基于ARIMA模型的广州市商品房价格预测

商品房价格的变化极大地影响一个国家宏观经济的健康发展及国民的生活质量,对商品房价格的预测直接影响政府的宏观调控政策。同时商品房价格的研究,预测和控制是关乎国计民生的大事,通过建立ARIMA模型并运用它预测广州市商品房价格。     

基于ARIMA模型的比特币价格预测研究

比特币是一种由开源的P2P软件产生的电子货币,是一种网络虚拟货币,是目前世界上应用最广泛的加密电子货币。比特币的价格波动非常大,近期也是处于一个高波动期。由于比特币主要用作资产而非货币,比特币市场投机性强,波动性更大,同时,与其他投资市场相比,比特币市场效率低下。故对于比特币价格的预测与分析的研究具有重要意义。本文主要选用了2013年10月到2019年4月的比特币收盘价进行分析,采用了ARIMA模型,首先对原始数据的序列进行平稳性检验,数据不稳定时,对数据进行平稳化处理并进行单位根检验。序列平稳时,对比各参数,建立合理的ARIMA模型,同时,与自动生成的ARIMA模型进行比较,选择较为优良的模型进行价格的短期预测。     

基于ARIMA模型对销售总额的预测分析

在自然科学和社会科学各研究领域中,大量决策问题都离不开预测,预测是决策的基础。近年来,ARIMA模型得到了极大的发展,越来越多的应用在各个领域的分析中,本文我们对某公司2000年1月到2008年12月的8种商品的销售总额的数据作为分析的样本进行分析,建模,预测未来三期的值。为了验证预测的准确性,我们去掉了后三期的数据,作为预测目标,以便对真实值与预测值进行有效的对比,结果预测基本准确,最终我们得出预测五期的增量。     

基于ARIMA模型的浙江省GDP预测

应用ARIMA模型对浙江省1978年至2007年期间的GDP数据进行分析,从中找出浙江省GDP的规律,然后预测未来四年的GDP数据。与实际情况相比较得出拟合效果比较好,AKIMA模型比较适合短期预测。     

ARIMA模型在农产品价格预测中的应用

农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础性作用,如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的日常生活息息相关,其是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基础性保障工程。本文主要在农产品定义与内涵的基础之上,针对ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因素,最终分析了AR[MA模型在农产品价格预测中应用及作用。     

广西甘蔗价格的波动趋势及预测——基于ARIMA模型的时间序列分析

文章以1978-2013年广西甘蔗收购价格数据为基础,基于时间序列的分析方法,建立ARIMA(p,d,q)模型,对其进行分析、研究和预测,发现广西甘蔗收购价格呈周期性波动上升的趋势,根据波动趋势图预测随后的2014、2015年甘蔗价格开始进入到上行周期.针对广西甘蔗价格波动趋势与特点,从切实保护蔗农利益、制糖企业实现盈利、政府的定价决策和宏观调控三方面提出相关建议,以期达到稳定价格、促进蔗农增收、甘蔗产业可持续健康发展的目的.     

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ARIMA模型的我国人口增长的分析与预测

运用ARIMA模型对我国1949-2009年的人口总数进行了分析与预测,得出AR IMA （2,2,1）模型可以对我国的人口总数作短期预测的结论。     

基于ARIMA模型的消费品零售总额预测

利用2002年1月到2012年3月社会消费品零售总额的统计数据,进行时序平稳化处理,并依据自相关函数和偏自相关函数的性质,建立相应的ARIMA模型,然后对我国2012年4月到7月的社会消费品零售总额进行了预测,建议政府采取减息、减税等措施来保持经济稳步增长。     

基于ARIMA模型的江西省GDP的预测与分析

本文以1978年-2013年36个年度的江西省GDP为研究对象,主要借助于SAS等统计软件,通过对原始数据的预处理。模型的识别、检验和优化,从而最终确定了ARIMA（3,1,0）模型,利用该模型对江西省的GDP进行短期的误差相对较小的预测和分析。     

基于ARIMA模型的甘肃省GDP的分析与预测

文章基于甘肃省1992—2021年GDP数据,通过对数据的ADF检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(0,2,1)模型,得出甘肃省未来两年GDP分别为10938.502亿元和11658.45亿元,该模型具有简单实用、预测精度高的特点,能恰当描述甘肃省GDP状况,可用来做短期预测,为政府部门制订宏观经济计划提供依据和参考。     

基于ARIMA模型对我国就业状况的预测

本文采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对我国1952年～2006年的就业人数的数据进行时间序列分析,结果显示ARIMA(2,1,1)模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测,就此可为我国社会保障部门提供一些参考数据。     

基于ARIMA模型对我国就业状况的预测

本文采用求和自回归移动平均模型（ARIMA）,对我国1952年～2006年的就业人数的数据进行时间序列分析,结果显示ARIMA（2,1,1）模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测,就此可为我国社会保障部门提供一些参考数据。     

基于ARIMA模型对我国进出口总值进行分析及短期预测

本文基于时间序列中ARIMA模型的方法对我国进出口总值进行了分析、预测。以2000年1月到2014年1月我国进出口总值的169个月度数据（名义值）为基础,建立了AR模型,根据与实际数据比较,确定模型准确性,并给出了2014年2月到2015年1月的我国进出口总值的预测数值,对于分析实际中我国进出口总值的经济意义具有借鉴价值。     

如何运用ARIMA模型进行农产品价格的预测

我国地大物博,拥有丰富的农作物资源与土地资源,是名副其实的农业大国,所以农产品对我国社会经济的发展起着举足轻重的作用,是国民经济的根本。如今,中国市场化经济体系盛行,农产品经济的发展也在飞速进步。为了迎合农产品价格波动在市场经济机制下的供求关系,准确预测农产品价格从而进行官方的价格控制调节,对稳定市场健康发展有着极大的现实意义。本文以畜产品为例,介绍了一种ARIMA农产品价格预测模型。通过对其原理即模型计算方法的解读,进而进行了相关的优化与设计,最后以MVC模式加以辅助,总结出了畜产品价格的预测系统,完成了对畜产品价格未来走势的预测。     

基于ARIMA模型的河北省能源消费预测

河北省能源消费量大,自给率低,能源供需矛盾已成为制约经济发展的瓶颈,准确预测未来能源消费对于科学制定能源规划及经济发展战略具有重要意义。基于1980-2008年河北省能源消费量数据构建了ARIMA(1,2,1)模型,并对未来五年河北省能源消费量进行分析预测。结果表明河北省能源消费量仍将快速增长,因此应制定节能优先的能源发展战略,将节能措施落实到日常工作中。     

基于ARIMA模型的社会消费品零售总额的分析与预测

通过研究我国1985年～2019年社会消费品零售总额变动情况,以社会消费品零售总额的预测为背景,利用时间序列有关知识对我国1985～2019年的社会消费品零售总额进行了Holt两参数指数平滑预测法.接着建立A RIM A模型,该模型较好地消除了时间序列趋势的变动的影响,并利用该模型对未来序列值作出了短期预测.     

ARIMA对我国上证指数的预测研究

采用自回归移动平均模型(ARIMA),选取了上证指数2011年5月1日至2012年5月1日共242个交易日收盘数据进行短期预测,结果显示,ARIMA(3,1,1)对上证指数有较好的预测效果,为投资者在股票市场的投资提供了有效参考。     

基于ARIMA模型的饮品销售预测

本文旨在用时间序列分析方法对某上市饮品公司近六年的月度销售量数据进行分析预测.作者根据样本数据自身特点,采取了时间序列分析方法,并结合统计软件Eviews6运用ARIMA建模方法对该组时间序列进行分析,建立最优计量模型,得到了合理的预测结果.     

基于ARIMA模型的我国快递业务量状况研究

本文通过Eviews8.0软件采用时间序列分析方法,对我国快递业务量的月度数据进行分析,建立ARIMA模型并进行参数估计及检验,对比Holt-Winters季节乘法模型预测结果和实际值进行误差分析,选择ARIMA季节乘积模型,对未来我国的快递业务量进行预测。