ARMA模型在中国股市中的应用

主要介绍了建立ARMA模型的方法,并据此对隆平高科历史收益率历史数据建模,以EVEEWS软件为分析工具.结果表明,该模型对短期投资决策有一定的指导作用.     

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。     

BFGS算法在ARMA模型参数估计中的应用

本文提出了一种ARMA模型参数估计的改进方法．这种方法通过非线性最小二乘法结合高斯一牛顿法．利用BFGS算法构造具有遗传对称正定性的矩阵近似Hesse矩阵的逆．加快计算的收敛速度和提高模型参数估计的精确度,并证明了该算法的全局收敛性．     

基于时间序列数据Hull-White模型半参数估计方法

基于时间序列数据,对Hull-White短期利率模型进行半参数估计。通过两阶段估计方法,原半参数估计模型转化为非参数估计模型和全参数估计模型。前者使用核函数估计方法,后者使用极大似然估计,从而简化整个参数估计过程。实证的结果表明,在给定合适窗宽条件下,基于Hull-White模型的似然值将得到改善。     

基于结构方程模型的孵化器综合绩效评价

在已有研究的基础上,基于数据获取的便利性,构建一套科技企业孵化器综合绩效的评价指标体系.探索了硬件环境、软件环境、服务能力、发展潜力和绩效产出5个指标之间的关系,根据我国部分国家级企业孵化器的统计数据,利用AMOS软件建立结构方程模型并对模型进行计算和求解.根据得到的因子载荷和路径系数确定各个评价指标的权重.     

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。     

从结构方程模型看教育与心理统计学的新发展

目前，已有多种新一代统计方法问世，其中最突出、最具代表性的是结构方程模型的发展与应用。本文以结构方程模型为代表，兼顾其它新的统计方法，从统计方法的特点以及研究方法论两方面，阐述新一代统计方法与传统统计方法之间的重要区别。     

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。     

基于结构方程模型的经管类实验教学满意度研究

基于学生评价的视角,构建经管类实验教学满意度评价模型,并以在校本科生的实验课程为研究对象对模型进行实证分析。研究结果表明：实验教学内容体系、实验师资水平和实验教学保障体系正向影响学生参与度和学生满意度,并通过学生参与度间接影响学生满意度。同时,学生满意度正向影响学生忠诚度,学生满意度和学生抱怨之间为负向关系。     

云南职业教育可持续发展结构方程模型研究

本文以近30年云南职业教育的发展为样本,通过建立结构方程模型评价云南职业教育的可持续发展,有助于云南省职业教育政策及策略的制定,促进云南职业教育科学发展、和谐发展.     

基于结构方程模型的创新型人才培养影响因素研究

文章以高等院校教师,硕士研究生、博士研究生,以及高校毕业就职人员为调查对象,基于结构方程模型,对创新型人才培养影响因素进行了研究,结果显示,学校培养、学校资金、导师指导、家庭微环境、地区差异都会对创新型人才培养产生影响,并提出了相关建议。     

教师认同感的结构方程模型

虽然教师认同感研究已经得到广泛应用,但我们对认同感理论模式的结构效度所知甚少。对课程改革启动与实施阶段的教师认同感调查数据的结构方程模型分析表明,修正后的教师认同感模型具有良好的信度与结构效度;教师实施改革的行为意向取决于教师对改革的成本效益评估、新课程的实用性、实施改革的担忧事项以及相关支持等因素,它们可以归纳为对行为的评价、主观标准和感受到的行为控制三个类别。其中,教师对改革的成本效益评估最为重要。     

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。     

基于结构方程模型的甘肃少数民族大学生锻炼动机分析

在问卷调查的基础上,建立了结构方程模型对甘肃少数民族大学生的锻炼动机进行了验证性因子分析,得出少数民族大学生参加锻炼的健康动机和能力动机最强,乐趣动机和社交动机次之,外貌动机最弱,给出了激发甘肃少数民族大学生参加体育锻炼的相关建议.     

基于结构方程模型的甘肃少数民族大学生锻炼动机分析

在问卷调查的基础上,建立了结构方程模型对甘肃少数民族大学生的锻炼动机进行了验证性因子分析,得出少数民族大学生参加锻炼的健康动机和能力动机最强,乐趣动机和社交动机次之,外貌动机最弱,给出了激发甘肃少数民族大学生参加体育锻炼的相关建议.     

基于结构方程模型的香港商业银行风险因素分析

香港商业银行的风险影响因素包括银行客户因素、银行的应对措施、宏观经济环境、银行自身的运行状况四个方面。这四个方面的因素如何相互影响最后作用于商业银行的风险,可以运用结构方程模型进行实证分析。作者运用结构方程模型,以香港商业银行为分析对象,通过问卷调查,对以上四个方面的因素的相互作用进行了实证分析,同时验证了四大因素对香港商业银行的影响。     

基于结构方程模型对医学院校教师心理紧张反应的研究

影响心理紧张反应的因素有年龄、性别、学历、收入等个体特征,对支持利用度、时间控制、环境紧张因素、注意力需求、时间压力、合作需求、工作组织问题以及合作的可能性工作紧张因素,还有负性生活事件紧张因素都是影响教师心理紧张反应的主要因素。年龄越高,工龄越长、心理症状越明显,女性总体幸福感比男性低。工作紧张因素以及社会生活紧张因素都是影响其心理紧张反应的主要因素。     

时间序列模型在CPI预测中的应用

利用时间序列模型对全国2000年5月到2012年4月的月度居民消费价格指数（consumption priceindex,CPI）建立了自回归移动平均模型（ARMA）。并对2012年4月的CPI进行了预测,结果表明,ARMA（1,1）是描述我国CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

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。     

ARMA模型在经济工作中的应用

ARMA模型由于其简单性、可行性和灵活性,在分析时间序列中发挥着积极的作用。本文以河北省1985—2009年的职工平均工资为基本数据．用时间序列分析中的ARMA模型扣统计学软件SAS软件对数据进行分析和建模,得出模型的参数,井对后续的数据进行预测,结果表明预测效果良好。