多变环境下ARMA(1,1)在销售预测乘法模型中的应用探索

销售预测对企业把握市场变化,合理制订生产计划具有至关重要的作用,本文针对原销售预测乘法模型对循环和不规则成分预测的不足,提出使用ARMA(1,1)模型对乘法模型中分离出的循环和不规则成分序列进行预测,发现此方法可以有效提高原预测模型的精度。     

基于ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

为了研究ARIMA模型对经济数据的预测,本文利用统计软件EViews7.2,通过分析我国社会消费品零售总额从2003年1月到2010年12月的月度数据,建立了八种不同参数的乘法季节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(2,2,0)×(1,1,1)12,并运用该模型来预测我国2011年1月至12月的社会消费品零售总额,并与2011年实际数值进行比较,拟合效果良好。对于2012年的展望,笔者认为,其值仍将呈速度较快的上升趋势。     

江苏省人力资源管理专业人才需求分析

在经济发展的转型时期如江苏这种经济强省,人力资源流动频繁,则对人力资源管理的专业人才有了更多的需求。本文以2008—2016年江苏省数据为本,从经济发展水平和行业发展水平等方面选取了四个解释变量建立多元回归模型进行分析,分析影响该专业人才需求的因素。经过研究发现,区域经济总量、行业规模、工资水平对该专业人才的需求有着重大的影响。因此,促进人力资源管理人才培养,加强人才资源的流通,提高人力资源管理的投入,对区域经济发展有着相当的促进作用。     

上下游产业对石油公司利润贡献率的测度分析

近年来国际油价受供求紧张等各种因素影响不断走高。将世界石油产业看作一个整体，将各个石油公司看作样本，以1998、2001和2004年世界石油公司的经营数据为基础，运用普通最小二乘法。建立净利润作为因变量、石油产量和炼化能力作为自变量的利润回归模型。数据处理结果显示。高油价使得上下游对利润的贡献率增大，上游贡献率的增长空间大于下游，在此基础上，提出国内石油公司发展的政策建议。[编者按]