件分布,采用极大似然法对历史数据进行季节性参数估计;利用预测周期的部分观测值和已估计的季节性参数进行总量预测。通过实证分析,该模型对稳定季节性的时间序列具有较高的预测效率。
关键词：
季节性 时间序列 预测 ARIMA模型
[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。
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