X11-ARIMA模型在我国第三产业季度GDP预测中的应用

第三产业GDP作为宏观经济中非常重要的一个指标,本模型来揭示我国以季度为最短间距的第三产业GDP的增长变化规律.     

中国城市化水平时间序列模型分析:1949～2007

文章采用1949～2007年的中国年度数据,建立了一个中国城市化水平的时间序列模型.模型显示,中国城市化水平的提高主要受到模型滞后一期和滞后五期的随机误差的影响,具体为,滞后一期和滞后五期的随机误差分别增加1个单位,则城市化水平的提高就会相应增加0.6706个单位和0.3236个单位.通过该模型对2003～2007年中国城镇人口比重进行预测.得出预测结果的所有预测误差的绝对值都小于1%.而且,用该模型预测未来3年的中国城市化水平,从对2010年的预测结果46.59%来看,预测结果与国家统计局提出的在2010年前后中国城镇化水平将接近45%的预期目标基本一致.     

天然气产量季节预测模型的比较与选择

随着气田企业规模的扩大和竞争的加剧,需要建立一套完整的短期天然气产量预测方法及模型,以预测未来的产量发展趋势,故提出三种基于时间序列预测模型:布朗指数平滑法(Smooth)、季节系数法时间序列的预测、用于时间序列的灰色系统预测方法.但是普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难预测具有季节特征的时间序列问题,根据天然气产量的季节性、周期性特点,实验结果表明:季节系数法时间序列的预测能够对带有季节特征的历史数据进行有效预测,对进行气田企业的安全生产都具有一定的理论和实践价值.     

超常搭配的语境因素和修辞依据

本文探讨了超常搭配的语境因素和修辞依据,认为超常搭配是语言规则在语言领域的突破和创新,但是这种创新是在一定的语境中得以实现并且具有修辞效果。     

浅析病句的判断与修改

病句对于小学生来说,已成了屡见不鲜之事。然而现行初中语文大纲也淡化了句子成分教学,中考高考所占比分更是足不挂齿,鉴此,我们小学语文教师就可以忽视病句教学吗?回答是肯定的,必须高     

Get-Passive研究

英语中,Get-Passive是一种新兴的被动语态形式。目前,相对来说它的使用还没有Be-Passive那么广泛,一般限于口语和非正式书面语;但它却有着用得愈来愈多的趋势,是一种生气蓬勃的语言现象。本文依据语言事实并结合语言理论研讨Get-Passive的有关问题,同时对某些有关论点提出作者的商榷意见。     

开放条件下我国内外平衡的矛盾和政策协调

一国对外开放程度的提高会对宏观经济目标产生复杂的影响 ,使宏观调控目标增多 ,各目标之间的关系变得复杂 ,从而可能会产生内外平衡的矛盾 ,使政府面临政策困境。我国对外开放程度的提高也使我国不可避免地面临内外平衡的矛盾 ,在政策上就表现为国内财政货币政策与汇率政策的协调。从 1994年到现在 ,我国经历了两种不同的内外平衡的矛盾 ,政府通过实行有效的政策搭配 ,缓解了内外平衡的矛盾 ,促进了经济的健康发展。     

安徽省城镇居民消费情况实证分析

文章根据《安徽省统计年鉴》中的相关数据 ,运用时间序列线性回归等模型对 1 995 -1 999年安徽省城镇居民的消费支出情况进行实证分析 ,以揭示近几年来安徽省城镇居民的消费支出的结构及特点 ,以及消费不旺局面的内在原因。同时文章还探讨了一些与消费密切相关的经济热点问题     

近似非齐次指数序列预测的新融合模型构建

DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型.该模型基于DDGM(1,1)模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM(1,1)模型的参数估计方法,增强模型的推广性.实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度.     

时间序列平稳性分类识别研究

平稳性检验是时间序列回归分析的一个关键问题,已有的检验方法在处理海量时间序列数据时显得乏力,检验准确率有待提高。采用分类技术建立平稳性检验的新方法,可以有效地处理海量时间序列数据。首先计算时间序列自相关函数,构建一个充分非必要的判定准则;然后建立序列收敛的量化分析方法,研究收敛参数的最优取值,并提取平稳性特征向量;最后采用k-means聚类建立平稳性分类识别方法。采用一组模拟数据和股票数据进行分析,将ADF检验、PP检验、KPSS检验进行对比,实证结果表明新方法的准确率较高。