中国居民消费价格指数的ARIMA预测模型

本文将2009年1月至2014年12月期间的中国居民消费价格总指数进行了分析,对序列进行了季节性检验和季节性调整,通过计算季节指数,利用时间序列图以及ADF检验方法检验了调整后序列的平稳性,得到了居民消费价格总指数的ARIMA模型.最后分别对CPI进行静态预测和动态预测,将预测结果乘以季节指数将预测结果还原,得到了较为满意的结果.

提高生物试卷讲评课实效性的策略

一、运用信息技术,提高讲评的效率 ①利用信息技术的直观性，进行试卷分析和考试成绩的分析。不仅可以直观、有效地扩大课堂的容量．而且有利于学生正确地评价试卷，并能对自己的成绩进行准确的定位。②利用信息技术的交互性，对典型试题进行变式训练。讲练结合，提高学生的应变能力。使学生对相关知识进行深化。

布伦特油价波动研究及其与BDI指数的关系研究——基于VAR-GARCH模型

本文以BDI指数和布伦特油价为基础建立时间序列模型,试图测量两者之间的关系。首先对布伦特油价数据的处理主要采取对数差分法,可以消除序列的非平稳性,并降低计算难度,因而在研究实践中具有较高的实用性。然后对布伦特油价数据进行描述性分析,再建立GARCH模型对原数据进行拟合,最后将油价与BDI数据建立VaR模型。本文使用的软件是Eviews。