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
河南省城镇居民人均消费支出预测
被引量:
2
下载PDF
职称材料
导出
摘要
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。
作者
刘忠广
刘德欣
机构地区
河南工程学院
宁波诺丁汉大学
出处
《北方经贸》
2020年第3期31-33,共3页
Northern Economy and Trade
关键词
消费支出
时间序列分析
ARIMA疏系数模型
分类号
F126 [经济管理—世界经济]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
8
参考文献
2
共引文献
8
同被引文献
16
引证文献
2
二级引证文献
0
参考文献
2
1
张小雨.
消费支出对经济增长贡献率的动能分解研究——以河南省为例[J]
.现代经济信息,2019,0(17):491-492.
被引量:1
2
吕海燕,李海旺,张云峰.
基于线性回归的河南省“十二五”时期GDP预测[J]
.河南科学,2011,29(10):1241-1244.
被引量:9
二级参考文献
8
1
叶斐.
基于ARMA模型的上海市人均GDP时间序列分析与预测[J]
.价值工程,2010,29(2):231-232.
被引量:8
2
伍戈.
三大需求对我国GDP增长的贡献率简析[J]
.中国统计,2010(3):27-28.
被引量:10
3
户孝俊,马德山,贾田田.
灰色GM(1,1)预测模型及其在甘肃省GDP预测中的应用[J]
.甘肃农业,2010(5):25-26.
被引量:6
4
刘敏,李岚.
基于两步运算的河北省“十二五”时期GDP预测[J]
.统计与管理,2010(4):78-80.
被引量:3
5
陈松全,徐学荣.
福建省“十二五”期间地区生产总值的预测及目标值建议[J]
.福建农林大学学报(哲学社会科学版),2010,13(2):37-41.
被引量:7
6
谷亚丽.
三大需求对GDP增长贡献率分析[J]
.统计研究,2016,33(4):86-89.
被引量:10
7
林智.
基于支出法GDP贡献率的厦门经济增长动能研究[J]
.发展研究,2017,34(7):84-88.
被引量:1
8
赵晓雷,申海波.
上海GDP三大需求要素的贡献度和相关性研究[J]
.财经研究,2004,30(1):104-112.
被引量:19
共引文献
8
1
查建娟.
国GDP增长的思考[J]
.商,2012(13):126-126.
2
张淑红,武新乾,杨万才.
河南省人均GDP预测的半参数自回归模型[J]
.农村经济与科技,2012,23(11):114-116.
3
任方军.
基于时间序列模型下河南人均GDP的预测分析[J]
.决策咨询,2015(5):71-74.
被引量:1
4
雷庆海.
线性回归在经济中的应用[J]
.经营管理者,2012(15):126-126.
5
刘浏.
基于线性回归的甘肃省“十三五”时期GDP预测[J]
.淮海工学院学报(人文社会科学版),2017,15(3):90-92.
被引量:3
6
詹自琦.
基于灰色GM(1,1)模型的河南省GDP预测[J]
.河南财政税务高等专科学校学报,2017,31(4):44-47.
被引量:3
7
李华,杨逸飞,张晓果,李亚杰.
基于GM(1,1)模型的河南省GDP预测研究[J]
.河南城建学院学报,2023,32(5):98-103.
被引量:2
8
张淑红,杨万才,武新乾.
“十二五”时期河南省人均GDP预测[J]
.数理统计与管理,2014,33(3):394-399.
被引量:18
同被引文献
16
1
周友维,姚建刚,王欣,李凯迪,刘正庭,陆倚鹏,尹骏刚.
基于时间序列模型的劣化绝缘子红外热像检测方法[J]
.电瓷避雷器,2020(1):149-155.
被引量:4
2
耿献辉,安宁.
基于ARIMA模型的梨果价格波动及市场行情预测[J]
.北方果树,2020,0(2):1-4.
被引量:5
3
曹飞.
ARIMA模型在云南省农村居民人均消费预测中的应用[J]
.安徽农业科学,2009,37(30):14923-14925.
被引量:6
4
夏法刚,刘飞翔,肖锦元.
基于灰色预测法的福建农村居民人均消费研究[J]
.科技和产业,2010,10(11):107-113.
被引量:3
5
李洪雄,汪浩瀚.
向量自回归模型与向量误差修正模型预测功能的比较——基于我国国内生产总值和居民消费支出变量的实证研究[J]
.宁波大学学报(理工版),2011,24(2):119-123.
被引量:4
6
封永刚,郭薇,张俊亮.
重庆农村居民消费支出的灰色预测及关联度分析[J]
.重庆理工大学学报(社会科学),2012,26(11):40-46.
被引量:7
7
王妍婷.
ARIMA模型在湖北省城镇居民人均消费预测中的应用[J]
.湖北工业职业技术学院学报,2017,30(3):67-70.
被引量:2
8
石捡情,杨世娟.
我国居民消费价格指数时间序列预测——基于ARIMA模型的分析[J]
.科技资讯,2017,15(33):35-36.
被引量:4
9
郭倩,王效俐.
基于BP神经网络的农村人均生活消费预测[J]
.商业经济,2018(2):80-83.
被引量:4
10
高岚岚,张雪莉,段占祺,韩旭,张强.
基于ARIMA模型对四川省医疗机构卫生资源需求预测分析[J]
.预防医学情报杂志,2020,36(2):197-202.
被引量:8
引证文献
2
1
姜剑青.
基于ARIMA模型的电信扩容指标预测研究[J]
.科学与信息化,2020,0(6):28-29.
2
杨晓彤.
基于SARIMA模型的河北省居民人均消费性支出预测[J]
.统计学与应用,2023,12(1):186-195.
1
钱伯章.
亚洲将占全球精对苯二甲酸产能增长的72%[J]
.聚酯工业,2020,33(1):54-54.
2
苏效圣.
新常态下区域流通效率、网络嵌入与消费升级[J]
.商业经济研究,2020(7):190-192.
被引量:1
3
夏雨.
我国文化产业消费经济效益及改善策略[J]
.商业经济研究,2020(7):178-181.
被引量:10
4
宋良美.
基于VAR模型的江苏省财政收入和财政支出预测[J]
.徐州工程学院学报(社会科学版),2020,35(1):48-58.
被引量:5
5
段辉娜,王雪梅,孙敬怡.
互联网消费金融对居民消费行为的影响研究[J]
.商业经济研究,2020(7):48-52.
被引量:15
6
施明初.
关于中小型猪场恢复生产存在问题及建议[J]
.畜牧业环境,2020,0(2):52-52.
被引量:1
7
谢冯平.
守正创新,岳阳人大在行动[J]
.人民之友,2020,0(1):24-26.
8
孙运梁.
危险的现实化理论在我国的司法运用[J]
.国家检察官学院学报,2020,28(1):19-34.
被引量:4
9
李爽,李玉星,王冬旭,王权.
上倾管高黏油气两相流型及压降特性[J]
.化工学报,2020,71(3):983-996.
被引量:2
10
曾琨,翟有龙,苟锐,陈洋东,唐菡.
基于熵值法的丘陵地区典型村乡村活力评价研究——以西充县金源乡为例[J]
.科技和产业,2020,20(3):149-152.
被引量:3
北方经贸
2020年 第3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