从GDP指标看温州经济发展

通过对温州1978年—2003年GDP增长的分析，用ARIMA模型进行拟合，在此基础上预测2008年前温州经济的发展趋势。未来5年，温州GDP将以15％左右的增长速度飞速发展，将于2007年突破2000亿大关。温州的蓬勃发展得益于其强大的民营经济。     

基于IOWGA算子的江苏人均GDP的组合预测模型

选取1990—2009年江苏省人均GDP为样本数据,2010—2014年江苏省人均GDP作为验证数据,分别建立了ARIMA模型、指数平滑模型和多元回归模型对未来3年的江苏省人均GDP进行预测,然后在前3种单向预测方法基础上建立基于诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子组合预测模型,再对此模型进行相应的效率评价.最后用组合预测模型对未来3年江苏省人均GDP进行预测.结果表明:相比于上述3种单项预测方法,基于IOWGA算子的组合预测模型的预测精度更高.预测结果表明2015—2017这3年,江苏人均GDP会继续增长,人民生活水平将继续提高.     

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。     

基于最优组合模型的中国GDP预测

利用1990～2010年中国GDP数据,在建立ARIMA、多项式趋势拟合模型和GM(1,1)模型基础上,以误差平方和最小为最优准则建立组合预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。所得结果误差优于三个模型的分别预测,表明组合预测模型在时间序列数据的预测中更有优势。并用所建的组合预测模型进行2011～2015年的预测。     

生产者价格指数预测模型构建

选取2009年1月至2015年12月我国生产者价格指数的指标值,建立自回归移动平均(ARIMA)模型,并通过白噪声检验和数据拟合得到生产者价格指数预测的最优模型.结果表明,ARIMA(7,1,2)模型为最优模型.利用该模型对我国2016年1月至6月的生产者价格指数进行预测,结果显示,未来半年内,我国生产者价格指数小幅回升,经济运行趋势向好.     

基于RBF-ARIMA模型对煤炭消费量的预测研究

为了对河南省煤炭消费量进行较为准确的预测,先利用ARIMA模型对河南省煤炭消费量进行初步预测,捕捉线性趋势,然后利用RBF神经网络算法对河南省煤炭消费量预测误差进行修正.仿真结果表明:组合模型更全面地刻画了煤炭消费量的变化规律,提高了预测精度.     

组合模型在我国GDP预测中的应用

将组合预测法应用于我国GDP的预测,以提高预测精度.通过赋予合理权重,将指数平滑模型、拟合模型、ARIMA模型和支持向量回归模型加权组合.对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RESE)和希尔不等系数(TheilIC)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度.     

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模型的传染病疫情计量研究

通过自回归移动平均模型(ARIMA)曲线拟合乙型肝炎疫情的发病数,以此为依据对传染病行业的需求进行分析和预测。选择2009～2018年乙型肝炎发病数据,通过时间序列分析法进行处理,采用序列平稳化、模型估计、模型检验拟定ARIMA季节性模型。并使用2013年1月-2016年12月我国乙型肝炎发病数据来进行模型验证,再预测未来一年的乙型肝炎月发病数,可得知2009-2018年乙型肝炎的发病数据可以被ARIMA(3,1,2)(1,1,1)12模型很好地拟合。根据模型预测得到,2019年我国乙型肝炎的发病数为1224591例,总体呈上升趋势,在3、7、8月份逐月增加,随后又有所减少。