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[期刊] 统计与决策
[作者]
袁军
本文分别使用了非线性自我激励门限模型SETAR和线性ARIMA模型对我国1952-2000年的GDP进行了研究,并且还运用一步预测和多步预测两种方法对未来5年的GDP进行了预测,最后运用RAPE、RMSE方法比较两种方法的预测效果,得出结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
莫达隆 宋立新
文章提出了随机系数SETAR模型,推导出其回归系数的估计式,并把该模型应用于一个月度数据序列.实证研究表明,对于非线性时间序列数据,随机系数SETAR模型明显优于AR?MA模型。
关键词：
SETAR模型 随机系数 非线性时间序列
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯晓龙 张瑞旺 张艳
GDP的增长具有内在的规律性,它不仅受内在经济系统体制的影响,还受到外在机制的冲击,这种冲击在数学上表现为随机的。文章以某地区1955~2000年GDP各季度时间数据资料为依据,建立随机模型。利用原始数据对模型的参数进行估计,并将该模型应用于该地区GDP的预测中。结果表明,预测的相对误差较小,表明随机模型在时间序列数据的预测中有应用的价值。
关键词：
随机模型 GDP 参数估计
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
莫达隆
文章对上证指数2006年1月6日-2011年5月23日收盘价的波动率进行了研究,介绍并使用随机系数SETAR模型与ARCH族模型进行对比拟合,根据数据的特点,文章构建了一种新型的SETAR模型,即AR(r)-SETAR(l,p1,p1)模型,模型利用ADF检验和AIC准则进行识别和估计。结果表明:可用AR(4)-SETAR(2,1,1)模型来拟合中国股市中的上证指数,研究其波动率特点,上证指数波动率呈不对称的响应,而且"负"响应比"正"响应高出约1.3倍。用ARCH族模型也证明了这种不对称响应的特征,但无
[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]
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]
王少平 彭方平
本文介绍了SETAR模型的一般理论,并利用SETAR模型对我国通货膨胀率进行了研究,进一步与传统的线性AR(P)模型结果作了比较,结果表明,在研究我国通货膨胀问题上,SETAR模型无论在拟合优度还是预测的效果上,都优于AR(P)模型。
关键词：
SETAR 阀值 通货膨胀率
[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] 统计研究
[作者]
张新雨 邹国华
模型平均方法是当代统计学和计量经济学界研究的国际前沿问题,在经济、金融、生物、医学等领域有着广泛的应用前景。本文着重介绍几种常用的和最新的模型平均方法,并把它们应用于我国的粮食产量预测,取得了比较好的预测效果,说明模型平均方法为准确的预测分析提供了有力的工具,将对规避管理中可能出现的风险和偏差提供重要的技术支持。
关键词：
模型平均 组合预测 权重选择
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄俊,周猛,王俊海
[期刊] 预测
[作者]
寿志勤
预测应用系统中的模型管理技术寿志勤（合肥工业大学预测与发展研究所２３０００９）１引言随着计算机应用与信息技术的发展，管理人员，特别是高层管理人员已不再满足于仅仅使用数据库存储、查询数据，他们越来越希望用预测数据辅助决策，以科学的数据为依据进行科学管理...
[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] 统计与决策
[作者]
腾格尔 何跃
文章对中国季度GDP分别建立了ARIMA和ARCH模型,并利用GMDH自组织建模方法提出了新的组合预测模型。模型预测结果及对比表明,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果,在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。文章还使用Bon-ferroni-Dunn检验方法进一步验证了组合模型的拟合能力要优于单一模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹静 何跃
文章先对四川省GDP分别建立了ARIMA时间序列模型和GMDH变量自回归模型来进行预测;然后利用GMDH自组织建模方法建立ARIMA-GMDH组合预测模型来预测;最后使用Bonferroni-Dunn方法对三个模型的稳定性进行分析检验。模型预测结果和稳定性检验结果表明:基于ARIMA-GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测都优于另外两种单预测模型。相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。
关键词：
GDP ARIMA GMDH 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗志丹 刘英
文章利用集合经验模态分解(EEMD)方法对中国季度GDP进行分解,得到5个本征模态函数(IMF)和1个残余序列。通过深入分析IMF背后的经济含义,发现IMF1-IMF2与第一产业波动完全吻合,且IMF3-IMF5与第二产业波动总体趋势较为一致。将分解后的序列进行重构,分别建立粒子群优化(PSO)算法优化的反向传播神经网络(BPNN)和单整自回归移动平均(ARIMA)模型,并将各序列预测结果整合为最终预测结果。仿真实验结果表明,EEMD-PSOBPNN-ARIMA混合模型优于EEMD-ARIMA、BPNN、ARIMA以及其他基准模型。最后将该模型对2019年季度GDP进行预测,预测结果表明2019年前3季度增长减缓,但在第4季度将有所回升。
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