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。     

基于逐步回归方法的宁夏物流需求分析

为了推动宁夏当代物流产业发展,对历史物流需求进行分析和对未来物流需求进行科学预测已成为必需.通过运用统计理论选取GDP、消费品零售总额、进出口贸易总额为自变量对以货运量为代表的物流需求进行回归分析,建立物流需求预测模型,预测未来宁夏物流需求,并分析了物流需求的影响因素.结果可为宁夏制定物流产业发展政策及物流基础设施规划、设计提供依据.     

灰色模型在电力负荷预测中的应用

应用灰色系统理论分析了某电力系统电力负荷的动态变化趋势。并用灰色预测理论对该系统现有的年用电量时间数据序列进行处理,进而建立了GM(1,1)预测数学模型,最后提供了预测实例。     

基于VAR模型的汇率变化与中国进出口贸易关系的实证分析

基于人民币汇率变化对进出口贸易影响的理论分析,选取2005年第4季度到2014年第1季度人民币汇率与进出口贸易的季度数据,经过平稳性、协整关系等计量经济学检验,建立VECM模型,从长期均衡的角度分析了汇率与进出口贸易总额的长期弹性,并通过误差纠正机制考查了偏离均衡路径后回复到均衡路径的短期调整速度。根据实证分析结果提出了促进中国对外贸易健康发展的相关建议。     

改进的多层递阶回归算法在进出口贸易中的应用

用改进的多层递阶回归算法建立数学模型，并以此来精确预测未来进出口贸易总额的数值大小，根据对未来进出口贸易总额的预测值，制订相应的政策和采取有效措施来发展进出口贸易。     

中国民航货运量的时间序列模型

主要运用时间序列分析的方法及EViews与SPSS统计软件对时间序列建立乘积季节模型,并搜集了中国1993年1月～2000年12月的民航货运量数据,对其进行分析.根据Box-Jenkins的建模方法,建立了中国民航货运量的模型,并对模型进行适应性检验.同时通过比较预测数据与预留数据间的差别,表明模型较为合理.     

基于GM（1，1）模型的河南省民用汽车需求预测模型

利用灰色系统理论研究了河南省民用汽车数量的预测问题,根据近几年河南省民用汽车数量的数据,运用灰色系统理论的GM（1,1）模型建立了时间序列模型建立了时间序列预测模型,并通过实际数据进行仿真,证实了所建模型是可靠和可行的．     

基于多元时间序列的PM2.5预测方法

针对利用多元线性回归和时间序列模型预测PM2. 5时,存在信息利用不全面和预测精度不高的问题,提出了基于多元时间序列(ARMAX)的PM2. 5预测方法;方法在回归项中引入了PM2. 5影响因子在时间序列上的滞后性阶数,并对残差序列进行信息提取,建立了PM2. 5浓度预测模型;首先通过"天气后报网"采集了合肥市2017年和2018年污染物数据;完成了数据的预处理及相关性分析;分别建立了PM2. 5浓度预测的多元线性回归模型、时间序列模型和ARMAX模型;最后通过RMSE、MAE和Theil不相等系数3个评价指标,将3个模型预测精度进行比较;结果表明:ARMAX模型的预测精度显著高于单一的时间序列模型或多元线性回归模型。     

基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测

文章通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，结合神经网络和混沌理论，从非线性时间序列预测的角度对交通量预测进行探讨。并用该方法对广州至佛山高速公路交通流进行了预测，取得了较为满意的效果。     

基于小波分析的铁矿石运价预测

在分析了小波分析对铁矿石海运价格非平稳数据序列预测优势的基础上,介绍了多分辨率分析理论和奇异性检测,借助于MATLAB和EVIEWS软件,建立自回归移动平均（ARMA）和Holt-Winters非季节组合模型,对经过处理的高频和低频数据进行静态和动态预测.预测结果表明,小波分析在非平稳时间序列预测方面具有很大的优势.     

用组合模型预测油田产油量

时间序列分析是统计学的一个重要分支,灰色系统理论是一种动态趋势预测理论。将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于油田产量预测是一个非常有益的探索。先采用灰色建模或逐步回归方法,从数据中得到趋势项的数学模型,然后对剔除趋势项之后的数据进行时间序列分析,建立了ＡＲ模型或ＡＲＭＡ模型。将以上两个模型结合起来构成组合模型,用于预测油田产油量。应用实例证明,该方法具有容易实现、预测准确的优点,是一种非常有效的预测方法。     

基于季节时间序列模型的网络流量实证分析

针对CERNET上的一段网络流量数据,基于季节时间序列相关理论,对其进行实证分析,对数据进行预处理、模型的适应性检验、平稳性检验、白噪声检验及模型预测．通过经验和实际的理论操作,充分显示了季节时间序列在处理网络流量这种带有周期性性质数据中的优势．     

基于ARMA模型的财政教育投资时间序列分析

以1991—2008年的财政教育投资数据为依据,通过对数据进行平稳化、零均值化处理,并利用序列的自相关、偏自相关性质,建立序列的合理时间序列模型,最后利用模型进行了预测,预测结果比较切合实际.     

新油轮市场需求的交互式逐步逼近建模及预测

基于组合模型的建模思想，提出了一种有效拟合时间序列数据的交互式逐步逼近建模方法，识别并拟合出了全球巨型油轮（VLCC）新船市场需求长期趋势和潜周期波动因素，通过所建立的时间序列组合模型预测了VLCC新船市场未来10年的发展趋势，计算结果表明，该方法不但可以化繁为简，降低计算难度，而且拟合效果优于根据理论分析推测建立复杂模型的一次性拟合方法，可广泛应用于各种时间序列数据的建模拟合与趋势预测。     

用组合模型预测油田产油量

时间序列分析是统计学的一个重要分支,灰色系统理论是一种动态趋势预测理论。将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于油田产量预测是一个非常有益的探索。先采用灰色建模或逐步回归方法,从数据中得到趋势项的数学模型,然后对剔除趋势项之后的数据进行时间序列分析,建立了ＡＲ模型或ＡＲＭＡ模型。将以上两个模型结合起来构成组合模型,用于预测油田产油量。应用实例证明,该方法具有容易实现、预测准确的优点,是一种非常有效的     

太原市月降水量时间序列分析

文章根据1995-2009年太原地区的月降水量数据,进行时间序列分析,建立了太原市月降水量时间序列模型,并预测了未来12个月的降水量情况,为准确预测太原市月度降水量数据提供了参考.     

沪深A股综合指数的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,对中国沪、深A股综合指数的2000～2009年月收盘数据序列进行建模分析,验证了沪、深A股综合指数月收盘数据的时间序列特性,研究并选择了这两个序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对2010年的综合指数进行了预测.模型实证分析的结果表明：在股市综合指数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.     

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.     

具有灰指数律数据序列建模方法研究

通过对灰色系统理论建模机理的分析,建立了对于具有灰指数律数据序列的EGM模型,通过模拟试验,验证了该模型对于具有灰指数律数据序列的预测精度高于GM(1,1)模型,表明该模型对具有灰指数律数据序列的预测有效性与适用性.     

一种基于小波分析理论的灰色预测方法

提出一种基于小波分析理论的灰色预测方法．该方法通过小波分解将非平稳时间序列分解到多个尺度上以减少序列的随机性，然后建立灰色预测模型对分解后的时间序列分别进行预测，从而得到原始时间序列的预测值．并通过对上证指数的预测，结果表明该方法预测效果良好，优于一般灰色预测方法．