基于ARMA模型的我国国内生产总值GDP的预测与分析

本文基于1995—2014年我国国内生产总值GDP的时间序列数据,先后通过平稳性检验及处理、自相关与偏自先关分析,并结合AIC准则定阶,建立模型ARMA(1,2);运用该模型对我国国内生产总值进行预测。     

ARMA模型在国内生产总值预测中的应用

国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。本文收集我国1978年至2012年来国内生产总值的数据,利用EVIEWS软件对数据进行时间序列分析,建立时间序列模型,并且最终通过确立的模型对我国未来GDP作出预测。     

基于ARMA模型的山东粮食产量预测研究

以1980年以来的山东粮食产量数据为基础,先后通过平稳化检验及自相关与偏相关分析,建立ARMA模型,确定模型参数并对残差序列进行白噪声检验。借助Eviews软件对其走势进行分析研究,通过理论模型对粮食产量进行预测,并将预测情况与山东省粮食的实际产量做对比,为政府及相关部门提供决策参考。     

基于ARMA模型的我国油菜籽单产预测分析

随着我国人口的增长,农产品的单产一直备受关注。油菜籽作为油菜的种子和油料的原料,在农产品中占有重要地位。文章将采用国家统计局在1985—2017的数据,对其中1985—2014年的数据进行分析,建立ARMA模型,用2015—2017的数据进行拟合结果检验,并预测出2018—2020年的油菜籽单位产量,为油菜的留种和播种提供一定的指导。     

基于ARMA模型的我国居民消费价格指数预测

居民消费价格指数(CPI)是用于反映居民家庭一般购买的商品和服务物价变动情况的宏观经济指标,对展示经济运行的平稳性,表现经济发展的质量和效益有重要意义。因此本文建立了一个ARMA模型,选取我国2001年1月到2015年12月的CPI环比月度数据作为样本,运用R3.4.3软件对居民消费价格指数时间序列的自相关系数与偏相关系数进行统计,进行模型定价并估计出其参数,并对2016年1月至5月的居民消费价格指数进行预测。实证结果显示MA(2)模型能较好地拟合商品指数的动态路径,模型的预测值与实际观测值非常接近,表明ARMA模型在居民消费价格指数的预测中效果较好。通过ARMA模型合理预测我国的居民消费价格指数,能够对未来经济发展有初步的了解,为国家有关政策的制定提供理论支持。     

ARMA模型在我国汽车销量预测中的应用

盈利大户汽车行业的突然亏损引起了大家的关注,国内外都有专家认为汽车行业的亏损与汽车产能的过剩密切相关,在购买力相对稳定的情况下,生产能力一味扩大势必导致价格的下降进而利润受损。本文运用时间序列中的博克斯-詹金斯法对汽车销量进行建模并预测,然后根据销量的情况来确定未来汽车产量,以避免产能过剩现象的恶化。     

基于ARMA模型的能源消费总量预测研究

近年来,国家不断提倡走低碳经济之路。低碳经济问题的实质就是能源高效利用、改善能源结构和清洁能源开发问题,其核心是节能,提高能源效率。“十二五”能源规划前期重大问题研究选题指南中也指出要在优化和完善传统需求预测模型的基础上,对“十二五”期间的能源需求进行预测分析等。有关资料表明,目前国际上有200多种预测方法,其中有20多种在不同领域中得到了广泛应用。用于能源消费量预测的方法也有很多,常用的有：时间序列法、灰色理论预测法、回归分析法、专家系统法、神经网络法等。综合比较各种方法优缺点,并结合所收集的数据特征,本文选择建立ARMA模型对能源消费总量进行预测研究,预测得出未来5年能源消费总量,希望为相关部门作出正确的能源决策提供一定参考依据。     

基于ARMA模型的中长期电价预测

准确的中长期电价预测具有重要意义,尤其是对我国来说,其不仅可以为电力市场参与者进行年度合同谈判、制定中长期企业战略决策提供重要依据,也可以为政府定价提供参考。本文通过对我国1978年至2007年的全国平均销售电价进行分析研究,提出了一种基于ARMA模型的电价预测方法,结果表明ARMA模型可以很好地拟合我国的销售电价,预测效果良好。     

ARMA在我国GDP预测中的应用

本文用ARMA模型对我国1978—2007年GDP数据进行分析,并预测出未来三年的GDP数据。与实际GDP相对照模型预测误差较小,说明ARMA模型非常适合于短期预测。     

基于ARIMA模型的我国国内生产总值的分析与预测

本文先介绍了ARIMA模型,而后重点在于ARIMA方法与传统法的比较,指出了ARIMA方法与传统方法的异同,关键的不同点主要有三个方面:建模的基本思想不同、前提不同以及适用范围不同,最后运用ARIMA模型对我国1978—2009年的GDP总额进行了分析与预测,得出ARIMA(2,2,2)模型可以对我国的GDP序列作短期预测。     

基于ARMA模型和灰色预测模型的短期客流量预测比较研究

分析了城市公交客流特征,提出短期客流量预测的必要性.分别用ARMA模型以及灰色预测GM(1,1)对上海市59路五角场站客流量进行了短期预测,并比较了两种模型的预测精度,提出可行性建议.     

基于小波和ARMA模型的时间序列区间预测

提出小波去噪和ARMA模型相结合的预测方法。对上证指数原序列进行小波去噪,然后对去噪后的序列建立ARMA模型,进行95%的置信区间的动态预报。     

基于ARMA模型的城镇登记失业率的预测研究

本文以1978年～2007年的城镇登记失业率为样本数据建立ARMA模型,对模型进行识别、估计、检验,并且用2006年～2008年数据进行验证预测,预测精度都达到95%以上。运用此模型对未来5年进行失业预测,为政府制定就业政策提供指导意见。     

基于时间序列的我国GDP的短期预测

随着经济全球化的深入,一国的经济实力在国家实力中的重要性越来越突出,世界各国都开始疯狂发展经济,以在国际竞争中求得一席之位。GDP(国内生产总值)从某个侧面反映了国家的经济实力,成为了各国衡量经济实力的重要指标。中国从改革开放之后,经济不断发展,GDP数据逐年增加,并呈现一定的规律。若能准确的预测中国之后几年的GDP数据,对国家宏观调控具有重要意义。本文在各项预测方法中选择了时间序列模型作为研究对象。从时间序列的基本概念出发,了解时间序列模型的种类与建模方法,以整套的时间序列建模理论为基础,在我国GDP数据上建立了ARMA模型,应用ARMA模型对2012年我国GDP数据进行预测,其预测结果与实际值之间相差很小,拟合结果比较满意;在此基础上,预测未来三年的GDP数据。     

ARMA模型在河北省出口形势预测中的应用

选用2010年1月—2012年9月河北省出口额作为样本数据,运用ARMA模型进行实证分析,结果表明:2012年9月预测值与实际值比较,预测误差较小,说明建立的ARMA模型较为实用,可以应用于河北省出口形势的短期预测。     

ARMA模型在我国进口值预测中的应用

本文以我国进口额数据为基础,根据ARIMA模型的建模思路构造模型,由于本文是在差分后的数据上建立的,所以建立的是APMA(1,1)模型,结果表明ARMA模型在实际预测中有一定的实际意义.     

基于ARMA模型的兰州市人口短期预测研究

作为影响房价的重要因素之一,研究人口的变动规律对调控房地产行业以及国民经济运行有着重要的意义。本文以兰州市为例,选取1998—2012年年末总人口数,通过平稳性检验、阶数识别、参数检验等步骤建立ARMA模型,并对2013—2015年的预期总人口数进行估计。     

基于ARMA模型的居民消费价格指数预测分析

居民消费价格指数(CPI)是反映通货膨胀程度的重要指标,也是国民经济核算中的缩减指标。运用时间序列ARMA模型,以近年来的月度数据为分析对象,用Eviews软件来拟合模型,预测2008年底至2009年第一季度我国居民消费价格指数,以使人们更好地预期未来经济。     

基于ARMA模型的江苏省城乡居民收入差距分析

本文以1980-2006年江苏省城乡居民收入差距的统计数据为依据,构造出收入差距的ARMA模型,利用其对未来几年江苏城乡居民的收入差距进行了预测,并有针对性地提出了一些缩小收入差距的对策。