天津市人均GDP时间序列模型及预测

大多数经济时间序列存在惯性或者说是迟缓性，通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。用ARMA模型可以对天津人均国内生产总值（1978—2004）时间序列进行建模和短期外推预测。     

天津市人均GDP时间序列模型及预测

大多数经济时间序列存在惯性或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测.用ARMA模型可以对天津人均国内生产总值(1978-2004)时间序列进行建模和短期外推预测.     

福建省GDP时间序列模型建立及实证分析

根据福建省1981—2011年GDP数据,利用Eviews6.0计量经济学软件和时间序列理论,建立了求和回归移动平均模型ARIMA(4,1,1),并根据模型进行实证分析,结果表明GDP预测效果较好,平均误差9.91%,并预测2014年GDP产值为22 569.578亿元。     

时间序列分析在成都GDP预测中的应用

本文基于时间序列理论,对成都市1980～2012年的GDP数据进行分析,初步建立AR（2）、ARMA（2,1）、MA（1）三个模型,再结合AIC准则和简约原则等,最终确定模型为ARIMA（2,3,0）.最后,利用所建模型做出预测,得到成都未来三年的GDP值.     

时间序列在经济预测中的运用研究

近几年以来,我国的经济得到了快速的发展,为了保证我国经济的可持续发展,进行有效的经济预测是至关重要的,因此,我们可以采用结构时间序列模型对经济进行预测。时间序列模型当中所得到了指标都是不可观测的变量,因此,我们不能使用回归分析这一方法,所以,在对时间序列模型进行解答时,我们要采用一些科学、有效的方法。我们通过不同的结构时间序列模型可以准确的预测出社会消费品零售总额、GDP等,保证了经济预测结果的准确性。本文主要对时间序列在经济预测中的应用进行详细的探究。     

基于时间序列分析的湖南粮食总产量预测

文章对比传统时间序列分析模型(线性回归、二项移动平均、一次指数平滑、二次指数平滑等)与ARIMA模型在湖南省粮食总产量中的拟合精度,并应用ARIMA(2,1,10)模型预测了未来3年内湖南省粮食总产量.结果表明,在湖南省粮食总产量拟合中,ARIMA(2,1,10)模型得到的粮食总产量拟合值与观测值的相对误差均方最小,优于传统时间序列分析模型;利用ARIMA(2,1,10)模型预测未来3年内湖南省粮食总产量,粮食总产量有逐年上升的趋势,且增长率逐年上升.     

基于ARMA模型的湖南省民间投资时间序列分析

时间序列分析方法是经济领域研究的主要工具之一。合理的时间序列模型会十分接近真实数据生成过程,运用时间序列模型来预测经济变量具有重要意义。ARMA模型描述时间序列的动态性和发展变化规律,具有广泛的实用性。本文通过ARMA模型分析时间序列的随机性和平稳性,借助EVIEWS软件对湖南省民间投资数据进行具体分析并预测。结果表明,模拟值和真实值接近,在实际应用中ARMA模型对短期内预测民间投资额具有很高的精确性,这一精确性对政府政策的决策和实施起重要作用。     

时间序列与BP神经网络在新疆GDP预测中的对比分析

根据新疆维吾尔自治区2009年统计年鉴中的数据,构建并选用合适的时间序列模型、BP神经网络模型,对2004年-2008年的新疆GDP进行预测,并用预测结果与实际值求得相对误差,然后将两种模型的误差进行比较。结果表明,BP模型应用于新疆GDP预测较时间序列预测有较高的预测精度和良好的泛化能力。     

GDP时间序列模型构建及预测——以四川省为例

ARIMA时间序列模型是利用变量过去的变动规律对未来值进行短期预测的合适模型,GDP是衡量一个国家或地区经济发展和宏观经济运行状况的一个重要参考指标.本文利用四川省1978-2012年的时间序列数据建立四川省GDP的ARIMA(1,1,0)模型并利用该模型进行短期预测,预测出四川省在2016年国民生产总值将突破4万亿元,在2010年基础上翻一番.     

数理统计模型对居民消费价格指数的应用研究

近几年,随着我国经济的不断发展,我国居民的物质消费水平也越来越高,居民消费价格指数也越来越得到人们的重视.本文通过近期消费价格指数的数据收集、整理与分析,利用数学分析工具分离出反应季节趋势的价格指数,再对这种趋势项统计结果构建相应的差分自回归移动平均模型,进而得出对周期项的预测效果进行改善,最后利用参数拟合估计对居民价格指数进行准确分析,从而得出此次数理统计模型对居民消费价格指数应用研究分析的结论.     

基于PSO优化LSSVM的股价时间序列预测

现实中的金融时间序列存在非线性、不确定性等特点,利用传统的预测方法难以获得满意的结果。提出了一种基于PSO优化LSSVM模型参数的股价时间序列预测方法。利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力,优化LSSVM的惩罚因子和核函数参数。利用该方法应用于金融市场中的股价序列预测,与传统方法对比表明,该模型能够提高金融时间序列的预测精度,其具有更好的泛化能力,这对国内投资者进行股票投资具有现实的借鉴意义。     

污染设备月度装船量时间序列分析

本文利用SAS软件对季节性非平稳时间序列进行模型的估计,并做出一定的预测。通过对所给原始数据合理的分析处理,这一时间序列进行一系列的模型识别和拟合以及相关的检验,找到一种最适当的模型。从而进行有效的预测,同时也为公司管理层提供客观正确的决策方案。     

基于ARIMA模型的深证指数分析及预测

深证指数是指由深圳证券交易所编制的股价指数,对其进行深入研究具有非常重要的意义。文中使用时间序列ARIMA模型对深证指数进行定量分析,以2009年7月1日到2010年6月30日的日深证指数收盘价格为原始数据,通过对数据进行平稳、零均值化处理,模型识别和模型定阶,再使用最小二乘法估计参数后,最终建立了ARIMA(6,1,6)模型,并对模型检验证明有效后,对未来数据进行了短期预测。     

时间序列在燃油分析及预测中的应用

主要研究时间序列的分析预测方法,项目内容是基于机场某航站楼2011年的燃油数据,使用统计分析工具:如,SPSS、EXCEL等,对某航站楼加油量进行统计分析,涉及多元统计的基本工具如相关分析、趋势分析、回归和时间序列分析等。完成相关指标量的统计分析,完成当日加油量及峰值的预测。     

基于ARIMA模型的中国钢材市场价格预测

本文以中国钢材市场价格为研究对象,选取了8种主要钢材品种2004年1月到2010年11月的价格数据,通过模型识别,建立ARIMA模型来预测中国钢材市场2010年9月至11月的钢材价格,通过比较预测结果,确定在允许的误差范围内,最终给出2010年12月至2011年3月这四个月的钢材预测价格。     

基于ARIMA的PPI时间序列分析

ARIMA模型是一类精度较高的时间序列短期预测模型,本文借助于计量经济学软件Eviews对我国2010年5月到2012年7月PPI时间序列数据建立了ARIMA(0,1,1)模型,并对未来我国PPI的走势进行了预测分析.     

ARIMA模型在福建省GDP预测中的应用

本文介绍求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的建模方法及Eviews实现。将ARIMA模型应用于福建省历年GDP数据的分析与预测,得到较为满意的结果。     

基于灰色-ARIMA耦合模型的中国发电量短期预测

针对国内发电量的持续增长现象,基于中国2012—2021年的发电量数据,使用新陈代谢GM(1,1)模型与阻尼趋势模型耦合所得的灰色- ARIMA耦合模型,对中国2022—2030年的短期发电量进行预测。比较新陈代谢GM(1,1)、传统GM(1,1)与新信息GM(1,1) 模型的试验结果,将误差平方和最小的模型与ARIMA模型耦合,引入时间序列分析来拟合发电量,构建等权的灰色-ARIMA耦合预测模型,得到2022—2030年发电量的可靠耦合预测数据,具有一定的鲁棒性。为我国制定新能源措施和发展规划,实现碳中和、碳达峰及可持续发展具有重要的借鉴意义。