居民消费价格指数的时间序列分析及预测

时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据,大多数的经济时间序列存在惯性,通过这种惯性分析可以由时间序列的历史数值对未来值进行预测.文章主要利用时间序列的趋势外推方法对我国目前居民消费价格指数(CPI)进行了建模析和预测,以达到合理预期和分析的目的.     

时间序列分析法对我国工业增加值趋势的预测分析与研究

一、问题的提出所谓时间序列,就是观测或记录到的一组按时间顺序排列起来的统计数据,说得更清楚一点,时间序列在形式上表现为变量Y的一连串值(如销售量、国民收入、工业增加值、人口),这些值是不同的时间测得,并根据时间排序,时间序列可表示为如下形式:(y1,y2,…,y)t这些表示某种经济现象的时间序列,在经济管理中,     

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…     

高频时间序列基于小波分析的预测

高频金融交易数据分析模型从上世纪90年代开始迅速发展,目前已广泛地用于金融市场微观结构理论的应用和实证检验.随着信息技术的不断发展,金融市场逐渐关注于利用高频金融数据的建模方法与理论的研究.但是,目前利用小波分析研究高频数据的文章并不多,而股市变化迅速且信息量巨大,正适合用高频数据的方法采集信息.     

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.     

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。     

基于分形插值模型的股价时间序列分析及预测

文章运用分形插值的理论与方法建立了能够分析及预测股票价格波动的分形插值数学模型;以上市公司青岛海尔为例,使用该模型分析了股价的变化规律,预测了股价的未来走势,并使用时间序列曲线的分形维数与Hurst指数,描述了股价的波动性及长期相关性等特征.     

时间序列转折点的贝叶斯预测

时间序列转折点的贝叶斯预测施发启在实际经济预测工作中,预测者越来越关心时间序列的变化趋势。迄今为止,由于转折点的预测和解释特别困难,本文试图运用贝叶斯方法对此问题作一初步探讨。一、预测转折点有关一个时间序列的转折点的定义,众说纷坛,莫衷一是。为了下文...     

时间序列预测的权数理论

时间序列预测的权数理论厦门大学聂皖生一、时间序列预测为什么要考虑权数在时间序列趋势预测中，尽管时间序列的各期资料对未来的预测值都有影响，但各期资料的影响程度不是等同的。显然近期信息对趋势变化影响大，而远期则较小，即存在近期信息对趋势变化的影响比远期信...     

时间序列分析

时间序列分析上海财经大学张尧庭时间序列分析是分析社会经济资料的一种重要的方法，它对于信号处理、无线电工程、工程控制技术等许多领域都有深刻的影响，本文只介绍它在社会经济数据中如何进行分析并扮演一个重要的角色。社会、经济的发展是随时间而演变的，因此反映、...     

中国人均GDP时间序列模型的建立与预测

人均GDP是以某地区一定时期国内生产总值(现价)除以同期平均人口所得出的结果。作为衡量一个国家和地区经济发展水平和综合经济实力的重要指标,人均GDP不仅考虑了经济总量的大小,而且结合了人口多少的因素,在国际上它也是划分一个区域经济发展阶段的依据之一。尤其像我们这样的人口大国,用人均GDP指标反映区域经济增长和发展情况会更加准确、深刻和富有现实意义。ARIMA模型是用于一个国家或地区经济和商业预测中比较先进适用的时间序列模型之一。本文试图以我国     

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.     

基于HRM的金融时间序列预测

由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。     

税收收入预测的时间序列方法选择

税收是国家财政收入的主要来源,能否准确地预测税收收入对于制定国家财政预算具有重要意义.文章以中国2001年至2007年的税收收入数据为基础,分别采用传统时间序列分析方法和Box-Jenkins的方法建立了中国月度税收收入的时间序列预测模型.该模型可用于对未来短期情况的预测,同时说明有时在进行预测时传统方法除了操作简便外,精度也更高一些.因此,在建模时,要通过对几个不同模型的比较,找出数据规律,确定最优的模型.     

时间序列多期累积量的预测区间及应用

一、引言在时间序列分析的许多实际应用中,考虑的预测区间通常有两种,一种是单期预测区间,另一种是多期联立预测区间。后者是一个新的研究领域。对时间序列Ｘｔ,可观察时间ｔ＝１,２,…,ｎ,建立单期预测区间是指对给定的α,找到常数Ｃ使Ｐ（｜Ｘｎ＋ｋ－Ｘｎ（ｋ...     

基于混沌时间序列分析的股票价格拐点预测方法

随着混沌科学的迅猛发展,当前在经济、金融研究领域,对经济、金融系统行为的混沌分析已成为一大热点,由此发展起来的混沌经济学大大增强了经济理论对现实的描述能力。股票价格时间序列是一个受政治、经济、心理等多方面因素影响的离散时间序列,使得股票价格常表现出包括混沌在内的各种复杂现象与行为。这些现象与行为若采用传统的统计学的方法处理往往难以得到令人满意的结果,而若采用混沌的方法处理则非常有效,因而混沌时间序列的建模与预测已成为当今学术界的研究热点。     

时间序列模型对深证成指的预测分析

一、时间序列建模的主要方法 依据时间序列数据进行经济预测的方法主要有四种.     

基于混沌时间序列的电力需求短期预测分析

文章通过对电力需求的混沌特征进行分析,建立了基于混沌时间序列的电力需求量的短期预测模型,为实现电力资源综合优化奠定了重要的、较为可靠的研究基础。     

基于改进BP神经网络的时间序列补缺及预测

对BP神经网络的改进方式和网络参数确定进行分析,以青海省各月份经济统计中的时间序列问题为实验对象,分别采用动量项自适应学习率法和LM-BP算法,利用神经网络完成数据补缺及数据预测。该方法无须确立时间序列模型,便捷高效。最后对两种方法的训练情况和实验结果进行了比较和分析。     

居民消费价格指数的时间序列分解预测法

居民消费价格指数是反映通货膨胀程度的重要指标,也是宏观经济分析和决策,价格总水平监控以及宏观经济核算的重要指标.文章采用时间序列分解的方法,预测居民消费价格指数的变动.该方法在预测的同时还能对时间序列进行分解分析,得到居民消费价格指数的基本走势信息.