经济波动随机时间序列模型的比较研究

本文分析了线性的 ARMA模型和非线性的 TAR模型描述经济波动的适用性 ,论述了两种模型的建立方法 ,进而对它们描述经济波动的实际效果进行了比较分析 ,得出结论

供应链需求预测方法研究

供应链需求的预测方法,大致归为两类:一类是单一预测方法,如采用神经网络预方法、灰色预测法、马尔可夫预测法、时间序列预测方法、基于价值量的预测方法等;另一类是组合预测方法,即利用多预测方法的预测结果按一定方式进行组合。另外也有学者提出了别的方法,如情景分析法、集对分析聚类预测等等。本文只对作者所研究过的方法,进行总结和归纳。

北京市能源消费影响因素分析及短期预测

分析了北京地区能源消费总量与地区生产总值、能源消费品种、产业结构和能源效率等因素之间的关系。针对北京市能源消费建立了灰色模型、随机时间序列模型以及多元线性模型,通过比较各个模型的拟合程度与预测精度选择最优模型进行预测,本文最终选择ARIMA (1,2, 1)对北京市2016-2020年的能源消费总量进行预测,并根据实际情况提出提高能源利用率、发展可再生能源等相应的政策建议。