基于ARIMA模型的金融专业人才需求预测

本文利用SPSS统计软件,基于ARIMA模型,建立专业人才需求预测模型,建立了每年需要补充的人才数量的计算公式。结果表明,本方法的相对误差范围在0.6%～1.6%之间,可满足人才预测的要求,该方法具有自动化、便捷等优点。本文预测了未来6年宁波市金融专业人才需求趋势。     

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。     

论ARIMA模型在广东省第三产业预测中的应用

随着经济发展,第三产业在国民经济中的地位越来越高。对第三产业未来增长的准确预测具有十分重要的意义。以广东省第三产业为例,利用1978-2009年的数据,运用ARIMA模型对第三产业产值进行分析预测,并给出相应建议。     

ARIMA模型在居民消费水平中的应用

党的十八大明确提出居民消费对于我国目前经济的持续发展中有着极其重要的作用.居民合理的消费方式和适度的消费规模有利于经济持续健康增长.本文将利用时间序列ARIMA模型,对我国居民消费水平进行模拟,为我国居民消费经济决策提供参考和指导.     

ARIMA模型在上证指数预测中的应用

本文以上证指数2007年10月8日至2008年4月16日日收盘价的历史数据作为样本区间,利用ARIMA方法对上证指数做短期预测。     

ARIMA模型在能源消费总量中的应用

在十二五规划中提出"推动能源生产和消费的革命"。能源消费量在社会持续发展中有着极其重要的作用。本文将利用时间序列ARIMA模型,对我国能源消费总量进行模拟,为我国能源消费经济决策提供参考和指导。     

R语言在ARIMA模型中的运用

近年来人们生活水平显著提高,对于旅游也是愈发的追求。利用R语言时间序列模型ARIMA建立的相关理论知识,对某旅游景点的各个季度旅游收入进行非平稳时间序列模型建立并进行检验,从而将模型加以推广,对旅游景点的未来收入进行预测,从而对景点的安排和规划提出合理建议。     

ARIMA模型在贵州全社会固定资产投资预测中的应用

全社会固定资产投资是宏观经济中非常重要的一个指标,本文使用ARIMA模型来揭示贵州省以年度为最短间距的全社会固定资产投资的增长变化规律。     

ARIMA模型在我国全社会固定资产投资预测中的应用

投资是拉动经济增长的三驾马车之一,因此研究我国全社会固定资产投资对研究我国经济增长有着重要的现实意义。通过1980—2007年我国全社会固定资产投资的相关数据,运用统计学和计量经济学原理,从时间序列的定义出发,结合统计软件Eviews,运用ARMA建模方法,将ARIMA模型应用于我国历年全社会固定资产投资数据的分析与预测,建议政府抓住投资机遇,合理安排投资比例和投资金额,促进经济的健康发展。     

时间序列在安徽省GDP预测中的应用——基于ARIMA模型

本文搜集了安徽省1978年-2015年的地区生产总值作为数据基础,根据时间序列的相关理论,对数据进行平稳化检验,在通过合理的平稳化处理之后,对数据进行AIC定则检验,找到最合适的模型,并用此模型对参数进行相关估计。这里最终建立的是自回归移动平均模型,经过检验,识别出的最理想模型为ARIMA(1,1,2)。先利用此模型对安徽省2014年和2015年的GDP作出预测,将预测值与实际值进行相对误差分析,得到的相对误差在可控范围之内,从而认为该模型的可行性高。最终利用ARIMA(1,1,2)模型对我省"一三五"规划期间5年地区生产总值做出预测,结果显示超过了2020年的目标GDP。     

ARIMA模型在黑龙江GDP预测中的应用

<正>一、引言经济运行过程从较长时间序列看,由于市场机制的作用,呈现一定的规律,这对预测提供了依据。目前,预测经济运行时间序列的理论与方法较多,运用传统的结构法建立模型进行分析和预测GDP往往比较困难,而AR-MA模型在经济预测过程中既考虑了时间因素,又考虑了随机因素的干扰,因此对短期的经济运行趋势预测有较高的准确率,是近几年应用比较广泛的方法之一。本文根据ARIMA模型的应用条件,选取黑龙江GDP的1978至2010年时间序列数据建模进行分析,并依据所建模型     

ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

运用时间序列分析方法之一的单整自回归移动平均模型（ARMA）法，对中国社会消费品零售总额进行时间序列分析。分析显示，APIMA模型可以提供比较准确的短期预测效果，可以为中国社会消费品零售总额的预测提供一定的依据。     

基于ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

为了研究ARIMA模型对经济数据的预测,本文利用统计软件EViews7.2,通过分析我国社会消费品零售总额从2003年1月到2010年12月的月度数据,建立了八种不同参数的乘法季节ARIMA模型。根据模型的预测精度、检验结果,本文确定了最优预测模型ARIMA(2,2,0)×(1,1,1)12,并运用该模型来预测我国2011年1月至12月的社会消费品零售总额,并与2011年实际数值进行比较,拟合效果良好。对于2012年的展望,笔者认为,其值仍将呈速度较快的上升趋势。     

ARIMA模型在中国商品零售价格预测分析中的运用

运用SAS软件系统中时间序列建模方法对中国商品零售价格指数序列建立了ARIMA(1,1,1)模型。预测结果表明我国商品零售价格将在2008年～2012年保持持续上涨的趋势,这可以为相关部门和单位提供一定借鉴。     

ARIMA模型及TOPSIS分析法在集团公司结算备付量预测中的应用与研究

ARIMA模型广泛应用于时间序列的分析预测,TOPSIS法在多方案、多指标综合选优方面表现出众,本文将这两种方法应用于企业集团财务公司资金备付量的预测分析中,在安全备付的同时,实现资金收益率最大化。     

ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

运用时间序列分析方法之一的单整自回归移动平均模型(ARIMA)法,对中国社会消费品零售总额进行时间序列分析。分析显示,ARIMA模型可以提供比较准确的短期预测效果,可以为中国社会消费品零售总额的预测提供一定的依据。     

季节ARIMA模型在企业销售量预测中的应用——以卷烟销售为例

为预测贵州省各地、市、州烟草公司2016年卷烟季度营销情况,本文收集了贵州省各地、市、州烟草公司2006年~2015年卷烟季度销量数据,建立了季节ARIMA模型(Auto-Regressive Integrated Moving Average Model,整合自回归移动平均模型)。为了提高卷烟销量预测的准确性,本文把异常值加入模型,经过实证分析,以六盘水市卷烟销售为例,该模型很好地模拟了该市卷烟销售量的变化规律,并且有效地预测了该市卷烟季度的销量。     

江苏省GDP的ARIMA模型的研究和应用

综合运用了时间序列预测方法,建立了1976年～2006年江苏省GDP的时间序列ARIMA模型(单整自回归移动平均模型)。并对OLS方法估计的模型进行统计检验,并对通过检验的回归结果进行了分析,与实际情况非常相符。     

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。     

关于我国人口总数的ARIMA模型

时间序列分析是预测动态数据的一种重要方法。本文利用时间序列分析方法研究历年我国人口总数的统计规律性,对其建立ARIMA模型,并进一步对其预测。