基于ARIMA—SVM组合模型的我国农产品价格预测研究

为准确把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度,构建农产品价格自回归移动平均与支持向量机（ARIMA—SVM）组合预测模型,以ARIMA模型揭示农产品价格线性变动规律,以SVM模型揭示非线性变动规律,并结合1999—2011年我国农产品价格指数月度数据,使用组合模型和ARIMA、SVM单个模型对农产品价格进行预测。预测结果显示：组合模型比单个ARIMA、SVM模型预测精度高,能够提高农产品价格预测的准确性,是一种有效的农产品价格预测模型。     

基于多尺度阈值方法的金融时间序列去噪研究

本文通过实证分析,说明金融时间序列建模前降噪预处理的必要性,更进一步地,运用多尺度阈值方法对金融时间序列去噪,再用传统时间序列预测方法ARIMA(p,d,q)模型对降噪后的数据进行预测。通过与小波阈值去噪预测模型的比较,得出多尺度阈值去噪预测效果更加理想。     

基于ARIMA模型的我国人民币汇率的时间序列分析

大多数经济时间序列呈现非平稳性,因而不能直接用ARIMA模型进行分析。但是通过对原始序列进行差分,将其转换为平稳时间序列,再用ARIMA模型进行建模。本文通过对2000-2010年我国人民币汇率时间序列的分析,预测2010年6-12月数据,并证实了ARIMA模型是一种很好的短期预测模型。     

基于ARIMA模型的全国公路货运量预测

本文利用2006年1月到2012年9月的全国公路货运量的时间序列数据,使用eviews 6.0软件,运用单整自回归移动平均模型即ARIMA模型,对模型进行了识别、定阶、适应性检验,最终建立了一个ARIMA(3,1,3)的预测模型。通过该模型预测了2012年我国传统的公路货运大月12月的公路货运量将达到惊人的32.275亿吨,再创历史新高。     

组合预测模型在货运量预测中的应用

本文对灰色预测模型和ARIMA预测模型进行组合,建立了组合模型,并应用于货运量的预测,实证预测表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与实际货运量拟合较好。     

基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测研究

提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。     

上海锌期货价格的组合预测分析

本文利用锌期货价格的历史信息和上海锌的现货价、伦敦锌期货价格等分析预测上海锌期货价格。针对单一模型存在预测误差大的问题,本文结合时间序列ARIMA模型、回归模型及组合模型来分析预测锌收盘价,结果发现组合预测模型的精度高于单一模型的分析,即用组合预测模型来预测锌期货价格是一种相对可取的方法,可以为投资者和期货经纪公司提供一定的参考价值。     

ARIMA模型在汇率预测中的应用——基于人民币汇率的验证

本文使用统计软件EViews7.2,分析人民币汇率从2010年1月1日到2012年12月31日共计725天的时间序列数据,并据此建立了2种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(1,0)。随后运用该模型来预测2013年1月1日至3月31日人民币与美元兑换汇率(55个数据),并与2013年实际数值进行拟合。对于2013年的人民币汇率走势,笔者认为,根据模型结果,其值仍将在短期内呈缓慢下降的趋势。     

基于自回归滑动平均模型的我国房地产业态势研究

选择国房景气指数作为房地产行业的发展态势评价指标,利用时间序列分析法对1995年到2010年间的我国房地产开发业月度景气指数序列进行分析来建立短期预测模型,以期为房地产行业态势预测研究提供参考。经过单位根检验,一次差分和自回归,建立ARIMA(1,1,5)模型,并进行了短期预测和检验,验证了模型的有效性。     

应用ARIMA模型预测我国能源消费量

本文采用ARIMA模型型对1974年-2003年我国能源消费量的年度数据进行分析,结果显示,ARIMA模型不但适合于我国能源消费量的非平稳时间序列的特点,并且可以用于未来值的预测。     

Analysts versus time-series forecasts of quarterly earnings: A maintained hypothesis revisited

We re-examine the maintained hypothesis of analysts' quarterly earnings per share (EPS) superiority versus ARIMA time-series forecasts. While our empirical results are consistent with overall analysts' dominance, they suggest a more contextual interpretation of this important relationship. Specifically, we find that for a relatively large number of cases (approximately 40%) ARIMA time-series forecasts of quarterly EPS are equal to or more accurate than consensus analysts' forecasts. Moreover, the percentage of time-series superiority increases: (1) for longer forecast horizons, (2) as firm size decreases, and (3) for high-technology firms. Due to the data demands that ARIMA forecasting requires we also examine using a seasonal random walk (SRW) model that requires only one year of data to create quarterly forecasts. Although the ARIMA time-series model results in a significant reduction in sample size it dominates the SRW model. Our findings support the analyst dominance over time series models but suggest that ARIMA time-series models may provide useful input to researchers seeking quarterly EPS expectation models for certain types of firms.     

中国与东南亚国家贸易潜力及影响因素研究——基于随机前沿引力模型

运用时变随机前沿引力模型和贸易非效率模型,以1998-2016年中国及东南亚九个国家面板数据为样本,测度中国对东南亚国家出口贸易潜力,并分析其主要影响因素。结果表明：1998-2016年中国对东南亚国家出口贸易潜力呈现先上升后下降趋势,依然有较大提升空间,中国对东南亚国家出口贸易潜力差异较大。航空运输货运量、货币自由度、财务自由度、商业自由度及世界贸易组织成员国均对出口贸易非效率具有显著的影响。     

中美贸易冲突的贸易后果 ——基于中美贸易细分产品数据的研究

基于双重差分模型,依据2014-2019年的中美贸易细分产品月度数据,考量中美贸易冲突对中美两国贸易的影响.结果显示:贸易冲突对中国从美国进口负向影响显著,且在样本期内具有平稳性与持续性;对中国对美出口负向效应显著,且在样本期内呈"倒U型"趋势.事件前期和中期,在"抢出口"效应作用下,贸易冲突对中国对美出口具有短期促进作用;事件后期,对中国对美出口的破坏影响显现.细分产品层面,贸易冲突对中国从美国资本品和消费品的进口负向影响显著,表明国家和个体层面都对贸易有所限制.出口方面,中国消费品出口所受的负向影响较强.同时,中美贸易冲突对于第三国贸易转移效应显著.     

基于计量模型的2009年我国货币供应量预测

货币供应量是影响经济金融体系能否正常运行的重要因素,正确预测货币供应量走势对我国经济金融政策的决策和经济发展战略的实施都有着十分重要的意义.本文介绍了符合金融系统预测规律的ARIMA(p,d.q)时间序列模型,并根据我国货币供应量实际数据对2008-2009年货币供应量走势进行了预测检验,实证预测结果显示与2008年实际M2相对照,模型预测精度较高,误差被控制在2%以内,说明ARIMA模型能较准确地预测我国货币供应量走势,可为我国货币供应量的预测和走势提供可靠的参考依据.     

基于贝叶斯动态面板数据模型的中国出口贸易地区结构研究

运用贝叶斯动态面板数据模型考量中国出口贸易的地区结构差异性,结果表明:基于Gibbs抽样算法的贝叶斯动态面板回归模型能有效刻画各地区出口竞争力的路径依赖特征;FDI对出口竞争力的影响具有一定的时滞性,而汇率波动对出口竞争力的影响则具有明显的地域差异性。     

The Construction and Application of a New Exchange Rate Forecast Model Combining ARIMA with a Chaotic BP Algorithm

This article introduces a new model that combines an ARIMA with a chaotic BP (Backforward Propagation Neural Network) algorithm for exchange rate forecasting purposes, which is based on sample data collected from January 4, 2010, to October 20, 2011. The forecast of the exchange rate trend is then provided for the subsequent twenty-five days. Other models are also constructed, such as the ARIMA, BP, ARIMA, and BP algorithms, in order to evaluate the forecast accuracy. Based on our results, the combination of an ARIMA and a chaotic BP algorithm outperforms all other models in terms of the statistical accuracy of short-term forecasts.     

Relationship Trading in Over-the-Counter Markets

We examine the network of trading relationships between insurers and dealers in the over-the-counter (OTC) corporate bond market. Regulatory data show that one-third of insurers use a single dealer, whereas other insurers have large dealer networks. Execution prices are nonmonotone in network size, initially declining with more dealers but increasing once networks exceed 20 dealers. A model of decentralized trade in which insurers trade off the benefits of repeat business and faster execution quantitatively fits the distribution of insurers' network size and explains the price–network size relationship. Counterfactual analysis shows that regulations to unbundle trade and nontrade services can decrease welfare.     

行业标准化对中国进出口贸易的影响研究

以1993~2008年中国钢铁、煤炭、服装、食品加工、家电、机械制造六个行业的行业标准数目为基础,利用面板数据变截据模型分析行业标准化对进出口贸易的总体影响,通过面板数据变系数模型分析行业标准化对其进出口贸易额的影响。结果表明,我国的行业标准化对进出口贸易均存在正面影响,行业标准对钢铁、煤炭行业的进出口及对家电的出口均产生负面影响,对服装、食品加工、机械制造及家电的出口均产生正面影响。     

How demand scale affect services exports? Evidence from financial development perspective

China's service trade is increasingly capable of "going out," but there are still problems of uneven and insufficient economic development. This study uses bilateral services trade data from 2000 to 2018 to conduct empirical testing using the extended mutual gravity model and the threshold effect model. The results show that (i) an expansion in the size of the domestic market can significantly boost a country's service exports, and the magnitude of the impact is rising year by year. (ii) The development of the financial sector can strengthen the local market effect by increasing demand, thus promoting foreign exports. Financial development has a positive moderating effect on the relationship between demand size and the exports of service trade. (iii) Under the influence of the level of financial development, there is a "threshold effect" of domestic market demand size on service exports. This threshold effect varies among different types of services and different country categories. This study provides macro evidence that the scale of demand affects service exports and has important theoretical implications for the formulation of national service trade policies.