基于ARIMA模型的中国铁矿石价格指数预测

中国铁矿石价格指数(CIOPI)自2011年10月起公开发布,这不仅对铁矿石买卖双方具有重要的价格指导意义,更是我国在争取铁矿石定价权上取得的实质性进展.为探究中国铁矿石价格指数的内在规律,以2017年5月8日至2018年6月1日的数据为训练集,用Holt-Winters滤波和ARIMA模型分别进行拟合和预测,对比未来5天的预测值与实际值,发现ARIMA(3,1,3)模型预测效果最好,平均相对误差为1.09%.结果显示,未来5日中国铁矿石价格指数将在235附近波动,呈现小幅上涨趋势.     

基于ARIMA模型对我国公路物流运价指数的预测

采用ARIMA模型对我国2013年1月至2017年3月的我国公路运价指数月度数据进行预测分析.使用Eviews8对月度数据变化趋势和季节性进行验证结果说明该模型合理、有效,存在12个月左右的波动周期,运用ARIMA(4,1,1)(1,1,1)~(10)模型对2017年4月至2017年6月的我国公路物流运价指数进行了预测,得出到2017年6月我国公路物流运价指数涨幅维持在20%以内,与往年相比下降,但是从整体来看公路运价指数波动依旧较大.     

基于ARIMA模型的我国大宗农产品价格指数预测

以2006年6月至2015年12月我国大宗农产品价格指数月度时间序列作为研究对象.构建ARIMA(1,1,1)模型对我国大宗农产品价格指数进行了拟合和预测,并对模型拟合效果和预测准确度进行了检验,效果均良好.预测结果表明,从长期变化趋势看,我国大宗农产品价格指数上涨是大势所趋.从短期变化趋势看,大宗农产品面对较大的价格下行压力.     

基于ARMA模型的中国农产品价格的分析与预警

采用ARMA模型,对中国农产品生产价格指数(1979-2010)时间序列进行了建模分析.结果表明,ARMA(5,1)模型是平稳的且是可逆的.对2011-2013的中国农产品生产价格指数GPIFP进行了短期预测.预测结果分别是112,102和108.采用ARMA模型进行农产品生产价格指数的分析与预测,能较好地反映其动态变化,对促进我国农产品价格市场和谐发展具有重要的参考价值.     

基于SARIMA模型的居民消费价格指数预测分析

本文基于SARIMA模型对我国1990—2010年的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews6.0对统计数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明该模型合理、有效,预测值与实际值的估计误差控制的很好。     

基于GM-Markov模型的京津冀区域物流需求量的预测

利用2009-2014年京津冀三地的货运量,通过灰色预测模型中的GM(1,1)预测模型分别对京津冀三地2015-2017年的货运量进行预测,经过后验差比值和小误差概率检验,得出采用该模型的预测精度为优.同时采用Markov模型对灰色模型进行修正,构建出了新的GM-Markov模型,采用新模型分别对京津冀三地2015-2017年的货运量进行预测,将前后模型预测的结果与实际值进行比较,得出采用GM-Markov模型比单纯的运用GM(1,1)预测模型预测的结果更为精确.最后,利用GM-Markov模型分别对京津冀三地2018-2022年的物流需求量进行了预测,得出了京津冀三地货运量未来的变化趋势.     

灰色GM(1,1)模型的改进模型在房地产价格指数预测中的应用

提出了一种结合非线性回归技术的灰色GM(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.     

基于深度学习的交通运输业能耗预测——以“一带一路”主要经济体为例

为合理规划一次能源使用,深入推进节能减排,需对交通运输能耗进行预测.使用灰色综合关联度模型筛选出客运、货运和经济发展水平三个方面共八个影响因素作为模型输入,提出了主要由LSTM层、Dropout层和Bi-LSTM层构成的深度学习模型,并使用天牛群优化算法精调模型超参数,在此基础上对2019至2025年中国、印度、东南亚和巴基斯坦四个"一带一路"沿线经济体交通运输能耗进行预测.研究结果表明:首先,BSO-LSTM模型较GA-BPNN、GA-SVR、GA-LSTM和PSO-LSTM模型具有最高的预测精度.其次,2019-2025年,中、印、东、巴交通运输业能耗总体上在波动中上升,年均增长率分别为2.92%、5.64%、3.05%和4.88%.再次,2024年中、印、东、巴交通运输业单位GDP能耗分别为29.41、37.41、46.67和83.12,除巴基斯坦外,较2018年均有所下降.最后,中国、东南亚2018-2024年交通运输业能源消费弹性系数较2012-2018年有所下降,而印度、巴基斯坦仍保持上升趋势.     

基于逆向预测的初值修正Verhulst模型

国防开支关乎军队的发展和战斗力的提升,是宏观经济预测的一项重要内容.利用Verhulst模型解决"小样本、不确定性"问题的优势对国防开支进行预测.首先对Verhulst模型机理进行了简要的叙述,说明其初值选取不合理是产生误差的一个重要原因;其次提出一种逆向预测的模型改进思路,通过设定迭代次数等参数,对传统的Verhulst模型的初值进行修正,建立一种基于逆向预测的Verhulst模型.采集我国2009-2016年国防开支数据进行实例检验,并对2017年国防开支进行预测,证明该模型能够有效提高预测精度.     

政策干预对银川市空气质量的影响研究

为了研究银川市政府2017年12月施行的限行、减排措施对空气质量的影响,利用干预分析理论,建立了PM10和PM2.5的干预模型.干预模型表明:限行、减排措施对空气质量的改善非常明显.最后利用干预模型预测了2019年1月至3月PM10和PM2.5的指数,PM10和PM2.5预测精度分别为84%和91.2%.