民航客运量的因素分析与预测

通过研究民航客运量的影响因素这一实际例子,展示回归分析在实际中的应用。通过对民航客运量与铁路客运量、民航航线里程、入境旅游人数和国民总收入间的分析,建立多元及一元线性回归分析模型,对民航客运量的影响因素做了相关分析,最终找出影响最大的因素。     

基于ARIMA模型的河南省GDP指数分析

将时间序列模型应用于2005年第一季度至2018年第三季度的历史GDP指数数据并进行分析.构建ARIMA模型和残余自回归模型,并在此过程中进行白噪声测试和参数测试.结果表明, ARIMA(0, 1, 4)模型是一个相对优化的模型,适用于短期内预测河南省GDP指数的未来趋势.在此基础上作出短期预测结果,显示未来四个季度的河南省地区生产总值指数值呈现稳步减缓的趋势.     

基于HP滤波和ARIMA模型的我国GDP分析与预测

选取中国改革开放以来GDP的年度数据,运用HP滤波技术将GDP序列分解为长期趋势部分(Trend)和短期波动部分(Circle)并进行宏观描述性分析。对GDP序列建立ARIMA(p,d,q)模型,依据赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)和杜宾-瓦特森(DW)检验值筛选出最优模型并评价模型的精确性,运用该模型对GDP序列做近期预测。结果表明:我国GDP序列长期趋势表现为持续增长特征,短期趋势表现为波动特征;我国GDP的对数序列是一阶单整序列;ARIMA(1,1,2)模型能够很好地反映GDP变化的规律,其预测的平均相对误差为0.015。     

基于ARIMA模型的运城市GDP预测分析

首先通过对运城市1996-2018年GDP数据进行平稳化处理,建立ARIMA模型,然后利用2019、2020年真实数据与拟合数据的相对误差判断模型的拟合效果,并利用相对误差与建立的Holt-Winters模型结果比较,最终确定ARIMA(0,2,1)模型为预测模型。最后利用ARIMA(0,2,1)模型对运城市2023-2025年三年的GDP进行预测,并结合运城市经济发展中存在的问题给出四点建议。     

基于ARIMA模型的北京市近十年降水量分析

降水量是反映一个地区气候状况的重要指标,对林木生长有重要影响,与人类生活息息相关,因此,研究年降水量的演变趋势和预测年降水量具有重大意义。文章对北京地区2004²015年的年降水量进行时间序列分析,运用R软件建立预测模型,并通过模型对北京地区20162015年的年降水量进行时间序列分析,运用R软件建立预测模型,并通过模型对北京地区2016²020年的年降水量进行了预测分析,从而为北京地区的各个领域制定相应政策措施提供参考资料。     

基于ARIMA模型的青岛市GDP预测分析

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济状况的重要指标,对促进经济增长和协助地方经济决策具有重要意义。本文以青岛市为例,选取青岛市1990年至2014年青岛市GDP指标数据作为样本,建立了ARIMA模型,并对青岛市GDP进行预测,并进行检验。结果表明模型的预测数与实际GDP值误差较小。同时根据对影响GDP的指标分析为青岛市经济决策提供重要的依据。     

基于ARIMA模型的CPI实证分析及预测

在现有资料对CPI预测研究的基础上,根据我国2000年1月至2012年12月的CPI月度数据构建ARIMA模型,对我国2013年上半年CPI进行分析和短期预测。实证结果表明:ARIMA(3,1,3)模型能很好地刻画CPI并提供较好的预测。这能为政府宏观政策的制定和实施提供一定的参考依据。     

国内生产总值预测--基于ARIMA模型的实证分析

该文基于ARIMA模型在分析预测不平稳时间序列的独特优势,根据1978-2013年的国内生产总值对2014-2016年的国内生产总值进行预测,预测结果一方面表明模型ARIMA能够很好地拟合我国GDP走势,ARIMA模型是一种精度较高且切实有效的方法模型,另一方面表明我国经济走势较好,这不仅有助于政府制定更加贴合实际的经济金融政策,而且有助于投资者选择更优的个人投资计划。     

基于ARIMA模型的哈萨克斯坦经济发展水平预测分析

从哈萨克斯坦经济发展的实际情况出发,加强哈萨克斯坦经济发展水平的合理预测,对确定哈萨克斯坦经济发展目标和发展策略以及建设丝绸之路经济带有重要的意义。文章根据世界银行公布的数据,用EViews软件对1990-2012年的哈萨克斯坦经济发展水平建立ARIMA模型,并对2013-2020年哈萨克斯坦的经济发展水平作出预测,得出结论并以"丝绸之路经济带"为背景,立足新疆为提高与哈萨克斯坦经贸合作提出合理的政策建议。     

基于ARIMA模型的网络流量预测研究

网络流量是局域网和广域网的重要特征之一,本文首先利用SPSS软件对校园网出口处IP分组进行了统计分析,进而使用ARIMA模型对网络的流量进行预测,并和实测流量数据进行比较,结果表明该模型对短期流量预测能够达到比较好的效果,     

基于ARIMA模型的社会消费品零售总额时间序列分析

运用时间序列分析方法对中国从2003年1月到2011年12月的各月社会消费品零售总额进行分析,得到了xsa序列的关系。从预测图中我们发现,2012年社会消费品零售总额将进一步增长,在投资和进出口疲软的当下,我国经济非常需要消费来拉动。     

我国大学城发展的时序模型构建

大学城是我国近几年内新兴的事物,它的发育成熟经历了一个漫长的过程。本文依据事物发展的内在机理,综合大学城发展的相关要素,构建了大学城的发展路径及时序模型图,刻画了大学城的发展路径及标志性节点,提出了数学建模的思想,为大学城研究从定性走向定量提供了手段。     

我国大学城发展的时序模型构建

大学城是我国近几年内新兴的事物,它的发育成熟经历了一个漫长的过程。本文依据事物发展的内在机理,综合大学城发展的相关要素,构建了大学城的发展路径及时序模型图,刻画了大学城的发展路径及标志性节点,提出了数学建模的思想,为大学城研究从定性走向定量提供了手段。     

基于ANN模型的北京市公交客运量预测研究

通过对运输部门服务区域内不同出行方式(包括乘用公共电车)或乘行方式分布比率的已有状态及其动向的分析,利用ANN模型预测未来某一时期的客运量,为城市公共交通规划提供决策依据.     

基于ANN模型的北京市公交客运量预测研究

通过对运输部门服务区域内不同出行方式（包括乘用公共电车）或乘行方式分布比率的已有状态及其动向的分析,利用ANN模型预测未来某一时期的客运量,为城市公共交通规划提供决策依据。     

基于ARIMA模型的短期风速预测方法

ARIMA模型的实质就是差分运算与ARMA模型的组合.这说明任何非平稳序列只要通过适当阶数的差分和选择合适的差分算子就可以实现平稳化处理.由于不同的随机时间序列有着不同的特点,需要选择合适的差分算子来匹配.为了提高风电场风速的预测精度,本文研究了两种不同的差分算子对随机时间序列的影响,分别采用一阶线性差分和一阶对数差分实现了序列的平稳化处理,对差分后的序列进行ARMA队模型拟合与预测,并将两种预测结果进行了对比.     

基于ARIMA模型的河南省能源需求量预测

利用ARIMA模型对1979—2009年河南省能源需求总量数据进行分析,结果表明河南省能源需求总量在做短期预测时ARIMA（2,2,4）模型是合理的,此模型可为河南省制定节能政策用提供可靠依据。     

我国政府教育投入努力程度的分析与预测——基于ARIMA模型的研究

本文将我国财政预算内教育经费支出占国内生产总值(GDP)的比例作为衡量政府教育投入努力程度以及教育经费充足程度的指标,并将其看做是一时间序列,采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)对中国1979年至2008年的财政预算内教育经费进行了分析和预测。结果显示,采用ARIMA(0,2,1)模型进行拟合,获得了较为理想的效果...