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[期刊] 统计与决策
[作者]
向书坚,李选举
一、引言 民以食为天,粮食是人类赖以生存的根本。粮食生产情况如何,粮食产量达到多少,能否满足全国人民的需要,是各级政府关心的主要问题之一。由于在我国许多地区粮食生产受自然环境影响较大,因此每年的粮食产量并不呈线性增长。如果风调雨顺,粮食产量可能大幅度增加,随之会出现农民卖粮难,各地粮站粮库暴满,粮食价格下跌的情形。反之,粮食减产,价格上升,影响居民的生活水平。因此根据历年粮食产量的变化规律,比较准确预测近几年粮食产量,对各级政府制定合理的粮食收购价格、粮食调拨计划,以及安排粮食储运具有十分重要的意义。基于此理,本
[期刊] 统计研究
[作者]
雷钦礼
月份或季度资料时间数列,至少存在长期趋势、季节变动和不规则变动三种变动。测定和分解这三种变动,是时间数列分析的基本任务之一。目前,国内外通行的测定方法是分别测定,即用移动平均法或曲线配合法测定出长期趋势,再用移动平均趋势剔除
[期刊] 经济经纬
[作者]
刘勇 汪旭晖
能源影响着我国社会经济的稳定持续发展,对未来能源消耗的准确预测具有重要意义。笔者以我国1978年一2005年的能源消费总量数据为基础,运用ARIMA模型进行能源消费的预测,达到了最小方差意义下的最优预测的效果。同时,对我国未来的能源发展给出了由开发与节能并重转变为节能优先的政策性建议。
关键词：
ARIMA 能源消费 预测
[期刊] 水产学报
[作者]
李辉华 郭弘艺 唐文乔 顾树信 黄少芳 沈林宏 魏凯
长江靖江段处于长江下游及河口段的交汇地带,是长江河口地区渔业资源养护的重要水域。2002-2006年,在靖江沿岸用一部定置张网每日采集,共获得鱼类3514.84kg。5年的月平均渔获量为58.59kg,以6月最高,达108.61kg;12月最低,仅为31.57kg,呈现出典型的非平稳时间序列。月渔获量经自然对数转换和一次季节差分后,获得了一组平稳的随机序列。按照残差不相关原则确定模型结构,依据Akaike信息准则(AIC)与Schwarz贝叶斯信息准则(SBC)确定模型优度,用SPSS V13.0软件对2002年1月至2006年12月的月渔获量进行ARIMA建模拟合。结果表明,模型为ARIMA...
[期刊] 金融与经济
[作者]
蒋佐斌 谢双琴 张欢
本文以我国银行2007~2010年月度贷款规模总额为基础数据,建立了银行贷款规模时间序列ARIMA(1,1,1)模型。模型拟合结果表明:银行贷款规模在2007年1月到2010年3月是一个持续上涨的趋势,间在2009年初增长较前月份速度加快,这与我国2009年初财政刺激政策有关同时,本文根据模型对未来的银行贷款规模进行有效预测,这对金融机构进行决策有重要参考价值。
关键词：
银行贷款规模 ARIMA模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
华鹏 赵学民
文章对广东省1978～2008年国内生产总值进行了分析。运用Box-Jenkins方法建立了ARIMA模型。通过对数据的平稳性检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(1,1,0)模型。该模型具有简单实用、预测精度高的特点,能恰当描述广东省GDP状况,可以用来做短期预测,为政府部门制定经济计划提供依据和参考。
关键词：
GDP ARIMA模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟凡强
文章选取广州、南京、西安、北京和哈尔滨五个城市的空气污染指数(API)日资料时间序列,应用最大概似估计(Maximum Likelihood Estimation),进行了ARIMA(p,d,q)模型的拟合及预测。结果表明,无论是在模型的拟合方面,还是在样本外预测方面,都得到了较好的效果。但值得注意的是:每个城市API资料所用ARIMA模型的阶数,即p、d、q的值并不完全一样,表明在分析时不能简单套用固定的模型,而是应该根据相关理论的指导,对具体的资料进行详尽的分析。
关键词：
ARIMA API MLE
[期刊] 企业经济
[作者]
张磊 李慧民
建筑业总产值是体现建筑业价值量的重要指标。本文依据中国统计年鉴相关数据,采用时间序列分析法,对我国1982～2009年建筑业总产值进行了分析。通过对数据的平稳性检验、模型的确认、模型检验等综合分析,建立了ARIMA(1,1,2)时间序列模型,对2007～2009年的实际值与预测值进行比较,并利用该模型对我国未来4年的建筑业总产值进行预测。计算结果表明,各年实际值与预测值之间的相对误差均在4%以内,该模型有较好的短期预测效果,能较好地模拟并预测我国建筑业总产值变化的趋势,为建筑业总产值的准确预测提供了重要方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
[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]
占健智 连高社 葛建军
第三产业GDP作为宏观经济中非常重要的一个指标,本模型来揭示我国以季度为最短间距的第三产业GDP的增长变化规律。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王新华
本文采用ARIMA模型,对武汉市1950-2003年的全社会固定资产投资额进行了深入分析。结果表明,ARIMA(8,1,9)模型提供较准确的预测效果,可以用于未来的预测,并为武汉市固定资产投资提供可靠的依据。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘姝伶 温涛 葛军
自2005年7月人民币汇率改革以来,人民币持续升值,已影响到经济生活的各个方面,正确分析与预测汇价及其波动对各经济主体金融政策与投融资决策的制定有着十分重要的意义。本文选取国内外学者较为认同的ARIMA和GARCH模型对人民币美元汇率建模,并对其预测误差进行分析,结果表明在对人民币兑美元中间价的预测中,GARCH模型预测相对ARIMA模型更优。
关键词：
汇率预测 ARIMA模型 GARCH模型
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