日照口岸进口木薯干存在的质量问题与对策

为应对中国加入WTO后农产品进出口贸易竞争,履行SPS、TBT协定,给检验检疫同行和木薯干进口商提供进口木薯干检验检疫技术、信息交流,提高进口木薯干检验检疫水平,保障我国利益,对日照口岸进口的57批次、42万吨木薯干的检验检疫结果进行分析研究发现贸易合同存在漏洞,短重问题严重,植物检疫发现害虫13科、19种,卫生检验有2批次农残"六六六"超标,对发现的问题提出了相应的技术性措施和建议.     

基于ARIMA模型的我国社会消费品零售总额的预测

社会消费品零售总额反应了一定时期内人民的生活水平,是衡量国家经济的一个重要指标。利用ARIMA模型对我国社会消费品零售总额的数据(2004.1-2012.12)进行分析,并且用Eviews对2014年12个月的数据进行预测。     

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。     

进口木薯干迅猛增长质量问题不容忽视

木薯干作为价格低廉、淀粉含量较高的初级农产品,可以用来加工酒精、柠檬酸等产品。近年来,南通口岸进口木薯干(渣)数量增长迅猛。我们在检验检疫及其监管过程中发现了一些问题,并采取了一些措施,有效地防止了外来有害生物的入侵,保护了我国环境和人民身体健康。一、检验检疫情     

基于ARIMA模型的广州市商品房价格预测

商品房价格的变化极大地影响一个国家宏观经济的健康发展及国民的生活质量,对商品房价格的预测直接影响政府的宏观调控政策。同时商品房价格的研究,预测和控制是关乎国计民生的大事,通过建立ARIMA模型并运用它预测广州市商品房价格。     

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。     

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。     

基于ARIMA模型的河北省城市化发展研究

城市化发展是当前经济社会发展的必然,是带动新一轮经济增长的有效载体,而经济社会的发展也是城市化水平不断提高的过程。本文运用自回归单整移动平均（ARIMA）模型,对河北省城市化水平的发展情况进行分析与预测,结果发现其预测效果．能够反映出河北省城市化的发展趋势。文章借此希望对河北省在实施城镇化战略的过程中,制定相应方针政策时起到一些参考作用,提供一定的数据支持。     

基于ARIMA模型对我国就业状况的预测

本文采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对我国1952年～2006年的就业人数的数据进行时间序列分析,结果显示ARIMA(2,1,1)模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测,就此可为我国社会保障部门提供一些参考数据。     

基于ARIMA模型对我国就业状况的预测

本文采用求和自回归移动平均模型（ARIMA）,对我国1952年～2006年的就业人数的数据进行时间序列分析,结果显示ARIMA（2,1,1）模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测,就此可为我国社会保障部门提供一些参考数据。     

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模型的我国GDP分析预测

改革开放后,中国走上市：场经济道路,与以往的计划经济相比,国内生产总值的计量应该以改革开放1978年为分水岭,GDP经济模型的建立应当以此为计量起点,做出分析和预测。基于Box—Jenkins（博克斯一詹金斯）方法的时间序列分析技术,对我国1978--2008年的年度GDP数据序列进行建模分析,验证该序列的时间序列特性,研究并选择了序列的最佳ARIMA模型,通过模型对我国2007—2011年度的GDP进行了预测。模型实证分析的结果表明：在GDP时间序列分析建模与预测方面,Box—Jenkins方法及其ARIMA模型是一种精度较高且切实有效的方法模型。     

基于ARIMA模型的我国人口增长的分析与预测

运用ARIMA模型对我国1949-2009年的人口总数进行了分析与预测,得出AR IMA （2,2,1）模型可以对我国的人口总数作短期预测的结论。     

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。     

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模型的河北省能源消费预测

河北省能源消费量大,自给率低,能源供需矛盾已成为制约经济发展的瓶颈,准确预测未来能源消费对于科学制定能源规划及经济发展战略具有重要意义。基于1980-2008年河北省能源消费量数据构建了ARIMA(1,2,1)模型,并对未来五年河北省能源消费量进行分析预测。结果表明河北省能源消费量仍将快速增长,因此应制定节能优先的能源发展战略,将节能措施落实到日常工作中。     

基于ARIMA模型的甘肃省GDP的分析与预测

文章基于甘肃省1992—2021年GDP数据,通过对数据的ADF检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(0,2,1)模型,得出甘肃省未来两年GDP分别为10938.502亿元和11658.45亿元,该模型具有简单实用、预测精度高的特点,能恰当描述甘肃省GDP状况,可用来做短期预测,为政府部门制订宏观经济计划提供依据和参考。