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[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] 统计研究
[作者]
桂文林
由于受气候条件、节假日、人们的风俗习惯、人口和国民经济增长等因素的影响,客运量呈现出周期性的增长趋势变化。为帮助客运部门更好地安排客运计划,本文通过指数平滑法中的Holt-Winters模型将时间序列数据分解为季节波动和趋势波动。并对我国铁路、民航、水运和公路的2002-2009年的客运量数据进行拟合。结果表明,铁路和民航客运量数据具有明显的线性趋势和季节性特征,并进一步得出其波峰和波谷到达的时间;模型对铁路、民航、水运和公路客运量均有非常好的拟合效果,其平均绝对百分比误差(MAPE)依次为5.536%,7.49%、6.070%和3.633%。在此基础上对我国2010年各月份的客运量进行了科学预测。
[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] 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]
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] 统计与决策
[作者]
靳惠
文章在对相关预测方法进行归纳的基础上,根据零售品销售的特征采取相关数学方法对销售额序列进行稳定趋势和季节效应的分离,在此基础上对江苏零售业的季节系数,并依据稳定趋势进行预测并根据季节系数进行还原,经过预测值—观测值的相关检验发现预测效果良好。
关键词：
零售品 销售总额 预测 稳定趋势
[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] 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] 统计与决策
[作者]
杨君岐 刘利猛 王政军
[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]
刘颖 陈辉 杜丹燕
文章首先论述了季节调整方法的发展过程;然后把居民消费价格指数的同比数据转换为定基比数据,运用国际上最新流行的X-12-ARIMA程序对我国居民消费价格指数时间序列进行季节调整;再运用TRAMO/SEATS方法剔除中国特有的春节假日因素;最后对CPI进行短期预测,得出了我国的通货膨胀可能还会持续一段时间的结论。
[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
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