学科分类
/ 4
65 个结果
  • 简介:了解农资产品市场价格变化规律,预测农资产品市场价格变化趋势,将有利于正确引导农资产品流通和农业生产,实现农资产品区域供求平衡,并为政府和农户提供结构调整的依据。针对农资产品价格这一重要问题,本文以全国尿素零售价格为例,构建非平稳时间序列ARIMA(p,d,q)模型,描述并预测化肥零售价格的动态变化。结果表明ARlMA(0,2,1)模型能很好地模拟并预测化肥零售价格趋势,为农资产品市场信息的准确预测提供重要方法。

  • 标签: 化肥价格 ARIMA模型 价格预测
  • 简介:Man-madeforest,whichistheforestecosystemofrehabilitationandreconstruction,playsasignificantroleintheprovisionofforestproductsandimprovementtheecologicalenvironment.Inthispaper,weestablishedtheAR(5)modeltopredictChina'sforestareafrom2009to2015.Thisstudyshowstheslowgrowthofthenationalplantationareatrendwithsomefluctuations,buttheoverallgrowthrateisnotlarge.WeproposedthatononehandChinashouldcontinuetoincreasetheplantationarea,ont...

  • 标签:
  • 简介:电信运营商通过分析各个时间段、各个具体区域、热点区域的历史话务数据,能够对未来一段时间的话务量进行预测,从而提供面向运营商管理层的决策支持。因此,采用合适的方法对话务量进行准确预测,无论对于话务短期均衡,还是对于网络规划都有一定的帮助。本文将短期预测的代表方法——自回归求和滑动平均(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简称ARIMA)模型应用于话务分析,并与往常使用的指数拟合趋势线方法进行对比,实验结果表明ARIMA预测精度较高。

  • 标签: 话务预测 ARIMA模型 SPSS 参数估计
  • 简介:该文对我国1978-2013年的GDP数据进行了分析,建立了ARIMA模型,对我国GDP时间序列数据进行了模拟。通过对GDP数据的平稳性检验、模型参数识别与检验,建立了ARIMA(2,1,6)模型,结果显示该模型的预测误差较小,能够较好地预测我国的GDP,最后使用ARIMA模型对我国2007-2013年的GDP总量进行了拟合,以期为我国经济发展的战略规划和决策提供参考和依据。

  • 标签: GDP ARIMA模型 预测
  • 简介:摘要本文利用Intervention-ARIMA模型对河北省FDI(外商直接投资额)(1994-2009年)时间序列进行了动态拟合,重点考虑了1997年中期爆发的亚洲金融危机对河北省FDI的干预影响,取得了较好的拟合效果,并预测了河北省未来几年的招商引资情况的发展趋势。通过分析得出未来几年河北省的引资状况发展良好,而如何有效的利用则成为不容回避的问题。

  • 标签: FDI Intervention-ARIMA 预测Key words FDI intervention-ARIMA forecast
  • 简介:桥梁监测序列是典型的非平稳时间序列,需要进行一些处理将非平稳序列平稳化后再拟合ARMA模型。将监测数据平稳化后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型即为ARIMA模型。以玉峰大桥为例,介绍了季节ARIMA模型的建模思路与总体流程,模拟了检测序列的变化趋势。以季节ARIMA模型为预测模型作为结构的退化模型,对测点进行退化趋势模拟与退化临界时刻预测。结果显示ARIMA模型对序列的拟合效果良好,可以用于桥梁监测序列的预测,其对退化临界时刻的预测可以从整体上掌握桥梁的整体退化趋势和极限使用寿命。

  • 标签: 时间序列 桥梁监测序列 ARIMA模型 退化趋势 退化临界时刻
  • 简介:摘要物资需求预测对于物资储备和管理决策具有重要意义。本文基于ARIMA时间序列模型对电网公司资产管理系统中的物资领用大数据进行挖掘,建立电网物资需求预测模型,并验证模型正确性,该模型可以为电网公司做出合理的物资储备管理决策提供支撑。

  • 标签: ARIMA模型 电网物资 需求预测
  • 简介:摘 要:党的二十大进一步深化了对习近平生态文明思想的理解和认识,积极探索使经济增长和可持续发展相辅相成的高质量发展路径。面临环境严重破坏、资源和能源有限的现实问题,基于中国当前经济发展状况,中国应当找到适合自己的绿色经济发展路径,从而实现中国调整产业结构和转变经济发展方式的目的。作为世界上最大的碳排放权主体,中国已向全世界郑重宣布实现“双碳”的奋斗目标。为了达成这一目标,中国碳交易市场已于2021年7月16日正式开放。全文也将以此为契机,尝试运用ARIMA模型对全国碳排放交易市场的碳配额价格进行分析,得出未来一段时间的碳配额价格将持续平稳,也可帮助各个能源企业和碳金融资产投资者做出更加灵活、科学的决策。

  • 标签: ARIMA模型 碳排放权市场 碳金融
  • 简介:摘 要:党的二十大进一步深化了对习近平生态文明思想的理解和认识,积极探索使经济增长和可持续发展相辅相成的高质量发展路径。面临环境严重破坏、资源和能源有限的现实问题,基于中国当前经济发展状况,中国应当找到适合自己的绿色经济发展路径,从而实现中国调整产业结构和转变经济发展方式的目的。作为世界上最大的碳排放权主体,中国已向全世界郑重宣布实现“双碳”的奋斗目标。为了达成这一目标,中国碳交易市场已于2021年7月16日正式开放。全文也将以此为契机,尝试运用ARIMA模型对全国碳排放交易市场的碳配额价格进行分析,得出未来一段时间的碳配额价格将持续平稳,也可帮助各个能源企业和碳金融资产投资者做出更加灵活、科学的决策。

  • 标签: ARIMA模型 碳排放权市场 碳金融
  • 简介:摘要:本文针对电子产品制造企业面临的问题,基于多品种小批量的物料生产现状,由于事先无法知道物料的实际需求量现状,运用了时间序列模型对于其未来生产流程进行预测分析。本研究选择 6 种应当重点关注的物料(包括频数、数量、趋势和销售单价),建立物料需求的周预测模型并利用历史数据对预测模型进行评价。实证结果表明预测效果较好,能够为企业合理生产提供参考建议。

  • 标签: ARIMA模型 物料生产 预测研究
  • 简介:摘要:水泥价格预测在其相关生产及贸易领域具有重要意义。通过对山东省P.O 42.5散装水泥月均价的历史数据进行收集处理,来建立ARIMA模型,实现对价格未来走势的预测。结果表明,ARIMA(2,0,0)能较好的拟合水泥价格的走势,并能很好的预测向后两期的价格数据,为研究水泥市场价格变动提供了重要方法。

  • 标签: 水泥 价格预测 时间序列 ARIMA模型
  • 简介:进入新世纪我国农村经济有了很大的发展,农民生活水平有了较大的提高。但上世纪80年代以来,我国农民人均纯收入增长幅度明显地不稳定,农民人均纯收入增幅由1980年19.04%上升到1994年的32.49%,然后又下降到2000年的1.95%,2000年以后农民的人均纯收入的增幅有了一定的提高,但总体来说还是比较缓慢,从2001年到2007年有增有减,最高增幅是2007年的15.43%,最低的是2002年的4.61%。农民增收困难已成为新世纪之初我国农业和农村工作中的突出问题。本文结合我国历史实际农民人均纯收入数据,利用时间序列预测模型预测我国农民改革开放以来的增长率,并做出趋势分析,从而为我国今后“三农”问题乃至整个经济社会发展全局问题的研究提供量化指标依据:

  • 标签: 农民增收 模型预测 ARIMA模型 农民人均纯收入 应用 农民生活水平
  • 作者: 吴绍玉
  • 学科: 经济管理 > 企业管理
  • 创建时间:2014-09-19
  • 出处:《价值工程》 2014年第9期
  • 机构:StudyofIndustrialClusterStabilityBasedonARIMAModel吴绍玉WUShao-yu曰张劲松ZHANGJin-song(天津市地下铁道运营有限公司,天津300222)(TianjinMetroOperationCo.,Ltd.,Tianjin300222,China)
  • 简介:针对目前有关铁路客运量预测方法的不足,采用时间序列方法,分析1997年1月至2016年12月的铁路月客运量数据特征,建立铁路客运量乘法季节ARIMA模型,预测2017年至2019年铁路月客运量,为铁路客运部门制定旅客列车开行方案、票额分配策略以及客运组织工作等提供理论支持。

  • 标签: 铁路客运量 ARIMA模型 预测与分析
  • 简介:摘要通货膨胀预测成为宏观金融领域越来越重要的研究课题。根据2000年1月到2013年3月的居民消费价格指数,我们利用自回归移动平均模型即ARIMA模型来分析和预测我国的通货膨胀率,实证的结果表明,模型能较好的拟合和预测我国的通货膨胀水平,而且模型结果说明我国通货膨胀具有一定滞后效应,央行制定货币政策时要充分考虑到前几期的货币政策对即期和未来通货膨胀水平的影响,以充分发挥货币政策的作用。

  • 标签: 通货膨胀 居民消费价格指数 ARIMA模型 滞后效应
  • 简介:能源指的是向自然界提供能量转化的一种物质,它是人类活动的物质基础,是一个国家社会发展和经济增长的重要物质基础,如何保持能源供需稳定和均衡是经济发展的一个重大问题。在当今世界,能源的发展,能源和环境,是全世界、全人类共同关心的问题,也是我国社会经济发展的重要问题。河北省能源消耗总量大,自给率低,能源供需的矛盾已经成为制约河北省经济发展的障碍。准确地预测未来能源消耗对于科学制定能源规划及经济发展战略具有重大意义。本文是基于1980-2012年河北省能源消费量数据,使用Eviews6.0软件,经过分析建立ARIMA(1,2,1)模型,对未来五年河北省的能源消费量进行分析预测。

  • 标签: 河北省 能源消费 ARIMA模型 时间序列