基于不确定时间序列分析的中国居民消费水平预测

合理地预测中国居民消费水平可以为国家经济建设、运营和发展提供决策的依据。选取国家统计局网站上公布的1992—2021年居民消费水平的数据进行实证研究,通过不确定时间序列分析构建预测模型,并通过残差图的特征解释使用不确定时间序列分析代替概率时间序列分析的原因,利用不确定假设检验来检测不确定自回归模型与数据的匹配度,结果表明模型构建与数据匹配良好。

股价预测的不确定统计分析

股价预测一直是股东关注的问题,准确的股价预测有利于在不可预测的金融市场中作出明智的决策。有效预测股票价格可以为投资者提供有价值的见解,提高投资者的决策合理性,进而提高我国股市的有效性。文章采用具有不确定性特征的统计方法,建立不确定时间序列股价预测模型,并以腾讯股票为例,聚焦腾讯股价的变动趋势,建模过程包括顺序选择、参数估计、残差分析、不确定假设检验和预测等,通过不确定时间序列分析的方法,探讨其在市场预测中的潜力和优势。