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。     

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。     

基于灰色系统GM(1,1)的淮安市房价预测模型

以淮安市统计局发布的2008~2014年统计年鉴中有关商品房的销售数据为分析对象,利用销售总面积和销售总额折算成商品房的平均价格,建立了基于灰色系统GM(1,1)的淮安市房价预测模型.为了提高模型精度,引入二阶弱化因子,对原始数据进行预处理.利用预处理后的数据建立了精度更为理想的预测模型.利用模型预测了随后5年的平均房价.     

基于灰色关联分析的季节性民航货运量预测

为更精确地预测月度航空货运量,提出组合模型预测方法.该模型由季节GM(1,1)和季节ARIMA乘积模型构成,它结合了该2种模型中时间序列预测的优点.灰色模型GM(1,1)能准确反映时间序列的增长趋势;ARIMA乘积模型对季节特征有较好的拟合效果.依据霍尔特温特预测模型计算季节性GM(1,1)模型的季节指数,并用灰色关联分析求出组合预测中的权值.组合预测模型的平均相对误差为0.62%,而季节性GM(1,1)模型和ARIMA乘积模型的平均相对误差分别为4.49%和-3.16%.预测分析结果说明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于单个模型,可较好地反映系统的动态性和运量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了新的途径.     

ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

将ARIMA模型应用于居民消费价格指数的拟合和短期预测中,采用2001年1月至2013年10月中国居民消费价格指数的月度数据,借助EViews 6.0软件对数据进行拟合分析,建立了乘积季节ARIMA(5,0,6)(1,1,0)12模型,并讨论了模型的准确性,对未来中国居民消费价格指数进行了预测,该模型具有较高的理论与实际价值。     

欧亚商都购物人次时间序列预测模型

时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法,文中采用1998~2002年的数据,应用时间序列分析中的ARIMA模型对欧亚商都2003~2004年的季节购物人次进行了预测,实际计算过程由Eviews软件的自回归移动平均模型ARIMA过程实现,结果与实际数据基本相符,本模型所取参数对欧亚商都购物人次的短期预测是行之有效的。     

时间序列分析在居民消费水平指数预测中的应用

该文利用SAS统计软件对我国1978-2009年的居民消费水平指数数据进行分析,分别建立了ARIMA模型和Auto-Regressive模型,并给出了反映各个模型拟合精度的AIC值和SBC值,进而确立了一个反映居民消费水平指数变化规律的较优模型.最后,利用该模型对2010年到2014年的全国居民消费水平指数进行了预测.结果表明ARIMA((2),2,0)模型在短期预测中达到了较高的精度.     

ARIMA模型在河南全社会固定资产投资预测中的应用

采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对《新中国五十年统计资料汇编》及《2006年河南省统计年鉴》提供的河南省全社会固定资产投资额数据进行分析.结果显示,ARIMA(1,1,5)提供了较为准确的预测结果,此模型可为河南省全社会固定资产投资提供可靠的参考数据.     

基于SARIMA模型的电离层总电子含量短期预报

针对电离层总电子含量(total electron content,TEC)序列呈现周期性特征,采用季节时间序列(seasonal ARIMA,SARIMA)模型对TEC序列进行预报分析。利用JSCORS 2010年的GPS双频观测数据计算的VTEC序列为样本数据建立模型,实验结果表明:VTEC序列建立合适的季节ARIMA模型,并运用该模型进行短期预测,预测值与实测值变化趋势一致,短期预报的平均相对精度可达89%,但预报精度会随预报长度的增加而减小。     

关于我国市场经营者信誉的博弈分析

以生活必需品市场为例,在对我国的某个城镇的近八个行政区的200家经营各种不同类型生活必需品的销售代理人进行问卷调查的基础上,对他们在经营活动中具有不讲信誉的可能性利用成本-收益进行了技术经济分析,并构造了两个博弈模型进行分析说明,从而在此基础上提出了有关的建议.     

商品住宅分套定价模型

引入市场竞价方式，弥补了传统的单靠开发商专业判断(估价)定价模式所带来的可能与市场脱节的缺陷，使住宅分套定价更科学合理．商品住宅分套定价模型采用了专业人士房地产估价方法和利用房租分摊模型的市场竞价方式分另9获得分套住宅的定价，采取各50％的权重加权取得最终的住宅分套价格，并通过一个简化的案例说明了模型的计算过程．     

航空公司促销分析模块的设计

现在航空公司的促销方式很多，但是这些促销的开展多数情况下是主观决策的，缺乏科学分析的基础。本文设计基于SAS的促销分析模块，旨在使决策人员了解促销政策是否达到预期目的，有没有造成成本的增加，以此来评价促销政策是否合理，下次在开展同类型促销活动时，可以注意这些问题，实行更加合理的奖励政策，激励会员乘机，给公司带来更大收益。     

税务稽查数据仓库系统的研究与开发

在对某市税务稽查数据仓库系统分析的基础上，提出了税务稽查数据仓库系统的设计，详细阐述了基于方差分析算法的分析模型，并采用方差分析等算法对该市积累的历史数据进行了统计分析，得出了税务稽查的违法分布。税务稽查人员据此可以确定下一年度的稽查重点并做出相应的稽查计划。     

基于马尔可夫链的产品供给预测方法

本文针对产品销售与供应的特点,建立了可以对产品销售与供应情况进行预测的马尔克夫预测模型,基于马尔克夫链"无后效性"的特点,利用马尔克夫链模型对产品库存的合理性进行了分析,对企业制定产品销售策略提供了理论依据。     

浅析阁楼权属之归属

近年来,随着阁楼在房地产开发中的兴起,过去少人问津的顶层住宅在开发商“买顶层赠送阁楼”的促销手段下受到消费者的追捧成为抢手货。那么,购房者获赠的阁楼有无产权呢?现行法律法规并无明确规定。本文试对这一问题进行探讨。     

开封旅游业可持续发展问题的思考

开封是一座历史古城,具有丰厚的历史文化底蕴,为旅游业的发展奠定了良好的基础。但历史文化资源转化为旅游产品,需要对历史文化进行开发与整理,根据开封历史文化的特点,确定开封旅游业的发展方向。必须加强旅游景区的规划与建设;对外实施强有力的旅游产品促销手段,扩大和提高开封的知名度;对内加强城市管理和旅游设施建设,注重人力资源开发,加大培训力度,提高旅游行业人员的整体素质,加强导游队伍的培养与建设;对旅游产品进行优化组合,注重新的旅游项目的设计的设计与开发,丰富旅游内容,提高开封旅游产品的品位,使开封旅游业可持续发展成为现实。     

秦皇岛市旅游商品开发设想

旅游商品是旅游业收入的一项重要来源。秦皇岛市是我国著名的旅游城市,但其旅游商品的生产、销售却很落后,与其作为全国旅游重点城市的地位极不相称。本文在分析了秦皇岛市旅游商品存在问题及开发条件之后,提出了7项发展设想。     

基于可持续发展的西北地区城市生态系统安全研究

城市生态系统安全是城市可持续发展的保障。通过建立城市生态系统评价指标体系,借鉴动态耦合模型,计算得出1990-2007年新疆城市发展与生态安全耦合度并对耦合态势进行分析,得出新疆城市生态系统进入极限发展阶段的结论,安全问题已经凸显,并指出走集约型可持续发展的城镇化道路是必然选择。     

我国社会消费品饮食类零售总额的预测模型研究

文章运用时间序列乘积季节模型。在SPSS系统下对我国2004年1月至2009年12月共72个月份的社会消费品饮食类零售总额进行实证分析,从模型识别、参数估计、适应性检验和实际拟合4个方面确定了无常数项的统计预测模型,并对模型的预测效果进行检验,结果分析表明,该模型能较好地反应零售总额的变化规律．