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1.
《洛阳师范学院学报》2019,(2):11-14
将时间序列模型应用于2005年第一季度至2018年第三季度的历史GDP指数数据并进行分析.构建ARIMA模型和残余自回归模型,并在此过程中进行白噪声测试和参数测试.结果表明, ARIMA(0, 1, 4)模型是一个相对优化的模型,适用于短期内预测河南省GDP指数的未来趋势.在此基础上作出短期预测结果,显示未来四个季度的河南省地区生产总值指数值呈现稳步减缓的趋势. 相似文献
2.
我国财政支出的时间序列分析 总被引：1，自引：0，他引：1
张淑银 《福建教育学院学报》2009,10(5):43-46
介绍求和自回归移动平均模型ARIMA（P,d,q）的建模方法及SAS实现。将ARIMA模型应用于我国财政支出的分析与预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型。 相似文献
3.
《邢台职业技术学院学报》2019,(6)
通过自回归移动平均模型(ARIMA)曲线拟合乙型肝炎疫情的发病数,以此为依据对传染病行业的需求进行分析和预测。选择2009～2018年乙型肝炎发病数据,通过时间序列分析法进行处理,采用序列平稳化、模型估计、模型检验拟定ARIMA季节性模型。并使用2013年1月-2016年12月我国乙型肝炎发病数据来进行模型验证,再预测未来一年的乙型肝炎月发病数,可得知2009-2018年乙型肝炎的发病数据可以被ARIMA(3,1,2)(1,1,1)12模型很好地拟合。根据模型预测得到,2019年我国乙型肝炎的发病数为1224591例,总体呈上升趋势,在3、7、8月份逐月增加,随后又有所减少。 相似文献
4.
5.
廖敏辉 《衡阳师范学院学报》2007,28(2):57-59
本文利用Box-Jenkin的随机时间序列ARIMA(p,d,q)模型分析法,通过特点的数据处理方式,建立了我国城市化水平的ARIMA(1,2,1)动态预测模型,预测了2006—2010年我国的城市化水平,提出要不失时机地采取相关措施,创造一定条件促进城市化的持续健康稳定的发展的四点建议。 相似文献
6.
胡芬 《湖北成人教育学院学报》2011,17(6):145-146
本文介绍了时间序列分析模型ARIMA模型,给出了ARIMA模型的具体计算方法,并利用湖北省老龄人口数对ARIMA模型进行拟合分析,确定了模型的参数,最后得出的结论是利用时间序列模型对老龄人口数进行预测较合理。 相似文献
7.
冯潇潇 《赤峰学院学报(自然科学版)》2015,(9)
该文基于ARIMA模型在分析预测不平稳时间序列的独特优势,根据1978-2013年的国内生产总值对2014-2016年的国内生产总值进行预测,预测结果一方面表明模型ARIMA能够很好地拟合我国GDP走势,ARIMA模型是一种精度较高且切实有效的方法模型,另一方面表明我国经济走势较好,这不仅有助于政府制定更加贴合实际的经济金融政策,而且有助于投资者选择更优的个人投资计划。 相似文献
8.
任欢 《安阳师范学院学报》2010,(5):41-43
利用ARIMA模型对1979—2009年河南省能源需求总量数据进行分析,结果表明河南省能源需求总量在做短期预测时ARIMA（2,2,4）模型是合理的,此模型可为河南省制定节能政策用提供可靠依据。 相似文献
9.