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自回归单整移动平均模型(ARIMA)是目前较为广泛应用的时间序列建模方法之一,文章以北京市1998年1月~2013年5月的CPI月度数据为样本,采用Eviews6.0软件,建立了ARIMA(12,18)模型,模型对样本内数据拟合较好,预测误差较小,用该模型对北京市2013年6月~2013年12月的CPI指数进行了预测。 相似文献
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文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析.首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果. 相似文献
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基于ARIMA模型对我国能源需求的预测 总被引:2,自引:0,他引:2
本文利用时间序列的建模方法,对我国1987-2006年的能源消费总量数据进行了实证分析,构建了ARIMA模型。经检验该模型能够很好的拟合全社会对于能源的需求趋势。在此基础上作了短期预测,最后给出了结论及建议。 相似文献
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2009年下半年至2010年5月,我国通胀预期不断加大。这是否预示会经历新的一轮CPI的大幅上涨成为了各界关注的焦点。文章运用VAR模型,分析各因素对CPI的影响,得出CPI对自身反应较为敏感,原料、燃料和动力购进价格指数对CPI的影响较弱,工业产品出厂价格指数以及货币供给增长率对CPI的影响也较弱,但有3个月的时滞。对未来36个月的CPI进行了定量预测,得出未来三年我国不会出现大规模通货膨胀的结论。 相似文献
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消费者物价指数(CPI)是以与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标。文章选择中国2001年1月至2011年10月最新的月度CPI数据作为研究对象,构建了自回归求积移动平均ARIMA(12,1,20)模型,在模型拟合效果优良的基础上,成功对未来CPI走势进行了预测,为宏观层面有效实施物价调控政策提供了数量上的依据。 相似文献
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ARIMA模型在广东省GDP预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
文章对广东省1978~2008年国内生产总值进行了分析.运用Box-Jenkins方法建立了ARIMA模型.通过对数据的平稳性检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(1,1,O)模型. 相似文献
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基于ARIMA模型对湖北省能源消费的预测 总被引:1,自引:0,他引:1
能源影响着我国社会经济的稳定持续发展,对未来能源消耗的准确预测具有重要意义。文章以我国湖北省为例,利用1980~2005年的能源消费总量数据为基础,运用ARIMA模型进行能源消费的预测,达到了最小方差意义下的最优预测的效果。 相似文献
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基于最优ARIMA模型的我国GDP增长预测 总被引:2,自引:0,他引:2
准确预测GDP对政府进行有效宏观调控意义重大,而ARIMA模型是预测GDP的有效工具.文章以1952-2011年不变价格GDP为研究样本,首先建立36组ARIMA模型,进而运用多重筛选准则,找到最优滞后阶数p和q,最后确定了最优ARIMA(6,1,3)模型.该模型通过了多项假设检验,对2009-2011年的GDP预测精度高.笔者还利用模型对未来几年的GDP进行了预测. 相似文献
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文章选取“华泰证券”250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测.实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时提供有益参考. 相似文献
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改革开放以来,我国保险业一直保持着迅猛的发展势头。财产险作为保险业的重要组成部分,其保费收入也在逐年增加。本文利用2000年1月至2009年10月118个时间序列数据,运用求和自回归移动平均模型(autoregressive integrated movinga verage model,简称ARIMA(p,d,q)模型),建立我国保险业财产险收入的预测模型,预测财产险保费收入的变化趋势,作为保险公司决策管理的参考,并提出相关建议。 相似文献
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基本建设投资对经济发展的影响有其滞后的特征。本文利用ARIMA模型对其滞后影响进行模拟 ,为正确把握基本建设投资对经济发展的影响作用提供实证基础 相似文献
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基于ARIMA模型的中国煤炭消费量增长预测 总被引:2,自引:0,他引:2
我国煤炭消费量序列是一组依赖于时间变化的随机变量,可用ARIMA模型予以近似描述。文章运用1965~2006年我国煤炭消费数据建立了ARIMA(2,1,4)模型,经诊断检验与实证检验发现,预测精度较高,可用于我国煤炭消费量预测。预测结果表明:2007~2010年我国煤炭消费量将不断增长,但增速会有所回落。科学的煤炭消费量预测结果可为国家合理规划煤炭生产和进出口提供重要依据。 相似文献
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基于乘法季节ARIMA模型的农村居民人均收入的短期预测 总被引:1,自引:0,他引:1
文章采用我国近10年的农村居民人均现金收入季度数据进行乘法季节ARIMA建模,发现ARIMA(0,1,0)×(2,1,0)4模型能够很好的拟合我国农村居民人均收入,并用该模型进行预测,预测结果表明:2014年前两季度的预测值与实际值的相对误差率非常小,说明模型拟合的效果很好;同时预测结果也发现农村居民人均现金收入呈现稳定增长的趋势,且存在明显的季节周期性. 相似文献
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工业品出厂价格指数(PPI)对于制定未来的经济政策和宏观经济决策有着重大的意义.文章深入分析了我国从1993~2014年工业品出厂价格指数(PPI)月度数据,并在此基础上应用ARIMA模型进行建模,并作出了短期的预测.研究表明预测数据与真实数据较为接近,预测精度较高,模型拟合优度良好,工业品出厂价格指数(PPI)在未来一段时间内将有可能继续保持稳中有升的趋势. 相似文献
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中国能源消费的ARIMA模型预测分析 总被引:3,自引:0,他引:3
文章利用Box-Jenkins法的ARIMA模型,对1953~2007年中国能源消费总值数据序列进行分析,建立了1953~2005中国能源消费的自回归移动平均模型ARIMA(3,1,3).检验结果表明,ARIMA(3,1,3)模型对原始数据序列有着较好的似合效果,模型的预测效果良好,可用于短期内中国能源消费量的预测.根据建立的模型预测结果,中国能源消费量仍将保持较高的增长. 相似文献
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试图突破传统的研究教育投资的角度,利用国家财政性教育经费及其他经费占总教育经费的比重序列,通过构建ARIMA模型来拟和中国教育投资趋势,并得到了国家财政性教育投资持续增长的结论。 相似文献
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居民消费价格指数的GM(1,1)模型预测 总被引:2,自引:0,他引:2
影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势.在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求.文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测.事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度. 相似文献
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基于ARIMA和EGARCH模型的中国入境旅游收汇预测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用ARIMA模型和EGARCH模型,利用SAS软件对2001年1月到2005年8月中国入境旅游收汇数据进行分析,并作了拟合预测比较,目的是选择具有较好拟合效果的模型。 相似文献