基于ARMA模型的上海市人均GDP时间序列分析与预测

本文分析了上海市人均GDP水平时间序列（1978年至2008年）,在将数据平稳化的基础上建立自回归移动平均模型（ARMA模型）,从中找出上海市人均GDP序列变化的规律,并在此基础上对未来几年的指标数值进行了预测。     

山东省人均GDP时间序列模型的建立

人均GDP的增长具有其内在的规律性。从山东省的实际情况出发,以1978--2002年山东省逐年人均GDP的统计数据为依据,将这些数据进行平稳化、零均值化处理,并利用序列的自相关函数、偏自相关函数的性质,确认序列应当适合的模型,从而建立其时间序列模型。     

中国人均GDP时间序列模型建模研究

本文对中国人均GDP1949年至2004年时间序列进行研究,建立了用于预测的时间序列模型,结果为ARIMA(1,2,1)。     

基于时间序列的郑州市人均生产总值的预测

随着社会经济的不断发展、生活水平的提高及人口的增加,通过GDP这一宽泛的指标来反映一个地区经济的发展状况是不准确的。由于GDP不能很准确地反映平均每个人的生活水平,而人均GDP则能弥补GDP的这点不足。因为人均GDP=总产出/总人口,它是一个既考虑经济总量大小又考虑人口数量因素的综合性指标,所以常常用来了解和把握一个国家或者地区的宏观经济运行状况、发展水平和人民生活水准。所以论文利用ARIMA模型对人均生产总值进行短期的预测。     

基于ARMA模型的我国外贸进出口总额的时间序列分析

大多数经济时间序列呈现非平稳性,因而不能直接用ARMA模型进行分析。但是通过对原始序列进行差分,将其转换为平稳时间序列,再用ARMA模型进行建模。本文通过对我国自建国以来的历年进出口总额的时间序列的分析,证实了ARMA模型是一种很好的短期预测模型。     

中国人均GDP时间序列建模与相关分析

人均GDP是衡量一个国家和地区经济发展水平和综合经济实力的重要指标。本文在相关背景下收集了1978-2008年中国人均GDP时间序列数据,应用了SPSS软件进行数据分析并建立时间序列模型,利用模型预测了2009,2010年人均GDP数值,对制定相应的宏观调控政策有十分重要的意义。     

我国人均国内生产总值的时间序列分析(1952-2011)与静态预测(2012-2015)

国内生产总值是最重要的宏观经济指标,人均国内生产总值是衡量国家发展程度与人民生活水平的重要标志。党的十八大报告提出到2020年全面建成小康社会,实现GDP和人均收入比2010年翻一番的目标,因此对我国人均国内生产总值进行时间序列分析与静态预测对实现GDP总量翻番的目标具有重要意义。文章从国内生产总值和时间序列模型的基本理论出发,选取了自1952年至2011年人均GDP的60个样本数据,建立了以时间序列为基础的AR(1)模型,模型通过了EViews软件中的所有检验,模型的精度较高。文章利用AR(1)模型对2012年至2015年的人均GDP做出了预测,预测结果表明,至十二五期末,我国的名义人均GDP基本可实现比2010年翻一番的目标。     

运用ARMA模型对股价预测的实证研究

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。     

湖北省农村居民人均纯收入的时间序列模型

本文利用湖北省1980-2008年农村居民人均纯收入时间序列数据,建立了ARMA(自回归移动平均)模型进行时间序列分析.分析结果表明,ARMA(1,1)模型能够提供较好的预测结果,因而可以用其进行预测,为相关部门提供参考数据.     

基于ARMA模型的我国进出口额的时间序列研究

一国的进出口贸易会对一国的经济发展起非常重要的作用。本文以我国的进出口额数据为基础,运用时间序列分析的方法,对我国进出口额数据建立ARMA模型,揭示了我国进出口贸易的规律性,并做出了短期预测。     

基于时间序列模型的区域收入差异预测和分析

当前,我国区域收入的差距明显,特别是东西部之间,由于各种因素的影响,城镇居民收入增长数量和增长速度的差距越拉越大,已成为构建和谐社会征程中的不利因素。本文搜集了全国、浙江和四川城镇居民人均可支配收入的历年数据,运用EViews与SPSS统计软件对其进行了分析和建模,预测和分析了全国、浙江省和四川省城镇居民人均可支配收入的发展趋势,并提出了相关的建议。     

基于我国CPI时间序列的神经网络预测模型

近年来,我国的居民消费价格指数涨幅屡创新高。根据我国1990年-2008年的CPI时间序列,首先利用时间序列分析方法确定输入向量,然后应用改进BP算法的人工神经网络分别预测出2011年和2012年我国CPI将分别为104.9和105.2,实验结果证实了BP神经网络模型用于CPI预测的准确性和可行性。     

配送中心需求量的时间序列预测方法研究

本文通过对物流需求预测的时间序列预测方法的组成成分、基本结构进行分析，利用编制计算机程序来建立时间序列需求量预测的简单指数平滑法、自适应指数平滑法和HOLT指数平滑法三种预测模型，为配送中心的库存控制提供支持。     

黑龙江省农村居民人均纯收入构成分析

黑龙江省农村居民收入的增长对其生活质量有较大的影响。2008-2012年黑龙江省农村居民收入构成比例由高到底依次为家庭经营性收入、工资性收入、转移性收入与财产性收入,且财产性收入比例一直呈上升趋势。     

基于ARMA模型的我国第三产业总产值时间序列分析

大多数经济时间序列存在着惯性,或者说具有迟缓性。通过对这种惯性分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。本文从我国历年(1953-2004)的第三产业总产值数据出发,将这些数据平稳化,建立自回归移动平均模型(ARAM),从中找出我国第三产业发展的内在规律性。     

基于灰色系统分析的咸宁市经济发展预测

文章将2001-2009年咸宁市GDP统计数据构成原始数据列,建立灰色预测数学模型,检验模型的合格性,并利用模型进行外推预测,从而对十二五期间咸宁的GDP进行预测,预测结果:咸宁市2015年的GDP规模将达到1020亿。