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[期刊] 统计与决策
[作者]
许凤华 魏媛
传统的平稳时间序列模型的建模方法,是以时间序列的样本自相关函数及偏自相关函数为依据进行模型识别,不可避免的会产生一定的误差。文章采用Pandit-Wu系统建模方法,该方法不用通过计算样本自相关函数和偏自相关函数进行模型识别,可以避免样本数据带来的误差。实证研究结果表明,利用Pandit-Wu系统建模方法构建的小麦价格指数平稳时间序列模型,具有较好的预测精度。
关键词：
ARMA模型 价格指数 显著性检验 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
欧廷皓
本文简要介绍了ARMA模型的理论知识,并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析,然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测,并给出精度误差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的参考价值。
关键词：
ARMA模型 房地产价格指数
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄俊,周猛,王俊海
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
邢聪聪
蔬菜价格具有较大的波动性，对蔬菜价格进行预测对于指导农民行为，提高农民收入具有重大意义。本文基于寿光蔬菜价格指数，通过分析寿光典型蔬菜价格的长期走势，建立ＡＲＭＡ－ＧＡＲＣＨ模型对寿光蔬菜价格进行预测，结果显示，选用恰当的ＡＲＭＡ－ＧＡＲＣＨ模型可以实现对寿光蔬菜价格指数的拟合和预测。根据模型对寿光蔬菜价格指数的预测结果，可以为指导农民行为提供建议。在寿光蔬菜价格指数的长期运行中，采取相应措施，可以增强寿光蔬菜价格指数的实用价值，提高农民收入。
[期刊] 统计与决策
[作者]
付燕 栗锋
中体产业股票作为我国唯一的体育类股票,为了准确把握其波动状况,科学预测未来发展趋势,收集了2002年1月1日至2010年6月30日中体产业股份有限公司股票的1510个日收盘价格指数为研究样本,进行了时间序列分析,建立了中体产业股票的自回归移动平均模型(即ARMA模型)。结果显示:模型ARMA(3,1)能较为准确地预测中体产业股票每日数据,模型的预测值与实际观测值非常接近,说明时间序列模型在中体产业股票状况预测中具有较好的应用价值。
关键词：
体育产业 中体产业 波动性 ARMA模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨宇 郑循刚
地价指数是反映地价变化的相对值的指标,即不同时点的地价水平与某一固定时点或相对时点的地价水平比较的相对关系。以平均地价比值的100倍表示,一般包括分级别、分用途及综合指数。地价指数预测,主要是根据地价指数的发展特点以及未来地产发展的态势,预测某一报告期的地价指数变化情况。由于所收集地价指数出现季度性和趋势性的特征。本文将采用随机时间序列模型中的ARMA模型来预测地价指数。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
朱苗绘 秦开大
受供求关系的影响，昆明国际花卉拍卖中心鲜切花的日交易价格波动较大，花农的收益得不到保障。因此，能够对鲜切花价格指数进行准确的短期预测对花卉种植户和批发商及时调整种植和采购计划、合理规避市场风险具有重要的意义。为此，本文以２０１５年６月１９日至２０１６年６月１９日期间的昆明花拍中心鲜切花价格指数为研究对象，构建ＡＲＭＡ－ＧＡＲＣＨ模型进行拟合和短期预测，系统分析鲜切花价格指数的波动趋势，并基于昆明花拍中心鲜切花价格指数的波动特征，提出降低鲜切花价格波动幅度、稳定鲜切花价格的建议，从而保障花农的收益。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
姚姝宇 胡明形
木材是国民经济中重要的生产生活资料,编制能客观反映木材产品价格变化的价格指数是木材市场研究的重要内容。本文基于特征价格理论的基本思想,结合我国原木产品的实际情况,筛选出原木径级和原木树种两显著变量,分别建立Hedonic特征价格模型,运用不同Hedonic方法计算我国原木价格的Hedonic特征价格指数,并对原木价格进行预测,最后提出相关建议。
[期刊] 商业时代
[作者]
罗双喜
劳动参与率是全部就业人口与失业人口占一个国家或地区所有工作年龄人口的比例。体现了当地劳动力参与社会经济活动的程度,并反映了区域经济的发展与活跃程度。ARMA模型"基于让数据自己说话"原理着重于经济时间序列本身的概率或随机性质,对时间序列数据的短期预测非常成功。本文采用ARMA模型预测了我国劳动参与率,并分析了劳动参与率下降的原因,最后提出相关建议。
关键词：
劳动参与率 ARMA 模型 预测
[期刊] 中国土地科学
[作者]
周自明 潘晶 张蒙
研究目的:探讨重复交易模型在土地价格指数编制中的应用。研究方法:理论建模和实证研究相结合。研究结果:用该模型编制出2003—2008年杭州住宅用地价格季度指数,拟合度较好且通过各项统计检验。研究结论:重复交易模型在土地价格指数编制中的应用具有良好的效果。
关键词：
土地价格 价格指数 重复交易模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
邢珺 张婷
文章基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1990年1月至2013年12月的居民消费价格指数月度数据进行建模预测,并采用2014年1月至2014年6月数据进行样本外预测,利用Eviews6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明SARIMA模型随着预测时间的增加,其预测精度下降,而X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制在2%以内。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曾波
影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势。在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求。文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测。事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度。
关键词：
CPI GM(1,1)模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱颜杰 樊顺厚 雷怀英
文章以1990~2011年我国居民消费价格指数(CPI)定基指数为样本数据,构建了基于SARIMA的CPI模型,并对2012年1月至2013年2月的CPI定基指数进行了短期预测,并把预测的定基指数转化为同比指数与真实值进行比较,通过分析表明该模型有着较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
伊力扎提·艾热提
文章基于R语言分析居民消费价格指数序列，并用指数平滑模型、SARIMA乘法模型、条件异方差模型和协整模型对其进行预测。结果表明，我国居民消费价格指数存在一定的季节性，进行时间序列分析时需考虑季节特性对预测值的影响；通过条件异方差模型消除残差异方差性可以提高预测精度；将商品零售价格指数和流通中的现金同比增长指数作为外在驱动因素，构建协整模型可以进一步保证预测的准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙颖
科学准确地预测CPI将为宏观经济政策的制定提供合理的数据支持。文章根据我国2010年1月至2015年6月CPI月度数据建立ARIMA模型,对2015年下半年我国的CPI数据进行预测。实证结果表明:ARI-MA(12,1,2)模型的预测效果良好,可以作为我国CPI走势判断的有效依据。
关键词：
ARIMA模型 CPI 预测
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