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对我国柴油消费市场季节性特征的实证研究
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摘要
自2003年以来,我国多次出现柴油荒。为进一步认清柴油消费的季节性特征,保障柴油供应、促进经济发展,本文试图通过分析我国柴油消费市场特征,并应用SARIMA模型对我国柴油消费量进行预测,探讨未来我国如何应对柴油短缺的对策建议。
作者
殷建平
宋桂秋
机构地区
中国石油大学(北京)工商管理学院
出处
《价格理论与实践》
CSSCI
北大核心
2011年第11期46-47,共2页
Price:Theory & Practice
关键词
柴油消费市场
季节性特征
SARIM模型
分类号
F426.22 [经济管理—产业经济]
F224 [经济管理—国民经济]
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崔和瑞,王娣.
基于季节ARIMA模型的华北电网售电量预测研究[J]
.华东电力,2009,37(1):70-72.
被引量:23
2
赵喜仓,周作杰.
基于SARIMA模型的我国季度GDP时间序列分析与预测[J]
.统计与决策,2010,26(22):18-20.
被引量:26
3
林莉,丁洪福.
上海社会消费品零售额的ARIMA模型预测研究[J]
.商业时代,2010(26):23-24.
被引量:2
4
汪淼,郑舒婷.
基于ARIMA模型的中国消费者价格指数时间序列分析[J]
.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2010,29(A01):130-132.
被引量:16
二级参考文献
21
1
周晖,王玮,李晓梅.
基于ANN的销售电量预测模型的研究[J]
.湖南电力,2004,24(5):1-3.
被引量:9
2
石美娟.
ARIMA模型在上海市全社会固定资产投资预测中的应用[J]
.数理统计与管理,2005,24(1):69-74.
被引量:55
3
王瑞泽.
对2005年GDP季度数据的预测——基于包含趋势和季节成分的ARMA模型的分析[J]
.统计与决策,2005,21(08S):113-114.
被引量:3
4
吉培荣,张玉文,简作群.
优选平滑系数的指数平滑法电量预测系统[J]
.电网技术,1996,20(6):52-53.
被引量:18
5
张华初,林洪.
我国社会消费品零售额ARIMA预测模型[J]
.统计研究,2006,23(7):58-60.
被引量:50
6
沈汉溪,林坚.
基于ARIMA模型的中国外贸进出口预测:2006-2010[J]
.国际贸易问题,2007(6):24-26.
被引量:16
7
姚建剐,章建.电力市场分析[M].北京:高等教育出版社,1999.
8
GEOGE E,BOX P.时间序列分析预测与控制[M].顾岚,主译.范金城,校译.北京:中国统计出版社,1997.
9
张晓峒.Eviews使用指南与案例[M].机械工业出版社,2006.
10
沃尔特·恩德斯.应用计量经济学(时间序列分析第2版)[M].高等教育出版社,2006.
共引文献
63
1
韩保民,郭振华.
改进的精密卫星钟差预报法[J]
.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2013,32(9):1265-1268.
被引量:2
2
刘秋华,陈洁,甘海庆.
基于改进灰色模型的售电量预测分析[J]
.统计与信息论坛,2009,24(11):17-21.
被引量:16
3
张士强,王雯,王健.
ARIMA模型在城市年用电量预测中的应用[J]
.电力需求侧管理,2010,12(6):31-34.
被引量:15
4
黄永高,卢毅.
基于小波分析和灰色模型的用电量预测[J]
.电网与清洁能源,2011,27(3):34-37.
被引量:17
5
苏明,蒲火元.
广州市社会从业人员规模预测:2011~2015年[J]
.郑州航空工业管理学院学报,2011,29(5):80-82.
6
黄士勇,陈鹭,熊宁,陈翔雁.
供电区所辖市县电量需求预测[J]
.江西电力,2011,35(5):34-36.
被引量:1
7
张丽.
B-J方法在我国CPI季度数据预测中的应用[J]
.统计与决策,2012,28(3):12-14.
被引量:1
8
黄向庆.
基于系统动态分析的现金影响要素及趋势预测研究——以江苏省现金运行分析为例[J]
.上海金融,2012(1):102-106.
被引量:10
9
高博文.
基于SARIMA模型的中国CPI短期分析与测算[J]
.生产力研究,2012(4):16-17.
被引量:3
10
郭晓峰.
基于ARIMA模型的中国CPI走势预测分析[J]
.统计与决策,2012,28(11):29-32.
被引量:33
1
10月中国物流业景气指数为53.6%[J]
.中国物流与采购,2013(23):24-24.
2
卢嵘,孟炎.
孟炎:一个销冠的“金九银十”[J]
.安家,2012,0(10X):64-71.
3
伊歌.
求解“油荒”[J]
.中国经济信息,2008(8):22-22.
4
徐文明.
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.中州建设,2017,0(8):47-47.
5
史爱桢.
对完善机车柴油供应管理机制的建议[J]
.铁道物资科学管理,1998,16(1):48-48.
6
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.种业导刊,2012(3):37-37.
7
3月份PMI为53.4%[J]
.国际商务财会,2011(4):96-96.
8
田子方,刘珊.
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.企业研究,2013(10X):13-14.
9
资讯评论[J]
.中国企业家,2005,41(17):10-10.
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