时间序列分析
- 基于时间序列的红外探测器响应特性漂移评价
指标； 时间序列分析； LSTM中图分类号： TJ760； TN215 文章编号： 1673-5048（2023）04-0123-08文献标识码： A DOI： 10.12132/ISSN.1673-5048.2022.02650引言红外探测器具有全天候探测能力， 被广泛应用于目标侦察監视、 目标搜索跟踪、 远程监控等系统中［1］。 受制造工艺影响， 红外探测器焦平面阵列具有响应特性非均匀性， 在使用过程中需要进
航空兵器 2023年4期2023-09-15
- 多变国际形势下新能源汽车销量分析
本文基于时间序列分析，在分析了新能源汽车月销量序列的性质后，引入Logistic模型作为修正，建立了一个复合预测模型，尝试分析在外部突发因素影响下新能源汽车销量的变化，并预测其未来走势。本文在考虑到市场本身发展及外部突发因素影响的同时，又兼顾市场发展的延续性，更具合理性和适用性，从理论和实际两方面更好解释了相关长尾突发事件对整体数据变化的影响，在多种预测情形下具有重要意义。关键词： 新能源汽车；销量预测；时间序列分析；Logistic模型；突发因素本文索引
中国商论 2023年12期2023-07-06
- 时间序列分析课程理论与实践教学探索
要：时间序列分析学科发展迅速，应用广泛，对该课程的教学提出挑战。时间序列分析课程是统计专业的核心课程，既需要培养学生的理论研究能力，又需要培养学生的实践动手能力，如何在有限的学时内实现这一教学目标，是一个值得不断探索的课题。该文从理论课堂学时与实践课堂学时配置、理论知识和应用方法内容的配置，以及理论部分考核和实践部分考核的配置几个方面进行探讨，提出具体的安排和建议，为时间序列分析课程教学改进提供参考。关键词：时间序列分析；教学内容；理论课堂；实践课堂；
高教学刊 2023年17期2023-06-11
- 课程思政视域下混合式“金课”的建设与实践
文章以“时间序列分析”课程为例，构建了“思想政治教育大格局、线上线下混合式”深度交融的“金课”建设策略：合理界定课程目标和毕业要求，架构顶层设计；结合具体知识内容和教学需求，科学挖掘课程思政资源和素材；以立德树人机制为理论指导，开创系统观、整体观、大格局的思想政治教育活动；从教学资源、教学模式、教学团队和考核评价等不同维度出发，大力拓延“混合式”的厚度和宽度。关键词：课程思政；线上线下混合式一流课程；“金课”；“时间序列分析”课程中图分类号：C829
黑龙江教育·理论与实践 2023年5期2023-05-30
- 广东省外贸进出口总额分析与预测
口总额；时间序列分析；方法；模型 一、引言 广东省作为全国外贸进出口第一大省，凭借其先天的地理优势及国家的政策支持，其外贸发展不仅仅推动着省内经济发展，对国家甚至世界贸易产生一定的影响。进出口总额直接反映了该地区在对外贸易上的总规模，政府可以根据历史数据进行目标、政策的制定，推动当地贸易经济的发展，从而提高地区影响力及总体经济增长。近几年，我国进出口贸易快速发展，广东省进出口贸易规模持续扩大，同时国际市场瞬息万变，常受到多方面的影响。但为了更好地应对未
中国集体经济 2023年5期2023-02-18
- R软件在“时间序列分析”教学中的应用
——以ARIMA模型为例
000“时间序列分析”课程是运用时间序列分析的基本理论与方法，研究随着时间的变化，某些事物发生、发展的过程，以寻找其发展变化的规律，并预测其未来走势的一门方法论科学，是统计学专业的必修课程之一。该课程旨在培养学生运用时间序列分析方法分析、解决实际问题的能力。随着数字经济时代的到来，时间序列分析方法已成为统计学、经济学等相关专业人才必备的数据分析方法之一。为激发兴趣，培养学生理论联系实际的能力，将统计软件引入时间序列分析教学中尤其重要。目前，关于R软件在统计
科技风 2022年25期2022-09-29
- “时间序列分析”线上线下混合教学立体化教材建设
常态.“时间序列分析”是中国民航大学理学院统计学专业开设的核心课程，为满足“互联网+教育”背景下建设共享资源精品课程的需要，课程组从2018 年开始基于在线教学平台创新教学模式、变革课程资源建设和建立管理机制，这就对教材的立体化建设提出了新的要求和挑战.立体化教材是现代创新教学模式与网络技术结合的产物，以经典纸质教材为基础，以课程教学目标为中心，集合多层次、多媒介、多类型及多用途的教学资源和多种教学服务为内容的结构性配套教学出版物.欧美高等学府在二十世纪末
数学学习与研究 2022年17期2022-08-16
- 在线教育发展趋势
教育 时间序列分析 趋势拟合模型 SAS【基金项目】1.荆楚理工学院大学生创新创业训练项目（编号：KC2020001），指导教师：熊伟;2.荆楚理工学院教研项目“基于教育大数据应用技术的学生个性化自主学习模式的实践研究”（编号：JX2019-029）;3.荆楚理工学院2021年大学生创新训练项目“基于三维质量模型的荆门市空气质量研究”（编号：KC2021001）。【中图分类号】O211.67 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（20
课程教育研究 2022年7期2022-07-13
- 2017～2019年兰州市大气污染物对居民循环系统疾病急性效应
统疾病;时间序列分析中图分类号：R12 ; 文献标志码：A近年来，空气颗粒物污染与人群健康的危害关系研究逐渐升温。随着社会经济的快速发展，工业、交通、能源排放的污染物急剧增加，大气污染日益严重，空气质量问题引起全社会的高度关注。持续恶化的空气质量不仅影响人们的正常生活，对人的身心健康也产生极大的威胁。目前国内外学者主要致力于对空气污染引起的呼吸系统疾病和循环系统疾病的研究。
甘肃科技纵横 2022年4期2022-06-22
- 大数据背景下时间序列分析课程的教学改革探索
要：时间序列分析是一门应用性较强的统计学专业课程，在大数据背景下，必须进行教学改革，提高教学效果，才能培养出大数据时代所需要的统计人才。文章从优化教学内容、探索课堂教学方法、完善考核模式三个方面探索该课程的教学改革。关键词：时间序列分析;课堂教学;R语言;案例教学中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2022）13-0014-04Abstract： Under the background o
高教学刊 2022年13期2022-05-24
- 人民币国际化的量化研究
熵值法;时间序列分析;灰色关联度一、引言改革开放以来，中国经济实力不断提升，人民币已经在市场自发力量的推动下迈出了国际化的步伐。通过制定和执行更积极主动的开放政策，我国不断加大对外开放的力度。推进人民币国际化作为对外开放的重要课题之一，近年来取得了长足的发展，这对于构建新型开放经济体制也具有重大实际意义。在全球各主要经济体遭受重创的背景下，我国经济依然保持较高速发展，为人民币国际化提供赖以生存的重要基础。推动人民币进一步国际化既是稳定国民经济的客观需要，也
科学与生活 2021年18期2021-11-24
- 不同行业中小微企业受突发公共事件的影响情况研究
微企业;时间序列分析本文索引：陈易琛，高继宁，范智成，等.[J].中国商论，2021（20）：-160.中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）10（b）--041 引言1.1 背景自2020年初突发公共事件以来，我国立即采取多項措施，对此次突发公共事件进行防控，我国经济也在此次重大公共卫生事件中遭受重大影响。相关数据显示，我国中小企业数量已超过3000万，占我国企业总数的90%以上，吸收了80%以上的劳动力，贡献了全
中国商论 2021年20期2021-10-28
- 应用统计专业在大数据背景下探究性教学实践
——以“时间序列分析”课程为例
干课程:时间序列分析、应用多元统计分析、统计建模与统计软件、信息统计挖掘与分析、金融分析与风险管理、供应链管理等。我校本科生时间序列分析课程的开设有十几年的历史,也为本文提供了丰富的实践素材。大数据时代的到来,为应用统计专业的发展注入了新的活力,同时也对统计人才提出了新的要求。除了要掌握基本的概率论、统计理论知识、掌握统计软件(如SAS、SPSS、R 等)的使用外,还要具备相关领域(如经济、工程技术等)的专业知识与实操能力。还要具有对复杂多变的实际情况足够
牡丹江教育学院学报 2021年9期2021-10-13
- 基于时间序列分析的湖北省GDP预测模型研究
，建立了时间序列分析中的自回归滑动平均求和模型ARIMA（p，d，q），利用该模型对湖北省GDP进行短期预测，为湖北省经济的发展提供参考。建立1978年至2017年湖北省GDP数据的时间序列，利用R语言软件建立ARIMA模型，并用该模型预测的2018年和2019年湖北省GDP数据与实际数据进行比较，对建立的模型进行优化评估，最后利用优化模型对2020年和2021年湖北省GDP进行短期预测。根据建立的时间序列分析得到最优模型为ARIMA（0，2，3），预测值
湖北经济学院学报·人文社科版 2021年9期2021-10-13
- 大数据时代“时间序列分析”课程改革与探讨
要] “时间序列分析”是一门应用性很强的学科。针对当前大数据时代下在本科“时间序列分析”课程教学中遇到的挑战进行了探讨。首先从改变教学观念、建立大数据视野角度出发，阐明了进行“时间序列分析”课程教学改革的必要性。其次从案例模块教学、“微课”教学、开展第二课堂、考核方式等方面探索了现阶段本科“时间序列分析”课程教学改革的办法和建议。最后表明要不断提高教师队伍建设，修改和完善教学方法，以期提高学生的实际应用能力，更好地适应大数据时代的需要。[关键词] 时间序列
教育教学论坛 2021年33期2021-09-15
- ARIMA 模型在陕西省GDP预测中的应用研究
IMA;时间序列分析;经济预测;GDP;陕西省本文索引：胡咏琪.[J].中国商论，2021（13）：-176.中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）07（a）--03GDP（Gross Domestic Product）是国民经济核算过程中的重要指标之一，能够反映一国或一个地区的国民经济生产规模及综合实力。陕西省是我国的教育大省、工业大省、科技大省，近年来不断发挥产业文化优势，加快建设现代化经济体系，实现GDP稳步增
中国商论 2021年13期2021-08-16
- 三峡库区柑橘土壤水分动态变化的自回归积分滑动平均模型构建
要 采用时间序列分析法，针对三峡库区柑橘树根区60 cm深土壤水分建立ARIMA（1，1，1）模型。结果表明，拟合区与预测区相对误差分别为0.37%～7.67%、2.83%～5.56%，平均相对误差分别为4.33%、4.52%，均小于5%。该模型可以很好地模拟与预测柑橘树根区土壤水分的变化趋势，可以进一步应用在其他作物根区的土壤水分监测，为农作物优质生长、节水灌溉提供技术支撑。关键词 ARIMA模型;构建;时间序列分析;柑橘;土壤水分;动态变化;三峡库区中
安徽农业科学 2021年11期2021-07-16
- 时间序列分析在数字化审计中的应用
文阐述了时间序列分析的适用性，同时对时间序列分析在审计各个环节中的应用一一进行介绍，举例说明其在季节效应、预测领域的应用，在此基础上，指出目前数字化审计存在的问题，并提出相应对策。【Abstract】Under the background of big data， digital transformation changes the way of processing massive data， and audit work faces a new en
中小企业管理与科技·中旬刊 2021年10期2021-05-30
- 基于非参数检验和ARIMA模型的芜湖市空气质量指数研究
数检验;时间序列分析;ARIMA预测模型; R语言中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）11-0239-03Study on Air Quality Index（AQI） of Wuhu City Based on Nonparametric Test and ARIMA ModelYU Wan-feng， LV Ke， LIU Yang， ZHU Wei-jie（College of Big Data
电脑知识与技术 2021年11期2021-05-23
- 基于ARIMA模型对中、美、德三国CPI的分析与预测
A模型;时间序列分析;趋势预测中图分类号：F726 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）08-0001-04引言新型冠状病毒肺炎疫情在全世界范围的大面积传播，对世界经济的发展产生重大冲击，以至各行各业大多进入停产停工阶段。为了更加直观快速地了解这次疫情对人民日常生活的影响，本文拟通过时间序列模型来分析居民消费价格指数（CPI）的变化趋势和政府在疫情期间采取的应对政策对CPI变化的影响。CPI（Consumer Pri
经济研究导刊 2021年8期2021-04-14
- 基于GARCH模型VAR方法的外汇汇率波动性分析
汇储备;时间序列分析;GARCH模型;VAR方法中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）03（b）--041 研究背景1.1 中国外汇储备现状外汇储备（foreign exchange reserve），又称为外汇存底，指中央银行及其政府依法拥有的国际储备资产中的外汇部分。也就是说，中央银行及其政府依法拥有的外币债权，是中央银行及其政府拥有的资产，可以随时兑换成任何外国货币。根据国家外汇管理局年报（2018），我国的外
中国商论 2021年6期2021-04-06
- 基于时间序列分析的信号活动规律预测研究
然后采用时间序列分析方法预测信号在未来时刻信号强度，同时对采用的统計方法进行了分析和仿真。关键词：电磁信号;信号强度;活动规律;时间序列分析中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）17-0078-04Abstract： The prediction of signal activity law is the key and difficult point to effectively use a lar
现代信息科技 2021年17期2021-04-05
- 基于医学案例分析的《时间序列分析》教学实践探索
计划中《时间序列分析》是一门重要的课程，课程教学内容涉及时间序列分析模型的统计学理论知识、模型的分类、模型理论的实际应用及软件实现等内容。应用统计学专业设置在不同类型高校的二级学院，如统计学院、经济学院、公共卫生学院等，这将导致在不同情况下教师并不能以完全统一的教材、教学方法和内容来完成教学任务，因此探索合适的教学方法是非常有必要的。医学校公共卫生学院下设置的应用统计学专业本科生的培养计划目标及就业现状表明，培养具备利用统计模型方法解决公共卫生、流行传染病
科教导刊·电子版 2021年12期2021-01-03
- 新常态经济下的河南省居民消费价格指数（CPI）研究
与峰态、时间序列分析方法。关键词：新常态经济;居民消费价格指数（CPI）;对比分析;时间序列分析一、写作背景居民消费指数 （CPI） 通常作为观察通货膨胀的重要指数，它往往作为和居民生活息息相关的商品和劳务价格统计出来的物价变动指数，是研究居民消费水平和物价是否变动的关键指标。我国自2014年后进入了“新常态”。2014 年 11 月 9 日，总书记在亚太经济合作与发展组织（APEC）工商领导人峰会上指出，我国经济新常态具有以下几个特点：一是从高速增长转为
西部论丛 2020年3期2020-11-26
- 新疆金融业发展的时间序列分析
数据开展时间序列分析，了解整体发展趋势，通过预测与实际对比，证实发展的成果是可信可期的，同时为相关研究提供借鉴。关键词：新疆;金融业;时间序列分析一、 新疆金融业发展进程在国内及新疆经济周期性结构性矛盾凸显、经济下行压力犹存、外部环境不确定性增多的背景下，新疆金融业与全国一样，面临着保量提质的挑战，金融供给侧结构性改革将持续推进。通过运用多种货币政策工具，引导金融机构适当下调贷款利率，切实降低实体经济，特别是小微企业和民营企业融资成本。调动多种货币政策工具
市场周刊·市场版 2020年7期2020-11-12
- 基于SAS软件对1985-2004库欣现货交易的原油价格的时间序列分析
关键词】时间序列分析;能源价格;ARIMA模型;原油价格;SAS软件应用一、引言原油作为人类社会中十分重要的能源，其有着工业的血液之称。目前有关原油价格的研究有[1]黄燕燕的论文，其使用奇异谱分析的时间序列分析方法研究原油价格的波动规律、未来走势、风险预警等。[2]文华的论文其使用了时间序列分析中的VaR-GARCH模型对原油期货价格进行分析。[3]周明磊的论文，分析了国际原油价格受事件的影响，文章主要使用ARMAX时间序列模型。本文主要利用ARIMA模型
科学导报·学术 2020年87期2020-11-08
- 基于时间序列分析的商品销量预测
估。采用时间序列分析的方法来进行预测，利用Excel，python pandas，筛选出2019年6月1日至2019年10月1日内累计销售额排名前10的小类，将其作为目标小类，之后再利用spss分析销售量随时间的变化情况，最后得出预测值，并计算出MAPE值来进行评估。关键词：时间序列分析;预测;销售量随着经济社会的不断发展，人们的消费水平不断提高，消费观念也在发生变化，消费更倾向于购买雅观、个性化的商品。在新零售行业，顾客成为消费活动的中心对于企业而言，零
科学导报·学术 2020年29期2020-10-21
- 基于ARIMA模型的酒店入住率预测分析
A模型;时间序列分析;预测随着经济的快速发展和城市居民收入水平的不断提高，酒店业在城市中起着重要的作用，是城市旅游业的重要发展条件。自2001年以来，中国酒店数量在不断增加，行业竞争加剧。近年来，中国酒店市场不断壮大，各方预计会占领一份市场份额而努力[1]。近几年中国已经成为世界第三大旅游目的地，因而为抢占先机，国际酒店是首当其冲，全球最大的连锁酒店竞相进入中国。陈恩[2]认为我国旅游贸易进口增长情况要比出口情况好得多，这种顺差将为减轻总体服务贸易逆差有明
现代营销·经营版 2020年9期2020-10-15
- 基于因子分析和时序建模的全国房地产投资研究
子分析;时间序列分析;回归分析;房地产业投资;SPSS[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.22.0051 引言随着我国市场经济的不断发展和改革开放的不断深入，房地产行业得以迅速发展。但是，房地产作为我国经济的重要支柱行业之一，依然存在如盲目投资、投资过热等问题。目前，房地产的投资指标因子主要有投资项目的类别、土地购置费、房地产成交价等，通过这些指标能够对全国整体房地产投资进行评估和预测，助力宏观经济调控。不少专家学者对于房地产业的
中国市场 2020年22期2020-10-12
- 基于主成分分析的郑州市综合实力发展研究
关键词：时间序列分析;主成分分析;综合实力发展;郑州市引言：郑州，是河南省省会、特大城市、中原城市群核心城市，国务院批复确定的中国中部地区重要的中心城市、国家重要的综合交通枢纽。[1]郑州市近年来经济平稳健康发展，综合实力不断提升，在2019年新颁布的城市等级划定中，首次被列为新一线城市。凭借出色的交通运输业和不俗的文化旅游产业，郑州正发挥着越来越重要的区域和国际影响作用。为了响应国家的可持续发展战略，郑州市如何根据往年的发展数据科学地规划未来的发展道路，
快乐学习报·教师周刊 2020年42期2020-09-10
- 基于R语言的上证综指分析与预测研究
的走势。时间序列分析是股票市场波动预测的重要方法，因此文章利用R语言，选取了2017年2月3日至2019年6月30日的上证综指收盘价数据，运用了时间序列分析法构建了ARIMA模型，对上证综指进行模型的拟合，结果说明ARIMA（2，1，1）拟合程度最好，并预测了未来3年走势图。关键词：上证综指;ARIMA模型;R语言;时间序列分析上证综指是反映了上海证券交易所股票波动十分重要的指标，每天都有一个开盘价和收盘价，价格没有规律的波动，人们无法准确预测其未来的走势
中国集体经济 2020年21期2020-08-21
- 基于多重因子分析模型的大豆期货定价权分析
础，通过时间序列分析的方法验证我国大豆期货在定价权上的欠缺，进而运用多重因子分析研究生产、金融、知识、安全四大结构性权力的群变量和分类变量对中美大豆期货价格的影响。【结果】我国在大豆期货上确实存在定价权缺失的现象，四大结构性权力对中美大豆期货价格均产生了影响。其中，金融和知识结构性权力对中美大豆期货价格的影响较深，在金融结构性权力的分类变量中，又以美元指数的影响最深远;但知识结构性权力的各分类变量对中美大豆期货价格的影响并不完全相同。美国大豆期货价格受道琼
南方农业学报 2020年5期2020-07-07
- 我国金融周期指数的构建和应用分析
子分析;时间序列分析金融周期是指金融经济活动在内外部冲击下，通过金融体系传导而形成的与宏观经济长期均衡水平密切相关的持续性波动和周期性变化。近年来，随着中国各级金融市场的不断改革和开放程度的不断提高，国内金融要素对实体经济的影响也日渐显著。金融周期理论从新问题新局的根源切入，突破传统理论的局限从新的视角来解释和研究现代经济金融运行规律，表现出对宏观问题的强解释力。因此，从应用的角度讲，利用指标体系进而合成指数对我国金融周期进行实证分析，可以揭示我国金融周期
世界家苑 2020年6期2020-06-29
- 基于时间序列分析及机器学习的移动网络业务量预测技术
主要通过时间序列分析技术及机器学习方法对网络业务量及网络终端数量进行预测，并利用真实移动通信网络中业务量及终端数量进行仿真和验证，证明了所提方法的有效性，此外也证明了基于神经网络的机器学习方法在业务量及终端数量预测中相较传统方法具有更高的预测准确性。关键词：物联网;时间序列分析;机器学习;神经网络;业务量预测;激活函数中图分类号：TP391.7文献标识码：A文章编号：2095-1302（2020）06-00-040 引 言物联网是一系列技术工具的组合，从物
物联网技术 2020年6期2020-06-24
- 《时间序列分析》课程的教学改革和实践
针对《时间序列分析》教学中的现实问题，通过教学内容的整合优化，线上线下混合式教学模式的建立，基于R软件的案例式教学的应用，多元化考核体系的设计这些具体措施开展教学改革，有效提升了教学效果。关键词 时间序列分析 教学改革 教学模式中图分类号：G642文献标识码：A《时间序列分析》被公认为是难度较大、理论结合实践，与社会活动联系最为密切的一门课程。程胜等学者从不同方面对该课程的教学模式进行改革和探索。然而，结合笔者长期承担《时间序列分析》课程的教学实践和兄弟
科教导刊·电子版 2020年8期2020-06-15
- 基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
量预测及时间序列分析的相关原理出发，详细论述如何应用ARMA模型进行公路货运量的定量预测。以陕西省2010—2017年公路货运量月度数据为基准，判断其是否满足平稳性要求，经数据平稳化和标准化，构建出满足AIC和SC准则且通过残差分析监测的移动平均模型，最终将确定的模型应用到对2018年其他月份的公路货运量预测中。结果表明，预测结果接近真实值且误差和置信区间均在合理范围内，可以为公路货运市场的相关管理决策提供相应的支撑。关键词：公路货运量;时间序列分析;预测
经济研究导刊 2020年12期2020-06-03
- 学习分析视域下慕课学习者学习时间分配
习行为;时间序列分析;学习节奏中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-5195（2020）03-0081-13 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2020.03.010*基金项目：国家自然科学基金青年项目“多场景网络学习中基于行为-情感-主题联合建模的学习者兴趣挖掘关键技术研究”（61702207）;山东省高校科研计划项目“混合式学习视角下大学生个人学习环境模型构建及实证研究”（J18RA144）。作者简
现代远程教育研究 2020年3期2020-06-01
- MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测
票指数;时间序列分析;GARCH;MATLABAbstract： Based on the basic time series of stock index， this paper analyzes the properties of time series and stock index. On this basis， with the knowledge of economic statistics and econometrics， the dail
对外经贸 2020年4期2020-05-25
- 我国部分中草药价格波动情况的统计研究
关分析、时间序列分析等方法并采用SPSS 24和SAS 9.4软件对数据进行定量分析。根据最终模型对我国未来10个月的金银花价格进行预测，结果显示，模型的拟合效果较准确，误差在可控范围内。关键词：中草药;因子分析;相关分析;时间序列分析;ARIMA模型一、准备工作近年来，中医药被社会更加关注。中草药的价格发生了翻天覆地的变化。国内中草药价格飙升，中药产品成本上升。根据研究资料显示，2018年人均医疗保健消费支出为1685元，同比增长了16%。2009年10
商场现代化 2020年6期2020-05-21
- 应用时间序列分析模型分析我国航班延误问题
要] 时间序列分析理论用于处理数据有明显的时间序列特征。用于解决此类问题的软件Eviews是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。将时间序列模型应用于分析我国航班延误问题，得出了较为准确的分析结果，并提出了改善航班延误问题的方法和思路。[关键词] 时间序列分析;Eviews软件;数据分析对比现实经济社会中的很多问题都具有明显的时间序列特征，时间序列分析理论是解决此类问题十
教育教学论坛 2020年18期2020-05-11
- 养老保险对我国居民消费水平的影响
民消费;时间序列分析[中图分类号] F830.59[文献标识码] A[文章编号] 2095-3283（2020）02-0106-05Abstract：With the continuous development and progress of China's financial industry， the insurance industry has gradually crowded into the leading area of China's f
对外经贸 2020年2期2020-04-17
- 基于ARIMA模型的工业生产指数预测分析
数据进行时间序列分析以及平稳性处理。其次，通过模型的识别、诊断和检验，建立电力燃气工业生产指数数据ARIMA模型，预测模型ARIMA（2，1，3）（2，1，1）12。最后，根据得到的ARIMA（2，1，3）（2，1，1）12模型对2018—2019年的电力燃气设施数据进行预测，并将该模型预测结果与实际情况进行对比分析。结果表明，ARIMA 模型比较适用于随机性较大的电力燃气工业产值指数的趋势预测，并且方法简单。关键词：时间序列分析;电力燃气工业生产指数;A
经济研究导刊 2020年3期2020-04-14
- 河南省城镇居民人均消费支出预测
费支出;时间序列分析;ARIMA疏系数模型中图分类号：F126 文献标识码：A文章编号：1005-913X（2020）03-0031-03消费是经济增长的主要驱动力，我国已逐步进入以消费为主导拉动经济的阶段，消费对经济增长的基础性作用进一步巩固，继续发挥经济增长稳定器和压舱石的作用。根据商务部发布的信息，2018年我国消费对经济增长的贡献率达76.2%，连续5年成为我国经济增长第一驱动力。但《2018年河南省居民消费发展报告》显示，河南省最终消费支出
北方经贸 2020年3期2020-04-09
- 基于乘积季节模型的我国流通中现金预测
金预测;时间序列分析;ARIMA乘积季节模型[DOI]1013939/jcnkizgsc2020070431引言我国现行货币统计制度，是将货币供应量划分为三个层次：流通中现金、狭义货币供应量和广义货币供应。其中流通中现金（记做M0），指银行体系以外的居民或企业单位持有的纸币和硬币。[1]在货币供应量中，现金M0是中国货币供应量的重要统计指标之一，也是最活跃的层次，是国家在进行货币供应调控和制定相应政策的重要参考依据。目前国内对于流通中现金的研究如下，有定性
中国市场 2020年7期2020-03-25
- 基于ARIMA模型的渭南市降水量趋势分析与预测
關键词：时间序列分析;ARIMA 模型;降水量;预测Key words： time series analysis;ARIMA model;precipitation;prediction中图分类号：P333 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）34-0197-030 引言降水是区域水资源的主
价值工程 2019年34期2019-12-18
- 湖南省最适干旱指数研究及近50年干旱演变分析
旱演变;时间序列分析中图分类号： S165+.25文献标志码： A文章编号：1002-1302（2019）15-0291-05干旱是因生态系统水分收支不平衡导致的持续性水分亏缺现象，因其发生范围广、影响人数多、造成损失大，被列为自然灾害之首[1-3]。旱灾影响形式较洪涝灾害缓慢，但其灾害涉及面广，故后续和潜在危害较大[4]。相关研究表明，干旱不仅发生于降水较少的地区，近年在我国雨量充沛的地区，也连续发生了严重的干旱事件[5]，对经济、社会造成了巨大的危害[
江苏农业科学 2019年15期2019-10-18
- 基于时间序列分析的铁路客流量预测实证研究
键词】 时间序列分析 铁路客运量 季节ARIMA模型 预测一、引言铁路客运量预测是铁路客运规划的基础，也是铁路建设和改造过程中投资规模、收益等因素分析的基础。国外对铁路客流的预测进行了较早的研究。在1962年的美国杂志“Chicago Area Transpporttation Study”中，首次提出了铁路客流预测的应用。在此基础上，在20世纪70年代，经济学家丹尼尔·麦克法登通过研究非集急理论，将“效用理论”应用于交通领域，并提出Logit实用模型，使
大经贸 2019年7期2019-09-12
- 电能质量中电压指标的预报方法
性预报;时间序列分析在现代社会中，电能已经成为最广泛的清洁能源之一，并与人们的生活和各行各业的发展有直接的联系，电能质量已经成为衡量科技实力和国家发展水平的重要准则。随着社会的不断发展，电能质量与人们对电能要求的矛盾日益突出，所以这也限制了国民经济的上升。所以提高电能质量是我国电力系统中较为重要的话题。电能质量主要指电流、电压、用电和供电四个方面。本文主要对电能质量中的电压指标预报方法进行探讨，以期能够找到提升电能质量的方法。1.电压指标通过对我国有关指标
科学导报·科学工程与电力 2019年44期2019-09-10
- 基于ARMA模型的家具零售价格指数统计建模分析
格指数做时间序列分析，建立ARMA模型，求解出最优的ARMA模型，并对2019年6到12月7个月的家具类商品价格指数做出预测，计算出月价格指数在100.1左右浮动，家具类商品月增长率为10%左右，与实际家具业行业经济增长率相近，最后提出建议关键词：家具价格指数;时间序列分析;ARMA模型;Python绪论1.1 问题的提出我国家具业的发展步入了一个相对平稳的阶段。从国家统计局的家具类成交额数据发现，我国家具类商品成交额从2008年的854.27亿元增长到了
青年生活 2019年28期2019-09-10
- 医学院校《时间序列分析》课程教学研究探讨
摘要：《时间序列分析》是医学院校中应用统计学专业的一门专业必修课程。基于学生的培养目标要求、学生知识背景及就业需求，分析《时间序列分析》课程教学现状，并探讨了实践课教学过程中案例、软件的选择及考核方式等问题，从而期望能达到提高教学效果的目的。关键词：《时间序列分析》；医学院校；案例；R软件中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2019）35-0203-02《时间序列分析》是对动态数据建立模型，研究变量变化机制，揭示其规律性
教育教学论坛 2019年35期2019-08-21
- 基于ARIMA简单季节模型的河南省快递业务量预测
关键词：时间序列分析;ARIMA模型;快递业务量Key words： time series analysis;ARIMA model;express traffic中图分类号：F259.1;F224 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）17-0271-030 引言随着电子商务的兴旺、蓬勃发展，消费者的购物方式
价值工程 2019年17期2019-08-10
- 基于ARIMA模型的上海城镇居民人均可支配收入预测研究
配收入;时间序列分析;ARIMA模型中图分类号：F126.2 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2019）10-0149-01一、ARIMA模型简介具有如下结构的模型称为求和自回归移动平均模型，简记为ARIMA（p，d，q）模型：二、建立上海城镇居民人均可支配收入预测的ARIMA模型1.数据的平稳化处理。本文从《上海市统计年鉴（2003）》和《上海市统计年鉴（2016）》获取了1985—2017年上海市城镇居民人均可支配
经济研究导刊 2019年10期2019-06-25
- 互联网金融影响零售业发展的机制分析
业 时间序列分析文献综述国内有关互联网金融影响零售业发展的文献相对较少。一部分文献研究了互联网金融的经济影响。李炳和赵阳（2014）从对宏观经济影响的角度分析了互联网金融的经济影响。其研究结论发现，通过优化金融资源配置效率，强化金融系统自身资金配置功能，互联网金融可以显著刺激宏观经济增长。与此同时，互联网金融引发的金融创新也加剧了不确定性，对宏观经济带来一定的风险。因此，基于上述结论需要加强对互联网金融的政策监管，且要根据互联网自身的发展特点和性质采取
商业经济研究 2019年10期2019-05-24
- 基于时间序列分析的第三方支付行为研究
软件进行时间序列分析，并对支付方式和出行方式进行相关性分析，从不同角度、不同侧重点总结乘车人的出行支付特征。关键词 K-means 聚类算法 时间序列分析 相关性分析一、引言随着移动支付的普及，现金在我们日常生活中的出现频率大幅降低。在公共交通领域，移动支付却并没有完全走进人们的生活。本文意在通过调查与数据分析了解大众对公交移动支付的态度以及出行支付方式的变化趋势，了解大众的移动支付特征。二、问题分析要对城市乘车人的出行支付特征进行分析，首先可以运用K-m
经营者 2019年7期2019-05-20
- 安徽省生态足迹演变特征及驱动力研究
足;采用时间序列分析法展现了安徽省生态可持续发展的时空演变特征，为生态治理奠定基础;采用STIRPAT模型寻找安徽省生态足迹的主要驱动力因素，为生态治理指明工作对象。研究结果表明：2016年安徽省生态处于不可持续发展状态，且有随时间演变加剧的趋势;安徽省生态足迹主要来源于化石能源、牧草地和耕地类产品消费，其中化石能源消费产生的生态足迹占比最大;安徽省生态足迹驱动力主要来源于第二产业和人均消费支出2个方面。为促进安徽省区域生态经济可持续发展，建议采取提高区域
安徽理工大学学报·社会科学版 2019年1期2019-04-18
- 关于高校时间序列分析课程改革的探讨
摘 要：时间序列分析课程是一门理论体系严密，综合性较强的课程，在教师授课和学生学习方面都较为困难。本文将根据不同人群的反馈，综合分析在时间序列分析教学过程中存在的問题，并基于上述问题提出五点相应的教育教学改革建议。这些教育改革建议在笔者几年的教学实践中取得了可观的成绩。关键词：时间序列分析 课程改革 统计学 项目式实践一、背景研究统计学是一门通过搜索、整理、描述和分析数据等手段，推断出对象本质的综合性学科[1]，它涉及社会发展的方方面面，有数据的地方就需要
新教育时代·教师版 2019年46期2019-03-30
- 项目驱动的《时间序列分析》课程教学改革与实践
动 《时间序列分析》 教学改革【基金项目】重庆工商大学融智学院教育教学改革研究项目“项目驱动的《时间序列分析》课程教学改革与实践”（项目编号：2018003）。【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2019）51-0020-02自21世纪以来，随着统计学学科的迅速发展，教育部统计学教学指导分委会将《时间序列分析》课程列为经济与管理类统计学本科专业的专业主干课程。《时间序列分析》是一门理论性和应用性很强的方法论学科，能
课程教育研究 2019年51期2019-01-03
- 上海市流行性腮腺炎疫情时间序列模型建立的初探
关键词：时间序列分析；流行性腮腺炎；预测中图分类号：R1818 文献标志码：ADOI：1019428/jcnkisjpm201818669引用格式：吴琳琳，孙晓冬，胡家瑜，等.上海市流行性腮腺炎疫情时间序列模型建立的初探[J].上海预防医学，2018，30（7）：557561.流行性腮腺炎（简称“流腮”）是一种在全球范围内广泛流行的急性呼吸道传染病，其疾病谱从隐性感染至无菌性脑膜炎、睾丸炎、耳聋等，且疾病严重程度随年龄增长而增加[1]。多发于儿童和青少年，
上海预防医学 2018年7期2018-11-20
- 我国档案资源的发展趋势分析
案资源 时间序列分析中图分类号：G272 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）06（a）-0099-02档案资源作为档案职业的客体，是档案职业主体档案工作者赖以生存的基础。本文搜集1991—2016年国家综合档案馆的档案资源时间序列数据，在进行描述性分析、相关性分析等描述统计，以及平稳性检验、因果关系检验等推断统计的基础上，找到变量馆藏档案数量、照片档案数量、开放档案数量和利用档案数量之间的多重关联，根据得出的结论针对性地提出了建议。1
科技资讯 2018年16期2018-10-26
- 江苏省农民移动信息服务 需求演变研究
，并运用时间序列分析的方法，构建了需求演化模型，能够更为准确客观地反映移动信息服务需求的演变规律并预测其发展趋势。关键词：移动信息服务；需求演变；时间序列分析一、引言为实现全面建成小康社会的奋斗目标，党和国家紧抓各行各业的发展，不放过任何一个地区，尤其是人口众多的农村地区。近年来，为社会主义新农村建设、缩小城乡差距所做的努力，取得了很大成效。我国农村生产力水平获得了显著提高，农民生活实现了质的飞跃，其中最显著的表现就在于对信息服务需求的增多。关于农民信息服
中国集体经济 2018年29期2018-09-20