ARIMA模型在河南全社会固定资产投资预测中的应用

采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对《新中国五十年统计资料汇编》及《2006年河南省统计年鉴》提供的河南省全社会固定资产投资额数据进行分析.结果显示,ARIMA(1,1,5)提供了较为准确的预测结果,此模型可为河南省全社会固定资产投资提供可靠的参考数据.     

ARIMA模型在房屋售价中的预测

时间序列分析方法是经济金融领域中的主要工具之一,通过描述历史数据对新值进行预测.文章运用ARIMA模型来实现对房屋平均售价的短期预测.对原始数据进行差分和季节差分,运用Eviews软件进行分析计算.结果显示预测值和真实值接近,在实际生活中提供可靠依据.     

ARIMA模型在重庆市能源消耗量预测中的应用

能源是人类赖以生存和发展的重要物质基础,对经济的快速发展和人们生活水平的大幅度提高起着无可取代的作用,随着经济的发展人们对能源的需求日益增多,由于地球上的资源是有限的,对未来能源消耗量的准确预测显得尤为重要;运用ARIMA模型对《2013重庆市统计年鉴》中重庆市1981-2012年能源消耗量数据进行分析,结果显示:ARIMA(2,3,2)模型预测未来的结果较为准确,为重庆市资源消耗量提供了可靠的依据。     

ARIMA模型在同业拆借利率预测中的应用

中国银行间同业拆借利率（CHIBOR）是我国货币市场上最早市场化的利率,文章选择隔夜拆借利率为研究对象并建立ARIMA模型对其进行短期预测，并取得了理想的短期预测效果，从而确定了适合我国同业拆借市场的利率预测模型．研究结果不仅可以帮助金融机构对金融产品合理定价，防范风险，也可以帮助央行准确估计CHIBOR走势，达到既定货币政策目标。     

季节ARIMA模型在我国肺结核发病率预测中的应用

目的探讨应用季节ARIMA模型对我国肺结核发病率进行预测的可行性.方法对我国2005年1月-2010年12月肺结核逐月发病率建立季节ARIMA模型,并对预测效果进行评价.结果 ARIMA（3,1,0）×（0,1,1）12模型很好地拟合了既往数据,对2011年1月-9月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势.结论季节ARIMA模型能很好地模拟我国肺结核发病率的变动趋势,将其应用于肺结核发病率预测是可行的.     

基于ARIMA模型算法的频谱时间序列预测分析

结合频谱时同序列的特点,选择ARIMA模型作为预测模型,通过ARIMA模型算法的流程分析,初步论证预测模型及预测精度的可靠性.     

局部线性光滑技术和ARIMA模型在股价动态预测中的应用

针对目前我国股票市场中难以对上市公司的股票价格从定量分析的角度进行有效预测这一突出问题,利用时间序列局部线性光滑技术并结合ARIMA建模方法,提出了股票价格序列的一步动态预测方法,用于股票价格序列的建模及股价短期预测,以期为企业和投资者在进行相关决策时提供有益的参考．最后,以两家上市公司近几年股票的周平均价格为例验证了预测结果的有效性．     

人民币汇率的ARIMA模型的预测

本文在简要介绍时间序列模型的基础上,使用美元/人民币的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型。并试图将此模型应用于汇率的短期预测,并对其预测效果进行评价。     

基于ARIMA模型的我国对外出口总额发展趋势预测

近年来,我国的出口总额平均年增长率已经超过了GDP的发展速度,这体现出了我国对外贸易事业迅速发展。文章应用ARIMA模型,借助EVIEWS软件建立了我国1992年至2006年出口贸易总额变化的ARIMA预测模型,并对我国07年出口贸易的发展情况作出了预测。     

基于多重时间序列模型的城市固定资产投资与GDP的动态关系

针对固定资产投资与GDP动态关系的研究,首先采用Granger Causality Test确定固定资产投资与GDP存在因果关系,建立了固定资产投资与GDP的多重时间序列模型,并用Q统计量检验模型的适应性;对模型分析得出,固定资产投资会推动GDP增长,且具有4~5 a的正向滞后作用;最后,分别应用该模型和ARIMA模型预测厦门市2000—2008年GDP值,结果表明,该模型预测误差比ARIMA模型低8%左右.     

浅谈如何做好固定资产投资统计工作

固定资产投资一直被认为是拉动经济增长的三驾马车之一,准确的投资统计数据是科学制订发展规划、确定发展方向的决策依据。为进一步规范、完善投资统计工作,我们有必要对目前投资统计过程中存在的问题、产生问题的原因以及解决这些问题的对策进行探讨。     

固定资产投资系统解的有界性和指数稳定性

文章研究了一类固定资产投资系统模型,利于Gronwall引理,得出了该系统解的有界性和指数稳定性的充分条件,并通过一个例子对所给的结论进行了验证.     

乘积ARIMA模型的建立及应用

ARIMA模型作为统计预测中的一种重要模型,被广泛运用于各个领域中。本文在非季节性及季节性ARIMA模型的基础上介绍了乘积ARIMA模型的一般表达式,提供了建立这类模型及使用其进行预报的一般过程,并以某超市月顾客量数据进行了实例分析。分析结果表明,当一时间序列不仅含有季节性成分,还混有非季节性成分时,用乘积ARIMA模型的预测精度较高。但该模型只适用于短期预测。     

固定资产投资结构的聚类分析

通过聚类分析将1985-2006年我国固定资产投资结构分为3个阶段,揭示了近20年来固定资产投资结构变迁的过程。     

固定资产投资预测的Logistic模型及实证分析

从理论上阐明了逻辑曲线方法的概念,对其中参数的初始值估计和非线性优化计算方法及步骤进行了说明, 并从中选择最适合的方法,分别实现初始值估计和非线性优化.以此为基础,编制计算机程序,对深圳市全社会固 定资产投资数据进行分析,对数据的长度进行优选,最后做出预测,取得很好的效果.     

铁路运输企业固定资产投资方向控制模型

根据铁路运输企业固定资产投资与运输能力和安全的基本关系,建立铁路运输企业固定资产投资方向控制模型,并用广西沿海铁路公司生产经营的实际数据对模型进行检测。结果模型能够正确把握铁路运输企业的固定资产投资比例,计算得到的结果与广西沿海铁路公司运输安全生产的实际情况基本相符合。     

固定资产投资系统数值解的收敛性

讨论含有非局部和时滞边界条件的分布参数固定资产投资系统的数值解．采用Euler数值方法给出了系统的逼近序列,并利用泛函分析方法证明了系统的数值解收敛到其解析解．