基于ARIMA模型的河南省财政支出预测

利用ARIMA模型对1979-2008年河南省财政支出数据进行分析,结果表明ARIMA(3,3,5)模型有较好的预测结果,可以用于河南省财政支出的短期预测。     

基于ARIMA模型的内蒙古自治区人口趋势预测

人口是国家或城市经济发展以及社会发展的重要基础,人口变化与经济、社会、文化的发展息息相关。文章首先对内蒙古自治区截至2020年的人口状况进行分析,在此基础上应用ARIMA模型对2021年—2025年内蒙古自治区人口发展趋势进行预测,为内蒙古自治区人口发展规划和决策提供一定的理论和数据基础,并针对内蒙古自治区的人口趋势提出了健全养老服务体系、重视少子化问题、提高生育水平、减少人口流失等方面的建议。     

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模型的西安市新建住宅价格指数的分析和预测

近年来,房地产价格持续走高,尤其是商品住宅价格持续上涨。房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要社会问题和经济问题。因此,准确预测商品房市场的发展规律,对购房者和房地产企业的投资和销售都具有指导意义。基于此,本文利用2009年1月～2012年12月的历史数据,基于ARIMA模型对西安市新建住宅价格指数进行分析并对该市2013年上半年房地产的发展作出短期预测。     

基于ARIMA模型的黑龙江创意产业人才需求预测研究

通过ARIMA模型对黑龙江创意人才需求作出预测,在此基础上,为创意产业人才的培养提出对策与建议,使得创意人才总量能够满足黑龙江创意经济发展的需要。     

ARIMA模型在基金净值预测中的应用

文章选取中国基金网7月中旬推荐的华安上证180ETF、华夏上证50ETF、友邦红利ETF三只基金的基金净值序列,进行了ARIMA模型的拟合和预测。结果表明,无论是在模型的拟合还是在预测方面都得到了较好的效果,对广大基金投资人具有一定的指导意义。     

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。     

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。     

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模型的我国社会消费品零售总额分析

以2000年1月~2013年12月我国社会消费品零售总额的月度数据为研究对象,对其进行时间序列模型分析,该模型能较好地对我国社会消费品零售总额进行时间序列分析和预测。     

基于ARIMA模型的linux内核进化预测分析

linux内核进化有较明显的超线性趋势和内在规律.科学地预测软件进化,找到一种简易又有足够精度的预测方法是管理软件工程的一项重要基础性工作.以linux的52个内核版本数据作为时间序列,用ARIMA模型建模并做出linux进化预测,将预测结果和2009年的linux内核进化实际结果进行对比,预测结果令人满意,表明该类模型可以用于linux进化预测.     

ARIMA模型在河北GDP预测中的应用

采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对河北经济年鉴的数据进行分析。结果显示,ARIMA(1,1,1)模型提供较准确的预测结果,可用于未来的预测,可为河北发展提供可靠的参考依据。     

基于SOR-LS-SVM的公路旅游客流量组合预测模型

基于指数平滑、多元线性回归、灰色系统等目前常见的预测方法建立超松弛改进的最小二乘支持向量机算法的公路旅游客流量组合预测模型。通过实例验证和比较,展示了基于超松弛最小二乘支持向量机算法的公路交通旅游客流量组合预测模型具有较好的预测效果和较高的应用价值。     

基于计量理论的我国汽车销量分析

我国汽车销售量的影响因素是多方面的,文章采用实证分析法,即通过收集数据,建立计量模型,然后对所建模型进行检验,从而判断哪些因素比较显著,哪些因素是比较次要的,经过分析就可以更加深入地理解这些影响因素,进而可以对以后年度的汽车销量进行理论预测,为今后的发展规划提供强有力的理论指导。     

基于全球模式输出的区域中期数值预报试验

在2003年3月至5月间，基于MRF全球谱模式提供的侧边界，采用MM5有限区域嵌套模式进行预报时效为15天的较高分辨率的区域中期预报试验，并对试验结果进行检验。结果表明：嵌套的区域模式的中期天气预报明显的优于全球模式，对于两周内主要的晴雨过程、冷空气和转折性天气具有一定的预报能力。     

基于PCA改进的SOR-LS-SVM公路旅游客流量预测模型

影响公路交通旅游客流量的众多因素增加了预测模型中的输入变量复杂性,减少了模型运行速度和预测准确度。首先,采用主成分分析法对影响公路旅游客流量的指标进行分析得到了主成分即输入变量,然后建立以主成分为输入变量、以旅游客流量为输出变量的基于超松弛改进的最小二乘支持向量机预测模型。通过实际例子验证和比较,揭示了基于主成分分析法改进的超松弛的最小二乘支持向量机公路交通旅游客流量预测模型具有较好的预测精度和较高的应用前景。     

回扣现象的博弈分析

本文应用博弈论的分析方法,在强调个人理性与集体理性矛盾的基础上研究回扣现象,建立相应的定量分析模型,分析企业管理制度与参与人均衡行为的影响。并指出回扣现象在现行的企业管理制度不下可能完全杜绝。基于分析结果给出企业顺扣现象有发生可能性的若干建议。     

我国天然气产量的优化组合预测与分析

天然气越来越受到各方面的重视。为了更好地判断天然气产量的未来走势,对天然气产业发展提供决策依据。其产量预测是十分必要的。在总结前人提出的著名的产量预测模型Hubberr模型、Hcz模型和广义翁氏模型的基础上,提出优化组合预测模型。该模型综合了单个模型的信息,预测结果更具有可信度。预测显示,我国天然气产量正处在快速上升的阶段,极值产量为3869．7亿m^3,极值时间为2046年;进一步分析可知,我国中西部地区是天然气产量的主要来源,海上将成为天然气产量的新增长点;天然气正迎来其发展的“黄金时期”,其能优化我国能源消费结构,对石油形成重要的战略接替,从而推动我国油气工业的新发展。     

基于博弈模型的偷逃税行为分析

偷逃税是国家税收流失的主渠道,通过建立税收博弈模型,得出影响纳税人偷逃税行为的众多相关因素,分析均衡解,并详细给出了解决偷逃税现象的对策建议。     

基于ARIMA模型的供应链突变风险测度

本文利用系统动力学和ARIMA干预分析法,提出了一种新的供应链突变风险的测度方法。以包含一个制造商和一个零售商的二级供应链为研究对象,并在假设制造商与零售商之间的运输发生突变的基础上,根据对供应链系统反馈结构的分析结果,构建了供应链系统的动态仿真模型。然后,选取总库存、需求短缺量和总利润为供应链绩效指标,根据对仿真结果的描述性统计分析了运输突变风险对供应链绩效的影响。进一步,构建了供应链绩效指标的时间序列ARIMA模型,并利用干预分析法研究了测度运输突变风险的方法。研究表明,运输突变风险使得供应链的总库存平均每周期增加12.44%,需求短缺量平均每周期增加15.49%,而总利润平均每周期降低172.41%。