期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
我国PMI指数预测——基于SARIMA模型
被引量：
4
下载PDF
职称材料
导出
摘要
PMI指数可以快速及时地反映经济活动的波动状况,被称为经济活动运行的重要评价指标和经济变化的晴雨表。本文选取了2005年7月至2015年5月制造业PMI数据,针对其季节性特点,利用SARIMA模型对制造业PMI进行了预测,取得了较好的预测效果。
作者
王檬
机构地区
西安财经学院
出处
《统计与管理》
2015年第9期60-61,共2页
Statistics and Management
关键词
制造业PMI
SARIMA模型预测
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
5
参考文献
1
共引文献
24
同被引文献
35
引证文献
4
二级引证文献
5
参考文献
1
1
于林凤,吴静,周锁兰,丁勇.
ARIMA季节模型在我国丙肝发病预测中的应用[J]
.郑州大学学报（医学版）,2014,49(3):344-348.
被引量：25
二级参考文献
5
1
中国丙型病毒性肝炎医院感染防控指南[J]
.中国医学前沿杂志（电子版）,2012,4(11):57-62.
被引量：9
2
王丙刚,曲波,郭海强,张蕾,金鑫,李刚,孙高.
传染病预测的数学模型研究[J]
.中国卫生统计,2007,24(5):536-540.
被引量：105
3
张彦琦,唐贵立,王文昌,易东.
ARIMA模型及其在肺结核预测中的应用[J]
.现代预防医学,2008,35(9):1608-1610.
被引量：32
4
胡建利,祖荣强,彭志行,陈峰,鲍昌俊.
江苏省戊型肝炎发病趋势的时间序列模型应用[J]
.南京医科大学学报（自然科学版）,2011,31(12):1874-1878.
被引量：14
5
胡建利,梁祁,吴莹,刘文东,艾静,李媛,张永杰,彭志行,鲍昌俊.
季节时间序列模型在菌痢发病预测中的应用[J]
.中国卫生统计,2012,29(1):34-36.
被引量：25
共引文献
24
1
傅伟杰,谢昀,曾志笠,刘晓青.
三种模型在江西省流感样病例预测中的应用与比较[J]
.中华疾病控制杂志,2019,23(1):101-105.
被引量：17
2
樊慧,栗河舟,郝长付.
某医院2010年至2014年超声诊断的六大类致死性畸形发病情况及ARIMA预测模型的建立[J]
.郑州大学学报（医学版）,2015,50(3):351-354.
被引量：6
3
肖占沛,王燕,张肖肖,路明霞,马雅婷,张延炀.
ARIMA模型在流行性腮腺炎疫情预测中的应用[J]
.中国医药科学,2016,6(2):7-9.
被引量：1
4
夏菁,张华勋,林文,裴速建,孙凌聪,董小蓉,曹慕民,吴冬妮,蔡顺祥.
ARIMA模型在疟疾发病率预测中的应用[J]
.中国血吸虫病防治杂志,2016,28(2):135-140.
被引量：18
5
肖占沛,王燕,李军,王长双,张肖肖,马雅婷,张延炀.
ARIMA乘积季节模型在河南省风疹疫情预测中的应用[J]
.微生物学免疫学进展,2016,44(2):55-59.
被引量：4
6
阮俊,王玥,郁婷燕,戚凯莉,陈冠军,丁勇,吴静.
状态空间模型在我国肝炎发病率预测中的应用[J]
.南京医科大学学报（自然科学版）,2016,36(3):380-384.
被引量：1
7
刘峰,朱妮,邱琳,王敬军,王维华.
ARIMA乘积季节模型在陕西省手足口病预测中的应用[J]
.中华流行病学杂志,2016,37(8):1117-1120.
被引量：34
8
李广智,刘峰,王维华,朱妮,邱琳.
自回归求和移动平均模型在流感发病预测中的应用[J]
.中国热带医学,2016,16(12):1190-1193.
被引量：6
9
严婧,杜玉开,杨北方.
自回归求和移动平均模型在湖北省戊型病毒性肝炎发病率预测中的应用[J]
.郑州大学学报（医学版）,2017,52(3):290-295.
被引量：3
10
严婧,杨北方.
指数平滑法与ARIMA模型在湖北省丙型病毒性肝炎发病预测中的应用[J]
.中国疫苗和免疫,2017,23(3):292-297.
被引量：36
同被引文献
35
1
张道德,俞林.
CPI、PMI与消费者信心指数(CCI)的关系研究及实证分析[J]
.中国物价,2009(9):8-11.
被引量：24
2
何永秀,王跃锦,杨丽芳,何海英,罗涛.
基于最小二乘支持向量机的居民用电预测研究[J]
.电力需求侧管理,2010,12(3):19-23.
被引量：11
3
周德强,武本令.
灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测[J]
.电力系统保护与控制,2011,39(21):65-69.
被引量：24
4
何黎,何跃.
结合PMI的中国GDP预测模型[J]
.统计与决策,2012,28(1):84-86.
被引量：20
5
张利斌,冯益.
中国PMI与GDP关系的实证检验[J]
.统计与决策,2012,28(2):143-145.
被引量：37
6
许志伟,薛鹤翔,车大为.
中国存货投资的周期性研究——基于采购经理人指数的动态视角[J]
.经济研究,2012,47(8):81-92.
被引量：36
7
陈志楚,李聪,张超勇.
基于帝国主义竞争算法的切削参数优化[J]
.制造业自动化,2012,34(24):10-15.
被引量：8
8
孟文强,任一鑫.
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[J]
.经济管理,2013,39(5):149-159.
被引量：12
9
颜晓娟,龚仁喜.
基于改进遗传算法寻优的SVM风能短期功率预测[J]
.电测与仪表,2014,51(8):38-41.
被引量：15
10
陈兆荣.
我国制造业PMI指数预测——基于ARIMA模型的分析[J]
.价格理论与实践,2014(5):78-79.
被引量：10
引证文献
4
1
王思玚.
中国综合PMI产出指数的动态分析:基于滞后效应的视角研究[J]
.管理评论,2021(1):80-91.
被引量：2
2
相瑞兵,石亚男,马晓君.
基于ICEEMDAN-ICA-ELM的中国采购经理人指数预测研究[J]
.统计与决策,2020,36(3):27-32.
被引量：1
3
舒服华.
运用加权马尔科夫模型预测我国PMI[J]
.唐山学院学报,2020,33(3):77-83.
4
刘晗,王万雄.
基于SARIMA-GS-SVR组合模型的短期电力需求预测[J]
.电子科技,2022,35(8):58-65.
被引量：2
二级引证文献
5
1
曲晓辉,李莹,张国华.
经济指数和会计指数研究:回顾与展望[J]
.财会月刊,2022(21):8-15.
2
周力,张宁.
PMI指数与物价水平的相关性研究[J]
.价格理论与实践,2022(10):115-118.
被引量：1
3
庄维嘉,谭文安,林瑞钦,郝宵.
GA-LightGBM模型及其在车辆保险需求预测中应用[J]
.上海第二工业大学学报,2022,39(4):339-346.
被引量：1
4
刘斌,董清浩.
基于奇异谱分析的PMI组合预测模型[J]
.安徽建筑大学学报,2024,32(1):43-49.
5
孙艳玲,朱晨光,邵山,田媛,陈中杰,谢东阳.
基于自适应k均值和SVR的光伏出力预测[J]
.机械与电子,2024,42(8):15-19.
1
郭文霆.
基于SARIMA模型的我国通货膨胀问题研究[J]
.时代经贸,2011,9(10):73-73.
2
肖宏伟.
金融危机对我国出口影响的SARIMA模型研究[J]
.统计科学与实践（天津）,2010(4):20-22.
3
肖宏伟,王振全.
金融危机对我国出口影响的SARIMA模型研究[J]
.产业与科技论坛,2009,8(12):159-163.
被引量：2
4
马春红.
浅议香港信用卡的市场营销[J]
.金融经济,2007,0(3X):50-51.
5
谢宏章.
摒弃幻想,相信自己[J]
.大众理财顾问,2013(2):34-35.
6
肖立晟.
央行是否遵守了人民币中间价规则[J]
.中国外汇,2016(12):22-23.
7
段鹏.
我国商品进出口:基于SARIMA模型的预测[J]
.华中师范大学学报（人文社会科学版）,2009,48(1):60-66.
被引量：4
8
阳波.
基于神经网络的SARIMA股价指数预测建模[J]
.企业家天地（中旬刊）,2010,0(4):109-110.
9
夏天,程细玉.
SARIMA模型的建模及其信贷预测分析[J]
.华侨大学学报（自然科学版）,2006,27(3):329-332.
被引量：10
10
雷祥善.
中国货币供给的变动规律与趋势预测——基于SARIMA模型的实证研究[J]
.当代经济,2015,32(7):50-56.
被引量：2
统计与管理
2015年 第9期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
