检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林省进出口贸易总额分析预测

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合作经济与科技 2015年第14期 118-119页

作者：张馨文张卜元吉林财经大学统计学院吉林财经大学国际经济贸易学院

为了研究吉林省进出口贸易情况,采用时间序列中二次曲线拟合法以及残差自回归模型对吉林省进出口贸易进行预测,并最终预测出吉林省未来十年进出口贸易总额。

关键词：进出口贸易时间序列二次曲线拟合残差自回归模型

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基于ARIMA模型的河南省GDP指数分析

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洛阳师范学院学报 2019年第2期38卷 11-14页

作者：张文韬李瑛琪洛阳师范学院数学科学学院河南洛阳471934

将时间序列模型应用于2005年第一季度至2018年第三季度的历史GDP指数数据并进行分析.构建ARIMA模型和残余自回归模型,并在此过程中进行白噪声测试和参数测试.结果表明, ARIMA(0, 1, 4)模型是一个相对优化的模型,适用于短期内预测河南省... 详细信息

将时间序列模型应用于2005年第一季度至2018年第三季度的历史GDP指数数据并进行分析.构建ARIMA模型和残余自回归模型,并在此过程中进行白噪声测试和参数测试.结果表明, ARIMA(0, 1, 4)模型是一个相对优化的模型,适用于短期内预测河南省GDP指数的未来趋势.在此基础上作出短期预测结果,显示未来四个季度的河南省地区生产总值指数值呈现稳步减缓的趋势.

关键词：河南省地区生产总值指数差分运算 ARIMA模型残差自回归模型

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利用时间序列模型对甘肃省GDP进行预测与决策

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天水师范学院学报 2019年第2期39卷 31-35页

作者：魏艳华王丙参包丽莉天水师范学院数学与统计学院甘肃天水741001

根据甘肃省1978～2016年的GDP,分别建立了ARIMA模型与两个残差自回归模型并进行比较分析,建议优先采用利用延迟因变量建立的残差自回归模型进行预测,并对预测结果进行分析,对政府制定经济策略提供参考.

关键词： GDP ARIMA模型残差自回归模型

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广西北部湾经济区人才需求量预测及人才发展研究

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广西民族师范学院学报 2011年第5期28卷 95-98页

作者：隋博文王景敏钦州学院商学院广西钦州535000

选取广西北部湾经济区人才需求数量作为研究对象,以历史数据为基础,结合现实及未来发展趋势,运用残差自回归模型对广西北部湾经济区未来人才需求数量进行量化预测,预测结果表明:效果良好、精度较高,并以此为依据针对性地提出一系列建议... 详细信息

选取广西北部湾经济区人才需求数量作为研究对象,以历史数据为基础,结合现实及未来发展趋势,运用残差自回归模型对广西北部湾经济区未来人才需求数量进行量化预测,预测结果表明:效果良好、精度较高,并以此为依据针对性地提出一系列建议,以期对广西北部湾经济区未来几年人才培养机制的改革提供参考。

关键词：人才需求量残差自回归模型预测培养

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常德桃花源机场货邮吞吐量的模型构建

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内蒙古统计 2019年第5期 30-33页

作者：解云汤妮刘媛媛孙鹏哲内蒙古农业大学理学院湖南机场股份有限公司常德桃花源机场分公司

常德桃花源机场作为发展中的机场,货邮吞吐量随着经济政策的影响在震荡中增加。针对2016年1月到2018年9月的月度货邮吞吐量数据,运用Holt-winters三参数指数平滑模型、残差自回归模型和灰色GM(1,1)建模比较,考察货邮吞吐量的变化规律,... 详细信息

常德桃花源机场作为发展中的机场,货邮吞吐量随着经济政策的影响在震荡中增加。针对2016年1月到2018年9月的月度货邮吞吐量数据,运用Holt-winters三参数指数平滑模型、残差自回归模型和灰色GM(1,1)建模比较,考察货邮吞吐量的变化规律,进一步利用模型进行外推预测。结果显示因变量关于时间的残差自回归模型对桃花源机场预测效果较好,误差率为0.59%,说明随着经济政策的影响,桃花源机场的货邮量受到时间趋势的影响比较强。

关键词：指数平滑模型残差自回归模型外推预测误差率桃花源机场货邮吞吐量模型构建常德

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多元回归与时间序列分析在世博会日客流量预测中的结合应用

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商情 2012年第20期 47-49页

作者：潘晓炜中南财经政法大学统计与数学学院湖北武汉430073

本文结合多方面数据特点分析了日本爱知世博会游客数的影响因素。设置虚拟变量将各影响因子量化处理。通过多元回归模型和残差自回归模型分别分析了确定性与非确定性的影响因子对游客数的影响机制，最终达到了良好的拟合与预测效果。具... 详细信息

本文结合多方面数据特点分析了日本爱知世博会游客数的影响因素。设置虚拟变量将各影响因子量化处理。通过多元回归模型和残差自回归模型分别分析了确定性与非确定性的影响因子对游客数的影响机制，最终达到了良好的拟合与预测效果。具有一定程度的实用意义。首先。本文通过对游客数量时间序列的各方面的分析。确定了世博会客流量主要是与开固天数、当日是星期几、天气情况、是否是节假日有关。另外，类比于季节指数，对于主要影响因素中的星期因素。计算出了一周中七天各自的星期指数。然后。本文建立了各个主要因子与客流量的多元回归模型，模型结果显著。对各影响因素有很好的解释能力：学生假期、公共假期、晴好天气（非雨雪天气）平均分别可以给世博带来约18545人、12678人、13096人的人流增量。然而。对模型进行更深层次的研究分析后发现，模型的残差值并没有通过白噪声检验，这说明残差数据存在一定的自相关性．残差中还存在着没有发掘出来的影响因子。于是本文进一步分析，建立了残差自回归模型，对于残差中无法确定的其他影响因素进行了时间序列的自回归处理。最终模型残差值通过了白噪声检验。曲线拟舍结果理想。对拟舍时没有使用的最后5日数据进行了数据内预测。平均相对误差为11．64%

关键词：星期指数虚拟变量多元回归模型残差自回归模型

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对时间序列分析过的黔西南州经济增长预测结果实证分析

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今日财富（中国知识产权） 2017年第11期 14-15页

作者：陆美兴义民族师范学院

本文通过1978-2007年的黔西南州宏观经济数据,采用EVIEWS统计软件及时间序列分析法对其进行了系统分析,构建了GDP序列的ARIMA模型,响应变量为GDP序列的ADL模型,对投资、消费对黔西南州经济增长的相互作用进行了实证研究,并预测黔西南州2... 详细信息

本文通过1978-2007年的黔西南州宏观经济数据,采用EVIEWS统计软件及时间序列分析法对其进行了系统分析,构建了GDP序列的ARIMA模型,响应变量为GDP序列的ADL模型,对投资、消费对黔西南州经济增长的相互作用进行了实证研究,并预测黔西南州2008-2015年8年经济增长的变化趋势,相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。通过预测所得结果与2008-2015年8年的实际值进行比较,说明预测值与实际值结果是比较接近的,从而表明黔西南州GDP一直保持较高速度的增长。了解和掌握经济增长的变化趋势,能有效地对政策制定进行合理化建议。

关键词：黔西南州实际值预测值经济增长预测 GDP 相对误差率时间序列分析残差自回归模型模型预测滞后项实证分析

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基于指数型模型的我国国内旅游收入预测

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内蒙古科技与经济 2014年第17期 12-13页

作者：冉敏长江师范学院重庆408100

根据1990年～2012年我国旅游总收入的数据,利用eviews软件建立时间序列模型,对我国国内的旅游总收入进行了实证分析,并寻找合适模型对其进行拟合,最后预测了未来几年国内旅游各年总收入.

关键词：国内旅游指数型模型残差自回归模型

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基于残差自回归的特殊教育招生趋势实证分析

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市场研究 2019年第9期 27-31页

作者：王苏珊吕志峰郑州大学商学院建设银行郑州金水支行

从1994年6月10日《萨拉曼卡宣言》正式提出“全纳教育”这一概念,我国在特殊教育方面取得了巨大进步。为了考察过去几十年中国针对特殊教育行业所采取的政策的有效性,并对特殊教育行业未来发展提出建议,本文首先通过观察我国在特殊教育... 详细信息

从1994年6月10日《萨拉曼卡宣言》正式提出“全纳教育”这一概念,我国在特殊教育方面取得了巨大进步。为了考察过去几十年中国针对特殊教育行业所采取的政策的有效性,并对特殊教育行业未来发展提出建议,本文首先通过观察我国在特殊教育招生方面的时序图,将1980至2016年划分为四个阶段,结合国家各时期颁布的相关政策,分析不同阶段特殊教育招生数量发生变化的原因。其次,本文针对我国1980到2016年特殊教育的招生人数建立残差自回归模型,拟合后发现信息提取充分,且模型精度较高。最后,结合所建立的自回归模型,预测未来5年我国特殊教育的招生人数,并对未来我国在特殊教育方面的发展提出建议。

关键词：时间序列残差自回归模型特殊教育全纳教育

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空间计量经济学文献综述

空间计量经济学文献综述

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中国数量经济学会2011年年会

作者：陈建先郑玉歆中国社会科学院研究生院中国社会科学院数量经济与技术经济研究所

引言空间计量经济学起源于区域科学和计量经济学的共同发展,研究的是如何在横截面数据和面板数据中处理空间相互作用和空间结构问题,是计量经济学的一个分支。Anselin(1988b)将空间计量经济学定义为:在区域经济模型中处理由于空间因素... 详细信息

引言空间计量经济学起源于区域科学和计量经济学的共同发展,研究的是如何在横截面数据和面板数据中处理空间相互作用和空间结构问题,是计量经济学的一个分支。Anselin(1988b)将空间计量经济学定义为:在区域经济模型中处理由于空间因素导致的特殊性质的一系列方法。具体地说,就是在

关键词：空间计量经济学空间相关性空间滞后模型估计量残差自回归模型空间计量模型 Moran

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