基于ARMA模型的农产品电商销售额分析与预测——来自陇南市数据的Eviews8.0实证

农产品电子商务是在互联网与信息技术高速发展下的一项新生事物,现阶段它是对传统农产品销售模式的一项有力补充.选取陇南市2014年12月²017年07月各县区OTO电商销售额月报数据,利用计量经济分析软件Eviews8.0建立平稳时间序列ARMA模型,对陇南发展农产品电子商务进行实证分析,最后根据优化的模型对农产品电商销售额进行预测.     

基于 ARMA 模型的鞍山市空气质量预测分析

基于鞍山市2015年4月2日～26日的空气质量指数数据,将其看为时间序列。通过对其平稳性、自相关和偏相关性的分析,建立了鞍山市空气质量预测ARMA模型。通过实际数据进行预测,并检验模型的精准性。结果表明ARMA模型能收到较好预测效果。     

利用ARMA模型预测深圳人口

利用ARMA模型建立人口模型,并对深圳市常住人口进行预测得到2011_2020年的人口数据。计算结果表明,深圳市总人口虽然增长起伏不大,但由于人口基数大,如果不加控制是危险的。这就需要深圳市将计划生育政策有效地观测实施下去。     

ARMA模型在我国寿险预测分析中的应用

寿险保费收入的增长具有其内在的规律性,而掌握这一规律对提升我国保险业的竞争力、应对人口老龄化具有重要的作用。文章从中国的实际情况出发,以1999-2013年各季度寿险保费收入的统计数据为依据,对其进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的、偏自相关函数的性质确定序列应当适合的ARMA(p,q)模型,据此对中国寿险保费收入的变化规律进行预测分析。     

基于MLR模型的生鲜农产品电商模式与盈利能力耦合分析

生鲜农产品是农村电子商务发展的重要环节,搭建利于电子商务发展的生鲜农产品供应链需要多个部门的协同配合。鉴于此,根据我国当前生鲜农产品与电子商务的结合模式,采用深度调查的方法从消费者角度统计了模式选择数据,并采用Multinomial Logistic(多分类逻辑)回归模型研究了最佳盈利水平下的生鲜农产品电子商务平台销售选择模式。研究表明,在成本和价格期望值基本一致的情况下,B2C模式的信任水平更高,消费者选择的可能性更大,对应平台的盈利能力更强。     

基于结构方程模型改进ARMA模型参数估计

自回归移动平均模型（ARMA模型）是目前最常用的拟合平稳序列的模型,分为AR模型、MA模型和ARMA模型三大类。通常将自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）或自回归移动平均模型（ARMA）,称作ARIMA模型体系,是一个重要的预测工具,成为时间序列分析中许多基本思想的基础。针对时间序列数据分析中ARMA模型的识别、建立和估计问题,提出一种将SEM结构方程应用于ARMA模型参数估计的改进算法,以加快计算的收敛速度和提高模型参数估计的精确度。通过将时间序列数据的协方差式子进行变换,发现其结果满足结构方程对变量协方差的要求。结果表明,可以将SEM结构方程应用于ARMA模型来处理时间序列模型数据。     

基于ARMA模型的我国工业总产值的时间序列分析

大多数的经济时间序列存在着惯性,或者说具有迟缓型。通过这种惯性分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。以1952～2004年我国工业总产值的历史数据为基础,将这些数据平稳化,建立自回归移动平均模型(ARMA),从中找出我国工业发展的内在规律,为相关政策的制定提供依据。     

基于ARMA模型的随机需求商品库存控制研究

通过对随机需求商品特点的分析,提出了利用ARMA模型实现随机商品需求的预测,根据需求预测的结果指导库存,以达到减少缺货成本、降低库存成本的目的。最后通过实例进行了分析和验证,达到了较好的效果。     

中国对马来西亚农产品出口波动成因分析——基于CMS模型的实证

2000年以来,中国对马来西亚农产品出口的波动状况明显。通过CMS模型从产品结构、需求结构及竞争力三方面对波动根源进行实证研究,得出:整体农产品出口中,竞争力效应是中国农产品出口波动的主要原因,产品结构效应次之,需求结构效应不稳定;分类农产品出口中,0类(食物及活动物)出口波动的根源是产品竞争力效应,2类(非食用原材料)出口波动的主要因素是产品结构效应;1类(饮料及烟草)与4类(动植物油脂)的出口波动特征不明显。     

农产品营销的电商平台设计研究

随着电子信息技术的不断进步,以及移动数字终端的普及,电子商务得到快速发展。目前,电子商务平台已经成为我国经济建设中的重要组成部分,在经济发展的各个领域得到广泛的应用。电子商务平台的出现,是传统营销市场的一次革命,促进了产品营销理念的不断更新。电子商务平台为农产品营销提供了更加广阔的空间。该文以农产品营销过程中的电商平台设计为研究对象,针对其中存在的问题进行分析,以不断完善现有的电商平台,保证我国农产品市场的可持续健康发展。     

病虫灾成灾面积的ARMA模型的分析及应用

分析基于气象等因素对病虫灾成灾面积的影响,建立病虫灾成灾面积的时间序列模型.利用湖北省病虫灾成灾面积数据对模型进行平稳化处理,得到确定的ARMA模型,并用其对病虫灾成灾面积进行预测,为病虫害的预测预报提供了理论依据.     

网络服务器软件老化问题的ARMA建模与分析

以应用广泛的Apache服务器的软件老化现象为研究对象,采用ARMA时间序列建模方法进行了研究,通过将获取的相关数据,进行ARMA建模,取得了软件老化现象的数学模型,并通过该模型预测结果与实际数据进行对比,最终认为该ARMA模型能够较准确模拟Apache服务器的软件老化过程,可以作为下一步研究软件老化现象的数据依据.     

基于ARMA-NN集成模型的上证指数预测研究

研究表明,大多时间序列可分解为线性部分和非线性部分的组合。融合ARMA模型在捕捉线性关系的优势和神经网络模型强大的非线性映射能力。介绍一种ARMANN集成模型,并对上证指数月收益率进行预测。结果表明集成模型的预测能力显著优于传统单一模型,对指数收益率预测比较准确,有很强的应用价值。     

基于HP-EMD和ARMA的短期风速预测

针对风速为非线性非平稳序列的特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和自回归滑动平均模型(auto-regressive moving average model,ARMA)的预测方法。EMD在对风速序列进行分解时,可能存在模态混叠现象,会影响风速预测精度,为此,提出一种加入高频谐波来抑制模态混叠的方法。首先对风速序列加入高频谐波进行EMD分解,获得比原始序列较平稳的子序列,即固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后利用ARMA模型对子序列进行建模预测分析,最后将子序列的预测结果相加得到风速的预测值。和EMD-ARMA及直接利用ARMA模型进行预测的结果相比,本文所提的方法预测精度更高。     

山西省进出口贸易与经济增长:基于ARMA最优预测模型的实证分析

从国民生产总值、进口贸易额和出口贸易额的角度,采用基于小样本的ARMA最优预测模型的建模方法,分析山西省经济增长与进出口贸易之间的关系。研究结果表明,在样本区间,山西省进出口贸易额与经济增长之间存在非对称、单向正相关关系。在经济面临下行风险的背景下,山西省应采取可行措施来提高进出口贸易能力,加快对外贸易结构调整,促进经济平稳增长。     

基于非线性组合模型对石油价格的预测

鉴于石油在国民经济中的重要地位及其对金融市场的重要影响,提出新的非线性组合预测模型:HP滤波-AR模型-ARMA模型,使用HP滤波将原序列分解成两部分即周期性波动序列和趋势要素序列。根据两个序列的不同性质,对趋势要素序列建立AR模型,然后建立随机周期性波动序列,对随机周期性波动序列建立ARMA模型。将两个预测值之和与原序列比较,同时将该模型与其他模型进行对比。对比结果表明,预测精度高于其他模型。     

基于ARMA模型的新疆旅游市场趋势预测

大多数经济时间序列存在着惯性,或者说具有迟缓性。通过对这种惯性分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。为了更好地预测新疆旅游业未来的发展状况,本文从新疆历年（1979—2007年）的旅游数据出发,将这些数据平稳化,建立自回归移动平均模型（ARAM模型）,从中找出新疆旅游业发展的内在规律性,并对未来新疆旅游市场趋势进行了预测,以期为旅游业和相关产业规划与决策提供依据。     

CAFTA贸易便利化对中国农产品出口贸易的影响——基于面板数据的实证研究

选取2007~2013年中国对东盟七国农产品出口贸易为研究对象,运用固定效应模型实证分析CAFTA贸易便利化措施对中国农产品出口的影响,结果表明:提高出口国国内生产总值、增加出口国不合法开支和行贿、减少出口国贸易壁垒,都对中国农产品出口东盟有显著作用;同时,减少进口国海关程序负担和进口国不合法开支和行贿,对中国农产品的出口也有一定贡献。在未来较长的时间内,作为CAFTA中起主导作用的大国,中国应当积极与其他成员国公开协商贸易便利化措施,简化海关和政府部门手续,加强立法,通过颁布法律法规,消除在贸易环节中的不法行为和腐败现象,减少和消除贸易壁垒,以求促进农产品贸易发展。     

农产品电商发展困境及破解——以行唐县为例

在国家政策的指引下,农产品电商得到了快速发展,对助农增收起到了重要作用.以行唐县农产品电商发展为例,分析了2019年以来,农产品电商发展遇到的瓶颈,如农产品电商平台交易额下降,农产品标准化、品牌化程度低,冷链物流基础设施薄弱等,对此提出要联合大型农产品电商平台,助力乡村振兴;发挥龙头企业带动作用,树立农产品品牌意识;加快农产品仓储冷链物流建设,提高农产品质量;积极开展培训,培养相关人才等.