中国社会消费品零售总额的预测分析

文章以我国1990 ～ 2010年的社会消费品零售总额的数据为样本建立指数平滑法模型,并利用该模型对2011～2013年进行预测分析,通过分析发现该模型预测误差很小,拟合效果能达到预期的目的.预测结果表明2011 ～ 2013年我国社会消费品零售总额总体上将持续增长,这反映了消费品市场在快速发展中的连续性和稳定性,可以为政府的宏观决策提供依据.     

基于传递函数模型的我国社会消费品零售总额预测

文章研究我国国民收入与社会消费之间的动态影响机制。通过对我国1978~2008年的国民总收入和社会消费品零售总额数据序列进行分析,建立了传递函数模型,结果显示该模型比单变量的ARIMA时间序列模型具有更好的拟合与预测效果,可以为我国宏观经济发展的监管与决策提供参考。     

时间序列分析在经济预测中的应用

为了配合《统计学》课程的现行教学 ,提高学生运用统计方法分析、解决实际问题的能力 ,我们组织了一次案例教学 ,其内容是 :对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析 ,数据取烟台市 1978～ 1998年 GDP的年度数据。在组织实施时 ,我们首先将数据资料印发给学生 ,并讲清本案例的教学目的与要求 ,明确案例所涉及的教学内容 ;然后给学生一段时间 ,由学生根据资料 ,运用不同的方法进行预测分析 ,并确定具体的讨论日期 ;在课堂讨论时让学生自由发言 ,阐述自己的观点 ;最后 ,由主持教师作点评发言 ,取得了良好的教学效果。本文是此次案例教学活动…     

时间序列分析在经济预测中的应用

社会消费品零售总额是一项重要、敏感的政府统计。定期发布的消费品零售统计资料,常常引起国内外的强烈关注,间或还会引发一些疑义和争议。文章拟通过运用EXCEL及SAS软件建立季节分解模型和季节哑变量、ARIMA模型,对我国的社会消费零售总额的情况进行预测分析,从初步确定几个不同的模型中,把拟合效果最好的模型保留,并对模型的实用性进行了探讨。     

广州市社会消费品零售总额的月度预测

市场经济中,政府对市场变化的即时反应是各国经济工作的重点。在我国,随着市场经济的日益成熟,各级政府逐渐认识到短期计划的重要性。在要求减少对市场干预的同时,政府在经济中的作用主要体现在保证经济运行的正常轨道。因此,强调了政府的短期调整,也就适应了市场变...     

广州市社会消费品零售总额的月度预测

市场经济中,政府对市场变化的即时反应是各国经济工作的重点。在我国,随着市场经济的日益成熟,各级政府逐渐认识到短期计划的重要性。在要求减少对市场干预的同时,政府在经济中的作用主要体现在保证经济运行在正常轨道上。因此,强调了政府的短期调整,也就是对市场变化的灵敏度。过去我国一直强调长期计划,统计信息机构中均缺乏短期经济指标,如季度、月度指标,同时,对短期预测也还未形成统一模式。本文以广州市的社会消费品零售总额指标为例,计算该指标的月度预测模型。社会消费品零售总额反映了经济运行中的一个重要环节--消费。…     

卡尔曼滤波在高频金融时间序列模型预测中的应用

时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响.文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正.结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度.     

社会消费品零售总额实际预测方法的探讨

社会消费品零售总额是反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应的生活消费品来满足他们生活需要,是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标.从长期趋势的时间序列看,社会消费品零售总额及其增长率变动有其内在的规律性.本文依据最近十年来我市社会消费品零售总额的历史资料,运用不同的数学模型和经济预测方法,在各种预测方法中找出最佳的社会消费品零售总额预测方法.     

时间序列分析在公司净利润预测中的应用

企业利润,通常是指企业收入减去成本费用后的余额,亦称为财务成果或经营成果.在商品经济条件下,企业追求的根本目标是企业的价值最大化和股东权益最大化.而无论是企业价值最大化,还是股东权益最大化,其基础都是企业利润.利润已成为现代企业经营与发展的直接目标.企业的各项工作,最终都与利润的多少相关.净利润是指企业所有者最终取得的财务成果,或可供企业所有者分配或使用的财务成果.因此,净利润是企业所有者最关心的指标.通过分析、预测净利润的未来趋势,企业所有者可以更好地对企业进行决策.     

时间序列模型在海关税收预测方面的应用

为了对2008年江门海关税收总体形势进行把握,笔者利用SAS统计分析软件的时间序列预测模块对2008年江门海关税收总值进行预测.从预测结果来看,模型拟合度较高,预测值也较为准确.……     

融合股市数据的社会消费品零售总额预测方法

社会消费品零售总额是衡量消费水平的重要指标,分析预测其发展趋势对把握中国经济态势具有重要意义。现有研究大多通过传统政府统计指标建模,预测误差较大。为此,文章在传统政府统计指标的基础上扩大数据源,引入股市数据对其进行预测;并采用K-L信息量法对各变量确定最优滞后期,构建了融合股市数据的预测指标体系。结果表明:股市数据能够提升模型预测精度,且对OLS的提升效果最为显著;融合股市数据的LSTM预测效果最优,可以为政府、企业提供更为准确的参考。     

时间序列ARFIMA模型的贝叶斯预测分析

ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂.本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析.     

ARIMA模型在内蒙古全社会固定资产投资预测中的应用

正一、引言进入十五以来,内蒙古固定资产投资保持了快速增长势头,2002年全区全社会固定资产投资达715.09亿元,到2007年迅速增长到4404.75亿元,五年之内翻了6倍,这也就意味着内蒙古经济社会发展的后劲和动力得到了迅速的增强。进入十二五以来,西部大开发政策的继续实施以及新的国务院关于促进内蒙古又好又快发展意见的出台,使得内蒙古面临难得的历史发展机遇,到2011年全区全社会固定资产已突破1万亿元,达到10899.79亿元。与此同时,内蒙古固定资产投资面临的不确定因素也日益增多。     

ARIMA模型在武汉市全社会固定资产投资预测中的应用

1ARIMA模型的建模思想A RIM A模型(p,d,q)又称为自回归求积移动平均模型。其中AR指自回归,p为模型的自回归项数;M A为移动平均,q为模型的移动平均项数;I指积分,d为时间序列成为平稳之间必须取其差分的次数。其一般表达式为:yt=α1yt-1 α2yt-2 … αpyt-p μt-β1μt-1-β2μt-     

ARIMA模型在上海市全社会固定资产投资预测中的应用

本文采用自回归求积移动平均(ARIMA)法,对《上海市统计年鉴2002》提供的固定资产投资额资料进行了分析。结果显示,ARIMA(1,1,10)模型提供较准确的预测效果,可用于未来的预测,并为上海市全社会固定资产投资提供可靠依据。     

ARIMA模型在上海市全社会固定资产投资预测中的应用

文章采用自回归求积移动平均(ARIMA)法,对《上海市统计年鉴》(2002年)提供的固定资产投资额资料进行了分析。其结果显示:ARIMA(1,1,10)模型能提供较准确的预测效果,也可用于未来的预测,并为上海市全社会固定资产投资提供了可靠依据。     

用时间序列模型对社会消费品指数的规律进行研究和预测

一、问题的提出运用数学模型对宏观经济指标的波动和趋势进行描述和预测,是计量经济和统计学界越来越重视和采用的研究手段和工具。在实践中,我们逐渐认识到,时间序列分析的应用日益广泛,主要用途有以下几个方面:1对序列未来趋势作预测;2将数列分解成主要趋势成份、季节变化;3用理论性模式模拟实际数据并进行检验,以讨论模式是否能正确地表示所观测的规律,如一些常见的经济模式等。时间序列是随时间顺序出现或采集的一连串观测数列,实际应用时此数列实际为有限的观测资料集合。如每月新建房屋数、季节ＧＮＰ、每月某品牌电视机销售量等。本…     

浙江社会消费品零售总额增长因素分析

近年来,浙江的社会消费品零售总额、城镇居民可支配收入总额等指标呈逐年增长态势。通过对浙江社会消费品零售总额与人口和城乡结构、价格变动因素等的相关分析,并对其预测模型的构建,得出社会消费品零售总额对浙江GDP增长影响显著;社会消费品零售总额增长与人口增长、城乡结构变化、价格变动因素等高度相关等结论。     

基于AR模型的Kalman滤波在股票价格预测中的应用

文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型.该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal-man滤波方法预测股票价格.通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度.