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。     

基于ARIMA的多晶硅组件价格预测

本文依据北极星光伏商务通网站多晶硅组件价格相关数据,采用时间序列分析法,对2012年4月20日至9月20日多晶硅组件价格周数据进行了分析。通过对数据的平稳性检验、模型的确认、模型检验等综合分析,建立了ARIMA(0,2,4)时间序列模型,对预留最后3周的数据进行预测。预测结果表明,实际值与预测值之间的绝对误差均在1.43%以内,误差率均在2.46%内,该模型有较好的短期预测效果,能较好地模拟并预测多晶硅组件价格变化的趋势,为光伏企业产品价格的准确预测提供了重要方法。     

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。     

期货对现货价格预测的作用——基于ARIMA模型的实证探讨

本文通过建立ARIMA模型和ARIMAX模型,以我国HS300指数为研究对象。在准确识别的基础上,实证检验了我国hs300指数的日内指数现货价格序列。通过ARIMAX模型的输入变量包含了IF8888指数期货价格序列,将指数期货价格信息反映到现货价格的预测过程中,同时与ARIMA模型作比较。研究发现,带指数期货价格序列输入变量的ARIMAX模型与不存在其他输入变量的ARIMA模型在相同的参数条件下,前者的拟合误差下降,预测精度显著提高。说明期货价格信息可以更好地预测现货指数价格。同时为了说明预测的可信性,本文选取期货交易所的官方数据。在数据的平稳性检验部分用了ADF检验来进行平稳性的检验和对d值的确定,在对p值和q值的确定上,使用了枚举法来进行最佳组合的选取,这些都保证了预测的精确性和可信性。     

基于ARIMA模型的武汉市居民价格消费指数研究

模型对时间序列的趋势有较好的拟合效果,介绍自回归移动平均模型的建模方法及Eviews实现。建立模型对1952年到2008年武汉市居民价格消费指数进行了拟合和研究,在三种不同的模型下,对和进行比较分析,选出了最优拟合模型。发现武汉市居民价格消费指数的波动具有记忆性,随着时间变化而增加。将ARIMA模型应用于武汉市居民历年CPI数据的分析与预测,得到较为满意的结果。     

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模型对湖北省第三产业产值的预测

第三产业影响着我国社会经济的稳定持续发展，对未来经济增长的准确预测具有重要意义。以湖北省第三产业为例，利用1980-2006年的第三产业总量数据为基础，运用ARIMA模型进行第三产值的预测，并且对原始数据进行拟合，得出误差在5％以内普遍可用的计算表式。     

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。     

对我国棉花期货价格预测的方法研究——基于EGARCH-EWMA模型与ARIMA模型比较

本文以2013年1月2日至2014年6月31日期间的棉花期货价格为研究对象,通过ARIMA模型与EGARCH-EWMA模型进行短期价格预测对比分析。结果显示EGARCH-EWMA模型在准确度和可行性方面优于ARIMA模型,利用EGARCH模型估计的滞后系数对衰减因子赋值,克服了无法科学地判定衰退因子的弊端,并且预测结果表明棉花市场具有较为明显的杠杆效应,没有完全实现价格发现功能,基于此提出完善期货市场的建议。     

基于ARIMA模型的广西城镇居民收入预测分析

对1980-2014年广西城镇居民人均可支配收入进行实证分析,建立ARMA(2,1,3)模型,其中2014年的拟合误差为2.125%,精确度较高,并对未来三年城镇居民收入进行预测,预测表明,广西城镇居民收入持续增长,但增长的幅度缓慢。     

基于ARIMA模型对平安银行股票价格的分析与预测

本文运用时间序列分析方法中ARIMA模型进行预测,对平安银行股票历史数据构建模型,推断出未来趋势。从而一定程度的为投资者提供短期指导。     

我国松香价格走势研究——基于ARIMA模型对黄埔马尾松香价格走势的分析

2008年以来,松香价格波动剧烈,引起业界广泛关注。本文根据黄埔松香价格变动趋势来分析长短期价格波动特征和变动趋势,构建了非平稳时间序列ARIMA(p,d,q)模型,并预测松香月度价格,以期为松香市场信息的准确预测提供借鉴。     

基于ARIMA模型的国际粮食短期价格分析预测——以大豆为例

随着经济社会的快速发展,我国粮食生产、消费和进口量已成为全球第一.国际粮食价格频繁且复杂的波动势必对人们日常生产、生活造成重大影响.鉴于我国粮食中大豆严重依赖进口,为了防范来自国际大豆价格波动对我国的冲击,以2000年1月～2015年12月国际大豆价格为例,通过建立ARIMA模型对未来短期内国际大豆价格走势进行预测,认为短期内国际大豆价格将趋于平稳.根据模型的误差精度值可以看出模型收到了很好的预测效果,对大豆价格的预测及其他粮食价格的分析具有一定参考价值.     

基于ARIMA模型的居民消费价格指数的预测方法研究

本文根据时间序列相关知识，利用2000年1月到2010年12月的居民消费价格指数历史数据建立了一个ARIMA预测模型，分析2011年的居民消费价格指数的短期走势，对未来的政策提出了相关建议。     

基于ARIMA模型的标准普尔S&P500指数预测分析

金融预测对于发现金融发展客观趋势、指导金融投资具有重要的现实指导意义。研究了应用ARIMA模型预测标准普尔S&P500指数。原始数据采集来源于Yahoo finace数据库,研究数据为标准普尔S&P500指数收盘价,数据范围为1990-1-3至2012-3-26,数据划分为建模数据与检验数据二部分。研究结果显示,预测模型为ARIMA(5,1,4)形式,模型预测平均精度为1.8%。研究结果可为金融投资提供理论实证参考。     

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。     

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。     

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.     

贵州省菜椒价格预测——基于自回归单整移动平均模型的研究

本文以2008年5月至2010年9月贵州省菜椒月价格为例，构建了拟合指标优良的ARIMA（1，1，0）模型，且发现该模型能很好地预测菜椒月价格趋势，从而为地方政府调控菜椒市场的供求关系、农户调整生产结构以及菜椒交易商掌握较准确的交易信息提供依据和参考。