基于ARMA模型对招商银行股票价格的预测

ARMA模型是经济领域研究的一种重要工具,本文主要介绍了建立ARMA模型的基本方法,并据此对招商银行股票的历史数据建模,从而推断其未来趋势,结果表明,ARMA模型能够在一定程度上尤其是短期指导投资者投资股票;但由于股票价格波动大等原因,远期预测将会与真实值产生大的分离。     

基于ARMA模型的兰州市经济增长的实证研究

根据兰州市1990~2013年地区生产总值GDP的时序数据,建立兰州市实际GDP的ARMA模型,研究兰州市经济增长动态路径。研究表明,兰州市实际地区生产总值动态增长路径表现为ARMA(2,7)过程,ARMA(2,7)模型估计的兰州市GDP增长率与现实GDP增长率之间的误差要小于十五、十一五规划的GDP增长率与现实GDP增长率之间的误差,2013年模型预测值与当期值之间仅差19.2亿元,ARMA(2,7)模型预测的准确度较高,兰州市未来经济将继续保持增长趋势。因此,此模型可以为兰州市规划未来经济增长目标提供实证模型参考。     

新疆农民收入变化的趋势及前景预测

改革开放以来,新疆农民收入与全国平均水平及经济发达地区的差距不断拉大,本文分析了新疆农民收入现状,对未来的收入趋势进行预测,提出农民增收面临的困难和障碍,以期为政府相关决策提供参考。     

基于ARMA模型的我国国内旅游客源预测

运用ARMA（1,2）模型对我国1994~2009年游客人数进行分析并选取2004~2007年的游客人数作为原始数据建模,同时依据该模型计算2007~2009年我国的游客人数,并对2010~2012年的国内旅游人数进行预测,结果显示：预测结果与实际情况拟合得很好,游客数量会持续上升。旅游管理部门应根据实际情况和预测结果合理地安排旅游景点的建筑服务设施,提高旅游产品的质量与旅游接待水平,促进旅游业的健康发展。     

河南农民收入增长趋势分析

针对河南农民收入时序,首先建立线性退势模型,发现存在1983、1990、1996、2003、2007等5个结构性断点.引入时间虚拟变量后建立了分段线性模型.发现自1983-1989年间年均收入绝对增幅最低,而2003年后增幅则明显高于历史平均水平,但2007年后略有下降.     

基于非线性退势法的农民收入预测

改革开放以来,农村居民收入存在确定性增长趋势,适合建立非线性退势模型。在综合比较1组备选模型统计性能的基础上,建立了二次多项式曲线趋势模型,并应用ARMA(2,1)模型修正了残差时序存在的自相关现象。利用修正的非线性退势模型预测了农村居民收入的未来变动趋势。预测结果显示,农村居民未来收入增速逐渐放缓。     

基于ARMA模型的云南省城乡居民收入差距分析和预测

以云南省为例,根据1978～2010年云南省城乡居民收入差距的数据,运用ARMA模型,用Eviews软件进行拟合,对云南省城乡居民收入差距情况进行分析,并给出了2011～2013年云南省城乡居民相对收入差距的预测值。结果显示,城乡居民收入差距会继续扩大。提出了缩小城乡居民收入差距的相关建议。     

基于回归与ARMA组合模型的安康市农业发展预测研究

提出运用回归与时间序列(ARMA)组合模型来预测农业发展的方案,结合安康市主要农产品的历史数据,分别建立了相应的有效预测模型,对安康市"十三五"末的农业发展进行了预测并分析其原因,提出了推动安康市农业发展的建议。     

农民收入预测及ARIMA模型选择

在综述学者关于农民收入预测研究的技础上,根据1979—2009年《河南统计年鉴》农村居民家庭人均纯收入数据,发现农民收入时间序列服从1（2）非平稳过程。综合采用Box—Jenkins基于相关图的分析方法和SC准则,进行模型定阶和识别。在综合比选一组不同参数模型性能的基础上,建立了ARIMA（4,2,2）模型。诊断结果表明,所选定模型的残差为白噪声,符合正态分布,可用于农民收入预测。模型预测显示,2009～2012年内农民收入仍将继续增长,分别达到2282．4．2502．9、2686．9和2884．5元,增速由快到慢逐步递减,可持续性不强。     

应用ARMA模型超长期预测棉铃虫发生程度

根据赣北棉区１９５０～１９９１年棉铃虫发生程度的历史资料，应用时间序列分析方法，建立了自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）预测模型。Ｗｔ＝－０．３６５５Ｗｔ－１＋０．２９２６Ｗｔ－２＋０．０３４１Ｗｔ－３＋εｔ＋０．８２０３εｔ－１＋０．３２６７εｔ－２＋０．３１４５εｔ－３该模型１９５３～１９９１年的历史符合率为８７．１８％，１９９２～１９９６年的预报准确率达１００％。根据所建模型对１９９７年和１９９８年赣北棉铃虫的发生程度进行了超长期预测     

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.     

卷烟烟气焦油量的ARMA预测模型研究

[目的]为计算机辅助配方研究提供理论依据。[方法]以同一品牌不同批次卷烟的烟气焦油量为研究对象,采用时间序列分析法,建立了卷烟烟气焦油量的预测模型,并进行了模型预测验证。[结果]ARMA(22,)模型的AIC、LF和FPE值在各模型中均最小,所以选择ARMA(2,2)为卷烟烟气焦油量的预测模型,即:(1-1.622 q-1+0.844 q-2)y(t)=(1-1.836 q-1+1.02 q-2)e(t)。根据对模型残差序列进行的白噪声检验判定,建立的ARMA(2,2)模型是显著有效模型,模型预测验证表明模型预测精度达99.51%,平均相对误差为0.49%,属于一级(优等)模型。时间序列一般用于短期预测,不能用于长期预测。[结论]该研究建立的卷烟烟气焦油量的ARMA(2,2)预测模型的预测精度高、误差小,可以用于卷烟烟气焦油量的短期预测。     

我国农民收入增长的影响因素研究

根据1978 ～2013年我国社会经济时间序列数据,建立了农民收入增长的影响因素双对数模型.结果表明,财政农业支出、第一产业就业人口对农民人均纯收入有着显著的负影响;农作物播种面积、化肥施用量、农业生产资料价格指数以及时间参数对农民人均纯收入有着显著的正向影响.为全面提高农民收入,应重视提高财政农业支出效率,适度集中零散耕地尤其是农村大量的撂荒耕地,走新型城镇化道路,有序转移农村剩余劳动力.     

基于ARMA与GARCH-M模型对我国豆粕期货价格波动的分析预测

为探索豆粕期货价格与收益率的内在波动规律,构建了自回归滑动平均ARMA模型和多变量广义自回归条件异方差GARCH-M模型.研究发现:短期豆粕期价存在自回归条件异方差ARCH效应,对数波动率方差每增加1百分点豆粕期价收益率下降0.0024百分点,且最终收敛于0.000 17～0.000 18的无条件方差,表明豆粕期货市场...     

基于3种预测方法的河北省农民收入预测综合分析

介绍了灰色预测法、递增速度法、趋势外推法三种预测方法,并通过三种预测方法,利用统计资料,对2007～2015年河北省农民收入情况进行了实证预测。预测结果表明,采用灰色预测法的预测结果较为乐观,而采用直线预测模型和对数模型进行预测结果较为悲观,因此,本文综合了中速增长模型和高速增长模型以及指数模型三种模型的预测结果,得出了一个较为合理的结果。     

四川省农村居民生活消费增长分析及预测——基于Markov预测和ARMA模型

选取1978～2009年四川农村居民人均生活消费值的32个样本,首先,通过Markov预测法预测未来生活消费水平的增长速度以10%～20%的概率较大;然后,为提高预测精度,在传统ARMA模型中加入时间变量t进行建模并预测,预测结果表明平均相对误差率为1.56%,其中2006～2009年的相对误差的绝对值均小于0.5%;最后,将Markov预测和ARMA模型对2010～2012年的预测结果对比,发现两者在生活消费增长幅度上吻合,预测结果可靠。结果表明,在与目前相似的政策力度下,短期内四川省农村居民消费需求将持续增长,需进一步扩大消费市场。     

基于粗糙集理论的河南省农民收入预测研究

采用理论和实证分析相结合的方法,从自身、全国平均水平、中部相邻省份3个层次对比研究河南省农民收入变动情况。结合河南省的实际数据,运用粗糙集理论计算出各因素对河南省农民收入的影响系数,以及若干条确定性预测规则。最后对预测结果进行了分析。     

基于ARMA模型的广西农村居民收入趋势预测

根据1985--2014年广西农村居民人均纯收入的时间序列数据,运用eviews8.0软件,对该时间序列进行ADF检验和自相关和偏自相关分析,建立ARMA(2,1,1)模型。比较2011年--2014年农村居民纯收入的拟合值与实际值发现,误差率均在5%范围内,说明模型拟合效果较好。并对未来两年进行预测,预测表明,广西农村居民收入稳步增长,但与城镇居民收入增长速度相比,增长速度缓慢,城乡收入差距将持续扩大,不利于整体经济发展。最后针对提高农村居民收入提出一些可行性建议。     

农民收入为何增长缓慢

很多人已经形成一个共识：当前农民问题当中。最突出的就是农民收入增长困难的问题。下文主要涉及三个方面：一是农民收入增长缓慢的基本情况及后果，二是影响农民收入的表层原因，三是影响农民收入的制度性因素。