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时间序列理论是研究计量经济的基础,时间序列分析预测方法是定量分析的主流方法,本文阐连了时间序列的基本特征,并介绍了时间序列的有效分析预测模型:由于已有模型的固有缺陷,这将促使我们进一步探究先进的方法理论。 相似文献
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根据上证00001股股票的日线数据,建立多元线性回归和时间序列的预测模型,在对未来数据未知的情况下,利用R语言分析软件预测得出多元线性回归模型和时间序列模型中的回归参数,并评估模型精度。计算结果显示,模型的拟合精度较高,可以较好地拟合该股票数据。 相似文献
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结构比例时间序列的拟合与预测方法朱新生王永森(辽宁大学数学系l10036)(沈阳汽车工学院l10015)在经济问题的预测中,对结构比例数据的研究占有十分重要的地位。比如:考察我国或某省的劳动力在三个产业中占有比例的现状和发展趋势;考察我国农业、轻工业... 相似文献
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经济预测工作中,人们都希望尽量使预测结果准确些。而影响预测精度的因素有很多,诸如预测者的知识、经验、预测使用的模型方法等。其中有些因素,我们不可能一蹴而就,很快就能满足提高准确度的要求,例如预测者的知识、经验等,这需要较长时间的不断地学习、探索和积累。但是其中有的因素,例如预测方法使用得恰当的话,那么预测结果的准确度就会高一些。本文拟介绍在时间序列预测中使用并且对提高预测准确度有关的三种方法:原始数据加工法、交叉预测法和平行预测法。 相似文献
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长记忆性时间序列及其预测 总被引:12,自引:1,他引:12
本文概述了长记忆的概念、性质和分整自回归滑动平均模型(ARFIMA)。文章最后利用某市消费者价格指数(CPI)进行时间序列长记忆分整建模的实证分析 相似文献
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郭为民 《内蒙古科技与经济》2020,(16)
在现代企业管理中,营销管理、目标管理、成本管理已广泛应用,但这些规律理论应用的基础是对来年销售量的预测。文章根据个体消费者的消费随机性特点、空调年销售规律变化特点,根据马尔科夫模型随机性、稳定性特点以及时间序列法对短期预测和变化规律稳定的预测精确度较高的特点,提出对空调的销售量进行预测的马尔科夫模型与实践序列法相结合的方法。 相似文献
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神经网络和传统线性模型结合为处理混沌时间序列提供了新的途径。将Elman神经网络和单整自回归移动平均模型结合起来,同时分析我国进出口贸易量时间序列中的线性和非线性两部分,得到更准确的预测精度。实证表明,复合模型吸收两类方法的优点,较单一模型能够更有效地预测我国进出口数据。 相似文献
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基于神经网络的多维时间序列预测预报方法 总被引:5,自引:0,他引:5
1 引言时间序列就是一列随时间变化的数,它是对客观事物的一种描述,属于时域分析的范畴。我们研究时间序列的目的,就是要对时间序列建立一个参数模型,用于描述事物发展的变化规律。定义1:时间序列{x(t)}是一个t∈Z的实值向量随机变量,其中Z表示整数集。在定义1中,如果x(t)∈R~1,那么{x(t)}就是一维时间序列,所建立的模型称为一维时间序列模型;如果x(t)∈R~(?),那么{x(t)}就是r维时间序列,所建立的模型称为r维时间序列模型。 Box和Jenknis首先成功地建立了一维时间序列模型。近年来Tong也在这方面做了许多很有影响的工作。通过许多人的努力,使得一维时间序列模型,如ARMA模型等都能较好地应用于实际预测工作。一个一维序列{x(t)}的(p,q)阶ARMA模型 相似文献
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预测是研究经济时间序列的重要课题,而经济序列大都是非平稳的,因此经济序列的预测比一般平稳时间序列困难得多。利用状态空间模型对经济序列进行建模、预测,不仅方便易行,且效果很好。不仅可对经济时间序列所含趋势、周期、季节各分量进行预测,而且可对经济时间序列本身进行预测。本文就是讨论用状态空间模型对经济序列进行预测的方法与实现。 相似文献
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非平稳时间序列预测组合的条件 总被引:1,自引:0,他引:1
本文考虑当被预测的时间序列变量为非平稳过程时,由单项预测构成组合预测的条件。研究发现组合预测中的任何一个单项预测,与被预测变量具有协整关系是构成组合预测的重要条件 相似文献
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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。 相似文献
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目前门限自回归模型是最受大家关注的预测模型。本文以太阳黑子非线性时间序列为研究对象,建立门限自回归预测模型。通过一些相关分析技术来确定预测模型中的门限区间个数和门限值的寻优范围,然后优化门限值和TAR模型的自回归系数。通过实验结果分析表明,门限自回归预测模型能够对非线性时间序列进行精确预测。 相似文献
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基于PDL模型的我国省域城市化水平预测研究--以甘肃省为例 总被引:6,自引:0,他引:6
以往的研究中,当实际应用经济因素相关分析法对城市化水平进行预测时,往往仅考虑了当期经济发展水平对城市化发展的影响,由此必然会因为遗漏掉重要信息而严重影响预测结果的可信性及其精度。本文以甘肃省为例,以计量经济学中的PDL(多项式分布滞后)模型为依据,尝试通过ARIMA模型及CPPS软件的运用对其2010年城市化水平做出预测。 相似文献
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人工神经网络对时间增长序列预测能力分析 总被引:10,自引:0,他引:10
本文从人工神经网络的构成函数出发,分析了网络对某一类具有时间增长特性的过程或序列在学习和建模时存在的局限性和用神经网络模型对这一类系统进行预测时存在的固有误差问题;提出对具有时间增长特性的过程或序列进行预处理后再用神经网络建立系统的非线性模型,最后给出用不同方法对同一系统建模和预测的比较 相似文献
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本文在分析了各种产品销售量预测模型的基础上,提出了结合灰色理论优点,进一步改进了时间序列预测模型预测产品销售量的方法,剖析了预警系统模型的基本算法,并通过应用实例验证了模型的有效性。 相似文献
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时间序列模型就是利用时间序列的相关性质建立起来的,是一种先进的统计方法,当有足够多的数据来构成一个时间序列,此时建立起来的时间序列模型通常可以得到很好的预测效果。 相似文献
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ARIMA模型在河南省GDP预测中的应用及SAS实现 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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