中国人均GDP时间序列模型建模研究

本文对中国人均GDP1949年至2004年时间序列进行研究,建立了用于预测的时间序列模型,结果为ARIMA(1,2,1)。     

基于ARMA模型的上海市人均GDP时间序列分析与预测

本文分析了上海市人均GDP水平时间序列(1978年至2008年),在将数据平稳化的基础上建立自回归移动平均模型(ARMA模型),从中找出上海市人均GDP序列变化的规律,并在此基础上对未来几年的指标数值进行了预测。     

基于ARMA模型的上海市人均GDP时间序列分析与预测

本文分析了上海市人均GDP水平时间序列（1978年至2008年）,在将数据平稳化的基础上建立自回归移动平均模型（ARMA模型）,从中找出上海市人均GDP序列变化的规律,并在此基础上对未来几年的指标数值进行了预测。     

山东省人均GDP时间序列模型的建立

人均GDP的增长具有其内在的规律性。从山东省的实际情况出发,以1978--2002年山东省逐年人均GDP的统计数据为依据,将这些数据进行平稳化、零均值化处理,并利用序列的自相关函数、偏自相关函数的性质,确认序列应当适合的模型,从而建立其时间序列模型。     

我国人均国内生产总值的时间序列分析(1952-2011)与静态预测(2012-2015)

国内生产总值是最重要的宏观经济指标,人均国内生产总值是衡量国家发展程度与人民生活水平的重要标志。党的十八大报告提出到2020年全面建成小康社会,实现GDP和人均收入比2010年翻一番的目标,因此对我国人均国内生产总值进行时间序列分析与静态预测对实现GDP总量翻番的目标具有重要意义。文章从国内生产总值和时间序列模型的基本理论出发,选取了自1952年至2011年人均GDP的60个样本数据,建立了以时间序列为基础的AR(1)模型,模型通过了EViews软件中的所有检验,模型的精度较高。文章利用AR(1)模型对2012年至2015年的人均GDP做出了预测,预测结果表明,至十二五期末,我国的名义人均GDP基本可实现比2010年翻一番的目标。     

基于时间序列分析的我国能源需求的预测

随着世界主要能源价格的大幅上涨和中国经济的强劲上升,中国能源需求已成为世界关注的焦点。本文利用时间序列分析方法中的自回归求和ARIMA模型,对我国1963-2008年的能源消费总量数据进行了实证分析,构建了能源消费总量数据预测模型,以此准确地预测我国能源需求,最后证明该模型能够很好的描述我国能源消费总量的动态演变规律,并且s在此基础上对我国未来的能源需求进行了短期预测,同时,给出了结论及建议。     

中国人均GDP时间序列建模与相关分析

人均GDP是衡量一个国家和地区经济发展水平和综合经济实力的重要指标。本文在相关背景下收集了1978-2008年中国人均GDP时间序列数据,应用了SPSS软件进行数据分析并建立时间序列模型,利用模型预测了2009,2010年人均GDP数值,对制定相应的宏观调控政策有十分重要的意义。     

我国居民人均消费支出时间序列模型分析

最近三十年中国的经济保持高速发展,但我们也时刻在强调内需不足,要鼓励消费.通过对我国居民人均消费支出的历史数据研究,建立了居民人均消费支出的经济模型,并研究了模型中主要变量对模型的影响程度.     

我国农村居民人均生活消费现金支出的预测分析

"三农"问题的核心是农民问题,农民问题的核心是增收问题,本文对衡量农民收入的重要变量:我国农村居民人均生活消费现金支出进行时间序列预测分析,研究其发展有助于农村政策的制定。本文收集到1990-2011年的我国农村居民人均生活消费现金支出季度数据,将这些数据进行平稳化、零均值处理,并利用序列的自相关及偏相关函数的性质,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型并对其进行分析。     

我国农村居民人均生活消费现金支出的预测分析

"三农"问题的核心是农民问题,农民问题的核心是增收问题,本文对衡量农民收入的重要变量:我国农村居民人均生活消费现金支出进行时间序列预测分析,研究其发展有助于农村政策的制定。本文收集到1990-2011年的我国农村居民人均生活消费现金支出季度数据,将这些数据进行平稳化、零均值处理,并利用序列的自相关及偏相关函数的性质,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型并对其进行分析。     

ARIMA模型在中国GDP预测中的应用

文章对我国1978-2015年国内生产总值进行了分析。运用Box-Jenkins方法建立了ARIMA模型。通过对数据的平稳性检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(2,1,0)模型。该模型具有简单实用、预测精度高的特点,能恰当描述我国GDP(国内生产总值)状况,并对"十三五"期间的GDP增长速度做出短期预测,为政府部门制定"十三五"期间的经济计划提供依据和参考。     

基于ARIMA模型的风电功率预测

风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。研究风电功率的波动特性,对改善风电预测精度与克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。本文通过对30天的风电数据加总,求得15min级的风电功率数据,提出了基于ARIMA模型的风电功率的预测模型。通过对数据进行单步预测取得较好的预测结果,说明ARIMA(1,1,1)模型能够较好的拟合原始数据。给风电功率的预测提供了新的思路。     

基于BP神经网络的时间序列预测研究

建立了基于BP网络的时间序列预测模型,将模型应用于实际算例,设计了模型的网络结构、初始权值和偏差,结果验证了模型的有效性。     

黑龙江省农村居民人均纯收入构成分析

黑龙江省农村居民收入的增长对其生活质量有较大的影响。2008-2012年黑龙江省农村居民收入构成比例由高到底依次为家庭经营性收入、工资性收入、转移性收入与财产性收入,且财产性收入比例一直呈上升趋势。     

基于时间序列视角的2020年中国能源需求预测

能源与经济社会发展构成巢结构关系.能源预测是能源规划的基础.时间序列分析技术,基于其时原始数据相对简单的要求,实现对数据产生机制的科学理解和描述,实现未来值预报,是常用预测方法.本文利用时间序列分析技术,预测得到中国2020年能源需求总量为449074.91万吨标准煤.     

基于人工神经网络的时间序列分析方法在物流需求预测中的应用

当在对物流需求进行预测遇到较大波动的时间序列数据时,传统的以统计学为基础的预测方法在进行预测分析时误差会很大,本文建立了基于人工BP神经网络的预测方法并证明了其有效性。