河北海外旅游客源量的ARIMA模型及应用

在海外旅游客源量预测中引入ARIMA模型分析方法.采用河北省1989至2006年海外旅游人数资料,建立了ARIMA(0,2,1)预测模型,并预测了2007至2009年的海外游客人数.与2007年河北海外旅游人数的实际数据比较,相对误差仅为2.8%,说明该模型在海外旅游客源量短期预测中的应用是可行、有效的.     

基于ARIMA模型的国内旅游人数预测研究

以我国1985—2005年各年的国内旅游人数为例,运用计量经济学软件Eviews建立时间序列模型ARIMA(p,d,q),并对未来五年内国内旅游人数做出预测,结果表明预测结果满足精度要求,具有较强的实用性。     

ARIMA模型在我国人均生活能源消费量预测中的应用

本文以我国1983年～2005年的人均生活能源消费量数据为基础,建立了ARIMA(2,2,0)模型,检验结果表明,ARIMA(2,2,0)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,可用于短期内我国人均生活能源消费量的预测。在此基础上,对我国2006年～2011年的人均生活能源消费量作了预测,最后给出了结论及建议。     

结核病发病率ARIMA模型分析

建立ARIMA模型用于结核病发病趋势预测.方法:运用2004~2013年本地区结核病发病数据建立了ARIMA(1,1,0)模型.结果:总发病率从2004年的93.40/10万下降到2013年的83.81/10万,下降了10.73%,年均发病率为105.25/10万,肺结核发病率呈总体下降趋势.结论:ARIMA(1,1,0)模型,可用于结核病发病趋势预测,科学预测结果可为为地方的结核病预测、监控与防治工作提供参考.     

我国货币市场国债回购利率预测模型研究

选择国债回购利率为研究对象,分别建立了ARIMA及GARCH模型并比较了这两种模型的预测能力。结论表明:使用传统的ARIMA模型,模型ARIMA(0,1,1)配适得较好,如使用GARCH模型,以模型GARCH(2,3)适配效果较好。此外,虽然GARCH模型的预测置信区间的波动性比ARIMA模型要小,但ARIMA模型的预测置信区间要更小一些因此预测能力比GARCH模型更强。     

基于ARIMA模型的人民币汇率预测与分析

对2015年8月11日汇改之后的人民币兑美元汇率进行分析,建立ARIMA(14,1,0)模型,残差检验证明该模型是合理的。利用模型ARIMA(14,1,0)对2016年3月10日至2016年3月23日的人民币汇率进行预测,预测结果基本接近实际值,相对误差控制在0.5%以内,并且前5天的平均误差为0.2%。预测结果再次表明,ARIMA(14,1,0)模型完全适用于美元/人民币汇率的建模,特别是对短期范围内汇率的预测是切实可行的。     

ARIMA模型与指数平滑法对山东省GDP的实证分析

文借助Eviews6.0和Excel软件,建立了ARIMA(1,2,1)预测模型和三次指数平滑预测模型,对山东省1978年到2010年国内生产总值(GDP)数据进行分析,并对2011年到2013年的GDP进行预测。结果表明,ARIMA模型预测结果与真实值相比平均相对误差小,结果更为精确,基本符合事实。因此,选择ARIMA(1,2,1)模型作为最优模型为有关部门制定经济发展战略、经济发展规划提供重要依据。     

旅游预测模型及应用

本文分析了旅游引力模型、多元(逐步)回归模型和时间序列模型在预测旅游人数方面的优缺点.并给出了河北省今后几年国外游客人数及美国游客人数的预测结果.对河北省旅游业的发展提出若干建议.     

基于组合模型的陕西省旅游市场需求预测

为提高旅游需求预测的精度,提出一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测方法,该方法能够同时考虑旅游统计数据的线性和非线性规律.以陕西省接待入境游客人数为例,采用组合模型进行了综合分析与预测,预测结果表明组合预测模型相对于单一的预测方法具有更高的精度,在旅游预测中是可行的、有效的.     

基于ARIMA-EGARCH模型的交通事故问题的研究

为了更好地掌握交通事故的现状和发展趋势,减少交通事故带来的直接损失和人员伤亡,以1990-2017年的全国交通事故发生起数为研究对象,建立ARIMA(0,1,4)模型进行分析和预测.利用方差齐性检验得残差序列方差非齐性,针对该模型的异方差问题,建立了ARIMA-EGARCH(1,1)模型.最后,以2017年的数据做为考核样本来检验模型的精度,并对2018-2019年的数据进行预测.通过与ARIMA(0,1,4)模型的拟合效果对比可以看出:ARIMA-EGARCH模型的预测结果比ARIMA模型精度更高,误差更小,可以对未来交通事故数据进行更好的预测.     

黄山国内游客流量预测

本文运用回归和相关分析,根据近期我国居民消费水平和黄山国内游客人次数,对近期黄山国内游客流量进行了预测。预测结果,到“七·五”计划末(1990年),黄山国内游客人数将达222万人次;到“八·五”计划末(1995年),将达296万人次。     

季节ARIMA模型在我国肺结核发病率预测中的应用

目的探讨应用季节ARIMA模型对我国肺结核发病率进行预测的可行性.方法对我国2005年1月-2010年12月肺结核逐月发病率建立季节ARIMA模型,并对预测效果进行评价.结果 ARIMA（3,1,0）×（0,1,1）12模型很好地拟合了既往数据,对2011年1月-9月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势.结论季节ARIMA模型能很好地模拟我国肺结核发病率的变动趋势,将其应用于肺结核发病率预测是可行的.     

“十三五”时期中国粮食产量的预测研究

从中国粮食产量的历史趋势中找出规律,寻找适当模型为政府进一步制定相关的农业改革政策提供参考。以1949—2014年中国粮食产量数据作为建模样本,运用EViews 6.0,建立中国粮食产量的ARIMA模型。建立了ARIMA)0,1,1(模型,并对样本数据进行拟合预测,经检验拟合效果较好,预测精度较高。模型预测效果显著,具有现实意义。     

河南省旅游外汇收入的ARIMA预测模型

在分析1982年～2007年河南省旅游外汇收入额年度数据的基础上,建立了旅游外汇收入额的ARIMA(p,d,q)模型.实证结果表明:ARIMA(1,1,1)模型提供了较准确的预测效果,可以用于未来的短期预测.该模型还可为制定河南省入境旅游的政策和规划提供可靠的依据.     

引力模型在旅客预测中的应用

本利用北京市1985年6月份国内游客抽样调查资料，应用引力模型，选用若干指标建立了北京市6月份国内游客预测游客预测数学模型。     

时间序列分析在我国财政收入预测中的应用

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模型应用于我国财政收入的分析与预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型.     

LSTM和Prophet模型在肺结核发病数预测中的应用

为预测肺结核发病数,建立了两种能够较为精确描述以及预测肺结核发病数的模型.根据中国疾控中心提供的2007年7月至2019年6月肺结核发病数的数据,运用LSTM模型和Prophet模型对中国肺结核发病数进行预测,并将该两种模型的预测性能与ARIMA、GM(1,1)模型进行对比.结果表明,Prophet模型预测性能最佳,其MAE值与RMSE值分别为5 124.33、5 905.32,LSTM模型预测性能次之,ARIMA模型预测性能最差.     

基于ARIMAX模型的我国GDP预测分析

基于我国1980-2018年间的GDP和全社会固定资产投资总额数据,以全社会固定资产投资总额为自变量,利用SAS软件,首先建立动态回归模型对我国2019-2021年的GDP进行预测研究。然后建立ARIMA模型对GDP进行预测,预测结果与ARIMAX模型进行对比,发现ARIMAX模型预测更为准确。预测结果显示2019-2021年我国GDP总量稳步增长,我国经济发展前景良好。     

AR IMA模型对中国健康保险的预测研究*

目的从中国健康保险的历史趋势中找出规律,寻找适当模型分析健康保险的可持续发展状况。方法以2006年1月至2015年11月中国健康险保费收入数据作为建模样本,运用EViews7.0,建立中国健康保险的ARIMA模型。结果建立了ARIMA(1,1,1)(1,1,1)~(12)模型,并对样本数据进行拟合预测,经检验拟合效果较好,预测精度较高。结论样本外预测依然呈现历史规律,未来趋势性正面影响和季节性反面影响更加显著。     

浙江省卫生技术人才需求预测

本文基于2002～2007年浙江省卫生技术人员人数资料,利用SPSS统计分析软件中的ARIMA模型,建立了卫生技术人才需求预测模型,建立了人才缺口量的计算模型,预测了浙江省卫生技术人才需求总数,以及每年需要补充的人才的数量,为政府决策、高校专业设置及招生、就业工作等提供参考。