时间序列分析模型及其在GDP预测中的应用研究

分析了时间序列模型中求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的建模过程,依据1970~2008年广西南宁市GDP数据,建立了ARIMA（1,1,0）模型,并结合Eviews 5.0统计软件实现对模型的检验,结果显示,模型具有较好的预测效果和现实意义,可为南宁市制定经济发展目标提供决策参考。     

我国城镇居民食物氮消费变化分析

通过分析1981～2007年我国城镇居民家庭人均食物氮年消费量的趋势变化,并进行ARIMA模型时间序列预测分析,以揭示我国城镇化过程中城镇家庭食物氮消费的发展变化规律。结果表明,20世纪80年代后我国城镇居民食物氮年消费量经历了上升—下降—再上升的变化趋势,总体上处于轻微的上升趋势;随着经济快速发展和城市化进程的加快,未来居民食物氮消费量仍然保持持续上升状态,并且具有较大的上升空间。     

基于时间序列与横截面数据的吉林省水稻产量预测对比分析

【目的】对比不同模型预测效果,分析各模型预测水稻产量的特点、不足及适用条件,为粮食产量预测问题模型选择提供依据。【方法】从时间序列预测和横截面数据预测两种角度,利用ARIMA、LSTM、SVR、MLP这4种模型,通过吉林省水稻产量、病虫害及其他特征历史数据对吉林省水稻产量进行预测,并对不同模型的预测结果进行了对比分析。【结果】基于ARIMA模型和LSTM模型的时间序列预测结果较好,横截面数据预测中,原始数据经主成分分析PCA降维处理后,可提高模型预测性能。【结论】对于水稻产量预测,应根据掌握的影响产量因素的数据以及趋势延续性情况合理选择预测模型,以达到较理想的预测效果。     

广西桑蚕原种净种率的时间序列分析

【目的】了解广西桑蚕原种净种率的发展规律,为原种生产管理提供决策依据。【方法】采用时间序列ARIMA模型及季节性结构分量（Seasonal structure component）模型,对广西桑蚕原种净种率的发展规律进行分析研究。【结果】运用SPSS软件对广西2001~2007年每年12批的桑蚕原种净种率序列进行时间序列分析,建立了一个反映广西桑蚕原种净种率规律的ARIMA（1,0,0）统计预测模型,且该模型通过白噪声序列检验;利用该模型对2008年的12个批次桑蚕原种净种率进行预测,发现预测值与实际值较接近。而季节性结构分量模型分析结果表明,广西桑蚕原种净种率在7年里呈逐年下降的趋势,客观反映了广西桑蚕原种的生产规律。【结论】应用时间序列分析方法分析广西桑蚕原种历年生产数据并研究其潜在规律,是一种行之有效的分析方法。     

人均GDP时间序列模型及预测

大多数经济时间序列存在惯性或是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。用ARIMA似模型可以对天津市人均国内生产总值（1978～2006）时间序列进行建模和短期外推预测。     

基于时间序列模型的黑龙江省粮食水足迹分析与预测

利用CROPWAT 8.0 模型计算了2000-2017年黑龙江省主要粮食作物水足迹,并利用自回归移动平均模型ARIMA对2018-2022年黑龙江省粮食作物水足迹进行了预测.黑龙江省粮食作物生产水足迹增长迅速,2000-2017年黑龙江省粮食作物生产水足迹总量增长了2.84倍;玉米的水足迹为0.47~1.07 m³/kg,而大豆、小麦和水稻的水足迹分别为1.35~2.39,1.12~2.99和1.76~1.41 m³/kg;小麦的绿水足迹占比最高,约为72.74%,其次是玉米(66.26%)和大豆(64.59%),而水稻的绿水足迹占比最低,约为46.99%;4种作物的灰水占水足迹的比例均低于1.12%.ARIMA模型预测结果表明,黑龙江省粮食作物的水足迹将逐年升高,玉米的水足迹呈逐年下降趋势,水稻和大豆的水足迹呈逐年上升趋势,小麦的水足迹基本不变.考虑到黑龙江水资源相对缺乏,而粮食作物水足迹总量逐年上升,建议加强农业管理,提高作物的水分利用效率.     

基于指数平滑和ARIMA模型的西北地区饱和水汽压差预测

饱和水汽压差是土壤-植被-大气连续体水分传输过程的关键影响因素,在全球气候变化背景下,预测西北地区饱和水汽压差,对于植被恢复和农林业气象灾害风险评估具有重要的现实意义。基于西北五省(区)1990—2019年月饱和水汽压差值,采用趋势分析和小波分析等方法研究了西北地区饱和水汽压差年际变化特征和周期性变化规律;采用指数模型和ARIMA模型,筛选最佳样本步长和预测步长,对西北地区饱和水汽压差进行模拟和预测。结果表明:(1)西北五省(区)中,新疆年均饱和水汽压差最高,其次为宁夏、陕西、甘肃和青海;近30 a整体上西北地区饱和水汽压差呈上升趋势,其中宁夏和新疆饱和水汽压差上升幅度最大,分别为0.036 kPa·(10a)^-1和0.033 kPa·(10a)^-1,其次为甘肃[0.026 kPa·(10a)^-1]、青海[0.021 kPa·(10a)^-1]和陕西[0.012 kPa·(10a)^-1];(2)西北各省(区),16 a尺度周期对小波方差贡献最大,为饱和水汽压差变化的主周期。此外,陕西、甘肃和新疆还存在24~27 a的周期特征,方差贡献较小;(3)相对于指数模型,ARIMA模型均方根误差平均减少42.3%,决定系数R2平均提高11.1%,Nash-Sutclife效率系数平均提高17.7%,有效提高了饱和水汽压差预测精度;(4)未来一段时间内,西北各地区饱和水汽压差均存在不同程度的升高趋势,以宁夏和新疆地区的饱和水汽压差增幅最为明显,分别为9.5%和8.9%。     

洛惠渠灌区地下水动态敏感因子研究

以陕西省洛惠渠灌区实测数据为例,首先采用多元时空序列马尔可夫链分析模型,对多年来洛惠渠灌区地下水动态进行趋势因子评价分析;采用改进的灰色斜率关联法分析各影响因子与地下水埋深的敏感关系;提出临界蒸发量这一概念;建立ARIMA动态模型,并对蒸发量进行预测.结果表明,该灌区地下水动态趋势较恶劣;蒸发量是影响该灌区地下水动态的最敏感因子,各因子之间相互作用,形成了复杂条件下的耦合关系;当蒸发量超过1 800 mm临界值时,地下水位开始回升,对土壤有盐碱化的威胁;未来几年蒸发量多数超过临界值,模型预测精度较高.将以上方法体系运用到灌区地下水动态研究中是切实可行的,可统一管理和调控水资源提供科学依据.     

我国城乡居民收入差距预测模型比较研究

采用1978-2010年的全国城乡居民收入差距数据,主要研究多种模型在全国城乡居民收入差距预测中的应用,通过实证分析建立了ARIMA模型、灰色模型、二次多项式多种预测模型,并进行了精度比较,结果表明,二次多项式预测模型拟合效果更好。利用此模型对2011-2013年全国城乡居民收入差距趋势值进行了预测,2011-2013年全国城乡居民收入差距预测值分别为14 173.20、15 212.92、16 289.67元。最后在分析的基础上提出了相关对策：首先,强化政府公共服务的职能,协调资源,努力为社会成员提供一个平等发展的机会,以达到提高公民福利,促进社会公平的目的;其次,打破行业垄断,平抑垄断行业与一般行业人员收入差距;最后,支持、鼓励和倡导成立社会救济基金,从民间的角度调节居民收入分配,努力提高低收入阶层收入水平。     

基于ARIMA模型的我国农村居民消费水平预测分析

依据19522008年我国农村居民消费水平相关数据,应用软件SAS9.2构造ARIMA模型,对我国农村居民消费水平进行时间序列分析和短期预测。结果表明,未来一段时间我国农村居民消费水平将进一步快速提高,2012年将突破人均5 000元,几乎是建国初期的100倍,但消费水平不等于生活水平,要让农民过上实在的好日子,必须遵循客观规律,统筹兼顾,协调农民消费水平与国家补贴、农民生产积极性等关系。为此,提出要充分考虑历史因素和遵循客观规律,提高农民收入,消除农民顾虑,发掘农村市场消费潜力,促进我国经济可持续发展。