浙江省人均GDP时间序列模型的建立与预测

人均GDP是各级政府和学术界经常使用的主要指标之一,科学预测人均GDP有着十分重要的意义.文章建立了浙江省人均GDP的时间序列模型,并预测了2008-2012年浙江省人均GDP的发展水平,说明了浙江省经济将在未来4年继续保持高速发展.     

中国人均GDP的ARIMA模型分析与预测

人均GDP是反映一个国家综合实力的重要经济指标,由于经济波动的影响和随机因素的干扰,一般单变量模型模拟的效果较差,利用ARIMA(1,1,2)模型建模,可用过去人均GDP的值和过去误差来预测未来人均GDP的走势,有较强的预测能力,从而为经济政策的调整和制定提供参考.     

湖北省人均 GDP 的 ARIMA 模型及预测

介绍求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的模型拟合方法,利用SAS统计软件实现模型的拟合。采用时间序列分析方法,对湖北省1978～2013年人均GDP的数据进行分析。通过对数据平稳性检验、模型参数检验、白噪声检验等分析,建立了ARIMA（1,1,0）时间序列模型,并对未来十年的湖北省人均GDP数据进行预报。     

GDP时间序列的ARIMA模型研究

在经典计量经济学建模过程中,通常假定经济时间序列是平稳的,而且主要以某种经济理论或对某种经济行为的认识来确定计量经济学的模型理论的关系式.然而在经济领域中,许多时间序列数据不是由平稳过程产生的,基于此,研究了国内生产总值GDP随时间位移而持续增长的特性,确定了模型的自回归阶数,建立了ARIMA模型,并对ARIMA模型进行了检验,确定了模型的平稳性与模型自回归影响的持久性.     

基于Box-Jenkins方法的中国年度GDP时间序列分析建模与预测

通过基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对中国1966-2006年的年度GDP数据序列进行建模分析,验证该序列的时间序列特性,研究并选择了序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对中国2007-2010的年度GDP进行了预测.模型实证分析的结果表明:在GDP时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.     

时间序列分析法在预测未来GDP中的应用

时间序列分析法是根据已得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。本文是以郑州市的GDP为例,并运用ARMA模型预测法对未来5年郑州市GDP进行预测。     

基于时间序列ARIMA模型的电力负荷短期预测分析

科学的预测电力负荷数据可以更有效地进行电力生产规划和电力供需调整。本文基于代顿市2017年度电力负荷数据构建ARIMA模型,并使用该模型预测2018年的第一个月。并与1月份的实际数据进行比较,验证了模型的真实性和可靠性。研究结果表明:ARIMA(1,1,1)具有良好的预测结果和准确的预测精度。平均预测误差约为4.00%,达到了最小误差的预测效果。     

湖南省人均GDP发展趋势的GM（1,1）模型

通过灰色系统理论,建立湖南省人均GDP的GM（1,1）等维递补动态模型,在此基础上改进预测公式并预测其发展趋势。结果表明该模型能很好的反映其发展趋势,对政府宏观调控具有一定的参考价值。     

基于多重时间序列模型的城市固定资产投资与GDP的动态关系

针对固定资产投资与GDP动态关系的研究,首先采用Granger Causality Test确定固定资产投资与GDP存在因果关系,建立了固定资产投资与GDP的多重时间序列模型,并用Q统计量检验模型的适应性;对模型分析得出,固定资产投资会推动GDP增长,且具有4~5 a的正向滞后作用;最后,分别应用该模型和ARIMA模型预测厦门市2000—2008年GDP值,结果表明,该模型预测误差比ARIMA模型低8%左右.     

山西省人均GDP的发展态势-基于时间序列、最小二乘回归、分位数回归方法

以山西省1980年到2010的人均GDP的资料为依据,利用时间序列分析中的ARMA模型、普通最小二乘回归OLS以及分位数回归模型对山西省人均GDP进行分析研究,以揭示山西省人均GDP增长变化的规律,从而为山西省制定相应的宏观调控政策提供依据。     

成都市城区空气污染指数的时间序列分析

根据成都市城区2001～2005年的大气污染监测资料,获取和分析成都市空气污染指数.采用时间序列分析方法,对空气污染指数建立自回归滑动平均模型模拟实测的空气污染指数,并对模拟结果进行了检验.结果表明:成都市空气污染状况具有夏季较好、其他季节较差的季节性变化规律.采用时间序列分析大气污染状况是可行性的.     

基于时间序列分析的地表沉降数据分析处理

基于平稳时间序列的特性,研究了应用ARMA(m,n)模型对矿区地表沉降数据进行分析处理和预报的方法步骤,并用一组实测沉降数据实例说明.结果表明,应用ARMA(m,n)模型分析处理地表沉降数据十分有效、可靠.     

多维ARMR(p,q)模型的适时递推预报

本文讨论了多维 ARMA(p,q)序列的新息预报 ,利用有限个观测值给出并证明了两个递推预报公式     

汉江安康站最大径流量的动态预测模型研究

用平稳时间序列的ARMA( p ,q)模型分析法 ,分析了汉江安康站 1 943年到1 995年共 5 3年最大径流量的水文资料 ,建立了陕南汉江安康站最大径流量的中短期动态预测数学模型 .经对 1 996年和 1 997年的最大径流量进行预测 ,结果与实际相吻合     

汉宽安康站最小径流量的动态预测模型研究

本文用平稳时间序列的ARMA（p,q)分析法,分析了汉江安康站1943年-1996年共54年的最小径流量的水文资料,建立了陕南江汉安康站最小径流量的中短期动态预测数学模型,经过1997年的最小径流量进行预测,结果与实际相吻合。     

B-值Dirichlet级数确定的整函数的(p,q)(R)级和(p,q)(R)型

利用Newton多边形研究了B-值Dirichlet级数确定的整函数的增长性,较方便地得到了B-值Dirichlet级数的(p,q)(R)级及型和下(p,q)(R)级与系数关系的若干结果.     

辅助变量法在ARMA(p,q)模型参数估计中的应用

本文将系统辨识中的辅助变量法通过修正应用于ARMA（p,q）模型中来解决自回归部分的参数估计问题,并利用辅助变量的性质及时间序列的平稳性证明了估计量φ为真实参数φ的相容性估计以及φ具有渐近正态分布的性质。     

时间序列分析方法及人民币汇率预测的应用研究

在简要介绍时间序列模型的基础上,使用人民币／美元的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型和EGARCH模型并进行预测和评价。研究结果表明,EGARCH模型的预测结果较ARIMA模型理想,适合描述人民币／美元汇率的变动趋势。     

时间序列在地下水位预测中的应用

本文利用时间序列建立了一个趋势回归模型、虚拟参数的季节模型和时间序列分析的统计预测模型.该模型能够很好地分离出时间序列中的趋势成分,且能够很好地刻画它在各个年度周期内部光滑的季节成分.该文将地下水位统计数据进行了消除趋势成分及消除季节影响的处理,再将新得到的数据进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的自相关函数、偏自相关函数的性质,最终确认了适当的时间序列模型.以北京市1990~1994年共60个月份的地下水位统计数据为实例进行分析,确定此模型为ARMA(1,4)模型.通过对数据的计算,可预测出北京市1995年地下水位值.