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。     

山西省城乡居民收入差距的时间序列分析

本文以 1978-2009年陕西省城乡居民收入差距的统计数据为依据,用ARIMA模型进行分析,结果显示 ARIMA（7,2,0）具有较为准确的预测效果.利用该模型对未来几年山西城乡居民收入差距进行分析.     

我国物价指数的时间序列分析

借助于SAS软件,首先将时间序列的ARIMA模型应用于我国的物价指数分析,通过分析其拟合与预测误差可以发现该模型效果良好.然后运用ARCH模型进行分析,经过比较发现在对我国物价指数的分析上,ARIMA模型的效果要好于ARCH模型.     

中国人口数量的时间序列分析

本文运用时间序列模型（ARIMA模型）对中国人口进行分析与预测,应用Eviews6．0软件对1949～2007年中国人口数据进行拟合,建立ARIMA模型,运用2008～2010年的人口数据来验证模型,并对2011年的总人口数进行了预测。     

基于时间序列模型的收视率研究

收视率是指在某个时段收看某个节目的目标观众人数占总目标人群的比重,以百分比表示。收视率的高低能够反映出节目的观众喜爱程度以及节目所具有的社会影响力。本文采用2006年中国电视收视年鉴中的全国收视数据,以工作日及节假日收视率为研究对象,利用SAS统计软件做时间序列分析,并进行预测。结果显示,节假日收视率数据能够较好的拟合ARIMA(1,2,(1,4))模型,工作日收视率数据则利用ARIMA(1,2,(1,4))模型和AR(1,4)模型拟合结果都较好,但是相对而言ARIMA(1,2,(1,4))拟合效果最好。     

对我国社会消费品零售总额的分析和预测

文章运用时间序列中的建模方法并使用SAS软件，对我国社会消费品零售总额的历年数据建立了ARIMA模型，揭示出数据的变化规律，并且通过模型对以后几年社会消费品零售总额做了预测。     

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.     

关于阿里巴巴股票价格的实证研究

基于时间序列分析理论研究基础上,利用SAS统计软件,系统地分析了2010年1月29日至2011年12月16日阿里巴巴港股价格的数据变化规律,拟合滞后变量及时间t模型,从而确定模型并进行预测,最后给出了日、周、月三种不同研究角度下的模型口径及拟合图对比.     

基于ARIMA模型的福州市雷暴日趋势分析

在分析ARIMA(p,d,q)预测模型的基础上,以福州市1961-2006年的雷暴日为时间序列基础,通过对该序列进行平稳性分析、差分处理、自相关、偏自相关系数计算与绘图、ARIMA建模、参数估计、假设检验及模型预测,将ARIMA模型运用在雷暴日的趋势分析上.研究结果表明,ARIMA能很好地拟合计算出未来短时段内的数据,...     

基于线性神经网络的重庆市GDP发展研究

对1978-2011年重庆市生产总值时间序列进行分析,研究发现四阶差分之后,数据趋于平稳;四阶差分序列的自相关系数一阶截尾,最终建立时间序列ARIMA（1,4,1）模型,并测算残差平方和,但ARIMA模型的残差序列存在自相关,对拟合效果产生了影响;基于时间序列ARIMA（1,4,1）模型研究的基础,进一步采用线性神经网络对序列进行学习和仿真计算,结果表明：神经网络的模拟效果优于ARIMA时间序列的模拟效果.