| 科技成果转化过程分析 |
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| 引用本文： | 李玲娟,霍国庆,曾明彬.科技成果转化过程分析[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2014(4):117-121. |
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| 作者姓名： | 李玲娟 霍国庆 曾明彬 |
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| 作者单位： | (西南石油大学 经济管理学院，四川 成都610500) |
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| 摘 要： | 选取2002~2013年我国石油进出口贸易量的数据进行建模分析。首先运用小波分析理论将贸易量数据进行分解，识别出数据的主要特征和细节特征，针对不同特征进行识别和平稳性检测和参数估计,建立相应的ARIMA模型，并进行预测加权合成。仿真结果表明，小波分析结合ARIMA组合模型的预测精度远远大于为改进的ARIMA预测模型，从而为科学合理的决策提供更为精确的预测模型。
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| 关 键 词： | ARIMA模型 时间序列 进出口贸易 Eviews软件 对数差分 |
Research on Technology Transfer Mechanism |
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| LI Ling-juan,HUO Guo-qing,ZENG Ming-bin.Research on Technology Transfer Mechanism[J].Journal of Hunan Agricultural University,2014(4):117-121. |
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| Authors: | LI Ling-juan HUO Guo-qing ZENG Ming-bin |
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| Institution: | (School of Economics and Management, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan610500, China) |
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| Abstract: | This paper selects 2002~2013 China''s oil import and export trade data for modeling and analysis. The wavelet analysis is used to decompose the trade data, identifying the main features. The trade data series is tested for stationarity, and parameter estimation to build an appropriate ARIMA model. Simulation results show that the combination of wavelet analysis with the ARIMA model performs far better in prediction than the ARIMA forecasting model for decision-making. |
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| Keywords: | ARIMA Model Time Series Import and Export Trade Eviews Software Logarithmic Difference |
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