ARIMA模型在贵州GDP中的应用

GDP作为宏观经济中最重要的一个指标,本文试图以贵州省1950～2006年GDP作为时间序列,建立ARIMA模型来揭示贵州GDP的增长变化规律。     

ARIMA模型在贵州GDP中的应用

GDP作为宏观经济中最重要的一个指标,本文试图以贵州省1950～2006年GDP作为时间序列,建立ARIMA模型来揭示贵州GDP的增长变化规律.     

ARIMA模型在贵州GDP中的应用

GDP作为宏观经济中最重要的一个指标，本文试图以贵州省1950～2006年GDP作为时间序列，建立ARIMA模型来揭示贵州GDP的增长变化规律。     

ARIMA模型在上海市GDP预测中的应用

本文用ARIMA模型对上海市1978年到2006年GDP数据进行分析,并预测出未来三年的GDP数据。与2007年实际GDP相对照模型预测误差较小,说明ARIMA模型非常适合于短期预测。     

西藏地区GDP发展的趋势性研究——基于ARMA模型的预测分析

基于经济高质量发展的理论分析框架,以西藏地区1978—2018年的GDP时间序列数据为研究对象,对未来十年西藏地区的GDP发展情况进行研究。首先,对GDP序列作取对数和一阶差分处理,得到相关性极强的平稳时间序列数据;其次,采用ARMA模型对处理后的序列进行拟合,并根据拟合优度、DW检验、AIC准则和SBC准则选取相对最优模型;最后,从样本序列的正态性检验和残差序列的正态性检验与白噪声检验证明了估计结果的稳健性,并采用建立的ARIMA(4,1,2)模型预测西藏未来十年GDP的发展趋势,为政府作出经济发展方面的规划提供理论支撑和依据。     

基于ARIMA模型的东三省粮食产量时间序列分析

本文利用时间序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型,根据1978-2013年我国东三省粮食产量数据进行了随机性分析,结合EVIEWS和SPSS等统计分析软件,通过对模型识别、比较、建立以及检验,最终选定ARIMA(3,1,2)模型,并运用此模型拟合了东三省2009-2013年的粮食产量,同时对东三省2014-2023年未来十年的粮食产量进行了分析与预测。     

基于ARIMA模型的河南省能源预测研究

本文根据河南省能源消费的历史数据,建立了时间序列ARIMA模型,并对模型进行分析得出,该模型可以对能源消费作出有效预测,然后应用该模型预测了2012年至2015年的河南省能源消费情况。     

基于自回归移动平均模型的黑龙江玉米产量预测

文章基于时间序列理论,以1981年和2010年中国黑龙江玉米产量为基础,对数据进行平稳化处理、模型识别、参数估计,建立时间序列模型,并对模型进行检验,确定较适合模型为自回归移动平均模型ARIMA(2,1,2)。利用该模型对2011-2012年黑龙江玉米产量作出预测并与实际值比较,结果表明,相对误差均在6%左右,预测模型良好。然后利用ARIMA(2,1,2)模型对未来3年的黑龙江玉米产量作出预测,为黑龙江省粮食政策的制定和调整提供可靠的依据。     

基于时间序列的物流产业增值预测模型分析

根据1978-2009年的统计数据,首先将我国物流产业增值与我国GDP进行回归分析,然后将我国物流产业增值进行时间序列的四种方法的建模。通过以上五种模型的建立,以2010-2012年的统计数据作为检验数据验证预测效果,依据真实值与预测值的误差百分比进行最优模型的选取,最终选择ARMA(p,q)模型为最优模型,并用该模型对我国2013-2015年的物流产业增值进行定量预测。最终将预测结果结合定性分析进行修正,使预测值更具有现实意义。     

基于ARIMA时间序列模型的房地产价格预测——以沈阳市为例

本文以房地产价格为研究对象,通过ARIMA时间序列模型对沈阳市2010～2019年房地产价格的数据进行分析,预测未来房地产价格。得出结论:2020～2021年沈阳市房地产价格快速增长;2022～2024年发展比较平稳,可能与房地产业的发展周期有关。     

城市水生态足迹变化分析与模拟

本文应用生态足迹理论与方法，采用水资源与水产品消耗统计数据，对广州市1949年～1998年水生态足迹变化进行时间序列建模分析。结果显示ARIMA(2,2,2)模型能较好的拟合广州市水生态足迹变化，模型误差在5%左右。广州市1949年至1998年水生态足迹变化可划分为两个时期，1978年之前为平稳期，1978年之后呈现显著的波动上升趋势；应用ARIMA(2,2,2)预测1999年～2003年的水域生态足迹，结果分别为：0.5935hm²，0.6562 hm²，0.7147 hm²，0.7790 hm²，0.8402 hm²，模拟结果表明广州市1999年～2003年期间的人均水域生态足迹仍呈较快上升趋势，城市发展、人口增加以及生活水平提高导致水产品需求与水资源消耗的增长是水生态足迹快速增长的主要因素。     

基于时间序列模型的国民生产总值预测

本文基于中国统计局提供的1980年~2016年的国民总收入年度数据,分别构建了Holt指数平滑模型和ARIMA模型预测最近5年的国民生产总值。结果显示ARIMA时间序列模型具有更好的拟合和预测效果,可以为我国宏观经济的发展提供更好的参考。     

基于ARIMA模型的股票价格预测实证研究

<正>ARIMA模型常用来对时间序列做预测分析，而股票价格的预测一直是股民较为关注的问题，准确的预测股票价格有利于在变化莫测的金融市场上做出合理的决策。ARIMA模型通过对历史数据建模，拟合时间序列数据的变动规律，进而预测未来股票的变化。本文选择深信服科技2021年所有交易日的股票收盘价数据，用ARIMA模型拟合其变化规律，最后对短期内的深信服收盘价进行预测。     

ARIMA模型在河南省GDP预测中的应用及SAS实现

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SAS实现，将ARIMA模型应用于河南省历年GDP数据的分析与预测，得到较为满意的结果。     

我国居民消费价格指数的季节调整及短期预测

月度经济时间序列往往会受到季节因素影响,使得经济发展中的客观变化规律被遮盖或混淆。因此,使用居民消费价格指数月度数据进行物价波动趋势分析时,首先应该采用科学的方法对月度时间序列中的季节因素进行识别、分离和调整。本文使用X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS两种基于ARIMA模型的季节调整方法,对我国2001-2012年的定基比价格指数进行了季节调整,并对今后短期内CPI的走势进行了预测。     

ARIMA和SVR应用于供水管网爆管识别的对比研究

以真实城市供水管网监测数据为研究对象,构建了 ARIMA模型和SVR模型2种典型的时间序列预测模型.在正常和发生爆管2种不同工况下分别基于历史数据进行预测.对预测结果进行对比分析得到,ARIMA模型和SVR模型在正常工况下的精度相近,但SVR模型在爆管发生时的预测结果能产生更大的残差,相较于ARIMA模型更适合于数据驱动的爆管识别方法.     

ARMA模型在西藏自治区GDP预测分析中的应用

文章以西藏自治区1978～2011年的地区生产总值时间序列为具体的分析对象,通过对数据的平稳化处理,在此基础上建立自回归移动平均模型(ARMA模型)。用Eveiws软件拟合ARMA模型并做预测分析。     

ARIMA模型在我国原煤生产预测中的应用分析

煤炭作为基础能源产品,对于我国国民经济持续健康发展具有非常重要的战略意义。通过对1949-2008年间我国原煤年产量的数据进行统计分析．发现我国年度原煤产量序列是非平稳时间序列。采用ARIMA模型进行预测分析可以达到良好的效果。建立我国原煤年产量的ARIMA（1,1,3）模型,模拟效果较好,预测误差较小,可用来预测未来我国的原煤产量。     

基于ARIMA-BP神经网络模型海流流速预测研究

海流是一种具有广阔应用前景的无污染可再生能源,结合ARIMA时间序列预测模型和BP神经网络预测模型的优点,构建ARMA-BP神经网络混合模型,对海流流速预测问题进行研究。采用神经网络模型得出海流流速的残差值对时间序列模型的预测值进行修正,提高了海流流速预测的精度。     

基于ARMA模型的安徽省农村居民收入趋势预测

基于1978~2012年安徽省农村居民年人均纯收入的时间序列,利用Eviews软件对时间序列先后进行平稳性检验、自相关和偏相关分析,并建立ARMA(1,1)模型;然后确定模型参数并对模型的随机误差项进行白噪声检验,检验通过,满足预测的要求;运用该模型对人均纯收入进行预测,结果显示平均绝对误差率较低;利用模型进行农村居民纯收入进行短期预测,数据表明,安徽省农村居民纯收入将保持持续稳定增长的态势增长;最后针对增加农村居民收入与缩小城乡居民收入差距等问题提出了可行性的建议。