中国2008-2016年手足口病月发病率时间序列分析及预测模型 被引量：15

1

作者 熊昱阳 任静朝 段广才 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1394-1398,共5页

目的通过时间序列分析我国手足口病(hand-foot-mouth disease,HFMD)的发病趋势并构建时间序列预测模型,为制定防控策略提供科学依据。方法从公共卫生科学数据中心收集2008-2016年我国HFMD月发病数据,使用Excel 2007建立发病率数据库并... 目的通过时间序列分析我国手足口病(hand-foot-mouth disease,HFMD)的发病趋势并构建时间序列预测模型,为制定防控策略提供科学依据。方法从公共卫生科学数据中心收集2008-2016年我国HFMD月发病数据,使用Excel 2007建立发病率数据库并进行图表绘制,通过SAS 9.1拟合自回归综合移动模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA model)。以2008年1月-2015年12月HFMD月发病率作为测试集构建时间序列模型,2016年发病率数据作为验证集检验预测效果,做出模型评价,利用该模型对2017年HFMD发病率做出预测。以P<0.05为差异有统计学意义。结果最终构建ARIMA((12),2,0)疏系数模型,残差为白噪声序列,实际值均落在预测值95%CI内,模型回归系数有统计学意义,预测值与实际值总体吻合程度良好,均方误差平方根为3.6490,平均绝对误差=2.62,平均绝对百分比误差=28.24%。结论疏系数模型可较好的拟合我国HFMD发病率的时间序列趋势,对HFMD防控策略的制定有指导意义。 展开更多

关键词 手足口病 疏系数模型 预测

原文传递

对采购经理人指数的一个分析——基于时间序列和神经网络模型 被引量：12

2

作者 孟文强 任一鑫 《经济管理》 CSSCI 北大核心 2013年第5期149-159,共11页

采购经理人指数(PMI)是经济活动扩张与收缩的晴雨表,PMI指数已经广泛应用于政策制定、企业决策和经济分析过程,但关于采购经理人指数自身变化规律的研究仍比较少见。本文以国家统计局、物流联合会(CFLP)和汇丰银行(HSBC)采购经理人指数... 采购经理人指数(PMI)是经济活动扩张与收缩的晴雨表,PMI指数已经广泛应用于政策制定、企业决策和经济分析过程,但关于采购经理人指数自身变化规律的研究仍比较少见。本文以国家统计局、物流联合会(CFLP)和汇丰银行(HSBC)采购经理人指数的历史数据为研究对象,分析其波动规律、数据差异及经济意义。由于宏观经济政策发挥作用具有较长时滞,增强对经济波动的预见具有较大的应用前景。本文采用多种模型对各PMI数据序列进行拟合与预测,包括简单ARIMA模型、疏系数模型、乘积季节模型和神经网络模型,通过协整检验验证了CFLP和HSBC制造业采购经理人指数之间的协整关系。预测结果显示,除疏系数模型误差超过3%外,各模型预测误差均低于2%。本文结论指出,不同PMI指数存在明显数据分布特征差异,这种差异具有明显经济意义;我国采购经理人指数临界点、趋势和波动能够较好地反映宏观经济变动。我国的临界点含义与发达国家不同,临界值53.79能够反映经济增长率的转折点,而PMI长期趋势则与我国潜在实际经济增长率的趋势相吻合;在短期预测中,乘积季节模型、神经网络模型及ARIMA模型预测的表现优于疏系数模型,能够较好地判断短期经济走势。其中,乘积季节模型与简单ARIMA模型不同,可以提取时间序列趋势效应和季节效应、随机波动之间的复杂关系。本文最后提出建议,包括采用各种方法加强采购经理人指数预测、分析不同赋权方法、优化PMI指数季节调整与抽样方法、设计行业指数并拓展其应用范围,以便更好地为宏观经济政策和企业决策制定提供参考。 展开更多

关键词 PMI 疏系数模型 ARIMA 乘积季节模型 协整检验 神经网络

原文传递

内蒙古第三产业增加值的研究——基于ARIMA疏系数模型 被引量：6

3

作者 李战江 吴公华 孙鹏哲 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第3期213-217,共5页

本文运用时间序列建模方法对内蒙古第三产业增加值进行了分析和研究,首先通过对第三产业增加值序列的平稳化处理,然后运用ARMA方法进行建模,最终确立了ARIMA疏系数模型。经过检验,模型预测效果良好,可用于对未来的预测。

关键词 第三产业增加值 SAS ARIMA 疏系数模型 预测

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基于时间序列模型的短期中国能源消费量预测研究

4

作者 陈琛 《统计学与应用》 2023年第1期164-172,共9页

能源的使用与社会生产生活有着密切的联系,对此能源消费量的准确预测对于制定能源生产和消费规划以及保持中国经济健康、持续发展具有极其重要的理论与现实意义。本文采用ARIMA模型,利用中国1990~2019年的能源消费量进行时间序列建模,20... 能源的使用与社会生产生活有着密切的联系,对此能源消费量的准确预测对于制定能源生产和消费规划以及保持中国经济健康、持续发展具有极其重要的理论与现实意义。本文采用ARIMA模型,利用中国1990~2019年的能源消费量进行时间序列建模,2020~2021年能源消费量数据进行测试。通过相关的检验和分析,疏系数ARIMA((5),2,1)模型的拟合效果较好,对比2020和2021年真实数据发现预测平均误差仅为0.835%,因此利用该模型对中国未来三年的能源消费量进行预测。预测结果表明,未来三年中国能源消费量仍然增加,但是增长速度放缓,符合中国当前低碳经济发展背景。 展开更多

关键词 能源消费量 时间序列模型 疏系数模型 预测

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中国保险业规模的变动分析——基于时间序列模型的选择与优化

5

作者 袁瑞 《应用数学进展》 2023年第3期1240-1249,共10页

文章基于时间序列模型对我国保险业规模的变动进行了分析预测。在分析理论机制的基础上,主要选取从广度的角度体现保险规模的保险密度指标,通过对我国改革开放后1980~2019年的保险密度时间序列数据的分析,找出的最优模型是ARIMA (1, 1, ... 文章基于时间序列模型对我国保险业规模的变动进行了分析预测。在分析理论机制的基础上,主要选取从广度的角度体现保险规模的保险密度指标,通过对我国改革开放后1980~2019年的保险密度时间序列数据的分析,找出的最优模型是ARIMA (1, 1, (1, 4))模型,并进行了为期5年的预测,之后对比2020年、2021年度真实的保险密度值,发现该模型对短期中国保险密度年度数值有较好的预测效果。 展开更多

关键词 时间序列 保险密度 ARIMA模型 疏系数模型

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时滞GM(1,N)模型及其应用 被引量：3

6

作者 鲁亚运 原峰 谭枝登 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第14期73-75,共3页

滞后效应普遍存在于社会经济系统中,针对常规的灰色控制模型没有考虑时滞效应的问题,文章在已有的时滞MGM(1N)模型和时间序列模型基础之上,构建时滞GM(1N)模型,给出疏系数模型形式。利用灰色关联度和平均相对误差绝对值来确定时滞... 滞后效应普遍存在于社会经济系统中,针对常规的灰色控制模型没有考虑时滞效应的问题,文章在已有的时滞MGM(1N)模型和时间序列模型基础之上,构建时滞GM(1N)模型,给出疏系数模型形式。利用灰色关联度和平均相对误差绝对值来确定时滞模型的阶数,基于最小二乘法进行参数辨识,研究了该模型的预测等问题,并运用疏系数时滞GM(1N)模型分析海洋科研课题数对海洋经济增长的影响。实证分析结果说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 时滞GM(1 N)模型 疏系数模型 参数辨识 海洋科研课题数 海洋经济

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基于时间序列模型的猪肉市场价格变动分析 被引量：1

7

作者 马靓丽 谢佳春 陈林 《南方农业》 2022年第5期12-17,共6页

自改革开放以来,中国畜牧业快速发展,畜禽规模化养殖水平得到持续提升。在市场经济之下,保持畜产品价格水平的合理性,不仅关系到肉蛋奶等“菜篮子”商品的足量供给与农民收入,更关系到物价的消费水平与社会生活的稳定。以肉类消费占比... 自改革开放以来,中国畜牧业快速发展,畜禽规模化养殖水平得到持续提升。在市场经济之下,保持畜产品价格水平的合理性,不仅关系到肉蛋奶等“菜篮子”商品的足量供给与农民收入,更关系到物价的消费水平与社会生活的稳定。以肉类消费占比最高的猪肉产品为代表,将《全国农产品成本收益资料汇编》的相关数据进行整理分析,选取1989—2018共30年的生猪价格数据,构建ARIMA疏系数模型,并对短期内的生猪价格进行预测,同时提出猪肉价格调控政策的相关建议。 展开更多

关键词 猪肉市场价格 时间序列模型 疏系数模型 预测

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基于统计分析的耳石症发病率影响因素分析 被引量：1

8

作者 李绮婷 钟锐楠 +2 位作者 孙洪波 梅良才 赵鑫东 《科技视界》 2019年第21期86-88,22,共4页

本课题主要是通过调查方式研究气候因素对耳石症是否有显著影响,从而找到耳石症的病因。根据灰色关联计算得出舒适度与病例数的关联度r=0.7437属于强关联,通过类平均系统聚类分析对数据的特征提取,即病例数对应的天气特征提取,从而得出... 本课题主要是通过调查方式研究气候因素对耳石症是否有显著影响,从而找到耳石症的病因。根据灰色关联计算得出舒适度与病例数的关联度r=0.7437属于强关联,通过类平均系统聚类分析对数据的特征提取,即病例数对应的天气特征提取,从而得出病例数与气象因素存在着明显的周期关系,在舒适度为[50,70]即人体最佳舒适度范围内,病例数为一年当中最少,其他数值呈现出两极化,最后通过ARIMA模型,预测1年期的病例数,得出科学结论并给出合理的建议。 展开更多

关键词 耳石症 聚类分析 疏系数模型

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基于时间序列疏系数模型的太阳辐射年际变化趋势预测 被引量：1

9

作者 贾兴斌 宫响 《山东科学》 CAS 2023年第1期115-123,共9页

利用1961—2016年山东省济南市太阳年总辐射量观测数据,通过模型识别和统计检验,对比分析时间序列模型AR(5)和ARIMA((1,2,4),1,0)的拟合结果。残差检验结果表明,疏系数模型ARIMA ((1,2,4),1,0)可用于预测地表太阳年总辐射量,预测结果显... 利用1961—2016年山东省济南市太阳年总辐射量观测数据,通过模型识别和统计检验,对比分析时间序列模型AR(5)和ARIMA((1,2,4),1,0)的拟合结果。残差检验结果表明,疏系数模型ARIMA ((1,2,4),1,0)可用于预测地表太阳年总辐射量,预测结果显示2017—2025年济南市地表太阳辐射的年际变化整体呈增长趋势。对比多元线性回归模型结果,时间序列疏系数模型误差较小,预测准确度相对较高。 展开更多

关键词 太阳年总辐射量 时间序列分析 ARIMA疏系数模型 年际变化 趋势预测 模型对比

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河南省城镇居民人均消费支出预测 被引量：2

10

作者 刘忠广 刘德欣 《北方经贸》 2020年第3期31-33,共3页

选取1980-2018年河南省城镇居民人均消费支出情况作为样本,通过对1980-2014年的数据构建ARIMA疏系数模型进行研究,并且以2015-2018年的数据为参照,判断模型的拟合效果,进而对2019-2022河南省城镇居民人均消费支出进行预测。结果表明,用A... 选取1980-2018年河南省城镇居民人均消费支出情况作为样本,通过对1980-2014年的数据构建ARIMA疏系数模型进行研究,并且以2015-2018年的数据为参照,判断模型的拟合效果,进而对2019-2022河南省城镇居民人均消费支出进行预测。结果表明,用ARIMA((4),2,1)模型能够对河南省城镇居民人均消费支出进行较好地预测。 展开更多

关键词 消费支出 时间序列分析 ARIMA疏系数模型

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基于ARIMA模型的湖北省CPI时间序列分析及预测 被引量：5

11

作者 周美英 《时代金融》 2011年第5X期66-66,110,共2页

金融危机后,伴随着世界经济的快速增长,通货膨胀问题越来越严重,物价上涨厉害。本文利用湖北省2008年9月至2011年这4年(32个月)的月度数据,对湖北省CPI序列建立求和自回归移动平均(ARIMA)模型。结果表明,疏系数模型ARIMA((1,3,10),1,(2,... 金融危机后,伴随着世界经济的快速增长,通货膨胀问题越来越严重,物价上涨厉害。本文利用湖北省2008年9月至2011年这4年(32个月)的月度数据,对湖北省CPI序列建立求和自回归移动平均(ARIMA)模型。结果表明,疏系数模型ARIMA((1,3,10),1,(2,3))是描述湖北省CPI变化趋势较优的时间序列模型。本文利用此模型对2011年5、6、7月的湖北省CPI指标进行了预测并提出了相应的建议。 展开更多

关键词 CPI 疏系数ARIMA模型 预测模型 单位根检验 白噪声检验

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基于时间序列方法建立广东省肺结核病发病预测模型 被引量：3

12

作者 曾洁文 《赤峰学院学报（自然科学版）》 2019年第6期11-13,共3页

以广东省2004-2016年各月肺结核发病例数为数据基础,结合时间序列分析方法与SAS软件、Excel软件,构建广东省肺结核发病例数预测模型疏系数ARIMA((11,12),1,(1,11))模型,得出广东省肺结核发病规律为每年的3月-8月是广东省肺结核发病的高... 以广东省2004-2016年各月肺结核发病例数为数据基础,结合时间序列分析方法与SAS软件、Excel软件,构建广东省肺结核发病例数预测模型疏系数ARIMA((11,12),1,(1,11))模型,得出广东省肺结核发病规律为每年的3月-8月是广东省肺结核发病的高发期,4月、12月分别为每年发病的最高峰和最低峰.用2017年各月肺结核发病例数检测模型预测效果,预测值符合广东省肺结核发病规律,平均绝对百分比误差为2.12%,模型属于高精度模型.对2018年各月肺结核发病例数进行预测,预测值均落入95%置信区间内.疏系数ARIMA((11,12),1,(1,11))模型可较精确预测广东省肺结核发病例数,为肺结核的预防控制工作提供理论基础. 展开更多

关键词 时间序列 疏系数ARIMA模型 肺结核 预测

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目标企业产品销量的预测模型与分析

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作者 吴蕾 《山东纺织经济》 2008年第3期29-31,共3页

本文主要应用时间序列模型中的ARIMA模型、疏系数ARIMA模型和自回归、残差自回归几种模型,对目标空调企业1996—2007年的全国空调总销售量月度变化进行建模。通过比较和分析各模型的数据拟合情况和所得的特征统计量,评价各模型的优劣,... 本文主要应用时间序列模型中的ARIMA模型、疏系数ARIMA模型和自回归、残差自回归几种模型,对目标空调企业1996—2007年的全国空调总销售量月度变化进行建模。通过比较和分析各模型的数据拟合情况和所得的特征统计量,评价各模型的优劣,得到拟合该空调企业销量变化的最优模型,并利用所得模型计算出该企业空调未来十个月总销量的预测值,供该企业生产、营销部门参考。 展开更多

关键词 APIMA模型 疏系数IMA模型 残差自回归A—R模型 平稳 自相关

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基于疏系数季节模型的南宁房地产投资分析与预测 被引量：1

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作者 陆尚辉 《时代金融》 2016年第12期184-186,共3页

本文应用R软件并基于疏系数季节模型对南宁房地产投资进行了分析与预测。模型地MAPE值和TIC值均显示模型地拟合精度较好。模型有一定的参考意义。

关键词 疏系数季节模型 房地产 R软件

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