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.

人民币有效汇率与出口关系的实证分析

通过选取2001年1月～2005年12月的月度数据进行分析，得出长期内人民币有效汇率与我国出口之间并不存在协整关系，即从长期趋势来看，汇率变动不是我国出口的主要影响因素。

脑卒中发病环境因素分析及干预策略

通过从自身因素、坏境因素两个方面对脑卒中发病率做出回归分析和比较.运用数据统计与处理、单因素相关和回归分析法,并利用Eviews软件进行求解.由于本问题的数据比较庞大,具有隐藏性,先对数据进行预处理,从中提取与问题相关的因素,然后利用回归分析法确定各因素对发病率的影响,从而建立脑卒中发病因素分析与干预的回归模型.

时间序列在湖南省GDP预测中的应用——基于ARIMA模型

通过选取1978~2017年湖南省国内生产总值的相关数据,运用计量经济软件Eviews8对选取的时间序列数据进行模型的建立。再经过相对误差分析和所建Holter-Winter非季节短期预测模型的对比,最终确定建立ARIMA(1,1,2)最优模型来对湖南省GDP进行预测。研究发现,湖南省将在2020年达到全面建成小康社会并人均生产总值将超过一万美元,由此为今后湖南省决策机构制订宏观调控目标与进行经济决策时提供参考。

干散货航运市场的长记忆性检验

基于尚未有人对航运市场的一些指数收益率序列呈现的长记忆性特征进行全面的检验及对比分析,运用经典的R/S分析法、GPH检验法和ADF-KPSS检验法等对波罗的海干散货指数(Baltic Dry Index,BDI)展开全面的检验及对比分析,并探讨金融危机事件是否会导致干散货航运市场具有长记忆性.通过与干散货航运市场四大船型运费指数的对比来反映整体市场与具体市场的异同.研究发现,无论是否剔除短期记忆的影响,BDI收益率序列具有一定的长记忆性,但不显著;BDI波动率序列具有显著的长记忆性;金融危机事件没有导致整体航运市场具有显著的长记忆性,但导致具体市场具有一定的长记忆性.

城乡相对收入差距的发展趋势分析

基于B-J非结构化方法,经平稳性检验、模型定阶、参数估计和诊断分析,对城乡相对收入差距序列建立了适合的AR(1)模型,对其变化趋势进行分析和预测。研究结果显示,我国城乡相对收入差距先后经历了"三升三降"的演变历程,从整体上看在波动中呈逐步扩大的趋势,而在未来几年内可能有短期小幅回落,但没有明显缩小的迹象,仍有继续扩大的可能。由于城乡收入差距受历史惯性影响,已形成一定的路径依赖和自我强化作用,所以政府必须采取有效措施才能扭转其扩大的趋势。

ADF单位根检验法的替代方法

研究目标:ADF单位根检验法的替代方法——消除趋势检验法。研究方法:通过蒙特卡罗仿真估算了消除趋势法、ADF法和差分法的检验临界值和检验功效;估算了三种方法检验临界值关于样本容量的响应面函数;估算了消除趋势回归中趋势项和截距项的t统计量的检验临界值及其响应面函数。研究发现:在各种情形下,消除趋势法的检验功效均大于ADF法,而且在误差项相关时更为明显,说明消除趋势法优于ADF法,可以完全替代ADF法;在某些情况下,差分法的检验功效较大。研究创新:对ADF检验模型进行了改进,提出了消除趋势检验法。研究价值:在单位根检验时,可以用消除趋势法代替一直以来被广泛采用的ADF法,提高单位根检验的功效。