基于ARIMA模型的比特币价格预测研究

比特币是一种由开源的P2P软件产生的电子货币,是一种网络虚拟货币,是目前世界上应用最广泛的加密电子货币。比特币的价格波动非常大,近期也是处于一个高波动期。由于比特币主要用作资产而非货币,比特币市场投机性强,波动性更大,同时,与其他投资市场相比,比特币市场效率低下。故对于比特币价格的预测与分析的研究具有重要意义。本文主要选用了2013年10月到2019年4月的比特币收盘价进行分析,采用了ARIMA模型,首先对原始数据的序列进行平稳性检验,数据不稳定时,对数据进行平稳化处理并进行单位根检验。序列平稳时,对比各参数,建立合理的ARIMA模型,同时,与自动生成的ARIMA模型进行比较,选择较为优良的模型进行价格的短期预测。

浅析建筑劳务企业发展成本

建筑劳务企业缘何走不出发展困境,主要原因有:劳务工人人数多,培训费用大,保险负担重,税赋重,工伤机制尚未成熟。建筑劳务企业要发展需要各相关行政主管部门的通力合作。政府和主管部门应针对目前建筑劳务分包制度尚未健全、各项工作滞后和劳务分包企业陷入困境的现实,从政策上、组织上和机制上采取切实措施,全力推进建立建筑劳务分包市场。

基于“三新企业”抽样调查的事后分层复合抽样设计

在"三新企业"的抽样调查中,由于其总体单位在短期内新生、消亡较为频繁,且各单位目标变量的水平变化也比较大,随着时间的推移,采用传统固定抽样框进行抽样设计获得的样本对总体的代表性会越来越差,难以准确地对总体目标变量水平进行有效估计。为解决该问题,设计了一种基于动态总体抽样框变动的事后分层复合抽样方法,通过调查前后两期抽样框内各层所抽取样本对总体目标变量水平进行估计。主要是针对"三新企业"总体单位短期内变化大的特点,提出了动态总体的概念,通过抽样框各层总体事后分层和各层总体容量动态变化的推断,给出了基于前后两期抽样框变化的事后分层复合估计方法,构造了相应的估计量。实验表明,基于动态总体设计的事后分层复合抽样估计量具有无偏性,该抽样估计方法对动态总体特征的估计更准确。

基于多重插补的分层抽样估计方法与应用

依据一定的抽样方法在动态总体中选定的样本,在前后两期调查中会出现部分样本丢失的情况,从而导致部分样本调查数据的缺失,如果直接忽视丢失样本信息,则会降低样本的有效性,影响总体参数估计的精度。文章针对动态总体分层抽样中前后两期样本出现丢失的情况,将前期样本信息在第二期内消亡和新生的样本视为不可观测样本,采用多重插补技术对丢失样本目标变量值进行估计,设计出基于多重插补技术的第二期分层样本的参数估计方法,并构造相应的估计量。实验表明,基于多重插补技术的分层抽样具有优良性,设计的参数估计量具有无偏性,且较为有效。

浅议施工企业成本控制

随着近年国内建筑市场初步与国际接轨,以及国家对基本建设投资结构的调整,建筑工程承包市场上的竞争愈来愈激烈,施工企业的可控利润不断变小。一方面企业要在普遍实行低价中标的市场环境中争取市场,获得中标,使企业收入降低;另一方面企业又要满足不断提高的工程质量安全、环境保护、文明施工等要求,还受多种内外部条件的制约和影响,加上生产成本比重大,又导致施工成本增加,使得工程项目的成本控制变得难上加难。