ARIMA模型在贵州GDP中的应用

GDP作为宏观经济中最重要的一个指标,本文试图以贵州省1950～2006年GDP作为时间序列,建立ARIMA模型来揭示贵州GDP的增长变化规律。     

ARIMA模型在贵州GDP中的应用

GDP作为宏观经济中最重要的一个指标,本文试图以贵州省1950～2006年GDP作为时间序列,建立ARIMA模型来揭示贵州GDP的增长变化规律.     

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。     

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。     

对重庆市历年GDP的分析及预测

通过查阅1978年～2012年的《重庆统计年鉴》,得到重庆市1978年～2012年的GDP数据,运用Eviews7.0软件及时间序列分析方法对重庆市GDP的平稳性进行检验,根据时间序列模型的识别规则及ARIMA模型的建模方法,建立了ARIMA（1,2,0）模型,用该模型能描述重庆市GDP状况并作短期预测分析.     

ARIMA模型在河南省GDP预测中的应用及SAS实现

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。     

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。     

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。     

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。     

ARMA模型在西藏自治区GDP预测分析中的应用

文章以西藏自治区1978～2011年的地区生产总值时间序列为具体的分析对象,通过对数据的平稳化处理,在此基础上建立自回归移动平均模型(ARMA模型)。用Eveiws软件拟合ARMA模型并做预测分析。     

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。     

基于时间序列模型的传染病分析

本文选取了从2005年1月到2011年9月间丙类传染病的月发病数,在考虑长期趋势与季节因素的基础上,选择ARIMA模型来对我国丙类传染病每月的爆发数量进行拟合,同时对未来1年的发病情况进行预测.     

ARMA模型在金融机构现金收入中的应用

ARMA模型是一类常用的随机时间序列模型,它是一种精度比较高的序列短期预测方法,本文主要是通过分析数据的特征,建立一个合理的ARMA模型,利用这个模型对我国经济进行合理的预测.     

社会消费品零售总额ARIMA模型的建立及预测

利用单整自回归移动平均模型,以2000年1月至2005年12月中国社会消费品零售总额的统计数据为依据,根据自相关系数、偏自相关系数的性质,建立合适的模型,并预测2006年和2007年的中国社会消费零售总额。     

基于自回归移动平均模型的黑龙江玉米产量预测

文章基于时间序列理论,以1981年和2010年中国黑龙江玉米产量为基础,对数据进行平稳化处理、模型识别、参数估计,建立时间序列模型,并对模型进行检验,确定较适合模型为自回归移动平均模型ARIMA(2,1,2)。利用该模型对2011-2012年黑龙江玉米产量作出预测并与实际值比较,结果表明,相对误差均在6%左右,预测模型良好。然后利用ARIMA(2,1,2)模型对未来3年的黑龙江玉米产量作出预测,为黑龙江省粮食政策的制定和调整提供可靠的依据。     

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模型的全球家用游戏机硬件销量分析与预测

随着SCEI进入中国市场,国内家用游戏机市场的全面开放已经提上日程表.本文通过建立ARIMA模型,对2007年1月至2011年12月的全球家用游戏机硬件销量进行分析.结果表明,家用游戏机市场规模很大,国内市场的开放必然会进—步刺激销量增长.     

基于ARIMA-BP神经网络模型海流流速预测研究

海流是一种具有广阔应用前景的无污染可再生能源,结合ARIMA时间序列预测模型和BP神经网络预测模型的优点,构建ARMA-BP神经网络混合模型,对海流流速预测问题进行研究。采用神经网络模型得出海流流速的残差值对时间序列模型的预测值进行修正,提高了海流流速预测的精度。     

灰色系统理论在预测人均GDP中的应用研究

本文对1998年至2007年金华市人均GDP数据做了分析研究,用灰色理论建立金华市人均GDP预测的灰色模型,经检验具有较高的精度。并运用该模型对2008年至2010年的金华市人均GDP做了预测,然后对13年的人均GDP进行分析,反映金华市民的富裕程度和生活水平是不断提高的。