基于ARIMA模型的中国消费者价格指数时间序列分析

依据CPI能反映与居民生活有关的商品和劳务价格变动的宏观经济指标,借助EVIEWS软件,采用1990年1月至2009年11月中国消费者价格指数的月度数据,建立乘积季节ARIMA时间序列模型,并分析了中国消费价格指数随时间推移的变化规律。研究结果表明:中国消费者价格指数的发展变化情况具有明显的趋势性和季节性。根据这一结果,结合现实提出建议,希望政府能在制定政策时要遵循客观的原则。     

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ARIMA模型的我国一次能源生产量时间序列分析

采用ARIMA模型对我国1950～2008年的一次能源生产量数据进行分析。利用Eviews软件建立了相应数学模型,并用该模型对当前值与未来值做了预测。结果表明,预测效果较好,可以用于对未来进行短期预测。     

基于ARIMA模型的我国粮食产量时间序列分析

本文介绍求和自回归于移动平均模型ARIMA（p,d,q）的建模方法。基于1978-2009年我国粮食生产总量的数据分析与预测,并用Eviews软件完成建模过程。通过两个模型预测效果的比较,结果表明,平滑ARIMA模型比ARIMA模型预测的准确度大大提高。     

厦门市工业总产值时间序列分析研究

运用传统时间序列季节模型和Box-Jenkins的随机序列模型ARIMA（p，d，g）模型分析法，选取1999年1月至2005年8月厦门市工业总产值资料，建立厦门市工业总产值动态预测模型进行试预测。探索合适的预测模型来对厦门市工业总产值进行短期预测。     

运用时间序列对上证综合指数进行预测分析

运用SAS软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国上海证券交易所的上证综合指数作了预测分析，得到了较高的预测精度，为预测股票市场的整体走势提供了一种方便实用的方法。     

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.     

基于时间序列的城乡收入差距分析

本文以时间序列分析的基本方法为视角,考察了城乡收入差距。首先根据城乡收入数据,计算出两个收入的比值和差值,利用散点图将其描述出来。然后利用相关时间序列分析方法,对城乡收入及其差值和比值建立ARIMA模型,检验城乡收入是否以共同趋势变动。     

基于ARIMA的居民消费价格指数建模与预测

根据我国2007～2010年的实际居民消费价格指数,建立了基于ARIMA的物价指数预测模型。实验结果表明,该模型的绝对误差以及百分比绝对误差都控制在了一定范围之内,因此该模型拟合效果较好,预测值接近实际值。最后,应用该模型对我国2011年1月至5月的居民消费价格指数进行了预测。     

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。     

成本与市价孰低法探究

分析了成本与市价敦低法在实务中确定市价所面临的困难，并从计算公式、有无市价和价格波动等方面进行了分析研究，提出了解决办法。     

煤炭价格预测模型及其应用

采用多元线性回归分析法和时间序列分析法建立了全国煤炭平均价格的预测模型，并将其较好地应用于2004年煤炭平均价格及其置信区间的预测。     

商品房市场价格影响因素分析及实证检验

基于商品房市场有众多的影响因素,着重分析了房地产市场和土地价格这2个因素．首先分析了这2个因素对商品房价格的影响机制,并利用数据进行实证检验．检验结果表明：商品房需求量的增长会提高土地价格,而土地价格的提高又会引起住房价格的提高．在此基础上,针对房地产市场震荡提出了3点政策建议．     

对上海股票市场波动性的ARCH研究

在分析上海股市收益波动特征的基础上，利用多种形式的ARCH类模型对上海股市日收益率的波动进行了实证分析，结果表明上海股市具有较为明显的ARCH效应．     

建筑投标价格指数神经网络方法及敏感性分析

将神经网络技术应用于建筑投标价格指数预测,提出了两种神经网络的变量敏感性分析方法,并用提出的方法分析了投标价格指数所涉及变量的敏感性．     

旅游市场过度价格竞争问题及对策

价格竞争是市场竞争的必然现象。价格竟争不仅可以抑制价格上扬,而且可以提高产品质量。但是过度价格竞争,则背离了价值规律,既扰乱了旅游市场,又损害了消费者利益。重点讨论了旅游行政管理部门直辖管理的旅行社和旅游饭店过度价格竞争问题,并对这些问题产生的原因进行了分析,同时提出了相应的对策。     

不同级土地市场地价形成机制和地价水平研究

通过对我国城镇一、二、三级土地市场地价形成机制的理论分析，探讨了不同层次土地市场地价水平的分布规律、相互关系及其对基准地价评估的影响，并指出应该对我国城镇基准地价评估进行基准条件的界定，从根本上解决我国目前不同城镇基准地价不可比的问题。     

基于最大Lyapunov指数的市场出清电价预测

应用相空间重构和最大Lyapunov指数的计算方法对市场出清电价序列特性进行判定.依据最大Lyapunov指数预报模式,构建基于一种新的出清电价预测模型.对某电力市场1999-01-01-1999-08-31的电价进行混沌时间序列判定,采用最大Lyapunov指数预报模型和AR(2)模型进行预测.研究结果表明:采用最大Lyapunov指数预报模型预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为7.234 7％,最大绝对误差率为17.017 5％;采用AR(2)模型预测预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为5.540 8％,最大绝对误差率为11.830 0％;总体上,最大Lyapunov指数预报模型预测结果的精度略比AR(2)模型预测结果的精度低,但绝对误差率大于6％的时点数少于AR(2)的预测数,这表明应用最大Lyapunov指数对出清电价进行预测具有可行性.