时间序列分析模型在山东省粮食总产量预测中的应用

对比传统时间序列分析模型(线性回归、二次滑动平均、一次平滑、二次指数平滑和三次指数平滑等)与ARIMA模型在山东省粮食总产量中的拟合精度,并应用ARIMA(2,1,12)模型预测了未来3年内山东省粮食总产量。结果表明,在山东省粮食总产量拟合中,ARIMA(2,1,12)模型得到的粮食总产量拟合值与观测值的相对误差处于±10%和±5%范围内的分别为73.333%和53.333%,回归方程的决定系数为0.959,优于传统时间序列分析模型;利用ARIMA(2,1,12)模型预测未来3年内山东省粮食总产量,粮食总产量有逐年上升的趋势,且增长率逐年上升。

基于时间序列分析的湖南粮食总产量预测

文章对比传统时间序列分析模型(线性回归、二项移动平均、一次指数平滑、二次指数平滑等)与ARIMA模型在湖南省粮食总产量中的拟合精度,并应用ARIMA(2,1,10)模型预测了未来3年内湖南省粮食总产量。结果表明,在湖南省粮食总产量拟合中,ARIMA(2,1,10)模型得到的粮食总产量拟合值与观测值的相对误差均方最小,优于传统时间序列分析模型;利用ARIMA(2,1,10)模型预测未来3年内湖南省粮食总产量,粮食总产量有逐年上升的趋势,且增长率逐年上升。

社会消费品零售总额的时序分析

通过对1998年1月份到2008年6月份的社会消费品零售总额月度数据,共126个观测值的研究,试图找到一个合适的模型可以对未来的社会消费品零售总额进行预测,社会消费品零售总额反映一定时期内人民物质文化生活水平的提高情况,反映社会商品购买力的实现程度,以及零售,市场的规模状况。由社会商品供给和有支付能力的商品需求的规模所决定,是研究人民生活水平、社会零售商品购买力、社会生产、货币流通和物价的发展变化趋势的重要资料。