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[期刊] 统计与决策
[作者]
郁玉环
时间数列的变动是受多种因素共同影响的结果。其影响因素分为长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不规则变动I,其中,长期趋势T和季节变动S是影响时间数列变动的两大主要因素。对
[期刊] 统计与决策
[作者]
申兆光
我国季度GDP时间序列具有趋势、季节性和周期性特征,文章运用趋势-季节回归和ARMA的混合模型,捕捉其动态变化,对近期季度GDP做出较为准确的预测。
关键词：
季度GDP 混合模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王瑞泽
[期刊] 统计与决策
[作者]
董彦彦 邱祎
季节调整模型是趋势预测的核心方法之一,其核心思想在于通过观察数据相对于平均值或者趋势预测值的偏离状况,判断未来的变化。但是在目前的包含趋势的季节调整模型,往往仅依赖被观测数据和时间之间的一元线性回归方程作为测量数据偏离度的依据,这种处理方法因为自回归问题而存在着参数估计结果方差加大,难以真实反应变量的客观变化走势的问题。文章提出使用LM检验判断回归方程的有效性,使用广义差分变化法消除自回归问题,并在此基础上进行季节调整模型构建,为广泛应用的季节指数估计方法提供更为有效的科学方法。
[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]
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] 生态经济
[作者]
徐家鹏
利用能源ＣＯ２排放系数和１９８５～２０１２年农业能源消费数据，分析了我国农业能源消耗及碳排放状况，然后使用ＨＯｌｔ－Ｗｉｎｔｅｒ无季节性模型对我国＂十三五＂农业能源消耗、ＣＯ２排放趋势进行预测，并探讨农业减排路径，得到以下结论：１９８５～２０１２年，我国农业能源消费量波动中持续增长，ＣＯ２排放系数高的能源在农业耗能中所占的比例有所提高。ＣＯ２排放量总体保持上升趋势，单位农业产值ＣＯ２排放强度逐年下降，但未能实现碳绝对减排。＂十三五＂期间，我国农业能源利用效率逐步提升，单位农业产值ＣＯ２排放强度继续下降。但能源消费量、ＣＯ２排放量仍会持续上升，农业仍不能实现但趋向于碳绝对减排。为实现我国农业节能．．．
关键词：
农业 能源消耗 CO2排放 减排路径
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨君岐 刘利猛 王政军
[期刊] 统计研究
[作者]
刘建平 王雨琴
本文梳理了季节调整方法的历史演变过程,深入分析了当前季节调整方法的理论、实践的最新发展趋势,找出我国在季节调整理论研究和实践应用方面存在的差距,提出加强我国季节调整理论研究和实践应用的建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李少雄 李本光
文章基于贵州省1998—2015年固定资产投资季度数据,分别采用SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法对贵州省2016年固定资产投资季度数据进行预测,将预测值与实际值进行比较,依据相对误差率,结果表明,基于X-12-ARIMA季节调整方法的预测值比基于SARIMA模型的预测值更加精确合理。
[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]
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。
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