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模型的吐鲁番市葡萄产量预测分析

党的十九大报告指出我国社会主要矛盾已经发生变化。从我国社会主要矛盾的变更可以看出,随着人民生活水平的日益提高,人们对水果的需求量逐渐增大。而新疆是全国面积最大的省,也是农业发展较好的省份,新疆吐鲁番市是我国最大的葡萄生产基地,堪称世界葡萄植物园,葡萄产量分析对吐鲁番市葡萄产业的健康、可持续发展具有非常重要的意义。基于吐鲁番市葡萄产业现状,以1988—2017年的新疆吐鲁番市葡萄产量数据为依托,利用ARIMA模型对2018—2020年的葡萄产量进行预测。研究发现:ARIMA(3,2,1)模型的预测误差测度指标都较小且预测区间呈现喇叭形,这是时间序列预测的典型特点。因此,该模型对于吐鲁番市葡萄产量序列预测的效果还是较为准确的。     

基于ARIMA模型的云南进口矿产质量问题预测研究

云南省作为一个矿业大省,矿业在云南经济发展过程中发挥了重要作用,是云南主要的支柱产业之一。近年来,云南省对进口矿的需求越来越多,随着进口量的增加,进口矿产也出现了越来越多的质量问题。为了了解云南海关进口矿检验中的不合格矿产量的变化情况,以应对检验中硬件资源分配不均的问题,以云南省2007—2018年进口矿数据为研究对象,运用 SPSS 软件中的ARIMA模型对其进行了建模;拟合2007—2018年的云南进口矿质量问题数据及预测2019年的检验不合格的情况。结果表明,2015—2019年,云南海关加大力度严格把关,进口矿产的质量问题大幅下降;2019以后,进口矿产的质量问题呈缓慢上升趋势。因此,云南海关还要采取相应的监察政策,以应对缅甸、越南、老挝等国进口矿质量问题逐渐增多的趋势。     

ARIMA模型在辽宁省GDP预测中的应用

本文通过建立时间序列模型对辽宁省1978年到2008年的实际国内生产总值时间序列数据进行了分析,经过合理筛选和选择,以ARIMA(1,1,1)模型作为最终模型,并以此模型预测了辽宁省2009-2011年GDP分别为14896.34亿元,17479.48亿元,20455.54亿元。预测误差分别为3%,0.7%。希望可以为辽宁省制定宏观经济政策提供定量依据。     

依托高端装备制造业促进辽宁省经济高质量发展

高端装备制造业的发展是振兴辽宁老工业基地的关键一步,也是辽宁省工业升级转型的必由之路.本文通过调研辽宁省高端装备制造业现状,结合实际产业数据,运用产业结构计算分析辽宁省产业结构存在的问题,并利用ARIMA对未来10年高端装备制造业的主营业务进行预测,从产业结构的发展现状、政策扶持、高端装备制造业基础以及科研能力等方面进行分析,给出辽宁省依托省高端装备制造业提升经济高质量发展的对策建议.     

基于ARIMA模型的我国人均生活能源消费预测

能源是国家的战略性资源,是一个国家经济增长和社会发展的重要物质基础.本文基于1983～2009年我国人均生活能源消费量构建了ARIMA（3,2,1）模型,并运用该模型进行了对未来我国的人均生活能源消费进行了预测,模型的预测效果良好.     

基于小波分解和ARIMA模型的城际铁路客流预测

针对城际铁路车站客流预测问题,文章采用离散小波分析方法对城际铁路车站原始日客流量数据进行小波分解;对分解得到的各层小波系数,利用AIC赤池信息准则进行ARIMA建模;利用训练得到的ARIMA模型进行预测未来一段时间客流数据的高频分量和低频分量,并对其进行小波重构,从而得到未来一段时间的预测客流数据;最后以广珠城际铁路某车站实际客流数据为例,对文章所提出的客流预测模型和客流预测算法进行了验证。实验结果表明,文章所提方法客流预测方法具有一定的预测精度。     

基于链环回路模型的装备制造业循环经济的技术创新发展策略

在倡导可持续发展、建设生态文明、经济全球化的时代大背景下,装备制造业是机遇与挑战并存。作为国民经济的重要基础产业之一,我国装备制造业在构建两型社会的进程中飞速发展,但同时也面临着诸多困扰。装备制造业要想走出困境,必须发展循环经济,转变经济增长方式,走新型工业化道路。而循环经济实践的推动离不开技术创新,技术创新是我国装备制造业加快发展循环经济的必然选择。本文深入探讨了装备制造业循环经济的技术创新问题,提出了我国装备制造业加强循环经济技术创新的多种举措。     

基于“钻石”模型理论的东营石油装备制造业发展对策研究

黄河三角洲高效生态经济区得到国家批复,被东营市确立为四大支柱产业之一的石油装备制造业近几年得到了快速的发展,但是从整个制造业总体上还处于发展的初级阶段,产业集群度不高等问题较为突出。基于波特的"钻石"模型理论,东营市应从生产要素、需求条件、相关产业和支持产业、企业的战略、结构和同业竞争状况五个方面入手,采取系统的、有针对性的措施,实现石油装备制造业的产业升级,促进区域内石油装备制造业更好更快的发展。     

基于引力模型与ARIMA模型的城市旅游倾向预测

文章以山东威海、德州等7座城市为客源城市,对青岛的旅游倾向进行预测研究。首先从7个城市居民的旅游消费成本、到达青岛的距离、城市居民消费水平和大型活动对该城市居民的吸引力等作为考查该城市居民旅游目的地选择的四大因素,构造青岛市对山东省的其他7个城市游客的吸引力模型,并选取了模型中的量化指标,计算出相应的指标值;其次,根据青岛游客历史数据的波动特性构造了ARIMA(p,d,q)模型,并将非平稳的时间序列转变成平稳的时间序列进行计算;然后对两个模型进行估计与检验,通过检验发现,引力模型呈现出非常明显的线性关系,可信度大于99%,对时间序列进行ADF检验后为平稳序列;最后,分别利用两个模型预测出2018年青岛旅游人数,并根据设定的基数分别列出A、B和C三种预测方案,计算出2018年山东7座城市参加青岛啤酒节的人数。同时,根据原始数据和预测数据,将参加青岛啤酒节的人群分成了三类,并给出了合适每一类人群的预测模型,对青岛的旅游业的发展提供有力的借鉴。     

人民币汇率的ARIMA模型的预测

在简要介绍时间序列模型的基础上,使用美元/人民币的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型.本文试图将此模型应用于汇率的短期预测,并对其预测效果进行评价.     

基于ARIMA模型的我国人均生活能源消费量预测

能源影响着我国社会经济的稳定持续发展,准确预测未来能源的消耗对于科学制定能源规划及经济发展战略具有重要意义.本文基于我国1990年—2009年的人均生活能源消费量数据,建立了ARIMA(1,3,0)模型,在此基础上,对我国2012-2013年的人均生活能源消费量进行了预测,预测表明,我国人均生活能源消费量将继续增长.针对预测结果,给出了相应的结论和建议.     

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。     

基于SFA模型的辽宁省装备制造业技术创新效率及影响因素研究

装备制造业很大程度上影响着国民经济发展,掌握其技术创新效率有助于行业和地区的创新发展。基于辽宁省装备制造业最新数据,运用随机前沿法构建技术创新效率测算和影响因素模型并通过假设检验。研究表明：辽宁省装备制造业总体技术创新效率情况稳中趋好,其中7个行业间效率差距较小,且变化幅度相对稳定;同时研发人员专业化程度、企业所有权结构、对外开放度对辽宁省装备制造业技术创新效率起主要促进作用。     

以信息化带动装备制造业发展

信息化是先进装备制造业发展的引擎和中枢，抓住了信息技术在装备制造业的应用，就抓住了装备制造业发展的一个关键环节[编者按]     

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。     

我国装备制造业的发展与提升

装备制造业是一个国家实力的象征,在制造业中起着龙头作用。目前,我国装备制造业正处在高速发展时期,但也面临着资源与环境等压力。本文针对我国装备制造业发展中突出的问题,对如何提升装备制造业作了详细论述。     

加快中国装备制造业发展的意义与对策

装备制造业是任何一个发达工业体系的中枢,在经济成长和新型工业化过程中发挥着极为重要的作用,因而加快装备制造业的发展对于中国经济的健康运行具有重要的意义.它是促进工业产业结构优化升级,增强国民经济运行质量,提高工业经济效益的要求,也是扩大就业和确保国家经济安全的需要.而我国装备制造业目前存在技术落后、产业研发能力弱以及重引进而不注重消化创新等问题.由于装备制造业承担着对其他产业提供技术手段的重要职能,因而其落后状况已制约了国家工业结构调整的进程.因此,需要采取相应措施,从观念、战略、政策等多方面扶持装备制造业的发展,以促进装备制造业结构优化升级,从而带动国家工业整体竞争力的提高.