基于ARIMA模型的云南省第三产业发展预测

通过采用自回归差分移动平均(ARIMA)模型,对云南省第三产业产值序列进行分析,进而了解云南省第三产业未来的发展趋势,明确推动产业优化发展的方向。在使用STATA软件建模后,根据信息准则对模型进行筛选,得到了ARIMA(2,2,2)模型。随后,对模型进行拟合度检验,证明模型可以对第三产业产值进行短期的预测与分析,期望能为今后的相关研究提供参考。     

基于灰色系统的上海世博会对第三产业影响分析

选取上海市的第三产业为研究对象,针对2010年上海世博会对第三产业中金融业、交通业、旅游业、城市建设业、房地产业、商业饮食业、文化业等7个行业的影响力进行评价,建立灰色系统综合评价模型。通过定量评估,得到了世博会对2002—2009年间第三产业的影响力。利用所建模型预测了世博会对2010—2015年间第三产业的影响力。该模型在预测活动对社会各行业影响力的研究中具有很好的推广性。     

我国城市第三产业规模与结构的研究

一、上海第三产业发展规模预测第三产业在经济发展中所占的地位日趋提高, 其在一个地区或城市经济结构中所占比重的大小, 已经成为衡量该区经济发展和现代化程度的重要标志之一。考虑到上海市的GDP与GNP差别不大, 对二者不作区分。本文采用GM(1,1)模型对上海市第三产业未来发展规模作出预测,并构造了基于人工神经网络的组合预测法。1.样本的选取     

基于ARIMA-GRNN组合模型的汽车零部件需求预测研究

单一的预测方法难以准确预测市场需求趋势,通过构建ARIMA-GRNN组合需求预测模型提高预测精确度:首先利用ARIMA预测出每月需求数并计算出每月实际需求数与每月预测需求数的误差值,再利用GRNN神经网络对误差值进行函数逼近与拟合,将拟合值对ARIMA预测值进行修正后的结果即为最终预测值。性能评估显示组合模型可以较好帮助汽车零部件企业提高市场预测精度。     

基于ARIMA模型的渭南市降水量趋势分析与预测

采用ARIMA模型对渭南市1953～2013年历史降水量趋势进行模拟,优选参数,建立降水量预测模型,对2014～2018年的降水趋势进行预测。经拟合结果分析可知ARIMA模型能够比较好地预测渭南市年降雨量变化趋势,渭南市近些年降雨量呈现略微下降的趋势,但随着预测期的延长,预测精度降低。建议在使用ARIMA模型预测年降雨量时,尽量保证数据序列足够的情况下,采用逐年实时校正的预测方法。     

我国第三产业发展对缓解就业压力的积极作用——基于EPS数据库分析

本文以我国严峻的就业形势和第三产业发展现状为基础,利用EPS数据库对我国近十年的大学生毕业人数、GDP的产业构成和就业的产业构成等进行统计分析后发现,第三产业吸纳就业能力持续增强。并且通过EPS的分析预测功能,发现第三产业增加值和第三产业就业人员之间有很强的相关性,最终得出我国第三产业的发展对缓解目前日益增加的就业压力有积极作用的结论。     

我国消费者信心指数趋势分析及预测——基于ARIMA模型

本文利用ARIMA模型拟合了我国消费者信心指数序列,并利用拟合的模型进行了事前预测,以期对相关政策的制定给予可行性参考意见。     

ARIMA模型与BP神经网络模型的比较研究——基于供电企业电费现金流入预测

文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要,分别建立了基于时间序列的ARIMA模型和BP神经网络预测模型,并对两种预测方法进行了对比分析,最终确定了以ARIMA模型为主、BP神经网络为辅的综合预测手段,有效地提高了电费现金流的预测精度,增强了供电企业的现金流管理水平。     

基于ARIMA模型的P公司产品需求预测研究

电子产品市场需求的动态变化给制造企业的生产计划带来了很大的不确定性。以P公司的历史销售订单数据为时间序列,以ARIMA模型为基础,利用EVIEWS分析工具对电子产品的季度需求进行预测。实例结果表明,基于ARIMA建立的需求预测模型具有预测精度高,操作简便等优点。     

广西劳动力、固定资产投资与第三产业关系研究

文章通过利用广西1978～2010年的统计数据资料,基于VAR模型,运用协整检验和误差修正模型等方法对广西劳动力、广西固定资产投资、广西第三产业发展这三个变量之间的关系进行论证分析,结果显示:全社会固定资产投资每增加1%,GDP增加0.46%;从事第三产业的劳动力数量每增加1%,GDP增加1.14%。文章还利用误差修正模型,分析了广西第三产业发展、固定资产投资和第三产业从业人数之间的短期波动及其调整机制。     

基于ARIMA模型和GARCH模型的美元指数波动性分析

美元指数在金融危机前后出现了耐人寻味的变化,其波动影响着国际经济、政治格局。本文运用自回归单整移动平均时间序列(ARIMA模型)和广义自回归条件异方差时间序列(GARCH模型)的方法分析美元指数,采集大量历史样本数据,对其波动特性进行实证研究。运用ARIMA模型对未来短期美元指数走向进行预测,表明美元指数的波动有一定的规律。同时,对美元指数建立用于描述大量金融时间序列的GARCH(1,1)模型,通过模型的定阶、检验、预测发现GARCH模型有较好的预测较长期整体走势的能力。     

基于预测有效度成分数据处理方法组合预测

为提高成分数据时序预测准确性,提出一种以二阶预测有效性作标准的多种数据处理方法的组合预测。选择成分数据的多种数据转化方法,将有约束时序用对数比,中心对数,超球面变换方法转换成无约束时序后,利用ARIMA—ANN模型对转换后无约束时序预测,对结果做反变换,恢复为成分数据得单项预测结果。最后对得到的单项预测结果进行基于二阶预测有效度的加权几何平均组合,得到相对最优的组合预测结果。     

基于ARIMA模型的JG钢铁原料库存量预测研究

库存量是减少原料的损失及成本的浪费是节约企业成本的关键。文章基于时间序列自回归滑动平均(ARIMA)预测模型,对JG钢铁原料库存量资料进行建模拟合。利用DPS软件,建立ARIMA预测模型,利用AIC准则法并考虑相关系数R的值以及拟合度C的大小定阶,通过拟合建模,ARIMA(1,l,1)模型较为合理。应用模型对2015年4月1日至4月5日库存量进行了预测,实现了JG钢铁原料库存量的短期预报。     

ARIMA模型在我国纺织品服装出口额预测中的应用

本文对我国1985-2012年纺织品服装出口额进行分析,运用Box-Jenkins方法建立ARIMA（2,2,2）模型,检验结果表明该模型有较好的预测效果,可为我国纺织品服装行业制定对外经济发展目标提供参考。     

居民消费价格指数的分析统计与预测

本文将运用ARIMA模型进行安徽省月度CPI的短期预测。文章采用2005年1月至2016年7月安徽省的居民消费价格指数月度数据,借助Eviews软件对数据进行拟合分析,建立了ARIMA(12,1,12)模型,模型检验结果表明模型的准确性高,预测误差较小;并对未来安徽省居民消费价格指数进行预测,研究结果表明安徽省2017年3月到2017年8月的CPI波动幅度较小,趋于稳定。     

基于ARIMA模型的湖南省物流需求预测研究

基于ARIMA模型对湖南省物流需求预测进行了研究,模型的回归和拟合效果良好,预测相对误差较小,最后针对湖南省物流业的发展提出了相关对策和建议.     

基于ARIMA模型的风电功率预测

风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。研究风电功率的波动特性,对改善风电预测精度与克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。本文通过对30天的风电数据加总,求得15min级的风电功率数据,提出了基于ARIMA模型的风电功率的预测模型。通过对数据进行单步预测取得较好的预测结果,说明ARIMA(1,1,1)模型能够较好的拟合原始数据。给风电功率的预测提供了新的思路。     

ARIMA模型在中国GDP预测中的应用

文章对我国1978-2015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(2,1,0)模型。该模型具有简单实用、预测精度高的特点,能恰当描述我国GDP(国内生产总值)状况,并对"十三五"期间的GDP增长速度做出短期预测,为政府部门制定"十三五"期间的经济计划提供依据和参考。     

基于ARIMA类模型的农业股票价格实证研究——以隆平高科为例

运用ARIMA-GARCH的模式来对中国股价波动作出预测，选择现代化农业代表企业隆平高科收盘价指数的时间序列作为研究对象，对该企业3年来股票收盘价进行分析，并利用ARIMA模型进行股价预测，同时加入波动性影响，利用GARCH模型对风险率建立模型，研究发现所选择的ARIMA-GARCH模型对收盘价时间序列具有较好的拟合作用，股票价格整体呈上升趋势，具有一定震荡性，但总体风险不大。     

河南省人口老龄化发展趋势预测

文章基于2000-2019年河南省老年人口比重数据,分别利用ARIMA(0,1,1)模型和灰色系统GM(1,1)模型对河南省人口老龄化的变化趋势进行了拟合、分析和预测.结果表明:两种模型均具有较好的拟合效果,且预测值非常接近,说明未来几年河南省人口老龄化日趋严重,这可能给该省的社会和经济发展带来一定的影响.