ARIMA与ARIMAX模型在私人汽车拥有量预测中的应用

为了提高私人汽车拥有量的预测精度,利用时间序列分析方法对全国2005—2020年的私人汽车拥有量数据进行研究,建立基于动态回归(ARIMAX)模型。运用Lasso模型和灰色关联分析得出影响私人汽车拥有量的主要因素,并将主要因素作为回归项引入差分自回归移动平均(ARIMA)模型。然后,在ARIMA模型的基础上建立ARIMAX模型。模型预测的对比结果揭示了ARIMAX的拟合效果更佳,适用于全国私人汽车拥有量的预测。

关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测

建立准确而合理的计量经济学模型,寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系,可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。本文采用1989-2004年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测了2005年我国的私人汽车拥有量。

关于广东省民用汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测

本文通过建立准确而合理的计量经济学模型,寻求广东省民用汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系,从而较为准确地对广东短期内民用汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。本文采用1991-2005年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测了2006年广东省民用汽车拥有量。

灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用

将我国私人汽车拥有量变化过程看作一个灰色系统,应用灰色系统理论建立了私人汽车拥有量预测模型,检验结果表明残差、关联度、后验差都在允许范围内,说明建立的预测模型可行。使用该模型对未来两年我国私人汽车拥有量进行了预测。

关于全国私人汽车拥有量的分析

随着人民物质文化生活的提高,近年来中国私人汽车市场呈现出异常火爆的局面.为了对全国私人汽车拥有量的统计特征有深入的认识,借助于SAS统计分析软件,我对2002年全国31省市的私人汽车拥有量的资料作了统计分析,得到了一些有意义的结论.

BP神经网络预测全国私人汽车拥有量

利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法。采用MATLAB软件建立用于预测的BP神经网络(4-5-2),将已知私人汽车拥有量对BP神经网络进行训练,建立私人汽车拥有量时间序列的预测模型,此BP神经网络可以成功对私人汽车拥有量进行预测计算。

城镇化对我国私人汽车拥有量影响的实证研究

城镇化建设为我国新型城镇化的推进奠定了基础,我国私人汽车拥有量也随着新型城镇化的发展而迅速增长。本文选取城镇居民人均可支配收入、城镇人口和城镇居民家庭人均现金消费支出等作为解释变量,运用Eviews 6.0进行计量经济分析。最终得出城镇化对我国私人汽车拥有量有显著影响,其中城镇居民可支配收入和城镇人口是主要影响因素。根据实证结果对政府部门提出了相关政策建议,认为加强交通基础设施建设以及交通秩序管理,鼓励使用公共交通工具和提高城镇居民公共福利,才是当前新型城镇化进程中解决私有汽车拥有量快速增长的有效措施。

环境容量下城市汽车拥有量预测

在汽车拥有量趋势发展预测的基础上，综合考虑汽车排放污染对环境的影响，在环境容量允许的前提条件下，调整汽车拥有量预测值，为实现汽车发展规模的宏观控制提供依据。

影响安徽省私人汽车拥有量的因素分析

本文旨在对2005-2010年安徽省城镇居民人均可支配收入、公路路程数及油价等一系列对安徽省私人汽车拥有量有影响的因素进行实证分析。本文首先对相关的数据资料进行综述,再建立理论模型,然后用Eviews软件对数据进行分析和检验,并建立了线性回归方程,最后对研究结果进行讨论,并在此基础上得出相关结论。

我国私人汽车拥有量发展现状及影响因素分析

随着我国经济的快速发展,私人汽车拥有量在以每年一千多万辆的增长速度持续上涨,目前存在很多影响私人汽车拥有量变动的要素。笔者主要选取了中国国家统计局、中宏数据库、《中国统计年鉴》和《中国汽车年鉴》所统计的1985年~2014年的相关数据,旨在对私人汽车拥有量的发展现状及影响因素进行分析和预测,通过灰色关联法分析公路里程数、国内生产总值、公路营运汽车总量、城镇人均可支配收入和钢材产量对私人汽车拥有量的影响程度。结论为我国公路营运汽车拥有量对私人汽车数量的影响程度最深,二者有着正向的关系;国内生产总值和我国城镇居民可支配收入也与我国私人汽车拥有量有着密不可分的关系,即当我国城镇居民收入和GDP增加时,私人汽车的数量也会随之增多;公路里程数和钢材产量即使不如其余因素对私人汽车数量的影响程度深,但是也在影响私人汽车数量的变化上起着不可或缺的作用。最后依据研究推断的结论给出对应意见。

关于我国私人汽车拥有量的计量分析

私人汽车作为高档消费品,如今逐步走入了普通家庭的生活之中。本文为探究私人汽车拥有量受哪些因素影响,建立了精确并且符合实际的计量经济模型,研究了私人汽车拥有量与全国汽车产量、城镇家庭人均可支配收入、全国公路里程和城镇居民人口数量之间的相关关系。

影响我国私人汽车拥有量的因素计量分析

文章采用1985～2007年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,旨在分析影响我国私人汽车拥有量的因素,指出了建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并解释了模型的经济意义,给出了相应结论。

华北地区汽车拥有量与CO_2排放量关系研究

研究了华北地区5省(市、自治区)汽车拥有量和人均CO2排放量现状。采用变异系数分析方法对汽车拥有量和人均CO2排放量各地区差异大小变化趋势进行了分析,采用一元线性回归模型对华北地区未来10年汽车拥有量和人均CO2排放趋势及其地区差异大小变化趋势进行了预测,提出了相关建议,以期为该地区乃至全国经济和环境的和谐发展提供参考。

灰色系统预测方法及应用——基于我国私人汽车拥有量的预测

本文讨论了灰色模型GM(1,1)及其GM(1,1)修正模型在我国私人汽车拥有量预测中的应用,比较两种模型的预测结果,提高了预测精度,并对方法的应用进行评价。

广西汽车拥有量预测的人工神经网络模型

利用人工神经网络方法建立汽车拥有量时间序列的预测模型,并对广西汽车拥有量进行预测计算。

中国城市私人汽车拥有量的影响因素分析

为了探讨中国城市私人汽车拥有量的影响因素,在收集中国32个省会城市和计划单列市的2001—2013年的面板数据的基础上,以私人汽车拥有量的对数为被解释变量,从经济属性、城市属性、交通属性和政策属性4个角度出发,选取9个解释变量,分别建立固定效应模型和随机效应模型。对模型进行异方差检验、序列相关检验和截面检验之后,利用STATA统计分析软件进行回归分析,并通过豪斯曼检验进行比较,选取最优模型。研究结果表明固定效应模型较优,人均地区生产总值、人口密度、城市化率、人均城市道路面积、每万人拥有公共汽车数以及公路里程,这些因素均对我国私人汽车拥有量具有显著性的正效应。

中国民用汽车拥有量多层面分析

文章对中国民用汽车拥有量及相关经济变量1985—2015年的年度数据进行了多层面分析.建立单变量Logistic时序模型,对未来民用汽车拥有量进行预测;建立双变量弹性分析模型,研究单个经济变量每变动1%对民用汽车拥有量的影响程度;建立多元线性回归模型,发现人口总数、工业增加值、钢材产量和全国居民消费水平与民用汽车拥有量之间的线性关系.

我国民用汽车拥有量的计量经济模型与分析

根据近二十年来国内多项经济指标,运用逐步线性回归的方法建立了民用汽车拥有量的计量经济模型,并对模型进行评价和检验。利用该模型可以对今后的民用汽车拥有量进行理论预测,为发展规划提供有依据的理论指导。

我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析

本文选择了《2011年中国统计年鉴》中1991～2010年共20年的相关数据,选择城镇居民人均可支配收入,全国公路里程,原材料、燃料及动力购进价格指数,居民消费价格指数,GDP作为解释变量构建计量经济学模型,对我国私人汽车拥有量的影响因素进行实证分析,并利用EVIEWS对模型进行参数估计和检验,并予以修正、进行经济意义分析、提出建议。

我国私人汽车拥有量及其经济影响因素的实证分析

汽车工业向来有"火车头工业"之称。作为我国的支柱产业之一汽车工业,其迅猛发展使中国成为世界第一汽车产销国,极大地改变了中国人的生活方式。利用1996~2015年相关数据,通过建立多元线性回归模型,来测定和分析我国汽车拥有量的主要影响因素。得出结论:国内生产总值和年末总人口对私人汽车拥有量具有显著影响,且国内生产总值与年末总人口与私人汽车拥有量呈正相关关系。而虽然公路里程与私人汽车拥有量呈现负相关关系,但影响很小。并提出控制人口数量,加强道路建设的对策建议。